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      基于TFN—AHP和TOPSIS的供應(yīng)鏈風險評價

      2016-12-03 09:13萬杰王雪嬌
      物流科技 2016年10期
      關(guān)鍵詞:風險評價層次分析法供應(yīng)鏈

      萬杰 王雪嬌

      摘 要:隨著經(jīng)濟全球化的發(fā)展,供應(yīng)鏈結(jié)構(gòu)變得越來越復(fù)雜,在供應(yīng)鏈工作效率不斷提升的過程中,更多的風險逐漸出現(xiàn)。風險的存在給企業(yè)帶來了潛在的威脅,一旦發(fā)生甚至可能導致供應(yīng)鏈的中斷。為了了解供應(yīng)鏈的風險情況,必須對供應(yīng)鏈中的風險因素進行識別和評價。文章應(yīng)用TFN-AHP(三角模糊數(shù)層次分析法)和TOPSIS方法對風險指標的風險大小進行評價,然后根據(jù)風險的相對大小提出了具有針對性的建議。

      關(guān)鍵詞:三角模糊數(shù);層次分析法;TOPSIS;供應(yīng)鏈;風險評價

      中圖分類號:F272 文獻標識碼:A

      Abstract: With the development of economic globalization, the structure of supply chain is becoming more and more complex. With the process of improving the efficiency of supply chain, more risks emerge. The existence of the risks has brought potential threat to the enterprises, once the occurrence of risk evens may lead to the disruption of supply chain. In order to understand the risk of supply chain, we must identify and evaluate the risk indexs. This paper evaluates the risk with TFN-AHP(Triangular fuzzy number-Analytic hierarchy process)and TOPSIS, then put forward some corresponding suggestions to the high risk index.

      Key words: triangular fuzzy number; analytic hierarchy process; TOPSIS; supply chain; risk evaluation

      0 引 言

      現(xiàn)階段對供應(yīng)鏈研究關(guān)注最多的是企業(yè)的收益情況,對于風險方面的關(guān)注起步較晚。由于供應(yīng)鏈是一個整體,任何一個風險的發(fā)生都可能造成整條供應(yīng)鏈的崩潰,因此針對相應(yīng)的風險提前進行預(yù)防非常必要,從而對供應(yīng)鏈的風險進行評價顯得尤為重要。但是目前對供應(yīng)鏈的風險研究中多集中在定性研究方面,定量研究還比較少。

      在對供應(yīng)鏈風險的定義中,Deloitte咨詢公司在一項報告中指出供應(yīng)鏈風險是指對一個或多個供應(yīng)鏈成員產(chǎn)生不利影響或破壞供應(yīng)鏈運行,使其達不到預(yù)期目標甚至導致供應(yīng)鏈失敗的不確定性因素或意外事件[1]。克蘭菲爾德管理學院在研究中將供應(yīng)鏈風險定義為供應(yīng)鏈的脆弱性,不僅會破壞供應(yīng)鏈系統(tǒng)的任何環(huán)節(jié),還會給供應(yīng)鏈中企業(yè)帶來損失和傷害。馬士華把供應(yīng)鏈的風險和不確定性聯(lián)系到一起,認為它們是不可分割的整體,只要供應(yīng)鏈中有不確定性的存在,風險就會相伴而生[2]。金霞等認為供應(yīng)鏈風險就是一些不確定性事件的發(fā)生,會給供應(yīng)鏈系統(tǒng)和供應(yīng)鏈中的企業(yè)帶來損失[3]。在這些定義中,學者應(yīng)用較多的分別是供應(yīng)鏈的脆弱性和不確定性。本文中認為供應(yīng)鏈風險就是由于供應(yīng)鏈本身所存在的不確定性,導致整個供應(yīng)鏈受到影響和損失的未知事件。

