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2009年5月25日
论文大纲
THESISOUTLINE
第一章:
绪论
Chapter1Introduction
1.1研究背景:
阐述供应链管理体系的发展现状,以及提出改进供应链绩效评价指标体系的必然性和重要性;
1.1Researchbackground:
expatiatetheactualstatusofthesupplierchainmanagementsystemdevelopment,andbringforwardtheimportanceandinevitabilityabouttoimprovethesupplierchainmanagementperformancemeasuresystem.
1.2问题的提出:
以目前笔者所工作的企业环境为大背景,以特定的供应链为研究对象,简要提出当前该供应链运作中所存在的问题
1.2Problemintroduce:
Astheauthorworkedcompanybackgroundbethethesisbackground,andaccordingtoagivenproduct’ssupplierchaintobearesearchproject,showsomeprobleminthissupplierchainoperationroughly;
第二章:
供应链绩效评价体系现状以及其相关理论
Chapter2ActualsituationofSupplierChainManagementKPIsystemandinterrelatedtheory
2.1简述供应链绩效评价体系的发展及其现状
2.1ActualsituationofSupplierChainManagementKPIsystemanalysisroughly
2.2简要阐述供应链绩效评价体系的相关理论
2.2ExpatiateSupplierChainManagementKPIsysteminterrelatedtheory;
第三章改进供应链绩效评价体系—灰色聚类分析法的实证应用
Chapter3ImprovementofsupplierchainmanagementKPIsystem–applicationofGreyClusteranalysis
3.1改进的灰色聚类分析法浅析
3.1AnalysisaboutimprovementofGreyClusteranalysis
3.2实证分析
3.2Demonstrationanalysis
第四章结论与展望
Chapter4Conclusionandexpectation
4.1结论
4.1Conclusionofthesis
4.2不足与展望
4.2Insufficiencyandexpectation
摘要
本文通过对供应链管理评价体系现状的探讨与分析,运用供应链管理的核心思想,以某集团的供应链评价指标体系为研究对象,旨在寻找出一套更适合于供应链评价的指标体系。
在对于该论点的阐述过程中,提出了将灰色聚类分析法改进并用于供应链绩效评价指标体系中,并对如何进行分析,决策等做了详细说明与论证。
关键词供应链管理考核指标体系;
灰色聚类分析法;
供应链管理;
Abstract
ThisarticlepresentsacompleteanalysistothePerformanceAnalysisSystemactualsituationofwholeSupplierChainManagement.AuthorusethekeymoodofSCMandcitingacompanyexampletobeastudycase,inordertofindamorefitPerformanceSystemtoevaluatewholesupplierchain.AndthisarticlepresentsaGreyClusterRelationAnalysisMethod(GCRAM).Thenewmethodcombinestheclustermethodwiththerelationanalysismethodandisusedtojudgetheclass(e.g.Classofdiseaseorclassofeconomiczone)whichtheobjectelement(e.g.aptientoraregion)belongsto.Themethodisnowfirstappliedtomedicaldiagnosisondiseases,andisverifiedverywell.
