周曉曄， 馬菁憶， 王思聰， 閆泓月， 任貴彬

(沈陽(yáng)工業(yè)大學(xué) 管理學(xué)院， 沈陽(yáng) 110870)

C2M(即客戶對(duì)工廠，C代表消費(fèi)者，M代表工廠)作為一種新型的電子商務(wù)互聯(lián)網(wǎng)商業(yè)模式，改變了傳統(tǒng)生產(chǎn)組織方式，將廠家和消費(fèi)者直接對(duì)接，滿足消費(fèi)者的個(gè)性化需求；采用訂單式營(yíng)銷方式，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品零庫(kù)存；以標(biāo)準(zhǔn)數(shù)字化生產(chǎn)流程保障生產(chǎn)成本最低化和生產(chǎn)周期最短化[1]，已經(jīng)成為制造企業(yè)打造差異化競(jìng)爭(zhēng)力的發(fā)展方向。吳義爽等[2]提出了以紅領(lǐng)服飾為例的C2MO2O定制架構(gòu)，說(shuō)明了C2M定制的信息化、智能化、科技化等特點(diǎn)。C2M型企業(yè)需要能與之系統(tǒng)形成有效對(duì)接的智能化供應(yīng)商，以保證存貨可以即時(shí)交付，原材料庫(kù)存降低，采購(gòu)資金周轉(zhuǎn)速度不斷加快，而這些都將直接影響C2M型企業(yè)生產(chǎn)周期和響應(yīng)時(shí)間。為了保證原材料的采購(gòu)符合企業(yè)的生產(chǎn)節(jié)奏和產(chǎn)品要求，合理選擇C2M型企業(yè)供應(yīng)商至關(guān)重要。

以往研究成果在進(jìn)行VIKOR法評(píng)價(jià)時(shí)，只用簡(jiǎn)單的數(shù)值差來(lái)表示指標(biāo)值與正負(fù)理想解之間的距離，并且都沒(méi)有考慮前景事件對(duì)供應(yīng)商的影響。因此，本文在構(gòu)建C2M型企業(yè)供應(yīng)商評(píng)價(jià)模型時(shí)，將前景理論應(yīng)用到供應(yīng)商選擇中，與熵權(quán)法相結(jié)合確定各指標(biāo)權(quán)重，考慮供應(yīng)商發(fā)展前景因素，根據(jù)前景理論對(duì)C2M型企業(yè)供應(yīng)商指標(biāo)的發(fā)展前景進(jìn)行評(píng)估；之后用考慮屬性間相互作用的灰色關(guān)聯(lián)法改進(jìn)VIKOR，對(duì)C2M型企業(yè)供應(yīng)商進(jìn)行選擇。

本文在用VIKOR法對(duì)C2M型企業(yè)供應(yīng)商進(jìn)行選擇時(shí)，用灰色關(guān)聯(lián)法對(duì)指標(biāo)進(jìn)行無(wú)量綱化處理，將每個(gè)指標(biāo)的灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)作為規(guī)范化后的指標(biāo)。并且在確定灰色關(guān)聯(lián)的分辨系數(shù)取值時(shí)，改進(jìn)大多文獻(xiàn)直接取定值0.5的方式，給出量化分辨系數(shù)計(jì)算準(zhǔn)則，避免由異常值所引起的最大絕對(duì)差過(guò)大導(dǎo)致整個(gè)灰色關(guān)聯(lián)度失真的情況。這種基于灰色關(guān)聯(lián)的VIKOR法不僅消除了不同量綱對(duì)決策結(jié)果的影響，而且充分地考慮了各屬性間的內(nèi)在聯(lián)系，大幅度提高了C2M型企業(yè)供應(yīng)商選擇模型的可行性。