      通過對風險定義的分析,可以發(fā)現(xiàn)風險包含兩個最基本的屬性,即風險的損失性和可能性,這也是大多學者在進行風險評價時經(jīng)常會考慮到的兩個屬性,即利用風險造成損失和風險發(fā)生概率的乘積來作為風險值的數(shù)據(jù),這點和數(shù)學期望的含義類似,容易理解,也有一定的合理之處。但是隨著學者對供應(yīng)鏈風險的不斷研究,發(fā)現(xiàn)風險的屬性不僅僅是損失性和可能性兩個,所包含的內(nèi)容更加豐富,所以原來僅僅依賴兩個屬性來進行風險評價顯得不夠科學。Faisal Aqlan等人在影響性、可能性的基礎(chǔ)上,又添加了可控性、緩解性和可預(yù)測性三個屬性[4],吳浪在風險評價時提到了危害性、可能性和可控性三個屬性[5],吳昊從風險的可能性、危害性、不可控性、感染性四個屬性入手來評估風險因素的影響力[6]。其中影響性、危害性都指的是風險所造成的損失。由于風險屬性的增加,原來的評價方法不再適用,從而產(chǎn)生了新的評價方法,其中考慮增加屬性的文獻中,有依賴風險每個屬性對風險大小的正負影響來進行風險計算的,但是只依靠這種正負的關(guān)系來進行風險值的估計不夠具有說服力。

      TOPSIS法是一種最優(yōu)貼進度方法,能忽略屬性個數(shù)的影響,根據(jù)屬性和最優(yōu)方案的相對貼進度來評估風險的大小。這樣不僅解決了風險屬性增多的問題,同時還能合理地結(jié)合多個屬性來進行風險值的估計,使得風險評價結(jié)果更加全面和科學,因此本文利用該方法進行風險的評估。

      1 供應(yīng)鏈風險指標體系

      目前在供應(yīng)鏈風險研究中關(guān)于供應(yīng)鏈風險識別方面的文獻有很多,但在風險指標的選取上不具備統(tǒng)一性。William Ho等通過對歷年供應(yīng)鏈風險相關(guān)文獻的總結(jié)與分類,分別從宏觀和微觀的角度來看待供應(yīng)鏈風險,最后總結(jié)出自然環(huán)境風險、政策法規(guī)風險、經(jīng)濟環(huán)境風險和市場競爭風險,供應(yīng)風險、需求風險、信息風險、物流和庫存風險、財政風險和制造商風險[7]。Ernst & Young根據(jù)對加工生產(chǎn)企業(yè)的調(diào)查最終將供應(yīng)鏈風險劃分為8種,分別是供應(yīng)鏈管理技術(shù)應(yīng)用安全風險、合作關(guān)系風險、企業(yè)持續(xù)經(jīng)營計劃風險、供應(yīng)鏈管理成本與投資風險、數(shù)據(jù)管理完整性風險、稅收風險、勞動力風險和企業(yè)管理風險。XU Lei等確定了供應(yīng)風險、產(chǎn)品風險、流通風險和銷售風險[8]。張仕軍等總結(jié)的風險為市場風險、信息風險、物流風險、時間風險、財務(wù)風險和組織風險[9]。這些風險指標的建立是通過不同的角度并且基于不同的供應(yīng)鏈,所以會有很大的差距。本文通過比較分析,最后選取了應(yīng)用最為廣泛的5個供應(yīng)鏈風險指標來進行該評價方法的介紹,分別為環(huán)境風險、供應(yīng)風險、需求風險、信息風險和物流與庫存風險。

      2 三角模糊數(shù)層次分析法和TOPSIS法

      2.1 三角模糊數(shù)層次分析法。由于客觀數(shù)據(jù)缺失,需要專家進行主觀評分,但是專家在進行評分時比較容易傾向于一個區(qū)間而不是固定數(shù)字,三角模糊數(shù)層次分析法正好可以滿足這種評價的需求從而得到了廣泛推廣。三角模糊數(shù)層次分析法是由模糊層次分析法演變而來,且適用性得到了普遍證實。所以本文利用三角模糊數(shù)層次分析法來進行供應(yīng)鏈風險指標的數(shù)據(jù)收集。

      2.2 TOPSIS法計算步驟。在上面已經(jīng)提到,數(shù)據(jù)本身比較主觀,所以在進行風險評價時得到的結(jié)果也只是一個相對的高低。TOPSIS法就是一種能得到相對結(jié)果的方法,利用上面模糊層次分析法獲得的評估指標權(quán)重到最優(yōu)權(quán)重之間的距離,來判斷出該指標的相對優(yōu)劣程度,越接近1,表示越優(yōu),即風險值越大,反之則越小。

      由于屬性中存在高優(yōu)指標和低優(yōu)指標,所以:

      第一步是要將指標統(tǒng)一化,在這里利用倒數(shù)法將低優(yōu)指標轉(zhuǎn)化為高優(yōu)指標,即:假設(shè)原來的低優(yōu)指標為x,轉(zhuǎn)化后為1/x,需要根據(jù)數(shù)據(jù)的大小進行相應(yīng)的調(diào)整,使其之間的差距不會太大。

      最后根據(jù)每個風險指標的分數(shù)大小,對風險指標按照風險從大到小的順序進行排序,結(jié)果為信息風險>環(huán)境風險>需求風險>物流和庫存風險>供應(yīng)風險。通過分析,信息風險的風險分數(shù)最接近1,也就是說該供應(yīng)鏈面臨的信息風險最嚴重。分析產(chǎn)生的原因可能有:該供應(yīng)鏈的結(jié)構(gòu)不夠合理,信息在供應(yīng)鏈中的傳播不能很好的開展;供應(yīng)鏈之間的合作不夠緊密,彼此之間的信息不情愿進行交換,或者向?qū)Ψ诫[瞞有效信息、交換錯誤信息等;信息技術(shù)應(yīng)用不夠廣泛,信息傳播滯后;獲取信息的渠道不統(tǒng)一,難以辨別有效信息。以上原因都是信息風險變大的可能原因,具體要結(jié)合該供應(yīng)鏈的實際情況進行針對性的分析,從而找到風險的關(guān)鍵解決路徑,降低信息風險給供應(yīng)鏈帶來的威脅。

      4 結(jié) 論

      本文是在一般供應(yīng)鏈的基礎(chǔ)上,驗證了TFN-AHP與TOPSIS法在供應(yīng)鏈風險評價中應(yīng)用的適用性,既減輕了專家評分主觀性所帶來的弊端,也解決了風險屬性增多的問題,使得風險評價結(jié)果更加科學。但是該方法在實際應(yīng)用中要結(jié)合特定供應(yīng)鏈的特點。不同的供應(yīng)鏈有不同的風險指標,風險值也會有所不同,這樣評價得到的結(jié)果才會更加有實際意義。同時對于一條供應(yīng)鏈,隨著時間的推移,風險會有一定的變化,所以為了得到更加準確的評價結(jié)果,要對供應(yīng)鏈風險評價的數(shù)據(jù)進行及時更新。文中風險屬性的權(quán)重是等值的,但是考慮實際情況,不同屬性重要程度有一定的差別,所以未來研究可以增加對風險屬性權(quán)重問題的考慮。

      參考文獻:

      [1] Bart k, Maurice P. Supply Chain Risk Management: Better Control of Your Business Environment[Z]. 2004.

      [2] 馬士華,林勇,陳志祥. 供應(yīng)鏈管理[M]. 北京:機械工業(yè)出版社,2001:250-255.

      [3] 金霞. 供應(yīng)鏈風險識別與評估研究[D]. 蘭州:蘭州交通大學(碩士學位論文),2014.

      [4] Faisal Aqlan, Sarah S. Lam. A fuzzy-based integrated framework for supply chain risk assessment[J]. Production Economics, 2015,161:54-63.

      [5] 吳浪. 食品供應(yīng)鏈風險管理研究[D]. 長春:吉林大學(碩士學位論文),2010.

      [6] 吳昊. 基于風險管理角度的食品供應(yīng)鏈管理研究[D]. 上海:上海海洋大學(碩士學位論文),2014.

      [7] William Ho, Tian Zheng, Hakan Yildiz, et al. Supply chain risk management: a literature review[J]. International Journal of Production Research, 2015,53(16):5031-5069.

      [8] Lei Xu, Qianli Dong. Kaihong Xiao Research on Early-Warning Model for Food Supply Chain Risk Based on Logistic Regression[C] // Logistics Engineering and Intelligent Transportation Systems (LEITS), International Conference on, 2010:1-4.

      [9] 張仕軍,孟志青. 基于模糊評判法的供應(yīng)鏈風險研究[J]. 北方經(jīng)濟,2007(17):60-62.

      [10] Avinash Samvedi, Vipul Jain, Felix T.S. Chan. Quantifying Risks in a Supply Chain through Integration of Fuzzy AHP and Fuzzy TOPSIS[J]. International Journal of Production Research, 2013,51:2433-2442.

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