KeyWords:
SupplierChainManagementPerformanceEvaluation;
GreyClusterRelationAnalysisMethod(GCRAM);
SupplierChainManagement
第一章绪论……………………………………………………….5
1.1研究背景………………………………………………….5
1.2问题的提出……………………………………………….7
第二章供应链绩效评价体系现状以及其相关理论……………..10
2.1供应链绩效评价体系的现状……………………………10
2.2和供应链绩效评价相关的理论介绍-灰色理论………15
第三章O集团供应链绩效评价体系分析………………………17
3.1改进的灰色聚类分析法浅析…………………………...17
3.1.1灰色聚类分析法的相关定义…………………….17
3.1.2改进后的灰色聚类分析法……………………….19
3.2实证分析………………………………………………...22
第四章结论与展望……………………………………………...29
4.1结论……………………………………………………...29
4.2不足……………………………………………………...29
参考文献………………………………………………………….31
第一章绪论
研究背景
供应链管理强调供应链中企业间的合作,旨在以物流、信息流、资金流将供应商、制造商、分销商联系成为一体,商品生产者与分销商之间在价值产生和实现上是相互依存的,而在利益分配上又是相互矛盾的,表现在商品上就是价格的竞争,企业成本简单地转移到上游或下游企业并不能使其增强竞争力,如果社会再生产各个环节均把成本简单的推到下游企业或产业,只会增加最终消费者的商品购买价格,而商品价值的实现,必须通过商品的最终消费来完成。
从此角度讲,最终的竞争并不是表现为企业间的竞争,而是供应链之间的竞争。
现行的企业绩效评价(performanceevaluation)指标侧重于单个企业,平均的对象是某个企业的内部职能部门或具体职位,其评价指标在设计上有如下特点:
数据来源于财务结果,在时间上略为滞后,不能反映供应链的动态运营情况;
主要评价职能部门的工作完成情况,不能对企业流程进行评价,更不能科学、客观地评价整个供应链运营;
不能对供应链业务流程进行实时评价和分析,而是侧重于事后分析,当出现偏差时,危害已经造成并很难补偿。
当前企业绩效评价指标已经不适用于对供应链运营绩效的评价,应该用基于业务流程的绩效评价指标。
供应链绩效评价是供应链管理成果的体现,是进一步改进供应链,实现再造的基础,传统的企业绩效评价只能衡量单个企业的绩效,无法对供应链整体的利益和绩效进行衡量,导致供应链无法真正作为一个整体运作。
只有建立衡量供应链绩效的评价体系,才能对供应链的运行进行持续、动态的跟踪,为决策者提供状态参数,为调整和优化供应链提供依据。
在实际操作中,为了建立能有效评价供应链绩效的指标体系,大体上都是遵循如下原则:
突出重点,要对关键绩效指标进行重点分析;
供应链评价指标集成化,能反映整个供应链运营状况,而不仅仅是单个节点企业的运营状况;
财务指标和非财务指标并重,关注供应链长期发展和短期利润的有效结合,实现两个目标之间的有效传递;
采用能反应供应商、制造商及用户之间关系的绩效评价指标,把评价的对象扩大到供应链上的相关企业;
供应链绩效评价能全方位、多角度、多层次地反映供应链竞争优势,注重组织未来的发展性;
绩效评价除了对企业内部运作的基本评价之外,还把注意力放在外部供应链的监控上,以保证供应链内部和外部在绩效上达成一致。
目前国内外许多研究学者都试图通过指标体系的建立或模型的确立来弥补用企业绩效对供应链绩效评价的不足。
所以,从供应链绩效评价的重要地位和当前供应链绩效评价的状况出发,都有研究的必要和空间,本文将在已取得研究成果的基础上结合具体企业情况开展深入的探讨,在发现问题的同时解决问题,同时推动理论的前进。
1.2问题的提出
对于供应链或称供应网络,所涉及的企业众多,各个企业的指标也大量的融合并相互影响,如果将所有涉及的数据均收集和分析,不仅工作量巨大,也没有一种能涵盖纵向、横向比较的模型。
笔者所在的公司O集团是欧洲第一大运动品集团,该集团的经营方式不但包括B2B,还包括B2C,O集团在全球拥有近500家运动品超市,概念店,直接销售该集团自己的运动产品,产品类别广泛,基本上涵盖了所有的运动品范围,同时,O集团的生产团队中,不但采用外协生产,在很多主要产品上还拥有自己的组装工厂,有专门的工业采购团队进行全球采购。
供应商数量多,但是供应链比较清晰。
O集团是笔者自从业以来,所遇到的拥有最简短供应链的集团,从生产到销售,其经营理念,就是要运动爱好者尽可能大的享受到运动的乐趣,这就是企业的生存价值。
再O集团中,有一项主打产品就是自行车,O集团拥有自己的研发团队,拥有世界上一流的自行车测试实验室,O集团目前在欧洲拥有4个自行车组装工厂:
葡萄牙组装厂,法国组装厂,意大利组装厂,罗马尼亚组装厂,以便给欧洲近375家商场供货,而在生产自行车的主要零件,车架和前叉则是从中国四个供应商中采购,深圳两间(A,B),常州一间(C),苏州昆山一间(D),过去的四年中平均每年的总采购金额在2.5亿欧元。
为了保证欧洲各商场的客户满意度,四个组装工厂必须在合理的控制库存的前提下,最大可能的满足商场的订单需求,这就意味着,面对中国的四家供应商,如何维持良好的上下游关系,如何合理的分配订单,如何减少车架和前叉这种主要零配件的生产周期(ProductionLead-time)都是非常重要的,所以,此次项目就以O集团自行车主要零配件车架和前叉的供应链管理为研究对象,笔者将在此次项目研究中介绍目前O集团所使用的供应链绩效考量指标体系,并提出新的改进的考量指标,并进行实证,说明其对于整条供应链的考量更为有效。
所以,对于我们当前所要研究的供应链,简单图示1-2如下:
深圳A厂
上游车架和前叉
制造厂商
昆山D厂
常州C厂
深圳B厂
B2B
法国工厂
葡萄牙工厂
中游自行车
生产工厂
罗马尼亚工厂
意大利工厂
B2C
下游零售店
欧洲零售店
(375家左右)
图1-2O集团欧洲自行车主要零配件供需供应链图解
从企业管理角度看,有许多共同的供应商(所供应原材料可能不相同),采用共同的质量标准、生产流程(公司标准),有共同的物流中心/VMI库房提供相同的服务,共同多变的消费市场,四个工厂的供应链管理应该趋于同一个水平,但实际的情况是在紧急订单的处理上为什么某一个工厂做的比较好?