一、C2M型企業(yè)供應(yīng)商選擇指標(biāo)體系

C2M是智能制造中大規(guī)模個(gè)性化定制的模式，因此，在企業(yè)供應(yīng)商選擇時(shí)要把智能制造能力和大規(guī)模個(gè)性化定制服務(wù)能力作為兩個(gè)特殊的二級(jí)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，分別用智能化水平和個(gè)性化服務(wù)能力表示。目前，智能制造的特點(diǎn)為智能+制造，集成互聯(lián)、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、模式創(chuàng)新，所以評(píng)價(jià)供應(yīng)商的智能化水平應(yīng)具體從集成互聯(lián)能力、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)能力、智能技術(shù)應(yīng)用情況、模式創(chuàng)新情況四方面進(jìn)行。另外，C2M型企業(yè)是根據(jù)用戶來(lái)驅(qū)動(dòng)生產(chǎn)，并且可以從生產(chǎn)到供應(yīng)實(shí)現(xiàn)全方位的柔性化，因此其對(duì)供應(yīng)商的需求反應(yīng)能力和柔性化程度都有很高的要求。為衡量供應(yīng)商是否滿足C2M的差異化、個(gè)性化、碎片化特征，考量供應(yīng)商的個(gè)性化服務(wù)能力，產(chǎn)品差異化程度、設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)能力和碎片整合能力也是三個(gè)重要指標(biāo)。

基于此，為使評(píng)價(jià)結(jié)果更為客觀、精確、合理[14]，本文立足于C2M型制造企業(yè)的特征，兼顧供應(yīng)商選擇的主要內(nèi)容，遵循科學(xué)性、系統(tǒng)性、可操作性以及定量與定性相結(jié)合的原則[15]，界定C2M型企業(yè)供應(yīng)商選擇的五個(gè)維度，包括產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)力、供應(yīng)商整體實(shí)力、供應(yīng)商競(jìng)爭(zhēng)能力、個(gè)性化服務(wù)能力、智能化水平，具體如表1所示。

二、C2M型企業(yè)供應(yīng)商選擇模型

1. 基于熵和前景理論的指標(biāo)權(quán)重確定

(1) 前景值的確定。當(dāng)人們進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)型決策時(shí)，決策結(jié)果常常是偏離“理性”的。Kahneman教授通過(guò)大量實(shí)驗(yàn)證實(shí)了決策者有限理性的決策結(jié)果往往與完全理性的期望效用理論相悖論，并在此基礎(chǔ)上提出了新的模型框架——前景理論，其理論的核心概念為前景價(jià)值，它是由價(jià)值函數(shù)和權(quán)重函數(shù)共同來(lái)決定的[16]，即

表1 C2M型企業(yè)供應(yīng)商選擇的指標(biāo)體系

(1)

式中：π(pa)為權(quán)重函數(shù)，表示考慮了風(fēng)險(xiǎn)的概率權(quán)重；v(Δxa)是價(jià)值函數(shù)，表示決策者通過(guò)主觀感受形成的價(jià)值，其形式分別為

(2)

式中：Δxa=xa-x0，xa(a=1，2，…，l)為指標(biāo)前景評(píng)估值，x0為相應(yīng)參考點(diǎn)；pa為xa發(fā)生的概率。通常取α=β=0.88，λ=2.25，γ=0.61，δ=0.69。在供應(yīng)商選擇過(guò)程中，經(jīng)過(guò)分析發(fā)現(xiàn)潛在的前景事件，并給出各指標(biāo)的每個(gè)前景事件發(fā)生的評(píng)估值。

(2) 指標(biāo)權(quán)重的確定。評(píng)價(jià)值包括初始值和前景值。為防止求熵值時(shí)取對(duì)數(shù)無(wú)意義，根據(jù)正向(效益型)和逆向(成本型)指標(biāo)分類，分別進(jìn)行無(wú)量綱化處理，得到正向指標(biāo)為

(3)

逆向指標(biāo)為

(4)

然后計(jì)算正向指標(biāo)規(guī)范化后的綜合熵值，即

(5)

最后得出正向指標(biāo)對(duì)應(yīng)的權(quán)重值為

(6)

