供应链诊断技术研究综述论文

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1、供应链诊断技术研究综述论文摘要：供应链诊断为供应链管理提供了一种有效的、结构化的方法，并为供应链改进提供了有力支持。供应链的组织、流程及资产等要素已成为竞争战略、差异化发展模式以及降低成本和提高收益的关键资源。因此，了解供应链诊断技术的国内外研究现状及发展趋势非常必要。而根据不同行业的特点，通过先进的诊断技术充分发挥系统化的供应链诊断方法的优势尤为重要。关键词：供应链供应链诊断诊断技术在当今全球化竞争的时代，真正的竞争已不再是企业之间的竞争，而是供应链与供应链之间的竞争。供应链若要在竞争中取胜，就要使供应链的整体绩效达到最优。而怎样才能使供应链的绩效达到最优，这也是供应链研究者

2、和实践者共同关注的核心问题。针对这一问题.freelMapping等早期的供应链诊断技术与方法，在绩效评估、流程再造等方面见解独到并且行之有效。但是，它们都不能作为一种独立、系统化的供应链诊断方法而加以应用。因此，研究者们构造和发展了基于QuickScan方法的系统化的供应链诊断方法。QuickScan是一种系统化的收集和综合处理供应链的定性和定量数据的方法，是辨识供应链改进机会的一般化步骤，并可用于研究供应链变革的通用模型。纵观基于QuickScan的系统化的供应链诊断过程，其遵循着“从定性分析入手，结合定量分析，再综合得出诊断结论”的规律。并且，QuickScan所获的各种

3、信息与数据、UncertaintyCircleModel的评分、统计分析图表及定性的诊断分析结论都可以输入基于inh等在建筑行业供应链的诊断中对QuickScan过程所做的调整和完善。系统化的供应链诊断方法在整个供应链的诊断和优化管理过程中所体现的良好适用性主要包括：从整体战略视角审视供应链；构造了快速有效的诊断流程；按照时间进度实施细节诊断；规范了信息与数据的利用方式；以第三方的角色开展诊断工作，避免了受到业务经验的误导。同时，系统化的供应链诊断方法也不可避免的还存在着不足之处。Naim就认为，基于QuickScan的系统化的供应链诊断方法存在着以下的缺陷：业务人员参与诊断过

4、程的机会较少（交互程度较低）；委托方对代理方专业知识的理解存在某些障碍（可能存在信息传递误差）；管理分析工具在业务流程中的应用存在诸多不便（知识集成化处理难度较大）；如何提高供应链成员的自我诊断能力方面的问题（决策支持程度有待提高）。Kao则特别指出，在供应链诊断过程中，不确定的信息与数据的因果分析（CauseandEffectAnalysis）和推理诊断的方法尤其值得进一步研究。并且，Kao、Huang和Li等学者也进一步研究了基于动态贝叶斯网络的供应链诊断技术。探索研究表明，系统化的供应链诊断方法虽然从整体战略的角度考察供应链，并对各种信息与数据进行了规范化的搜集和整合处理

5、，但是，在数据与信息的分析与融合方面仍然有所欠缺，尤其是在不确定信息与数据的因果分析和推理方面。因此，根据不同行业的特点，在供应链诊断过程中融入适合的定性与定量相结合的因果分析与推理的技术，是供应链诊断技术的发展趋势。而不确定知识与数据的因果关系表示与推理是人工智能中非常重要的研究领域，因果图、认知图、马尔可夫网、贝叶斯网络及影响图等方法可有效的模拟客观世界，在医疗诊断、金融分析、决策分析及风险评价等工程和管理领域广泛应用，并已成为开发相关领域的专家系统和决策支持系统的重要支撑技术。虽然，在供应链诊断的理论与实践领域，上述人工智能技术的应用还处于起步阶段，但是，Li，Kao等学

6、者仍然做出了有益的探索与尝试，在基于QuickScan方法的系统化的供应链诊断过程中应用含有模糊参数的贝叶斯网络和影响图进行因果建模、分析与推理，有助于分析和获取供应链诊断结论。而随着供应链诊断技术研究的深入，定性与定量相结合的因果分析与推理的技术也将不断得到发展与完善，其理论与实践应用价值将不断获得提高。结论从发展趋势来看，由于系统化的供应链诊断方法逐渐受到广泛的认同，供应链诊断技术需要适应系统化的诊断方法，并通过先进的诊断技术充分发挥系统化的诊断方法的优势。鉴于系统化的供应链诊断是一个“从定性分析入手，结合定量分析，再综合得出诊断结论”的过程。在这个过程中，如何从定性分析入

7、手逐步采用定量的技术手段深入分析是关键所在。而从供应链诊断技术的研究现状来看，目前所采用的定性与定量相结合的因果分析与推理的技术还不能很好的解决这一关键问题。但是，勿庸置疑，根据不同行业的特点，在供应链诊断过程中融入适合的定性与定量相结合的因果分析与推理的技术，将是供应链诊断技术未来的发展方向。