为什么某一个工厂有如此多的突发事件来弥补应该正常的供应链?
为什么当前的指标不能真实反映供应链的运营情况?
因此,以企业绩效模式粗放型的衡量四条供应链显然不是合适的选择,也无法回答以上的问题,公司不可能在对各条供应链没有清晰认识的情况下作预期的改善或优化,同时不成熟的KPI指标会使相关人员失去认清供应链问题的动力,造成问题的持续积累。
对以上问题的回答也是本文将要作为实证研究的部分。
2.1供应链绩效评价体系的现状
绩效评价(PerformanceMeasurement,PM)是基于目标对运行结果的衡量。
它的过程主要包括绩效指标定义、分析和报告、评价和改进三个部分,三个阶段循环往复,不断提高。
绩效评价的目的主要有两个:
一是判断各方案是否达到了各项预定的性能指标,能否在满足内外条件下实现系统的预定目标;
二是按照预定的评价指标体系评出参评方案的优劣,做好决策支持,为进行最优决策,选择系统实施方案服务。
目前对供应链绩效评价的研究主要是指标选取、体系构建和绩效算法几个方面。
(1)供应链绩效评价指标选取和体系构建方面
国际上,Lummus等人列举了供应链绩效的主要考核指标,每一项指标都有3个指标值:
理想值、目标值和当前值。
供应链绩效管理的目的就是按照理想值设定目标值,进而改进现有的绩效状况。
如表2-1所示:
表2-1供应链绩效的主要评价指标(lummuset.al.)
为了避免传统绩效评价的问题,比蒙(Beamon)于1999年提出了三个可以反映供应链绩效的战略目标:
资源、产出和柔性,资源评价和产出评价在供应链评价中已经得到广泛的应用,而柔性则在应用中是有限的。
资源评价(成本评价)是高效生产的关键,产出评价(客户响应)必须达到很高的水平以保持供应链的增值性,柔性评价则要达到在变化的环境中快速响应,它们之间是互相作用彼此平衡的。
经过进一步的发展,目前ROF法三个方面对应的指标如表2-2所示:
表2-2ROF评价指标
供应链研究的权威机构PRTM在供应链运作参考模型—SCOR模型中提出了绩效评价指标,并指出对于公司不必成为全能冠军,而应该集中自己的优势,把目标瞄准市场上的4-6个选定的领域,创造差别优势。
当前供应链管理协会(SupplyChainCouncil)发布最新8.0版的SCOR。
结合比较成熟的使用指标,我们将其列成表2-3:
表2-3供应链绩效和基准衡量标准
将平衡计分卡(BSC)延伸到供应链管理中,布鲁尔和斯拜(BrewerandSpeh,2000)认为如果公司考虑到供应链的重要性但仍然使用绩效方法对员工进行评估,这些绩效方法不受供应链效率提高的影响,那么公司将忽视在供应链方面的努力,他们建立起一个框架将供应链和BSC联系起来,如图2-1:
图2-1将供应链管理与平衡计分卡相联系
Roger教授认为顾客服务质量是评价供应链整体绩效的最重要手段,绩效评价系统应该包含有形体的外在绩效;
可靠性、响应速度、能力、服务态度等十个方面。
(2)研究方法方面
前面部分开始已经说明,供应链评价的方法必须于现有企业绩效评价方法相结合才能达到真正认识当前供应链的作用,因此在方法上两者存在共用内容。
前面指标体系中已经涉及一些研究方法,如ROF法、SCOR模型、BSC等,这里就不再阐述。
标杆法(Benchmarking)。
标杆法最早可以追溯到美国施乐公司,是一个不断地和竞争对手及行业中最优秀的公司比较实力,衡量差距的过程。
定量分析自己公司现状与其它公司现状,加以比较,是一个组织不断学习、改进、维持竞争力的重要手段。
