劉慶廣 施國洪
[收稿日期]2008-12-30
[基金項(xiàng)目] 江蘇省社會科學(xué)基金資助重大項(xiàng)目(06sjb710005)。
[作者簡介] 劉慶廣(1969-),男,江蘇人,南通航運(yùn)職業(yè)技術(shù)學(xué)院副教授,主要研究方向:供應(yīng)鏈與物流管理。
[摘 要] 本文借助于Web技術(shù),基于多Agent設(shè)計(jì)了一種供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)決策支持系統(tǒng)的架構(gòu)。通過對架構(gòu)主要模塊及其功能的分析,闡述了此評價(jià)決策支持系統(tǒng)的工作機(jī)制。通過對國內(nèi)某大型鋼鐵企業(yè)供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)決策支持系統(tǒng)的開發(fā)和實(shí)際應(yīng)用,驗(yàn)證了該系統(tǒng)的智能性、先進(jìn)性和易操行性。研究表明,供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)決策支持系統(tǒng)的開發(fā)與實(shí)現(xiàn)可以為企業(yè)進(jìn)行供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)提供智能化工具,為供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)管理提供決策支持。
[關(guān)鍵詞]供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn);評價(jià);決策支持系統(tǒng);工作機(jī)制
doi:103969/j眎ssn1673-0194200917032
[中圖分類號]F270.7;C931.6[文獻(xiàn)標(biāo)識碼]A[文章編號]1673-0194(2009)17-0093-05
近年來,一系列觸目驚心的風(fēng)險(xiǎn)事件的發(fā)生,給供應(yīng)鏈造成了重大損失。如2000年美國新墨西哥州的飛利浦電子公司晶片廠的大火造成了對愛立信的供應(yīng)中斷,最終致使愛立信損失近4億美元;2001年美國“911”事件致使美加邊境的物流中斷,直接造成大量物品的積壓;等等。供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)受到了學(xué)術(shù)界和企業(yè)界的共同關(guān)注,供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)管理也漸成為供應(yīng)鏈管理中新的熱點(diǎn)和重點(diǎn)研究領(lǐng)域[1] 。
從目前的研究文獻(xiàn)來看,供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)管理尚處于初始階段,許多概念尚沒有得到統(tǒng)一的認(rèn)識,大量的研究關(guān)注于供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)管理過程的研究[2-5] 。供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)作為供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)管理過程中的重要一環(huán),也得到了學(xué)者們的關(guān)注[6-9] 。從可檢索到的文獻(xiàn)來看,供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)研究主要是側(cè)重于評價(jià)方法的研究,且多數(shù)集中于借助不確定性理論和方法來評價(jià)供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)。由于這些模型與方法多是利用較為復(fù)雜的數(shù)學(xué)推導(dǎo)來實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)評價(jià),使得企業(yè)在實(shí)際應(yīng)用時(shí)具有一定的難度,模型和方法的應(yīng)用推廣受到了限制。
1 多Agent技術(shù)
11 Agent定義
簡單地說,Agent是一種具有自主性、社會能力、響應(yīng)性、能動性的行為特征的智能實(shí)體[10] ,其基本結(jié)構(gòu)包括:環(huán)境感知模塊、執(zhí)行模塊、通信模塊、信息處理模塊、自適應(yīng)模塊、決策智能控制模塊、知識庫、任務(wù)與承諾表等。通過一種形式化定義,就能具體實(shí)現(xiàn)和應(yīng)用與系統(tǒng)中。
12 Agent特征
根據(jù)Agent的定義可知,Agent具有如下特征:
(1)自治性。Agent對自身狀態(tài)和行為有一定程度的控制能力,在完成建模和仿真任務(wù)時(shí),無須人類或其他Agent的直接干預(yù)。