逆向指標(biāo)規(guī)范化的綜合熵值及權(quán)重值同正向指標(biāo)一樣處理。

2. 基于改進(jìn)VIKOR法的供應(yīng)商選擇模型

多準(zhǔn)則妥協(xié)優(yōu)化解(VIKOR)方法是由Opricovic和Tzeng兩位學(xué)者提出的一種折衷多目標(biāo)決策方法[17]，該方法通過(guò)屬性間彼此讓步，得到距離多屬性正理想解最近的折衷可行解，進(jìn)而判斷被評(píng)價(jià)對(duì)象基于評(píng)價(jià)目標(biāo)的優(yōu)劣程度。其最大特色就是將最大化“群體效益”和最小化的“個(gè)別遺憾”相妥協(xié)[18]。目前已有部分學(xué)者對(duì)VIKOR方法進(jìn)行了擴(kuò)展和應(yīng)用研究，分別將其擴(kuò)展到供應(yīng)商選擇、產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)等多個(gè)方面。

改進(jìn)VIKOR模型的選擇步驟如下：

(1) 指標(biāo)無(wú)量化處理?；疑P(guān)聯(lián)無(wú)量化處理首先要指定參考序列X0(X0=x01，x02，…，x0n)、比較序列Xi(Xi=xi1，xi2，…，xin)、規(guī)范化指標(biāo)fij(關(guān)聯(lián)系數(shù))，無(wú)量化公式為

(7)

由于ρ∈(0，1]，因此以0.5為界對(duì)其進(jìn)行量化，ρ的取值根據(jù)式(8)確定，即

(8)

(9)

(10)

式中：I1為效益型指標(biāo)；I2為成本型指標(biāo)。

(3) 計(jì)算各個(gè)供應(yīng)商的群體效益值Si和個(gè)別遺憾值Ri，即

(11)

(12)

式中：Si為評(píng)價(jià)對(duì)象的群體效應(yīng)，Si值越小，群體效應(yīng)越大；Ri為個(gè)別遺憾值，Ri越小，個(gè)別遺憾則越小。

(4) 計(jì)算供應(yīng)商的利益比率，即

(13)

式中：S+=minSi；S-=maxSi；R+=minRi；R-=maxRi；v為決策機(jī)制系數(shù)。

(5) 供應(yīng)商排序擇優(yōu)。按照Si、Ri和Qi取值由小到大排列，取值越小評(píng)價(jià)對(duì)象越優(yōu)，當(dāng)全部滿足以下兩個(gè)條件時(shí)可以按照Qi值大小排列。

條件2排序第一方案的S值或R值比第二的S值或R值小。

將方案依次進(jìn)行比較，看排序第一、第二、第三等方案之間是否滿足上述兩個(gè)條件。

評(píng)判準(zhǔn)則當(dāng)排序第一和第二的方案同時(shí)符合兩個(gè)條件時(shí)，選擇排序第一的方案為最優(yōu)方案；若條件2不滿足，則同時(shí)選擇兩個(gè)方案為最優(yōu)方案；若條件1不滿足，則同時(shí)選擇不滿足條件1的所有方案為最優(yōu)方案。

三、實(shí)例分析

國(guó)內(nèi)某汽車企業(yè)已經(jīng)實(shí)現(xiàn)C2M模式的成功轉(zhuǎn)型，能夠在多方面滿足顧客對(duì)汽車的個(gè)性化需求，其中變速器的類型是顧客最看重的個(gè)性化需求之一。因此本文以該汽車企業(yè)為例，對(duì)其變速器供應(yīng)商進(jìn)行選擇，來(lái)驗(yàn)證C2M型企業(yè)供應(yīng)商選擇模型。由于符合要求的供應(yīng)商數(shù)量較多，在資質(zhì)審查、短期拜訪、分析評(píng)估后，確定5個(gè)潛在供應(yīng)商(A1、A2、A3、A4、A5)。評(píng)價(jià)選擇的初始數(shù)據(jù)如表2所示。