层次分析法(TheAnalyticHierarchyProcess,简称AHP)。
美国运筹学家、匹兹堡大学的萨迪(T.L.Satty)教授于20世纪70年代提出了层次分析法,AHP的基本思路是:
a.将复杂问题分解为若干组成要素,并将这些要素按支配关系形成有序的递阶层次结构;
b.通过两两比较矩阵求出各要素的相对权重,以及要素所属大类的相对权重;
c.对每个评价要素下指标作单因素评价,形成单因素评判矩阵;
d.综合各层次要素的重要程度,得到各要素的综合评价值。
AHP法还有一个很大的实用之处是它很容易和其他方面合并使用,以解决实际操作中的某一个方面,并将其阐述清楚,使结合的方法论既保持原来的框架又在一定程度上被完善。
如陈功玉等用AHP与Delphi法相结合来确定供应商评价指标权重。
模糊层次综合评价法。
它是将模糊数学与层次分析法相结合的一种系统评价方法,它能比较好地解决系统多指标的综合评价问题。
但在进行模糊综合评价时,一般很少考虑评价对象的特性值随时间而变化的情况,而是把评价指标作为常量进行评价,或是只根据某时间点的一组指标值进行评价,然后将评价结果推及整个时间段。
灰色关联法。
灰色关联法是灰色系统理论的一个分支,是一种从信息的非完备性出发,研究和处理复杂系统的理论。
它通过分析参考序列与比较序列的曲线几何形状的接近程度,来判断变化趋势的接近程度。
作业成本法(ActivityBasedCosting,ABC)。
ABC法是衡量供应链绩效的有效方法,它能使企业准确的得到营销某一特定产品或服务某一特定顾客的总成本,可以计算物流的成本并非单单运输等有形的费用,并且可以和其它评价方法有效的结合,得到更为准确的供应链成本指标。
和供应链绩效评价相关的理论介绍–灰色理论
灰色系统理论以“部分信息已知,部分信息未知”的“小样本”、“贫信息”不确定性系统为研究对象,主要通过对“部分”已知信息的生成、开发,提取有价值的信息,实现对系统运行行为、演化规律的正确描述和有效监控艾什比(Ashby)将内部信息未知的对象称为黑箱(BlackBox),表示信息未知,如同20世纪初对企业的研究,只是考虑投入和产出(输入和输出),至于企业是什么,如何运作并不去考虑,直到《企业的性质》被认同才开始进行系统的研究,相应地,信息完全明确的系统称为白色系统,介于两者之间的,即部分信息明确、部分信息未知的系统则成为灰色系统。
系统信息不完全的情况可以归纳为四个方面:
元素(参数)信息不完全
结构信息不完全
边界信息不完全
运行行为信息不完全
表2-5“灰”概念引申
人们在社会、经济活动或科学研究过程中,经常会遇到信息不完全的情形,因此在灰色理论的发展过程中,大量的被延伸到相关领域,和其他学科的理论方法相结合,达到学科现有方法论不能完成或很难达到的目标,如邱学军提出的灰色聚类关联分析法,李勇平等进行的投资项目灰色综合评估,LiMancheng应用灰色关联法和灰色聚类法对考试质量精心的评价,结合经典的层次分析法(AHP),连育青提出层次-灰色关联分析法,能够克服决策者的主观影响和不必要的计算误差,结合拓展的最小二乘准则来建立灰色综合评价模型,很好的解决了关联度很小情况下的比较问题。
第三章O集团供应链绩效评价体系分析
改进的灰色聚类分析法浅析
3.1.1灰色聚类分析法的相关定义
经典灰色聚类方法的基本思想是依据问题的实际背景,确定所需划分的灰类个数和相应的白化权函数;
将收集到的分散信息,通过白化函数和灰色聚类权值的分析计算,生成灰色聚类矩阵,以此对研究对象进行分类。
在介绍之前我们首先解释一下将要使用到的名词:
聚类对象:
要评价的对象,如本文中的四个工厂
聚类指标:
适用于对象的指标,如本文中的质量、出货达成率等指标不同灰类:
对象对应指标所处的程度,如好、中、差等
白化权函数:
某一个灰数对其取值范围内不同数值的“偏爱”程度
灰色聚类方法要求每一个特性指标对每一个评判子类都要设定白化权函数。
下面给出几个定义:
定义3.1设有n个聚类对象,m个聚类指标,s个不同灰类,根据第i(i=1,2,…,n)个对象关于j(j=1,2,…,m)个指标的观测值Xij将第i个对象归入第k(k∈{1,2,…,s}个灰类,称为灰色聚类。
定义3.2将n个对象关于指标j的取值相应地分为s个灰类,称之为j指标子类。
j指标k子类的白化权函数记为。
典型白化权函数如图所示:
图3-1典型白化权函数
用公式表示的典型白化权函数为:
定义3.3设为j指标k子类临界值,则称
式(3.1)
为j指标k子类的权。
定义3.4设Xij为对象i关于指标j的观测值,为j指标k子类白化权函数,为j指标k子类的权,则称
式(3.2)
为对象i属于k灰类的灰色变权聚类系数。
定义3.5设,则称对象i属于灰类k*;
当有多个对象同属于灰类k*时,可以进一步根据综合聚类系数的大小确定同属于灰类k*的各对象的优劣或位次。
以上定义由于本论文的篇幅限制,暂时不做实例验证,我们将在下面的章节中介绍根据理论上的灰色聚类分析法的改进定义。
3.1.2改进后的灰色聚类分析法
灰色聚类决策用于按照多个不同的决策指标对决策对象进行综合评价,以确定决策对象是否满足给定的取舍准则,经典灰色聚类决策的基本思想是依据问题的实际背景,确定所需划分的灰类个数和相应的白化权函数;
经典灰色聚类决策方法又称为灰色变权聚类,它适用于指标意义、量纲皆相同的情况,对于聚类指标意义、量纲不同且不同指标的对象评价值在量纲上悬殊较大时的情况,有两种方法可以解决,一是对初始矩阵进行归一化处理,二是采用灰色定权聚类。
对于指标优化处理,按其取值类型有成本型指标、效益型指标和区间型指标。
前两种指标我们已经介绍过,区间型指标使用过程中需要在主观评价的基础上对j指标k子类的临界值进行进一步处理,我们在三角白化权函数的介绍中给予解释。
灰色关联聚类是观测到的特征变量在某个临界值r下的分类情况,r可根据实际问题的需要确定,r越接近于1分类越细,每一组分类中的变量相对地越少;
r越小分类越粗,每一组分类中的变量相应地越多。
例如我们对于一个人的评价,可能会有几十种衡量指标,每种指标都隐含着某一方面的能力,此时如果用所有的指标进行分析显然是不合理的,因此可以用灰色关联聚类,计算所有指标对应第一个指标的灰色绝对关联度,设定一个临界值r,根据r值的大小得到几种能力大类对应的关键指标,然后运用相关分析法对这几个指标进行分析,简化了计算同时又能反映所有指标的特性。
基于三角白化权函数的灰色评估,按照评估要求所需划分灰类数s,将各个指标的取值范围也相应地划分为s个灰类,此时取值不是一个具体值,而是一个区间;
对相邻的数值取平均值就得到,进而划出j指标k灰类的三角白化权函数对于第一个和最后一个函数的取值,需要将指标取值数域在坐标上向左、向右延拓(a和e)。
图例可以表示为:
图3-2三角白化权函数
本文从实用和简洁性出发,选择使用对灰色定权聚类分析法的改进来作为实证研究的理论依据。
然后,我们在定义3.1到定义3.5的基础上给出另外一个定义:
定义3.6设原始序列mj=mi
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