(2)社會能力。當(dāng)Agent認(rèn)為合適時(shí),能夠與人類或者其他Agent進(jìn)行交互以完成自身建模和仿真的任務(wù),或者支持和幫助其他Agent完成它們要執(zhí)行的任務(wù)。
(3)響應(yīng)性。Agent能夠理解自身所處的環(huán)境(包括物理世界、用戶、協(xié)作的Agent和Internet等),可對環(huán)境變化作出及時(shí)和快速的響應(yīng)。
(4)能動性。Agent不僅能夠?qū)Νh(huán)境作出及時(shí)和快速的反應(yīng),而且可顯示出有意識的不失時(shí)機(jī)和目標(biāo)導(dǎo)向的行為表現(xiàn)。
13 多Agent系統(tǒng)
多Agent系統(tǒng)(multi-agent system,MAS)就是由多個(gè)Agent組成松散耦合的網(wǎng)絡(luò),每個(gè)成員擁有不完全的目標(biāo)、能力、信息、知識等,不存在全局控制,數(shù)據(jù)可以是分散或分布的,計(jì)算可以是異步的、并發(fā)的或并行的。MAS主要包括下列幾個(gè)主要的Agent:
(1)管理Agent是整個(gè)系統(tǒng)的核心,負(fù)責(zé)管理整個(gè)系統(tǒng)的所有Agent協(xié)調(diào)、控制所有Agent的正常運(yùn)行、權(quán)限分配、通信連接、協(xié)作協(xié)議、協(xié)作評估,以及系統(tǒng)的安全認(rèn)證、任務(wù)規(guī)劃、負(fù)載均衡等。
(2)界面Agent是人機(jī)交互的接口,用戶通過界面Agent向系統(tǒng)提出任務(wù)請求,系統(tǒng)通過界面Agent向用戶提供可視化的決策信息和結(jié)論。它可對任務(wù)進(jìn)行逐步分解后,傳遞給管理Agent,系統(tǒng)運(yùn)行過程中,還應(yīng)管理Agent的要求與用戶交互信息。
(3)功能Agent是任務(wù)的執(zhí)行者,它們接收界面Agent的任務(wù)要求,接受數(shù)據(jù)管理Agent的服務(wù),相互協(xié)作,完成管理Agent分配的任務(wù)。根據(jù)具體的需要,一個(gè)系統(tǒng)中可以建立多功能Agent。
(4)數(shù)據(jù)管理Agent負(fù)責(zé)對本地或網(wǎng)絡(luò)上的信息進(jìn)行管理,可以根據(jù)任務(wù)的需要對數(shù)據(jù)服務(wù)器進(jìn)行查詢,并將相關(guān)數(shù)據(jù)信息提供給各功能Agent。
2 SCRADSS架構(gòu)
借助Web技術(shù),結(jié)合瀏覽器/服務(wù)器結(jié)構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)計(jì)算模式,基于多Agent設(shè)計(jì)了一種SCRADSS系統(tǒng)架構(gòu),如圖1所示。
由圖1可以看出,該系統(tǒng)架構(gòu)與傳統(tǒng)的決策支持系統(tǒng)的架構(gòu)有很大的不同。它增加了Web瀏覽器和Web服務(wù)器,增加數(shù)據(jù)倉庫替代傳統(tǒng)決策支持系統(tǒng)中的單一數(shù)據(jù)庫,并突破了傳統(tǒng)決策支持系統(tǒng),特別是彌補(bǔ)了評價(jià)決策支持系統(tǒng)只能對單一決策者提供支持的缺陷。另將多Agent技術(shù)引入系統(tǒng)中,利用模型管理Agent、知識管理Agent、方法管理Agent、界面Agent和專家Agent來實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的智能性和先進(jìn)性。系統(tǒng)各模塊的主要功能如下:
(1)專家Agent是專家分析問題、解決問題的場所。專家可以根據(jù)自己的偏好特征及問題的需要調(diào)用不同的模型和數(shù)據(jù)來給出具體的評價(jià)信息,還可以通過“研究室”、“電子郵件”和調(diào)用其他專家進(jìn)行討論,并最終給出評價(jià)信息。
(2)界面Agent是整個(gè)評價(jià)任務(wù)的起點(diǎn)和終點(diǎn)。它負(fù)責(zé)產(chǎn)生評價(jià)任務(wù)、選擇參與的專家、動態(tài)了解各個(gè)專家的評價(jià)過程以及最后從各專家給出的評價(jià)的信息中確定最終的評價(jià)結(jié)果。同時(shí),它還負(fù)責(zé)專家信息的管理。
(3)Web服務(wù)器是整個(gè)系統(tǒng)的信息交流中心。評價(jià)任務(wù)的發(fā)布、模型數(shù)據(jù)的下載、專家信息的交流及最終評價(jià)信息的上傳等均在此完成。此外,它還負(fù)責(zé)專家信箱的設(shè)置以及與數(shù)據(jù)庫、模型庫和知識庫的連接。
(4)模型管理Agent用于管理模型庫中的模型。它可以對模型庫中的模型進(jìn)行增加、刪除和修改等操作,以滿足評價(jià)的需要。
(5)方法管理Agent用于管理方法庫中的方法。它主要是用于提供多種求解模型庫中模型的方法。另外,它還負(fù)責(zé)與模型管理Agent進(jìn)行交互,根據(jù)選擇的模型來提取相應(yīng)的求解方法。
