大规模定制下供应链柔性灰关联度量分析

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1、2009年第6期ScienceandTec科hn技olo管gy理M研an究agementResearch20o9No．6文章编号：1000—7695(2009)06—0415—02大规模定制下供应链柔性灰关联度量分析王玖河，葛鹏(燕山大学经济管理学院，河北秦皇岛066004)摘要：在大规模定制生产的基础上，对大规模定制供应链柔性的进行研究。在提出和界定柔性系数这一概念和影响它的六个主要因子的基础上，利用灰关联方法科学的计算出影响大规模供应链柔性关键因子，并以某家电企业实际数据为例进行实证分析。关键词：大规模定

2、制；供应链柔性；柔性系数；灰关联分析中图分类号：C931．1文献标识码：A随着经济全球化和区域化格局的形成，市场竞争愈加激量方法等。以上几种主要方法虽然在一定程度上对供应链烈，成本和质量已不再是制胜的唯一因素，企业之问的竞争柔性做出了评价，但存在这可操作性差、定义不准确、度量开始转向基于时问和顾客需求的竞争。在此趋势之下，大规方法不统一等缺陷。在大规模供应链柔性评价当中应该根据模定制生产应运而生，而大规模定制生产强调低成本、个性大规模定制供应链的独有特点设定评价指标，并注重评价方化的同时对供应链柔性提出了更高

3、的要求，本文即在研究大法的实际操作性。规模定制供应链这一特定环境下供应链柔性系数度量问题。1．3灰关联柔性度量方法通过灰关联度量用定量、客观的分析方法找出影响当前供应灰关联分析模型用以解决因子问关联的度量，提供了一链柔性的关键因子，明确提升供应链柔性重点改善对象，使个相对客观的评价指标权重测度方法。而且，此模型可以用供应链柔性的度量和改善摆脱了主观、定性分析。来解决数据量少、信息不完全情形下的分析度量问题。正式利用灰色系统理论这一特点，本文针对大规模定制供应链柔1供应链柔性基本内涵性系统建立灰关联模型，以此探

4、讨和研究供应链柔性的度量，SlackN于1987年首次提出了供应链柔性的概念。他认确定供应链柔性改进方向。为，供应链柔性指供应链指对顾客需求做出反映的能力⋯。2大规模定制供应链柔性灰关联模型之后，一批国外学者开始把供应链柔性作为评价供应链绩效的一项重要指标。Voudoufis是较早提出把柔性作为供应链绩2．1灰关联模型要素因子的设定效评价指标的一个学者J，Beamon在研究供应链的绩效评价本文结合大规模定制供应链的特点，提出了影响大规模时也认为柔性是指标体系中不可缺少的一个重要指标J。国定制供应链柔性收益的6

5、个要素：新产品推出比率、及时交内的马士华教授也指出，供应链柔性对于需方而言，代表了货率、模块化应用程度比率等因子。通过因子问关联的相对对未来变化的预期；对于供方而言，它是对自身所能承受的度量，提供一个相对客观的评价指标权重测度方法。而且，需求波动的估计J。它对数据要求不苛刻，可以用来解决数据量少、信息不全情1．1大规模定制供应链柔性特点形下的测度问题。正是利用灰关联分析理论这一特点，本文相对于一般性供应链来说，大规模定制下供应链更具动提出了一个灰关联分析模型，试图用这个方法来探讨和分析态性和时效性，它需要更加

6、准确的把握顾客的真实需求，并大规模定制供应链柔性度量问题，并得出在特定的供应链中且以这种需求为导向，快速有效的整合企业内、外的资源，影响此供应链柔性的主要因子构成，为大规模定制企业改善在大规模和定制化之间做出有效的界定，从而来完成低成本、供应链柔性提出客观、定量的建议。高效率与小批量、定制化的结合。对于一个制造型企业，现柔性系有产品的合理化，零部件的标准化和模块化是大规模定制要首先解决的问题，并且在这一过程中要将企业产品内部的多样性降到最低，这样才能实现个性化产品的大规模生产。也正因为如此，大规模定制供应链更

7、需要柔性理念的深入，在面对各种不确定性时，能够经济、快速的做出反应，并逐渐引导这种不确定性，实现企业的长远发展。1．2柔性度量现状柔性作为衡量大规模定制供应链绩效的一个重要指标，直接影响整个供应链体系的行为，是大规模定制供应链运行状况和供应链本身特性的反映，许多学者研究了供应链柔性的度量。主要有基于经济效果的度量方法、基于信息理沦的图l供应链柔性系数对应关系柔性度量方法、基于系统物理特性的度量方法和多维柔性度收稿日期：2008—09—20。修回日期：2008一lJ一22基金项目：国家社会科学基金项目(02BJ

8、Y103)；2008河北省社会科学发展研究课题(200804009)416王玖河等：大规模定制下供应链柔性灰关联度量分析因子没定如下：第一组是大规模定静j供应链柔性收益因表示企Iii够通过一定的手段逐渐的接受不确定性因素的影子；第二组是新产品推}f{比率因子；第三组是保质完成率因响，并做出少量的调整；适应能力链表示供应链能够通过一子；第四组是及时交货率因子；第五组是产品价格因子；第定的时间适应各种不