基于dea的供应链效率评价研究

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1、基于DEA的供应链效率评价研宄StudyonEfficiencyEvaluationoftheSupplyChainBasedonDEAMethod丁晓秀DINGXiao-xiu曰周传华ZHOUChuan-hua曰费秀娟FEIXiu-juan(安徽工业大学,马鞍山243032)(AnhuiUniversityofTechnology,Maanshan243032,China)摘要院为有效提高供应链效率,运用数据络分析(DataEnvelopmentAnalysis,DEA)方法,构建供应链系统数据络(DataEnvelo

2、pmentAnalysis-SupplyChainAll,DEA-SCA)评价模型;使用DEAP2.1仿真软件平台对卷烟14条供应链系统进行数据计算仿真,量化供应链系统整体效率。仿真结果表明:较传统的DEA-CCR效率分析,DEA-SCA效率评价模型能够有效甄别供应链上下游组织中存在的问题:提高供应链系统的整体效率。Abstract:TheDataEnvelopmentAnalysis-SupplyChainAll(DEA-SCA)evaluationmodelisestablishedinordertoeffectiv

3、elyimprovetheefficiencyofthesupplychainbyusingDataEnvelopmentAnalysis(DEA)method.ItsimulatesandcalculatesthedataofcigarettesupplychainsystembyDEAP2.1softwaresimulationplatform,andquantifiestheoverallefficiencyofthesupplychainsystem.Simulationresultsshowthat:incon

4、trastthetraditionalDEA-CCRefficiencyanalysismodel,DEA-SCAmodelismoreeffectiveforfindingouttheproblemsoftheupstreamanddownstreamofsupplychainandenhancingoverallefficiencyofthesupplychainsystem.关键词院DEA;计算仿真;供泣链系统;效率评价Keywords:DEA;calculationsimulation;supplychainsy

5、stem;efficiencyevaluation中图分类号院F425文献标识码院A文章编号院1006-4311(2014)25-0015-030引言“抓效率,降成木”是各企业追求的目标,而对供应链系统的运作效率进行合理评价是发现、解决和提高各生产经营企业供应链效率问题的有效路径。效率评价,在微观层面上主要包括成木效率、技术效率和配置效率;其中技术效率评价,是运筹学、管理学和系统科学等领域的研宄热点,其是由Farrell等[1]最早在研宄中提出来的。数据包络分析(DataEnvelopmentAnalysis,DEA)是

6、Charnes[2]等人于I978年首次提出的一种处理多投入及多产出决策单元相对效率的非参数评价方法,凭借其特有的优势[3】,0前已得到国内外人士的广泛研究与关注。供砬链系统是一个复柴系统,而传•统的DEA评价方法,将每•一个决策单元(DecisionMakingUnite,DMU)都看作是一“黑箱”,忽视生产或服务等系统以及供应链上下游之间的联系,将高估评价结果,失去一定的甄别效果[4-5]。近年来,国内外学者己经开始运用DEA评价复杂系统的技术效率;Fare与Grosskopf提出的FG网络DEA模型[6】,Cook

7、和Zhu等人借助子系统分析和构建网络DEA模型[7]。国内,以梁樑、杨峰等为代表的学者在国内外发表了一些相对有影响的文章[8_9]。但目前,很少有学者将DEA应用于对行、11<的供应链效率分析。本文建立供应链系统DEA-SCA评价模型,通过DEAP2.1软件对卷烟生产经营企业供应链系统的投入产出进行计算,发现供应链上下游组织中存在的问题,优化决策,提高供应链的整体运作效益;进而验证DEA-SCA模型的冇效性和应用性。1研究方法与系统建模数据包络分析(DataEnvelopmentAnalysis,DEA)是一种处理多投入

8、及多产出中每个决策单元(DecisionMakingUnite,DMU)相对效率的DEA-CCR模型。此模型是在规模报酬不变的前提下,计算每个DMU的技术效率。技术效率,是指在投入一定的前提下所能获得最大产出的能力。技术效率值为1,表示评价单元在整个决策单元集合中的经营方式比较有效;当技术效率值小于1吋,表示评价单元

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