(6)知識管理Agent用于管理知識庫中的知識。它主要是將求解問題和分析問題過程中獲取的知識進(jìn)行管理并儲存起來,以備后用。另外,它還負(fù)責(zé)與模型管理Agent進(jìn)行交互,根據(jù)需要提取相應(yīng)的模型來進(jìn)行評價(jià)。如,針對專家偏好信息集結(jié)問題,知識Agent調(diào)用專家偏好特性后與模型管理Agent進(jìn)行交互,模型管理Agent則選擇調(diào)用合適的模型來進(jìn)行評價(jià)。
(7)數(shù)據(jù)庫是系統(tǒng)的重要組成部分。它存放用于評價(jià)的所有數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和有效性對評價(jià)的結(jié)果起著決定性的作用。
(8)數(shù)據(jù)倉庫用于管理系統(tǒng)的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)可以存放在一臺或多臺機(jī)器上,通過OLAP(聯(lián)機(jī)分析處理)和Web服務(wù)器與外界進(jìn)行數(shù)據(jù)交互。
3 SCRADSS工作機(jī)制
系統(tǒng)的工作流程如圖2所示,整個(gè)系統(tǒng)的操作流程是按照5個(gè)主要功能模塊展開的:①指標(biāo)體系選擇與生成模塊;②量化指標(biāo)模塊;③指標(biāo)權(quán)重確定模塊;④評價(jià)模型選擇模塊;⑤模型求解與綜合評價(jià)模塊。
(1)系統(tǒng)啟動后首先進(jìn)入指標(biāo)體系選擇與生成模塊。判斷是否存在指標(biāo)模板,如果存在,則進(jìn)入模板數(shù)據(jù)庫選擇指標(biāo)體系,如果沒有,則需要重新生成指標(biāo)體系。
(2)指標(biāo)體系經(jīng)過檢驗(yàn)(界面Agent)獲得通過后,選擇專家進(jìn)行評價(jià),并通過Web服務(wù)器通知各專家。
(3)各專家評價(jià)選擇評價(jià)方法對指標(biāo)進(jìn)行評價(jià)計(jì)算,并提交評價(jià)信息。
(4)選擇量化指標(biāo)的方法,量化指標(biāo)體系中的指標(biāo)。
(5)指標(biāo)權(quán)重確定時(shí)先判斷指標(biāo)是否屬于標(biāo)準(zhǔn)模板,如果是標(biāo)準(zhǔn)模板則進(jìn)入指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)模板中選定標(biāo)準(zhǔn)指標(biāo)體系,并調(diào)用相應(yīng)的權(quán)重?cái)?shù)據(jù)。如果不是標(biāo)準(zhǔn)指標(biāo)模板,則選擇指標(biāo)權(quán)重計(jì)算方法,確定權(quán)重,權(quán)重檢驗(yàn)通過后存入數(shù)據(jù)庫。
(6)指標(biāo)權(quán)重確定后,根據(jù)參與專家的偏好特征(知識管理Agent)和指標(biāo)量化的方法選擇適當(dāng)?shù)脑u價(jià)模型(模型管理Agent)。
(7)方法管理Agent與模型管理Agent交互,選擇適當(dāng)?shù)哪P颓蠼夥椒ㄇ蠼?并顯示結(jié)果。
4 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)
41 專家Agent
根據(jù)系統(tǒng)實(shí)際需要,專家Agent分為事務(wù)處理和網(wǎng)絡(luò)瀏覽兩個(gè)子系統(tǒng)。事務(wù)處理子系統(tǒng)采用目前在客戶機(jī)/服務(wù)器體系結(jié)構(gòu)下最具代表性的開發(fā)工具PowerBuilder來實(shí)現(xiàn)。PowerBuilder 60以上的版本提供了Internet開發(fā)工具(IDT),使瀏覽網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫、創(chuàng)造動態(tài)html頁、發(fā)送接收電子郵件以及裝載及卸載文件等變得非常簡單。采用SQL Server 70作為本地?cái)?shù)據(jù)庫系統(tǒng)。網(wǎng)絡(luò)瀏覽子系統(tǒng)采用Inprise公司推出的可視化、面向?qū)ο蟮目焖賾?yīng)用程序開發(fā)工具Delphi中的WebBrouse控件來實(shí)現(xiàn)。
42 應(yīng)用程序服務(wù)器
應(yīng)用程序服務(wù)器采用Microsoft NT Server 40和IIS 40相結(jié)合。IIS 40與Active Server Pages的結(jié)合構(gòu)成三層式Web結(jié)構(gòu)的中間一層,將客戶機(jī)/服務(wù)器結(jié)構(gòu)與Web密切結(jié)合,使得Web站點(diǎn)呈現(xiàn)出多樣豐富的內(nèi)容。
43 模型庫和模型管理Agent
