北京工商大学学报
(
社会科学版
)摇 摇 摇 摇 2015
年
摇
第
1
期
t
0
时刻的序参量
,
则供应链整体系统协同度应更
优于各子系统的简单集成
,
根据
TER
取值范围的
不同
,
SSC忆
取值有两个
,
见式
(16)
和式
(17)。
不
难证明
SSC忆
>
SSC
,
且
0 <
SSC忆
< 1。
SSC忆
=
TER
+ 1 -
TER
TER
1 -
TER
+ 1
(16)
SSC忆
=
TER
+ 1 -
TER
1 -
TER
TER
+ 1
(17)
情况
2,
当供应链各子系统均处于高度协同
发展状态时
,
若存在一个子系统
t
1
时刻的序参量
劣于
t
0
时刻的序参量
,
供应链整体系统的协同度
受到一定程度的影响
,
较难很好的协同发展
,
兹忆
=
-
STU
SBU
,
STU
表示满足
u
1
j
(
h
j
) -
u
0
j
(
h
j
) < 0
的子系
统的个数
,
SBU
表示子系统总个数
, - 1 <
兹忆
< 0。
情况
3,
当供应链任意一个子系统处于中度
或低度协同发展状态时
,
若各子系统
t
1
时刻的序
参量均优于
t
0
时刻的序参量
,
表明供应链整体系
统的协同性正向更为有序的方向发展
,
兹忆
= 1;
若
存在任意一个子系统
t
1
时刻的序参量劣于
t
0
时
刻的序参量
,
表明供应链整体系统的协同性正向
更为无序的方向发展
,
兹忆
= - 1。
情况
4,
供应链任意一个子系统处于非协同
发展状态时
,
若各子系统
t
1
时刻的序参量均优于
t
0
时刻的序参量
,
表明供应链整体在无序状态下
能得到一定程度的改善
,
兹
=
STU
SBU
。
情况
5,
供应链各子系统均处于非协同发展状
态时
,
若存在任意一个子系统
t
1
时刻的序参量劣于
t
0
时刻序参量且波动程度较小
,
兹忆
= -1;
若存在任意
一个子系统
t
1
时刻的序参量劣于
t
0
时刻序参量且
波动程度较大
,
在
TER
两种变化范围下
,
SSC忆
存在两
个取值
,
见式
(18)
和式
(19),
满足
SSC忆
<
SSC
。
SSC忆
æ
è
çç
= -
TER
+ 1 -
TER
TER
1 -
TER
ö
ø
÷÷
+ 1
(18)
SSC忆
(
= -
TER
+ 1 -
TER
1 -
TER
TER
ö
ø
÷÷
+ 1
(19)
四
、
供应链协同度实例分析
以某大型汽车制造企业的供应链系统为研究
对象
,
汽车制造企业的上游为零部件供应商
,
不同
零部件供应商之间协同交货量与交货时间越一
致
,
供应链的协同性越好
。
同一零部件也可能来
自多个供应商
,
提高供应商之间的协同补货能力
也有利于加强供应链协同性
。
汽车制造企业的下
游为该品牌汽车的经销商
,
当供不应求情况出现
时
,
可通过横向补货满足经销商的需求
,
提高供应
链整体协同度
。
根据供应链协同测度指标体系
,
本研究采用的数据样本为该汽车企业
2008—
2013
年度数据
,
其中包括每一年度多供应商
、
制
造商和多经销商之间的合作次数及每一次合作的
供应量
、
供应时间
、
补货量等数据
,
根据提出的协
同指标度量方法获得协同指标的测度数据如表
2
所示
。
为消除原始数据不同量纲的影响
,
采用标
准差方法
[11]
对原始数据进行标准化处理
,
同时根
据公式
(12)
对标准化数据作进一步的调整
,
再运
用调整后的标准化数据确定供应链协同指标权
重
,
计算多供应商
、
制造商
、
多经销商供应链稳定
性子系统的有序度
,
进而计算供应链整体系统的
协同度
。
较为常见的确定指标权重的方法有熵权
法
、
相关矩阵赋权法等
。
经文献实证分析发现相
关矩阵赋权法更为客观
,
因此采用相关矩阵法确
定指标权重
(
见表
3)。
将供应链协同测度指标数
据代入式
(9) ~
式
(12)。
计算得出各子系统序参
量分量的有序度
,
再通过公式
(13)
计算各子系统
有序度与供应链整体协同度
,
如表
4
和图
2
所示
。
表
2摇
多供应商
—
单制造商
—
多经销商供应链协同测度指标数据
年份
A
11
/
件
A
12
/
天
A
13
/
件
A
14
/ % A
21
/
件
A
22
/
天
A
23
/ % A
24
/ % A
31
/ % A
32
/ % A
41
/ % A
42
/ % A
43
/ % A
44
/
分值
2008 3郾 46 5郾 71 370 86 70
37 73 87 51 26 78 26 62 3郾 5
2009 1郾 98 8郾 92 496 83 65
45 65 91 32 37 82 17 70 4郾 6
2010 4郾 71 4郾 76 365 91 58
21 79 73 49 45 85 19 74 5郾 8
2011 3郾 54 7郾 13 289 93 52
22 51 84 31 41 79 12 75 5郾 9
2012 2郾 49 5郾 70 301 87 56
20 77 89 69 56 80 20 69 6郾 7
2013 2郾 01 3郾 29 239 91 39
21 72 93 59 63 92 15 81 7郾 2
·89·