表2 供應(yīng)商指標(biāo)評(píng)價(jià)初始值

利用本文構(gòu)建的模型對(duì)C2M型企業(yè)的供應(yīng)商進(jìn)行選擇，具體步驟如下：

步驟1根據(jù)前景事件，對(duì)指標(biāo)前景值vij進(jìn)行計(jì)算。

前景事件將影響著變速器供應(yīng)商的服務(wù)水平，經(jīng)過(guò)分析發(fā)現(xiàn)供應(yīng)商存在以下11種前景事件，見(jiàn)表3。

通過(guò)給出每個(gè)指標(biāo)的前景評(píng)估值、參考點(diǎn)和前景事件發(fā)生的概率，計(jì)算供應(yīng)商各指標(biāo)的前景值。本文每個(gè)前景事件包括發(fā)生和不發(fā)生兩種情景。如A1供應(yīng)商C1指標(biāo)的影響事件為“自動(dòng)化生產(chǎn)線”，該前景事件發(fā)生和不發(fā)生的評(píng)估值、參考點(diǎn)和概率分別為(8.5，8.2，85%)、(7.0，7.4，15%)。根據(jù)式(1)～(3)計(jì)算不同供應(yīng)商在各個(gè)指標(biāo)下的前景值，具體情況如表4所示。

表3 前景事件

表4 供應(yīng)商指標(biāo)前景值

步驟2評(píng)價(jià)準(zhǔn)則權(quán)重ωj的確定。

根據(jù)式(3)～(6)計(jì)算各指標(biāo)權(quán)重，如表5所示。其中二級(jí)指標(biāo)B1～B5的權(quán)重分別為：0.043、0.136、0.151、0.251、0.419。

表5 指標(biāo)權(quán)重

步驟3對(duì)各指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化計(jì)算。

根據(jù)式(7)、(8)計(jì)算各指標(biāo)無(wú)綱量化后的灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)，如表6所示。

步驟4對(duì)供應(yīng)商的群體效應(yīng)Si、個(gè)體遺憾Ri、利益比率Qi進(jìn)行計(jì)算排序。

根據(jù)式(9)～(13)計(jì)算各個(gè)供應(yīng)商的Si、Ri和Qi，如表7所示。

表6 灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)

表7 S，R，Q評(píng)估值

步驟5根據(jù)S、R、Q評(píng)估值，對(duì)供應(yīng)商進(jìn)行擇優(yōu)選擇。

在所有供應(yīng)商S、R、Q評(píng)估值中，A1供應(yīng)商的值均排序第一，且評(píng)價(jià)結(jié)果滿足VIKOR中的條件1和條件2，因此，變速器供應(yīng)商應(yīng)該選A1。且利用傳統(tǒng)VIKOR法和灰色關(guān)聯(lián)法對(duì)供應(yīng)商進(jìn)行評(píng)估，其得出的評(píng)估結(jié)果Q*、H與本文改進(jìn)VIKOR法的結(jié)果一致。改進(jìn)VIKOR法中各企業(yè)的評(píng)估值差別較大，區(qū)分度更好，說(shuō)明本文提出的模型有可行性及有效性。

四、結(jié) 論

C2M作為一種新型的電子商務(wù)模式，能夠縮短顧客與工廠的距離，實(shí)現(xiàn)大規(guī)模個(gè)性化定制，有效改進(jìn)了生產(chǎn)組織方式。本文首次提出了灰色關(guān)聯(lián)VIKOR模型的C2M型企業(yè)供應(yīng)商選擇方法，通過(guò)計(jì)算各指標(biāo)灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)，改進(jìn)指標(biāo)無(wú)綱量化處理方式；并且在確定指標(biāo)權(quán)重時(shí)，引入前景理論，考慮了前景事件對(duì)選擇過(guò)程的影響。此外，本文對(duì)相關(guān)汽車企業(yè)進(jìn)行實(shí)例分析，結(jié)果表明，基于改進(jìn)的VIKOR模型不僅消除了不同量綱對(duì)決策結(jié)果的影響，而且充分地考慮了指標(biāo)間相互作用程度和供應(yīng)商的發(fā)展前景，能夠有效地反映C2M型企業(yè)的供應(yīng)商選擇過(guò)程，可以為C2M型企業(yè)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供評(píng)價(jià)參考。