模型庫是模型存儲和表示的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)。在這個(gè)系統(tǒng)中,還包含一個(gè)對模型進(jìn)行提取、訪問和更新等操作的軟件系統(tǒng),即模型管理Agent。模型是以DLL文件由Visual 〤++編寫,具有穩(wěn)定、高效和語言無關(guān)等特性,可以被任何高級語言和面向?qū)ο笳Z言所調(diào)用。不同的連接方式應(yīng)對不同的調(diào)用方法。
模型管理Agent采用PowerBuilder編寫,它通過對“模型總表”和“模型參數(shù)表”的添加、刪除和修改來實(shí)現(xiàn)對模型的管理。
方法庫和方法管理Agent與模型庫和模型管理Agent實(shí)現(xiàn)類似,用Visual 〤++編寫方法,PowerBuilder編寫方法管理Agent。
44 知識庫和知識管理Agent
知識庫的知識來源有兩種方式:一是通過對綜合數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)的數(shù)據(jù)在一定規(guī)則下進(jìn)行挖掘,提取有用的信息和知識給知識庫;另一個(gè)來源是領(lǐng)域?qū)<抑R和建模專家知識[11] 。采用Visual 〤++,在Visual Studio NET開發(fā)環(huán)境中,充分利用面向?qū)ο蟮闹R表達(dá)方法和模塊化程序設(shè)計(jì)方法建立系統(tǒng)的知識庫。知識管理Agent利用PowerBuilder實(shí)現(xiàn)。
各Agent之間的協(xié)同采用文獻(xiàn)[12] 中的一對一方式、一對多方式和功能調(diào)用方式。
45 數(shù)據(jù)倉庫
數(shù)據(jù)庫采用Microsoft SQL Server 70。SQL Server 70提供了數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換服務(wù)(DTS)和聯(lián)機(jī)分析處理(OLAP)等用于實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)倉庫的功能。
5 實(shí)例研究
在與國內(nèi)某大型鋼鐵企業(yè)(X鋼鐵公司)相關(guān)合作科研項(xiàng)目的資助下,我們開發(fā)了該公司的供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)決策支持系統(tǒng)。
以X鋼鐵公司的型材系列產(chǎn)品的供應(yīng)鏈為實(shí)例評價(jià)對象。公司目前主要的型材產(chǎn)品為角鋼、槽鋼、H鋼和工字鋼4種。原材料主要來自5家供應(yīng)商,鋼鐵企業(yè)(制造商)負(fù)責(zé)生產(chǎn),產(chǎn)品經(jīng)3個(gè)分銷商分銷后,主要由4家大型零售商銷售。該鋼鐵企業(yè)為供應(yīng)鏈的核心企業(yè)。該鋼鐵企業(yè)在目前的供應(yīng)鏈運(yùn)行中,主要受到供應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)、需求風(fēng)險(xiǎn)、產(chǎn)品風(fēng)險(xiǎn)和信息風(fēng)險(xiǎn)4方面風(fēng)險(xiǎn)干擾。圍繞這4個(gè)方面,建立供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)指標(biāo)體系。圖3所示為系統(tǒng)評價(jià)體系頁面。
建立評價(jià)指標(biāo)體系后,選擇并邀請專家對各指標(biāo)進(jìn)行評價(jià),然后上報(bào)評價(jià)數(shù)據(jù),選擇指標(biāo)量化方法,確定權(quán)重,選擇評價(jià)模型與求解方法進(jìn)行綜合評價(jià),最后輸出評價(jià)結(jié)果。表1所示為角鋼供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)數(shù)據(jù)和結(jié)果,圖4所示為4種產(chǎn)品供應(yīng)鏈的綜合評價(jià)結(jié)果。其中各專家采用的是0.1~0.5五級量化方法,0.1為風(fēng)險(xiǎn)很低,0.5為風(fēng)險(xiǎn)很高;權(quán)重采用的是層次分析法中的0.1~0.9九級標(biāo)度確定的;綜合評價(jià)采用的基于偏好的群體評價(jià)模型[9] 。
由表1可以了解到X鋼鐵公司型材產(chǎn)品供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)的基本數(shù)據(jù)情況,使得對供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)的過程有個(gè)全面的了解,便于了解SCRADSS系統(tǒng)評價(jià)供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)的基本情況。圖4則顯示出各種產(chǎn)品供應(yīng)鏈的風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)結(jié)果,便于直觀地了解供應(yīng)鏈的風(fēng)險(xiǎn)情況。由圖4可知,X鋼鐵公司型材產(chǎn)品供應(yīng)鏈中,槽鋼供應(yīng)鏈的風(fēng)險(xiǎn)水平SCR最高,接近06,已逾越“風(fēng)險(xiǎn)很高”的界限,公司需加強(qiáng)對此供應(yīng)鏈的風(fēng)險(xiǎn)管理。槽鋼供應(yīng)鏈中,各風(fēng)險(xiǎn)因素的風(fēng)險(xiǎn)水平超過05的有R3(供應(yīng)商產(chǎn)能風(fēng)險(xiǎn))、R6(顧客流失風(fēng)險(xiǎn))、R9(產(chǎn)品交貨風(fēng)險(xiǎn))、R10(產(chǎn)品服務(wù)風(fēng)險(xiǎn))、R11(產(chǎn)品成本風(fēng)險(xiǎn))和R13(信息扭曲風(fēng)險(xiǎn))。根據(jù)帕累托的關(guān)鍵的少數(shù)原理,公司首先應(yīng)致力于對這幾個(gè)風(fēng)險(xiǎn)的管理,進(jìn)而降低供應(yīng)鏈整體的風(fēng)險(xiǎn)水平。
6 結(jié) 論
本文提出了一種基于多Agent的供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)決策支持系統(tǒng)——SCRADSS系統(tǒng)的架構(gòu),并詳細(xì)分析了該系統(tǒng)的主要模塊及其功能,進(jìn)而闡述了系統(tǒng)的工作機(jī)制。通過對該系統(tǒng)的開發(fā)和對國內(nèi)某大型鋼鐵企業(yè)實(shí)際供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)的應(yīng)用,充分顯示了該系統(tǒng)的先進(jìn)性、智能性和易操作性。SCRADSS系統(tǒng)的開發(fā)與應(yīng)用,一方面有利于各種復(fù)雜的風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)方法的應(yīng)用和推廣;另一方面也為企業(yè)實(shí)際供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)提供決策支持。
主要參考文獻(xiàn)
[1] C S Tang盤erspective in Supply Chain Risk Management[J].International Journal of Production Economics,2006,103(2):451-488豹
[2] Cranfield Management School盨upply Chain Vulnerability[R].Cranfield University,2002豹
[3] R Lindroth,A Norrman盨upply Chain Risk and Risk Sharing Instruments——An Illustration From the Telecommunication Industry[C].Proceedings of the Logistics Research Network 6th Annual Conference,2001豹
[4] Deloitte盨upply Chain Risk Management[R].2004豹
[5] 張存祿,黃培清憊┯α捶縵展芾韀M].北京:清華大學(xué)出版社,2007豹
[6] 劉冬林,王春香憊┯α炊嚳縵兆楹系淖酆掀攔蘭胺縵展芾韀J].武漢理工大學(xué)學(xué)報(bào):信息與管理工程版,2006,28(8):110-113豹
[7] E Prater,M Biehl,M A Smith盜nternational Supply Chain Agility,Tradeoffs Between Flexibility and Uncertainty[J].International Journal of Operations and Production Management,2001,21(5/6):823-839豹
[8] 肖美丹,李從東,張瑜耿被于未確知模糊理論的供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)評估[J].軟科學(xué),2007,21(5):27-30豹
[9] 張彥如,陳敬賢,鄭泉,等被于偏好的供應(yīng)鏈不確定型風(fēng)險(xiǎn)模糊評估方法研究[J].運(yùn)籌與管理,2008,17(1):69-73豹
[10] 陳森發(fā)備叢酉低辰模理論與方法[M].南京:東南大學(xué)出版社,2005豹
[11] 黃牧濤,田勇弊楹現(xiàn)悄芫霾咧С窒低逞芯考壩τ肹J].系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐,2007,27(4):114-119豹
[12]王燕萍,李黎明被于Internet的多Agent群決策支持系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)[J].系統(tǒng)工程與電子技術(shù),2002,24(10):100-102