供应链管理的概述精选(九篇)

第1篇：供应链管理的概述范文

关键词：物联网；供应链；绿色化；博弈论

随着企业之间的竞争愈演愈烈，为了使企业能长久地生存与发展下去，很多企业加强了供应链管理。同时，企业粗放式的发展对自然资源的挥霍导致了资源的严重短缺和生态环境的急剧恶化，制约着经济的发展，威胁着人类的生存与发展。可持续发展的提出，很快成为了广泛关心的中心。将环境因素加入到供应链管理已经成为了一个趋势。1999年，麻省理工学院首次提出了物联网，它能对每个产品从生产到销售的每个环节进行全面的监控，从而使资源得到有效利用，减少对环境的负面影响。

一、物联网背景下供应链管理的研究现状

张佶（2010）指出，物联网的射频识别技术和电子产品编码技术能消除在纺织行业中供应链上下游之间的断层。李建伟（2011）研究了物联网技术对农产品供应链各个环节的具体运用与优化。王曼和邵锋（2011）介绍了射频识别技术和电子产品编码技术在供应链中工作的原理，指出了建设物联网存在成本过高等五大问题并给出了相应的对策。桑娟萍（2012）指出，物联网可以快速反应并满足顾客需求的个性化，提高监控水平，实现供应链管理的智能集成化和高度敏捷化。尚培培（2013）等指出，通过EPC技术可以对不合格的牛肉溯源追踪。桂波（2011）分析了竞争战略、物联网战略和供应链战略的匹配程度，指出了我国构建物联网的瓶颈并提出了相应的措施。措施中指出，建立物联网需要政府的大力扶持，同时也要重视环境，使物联网绿色化。

综上所述，目前的研究主要是射频识别技术和电子产品编码技术在供应链管理中各个环节的应用。物联网可以提高供应链管理的反应速度，实现供应链管理的智能集成化并从技术水平上使得监控水平得到提升，满足顾客个性化的需求；同时建设物联网成本过高需要政府的扶持。在物联网对环境的影响方面研究比较少，也忽略了消费者对供应链的影响。消费者对自身的生存环境及所使用产品安全性的关注度在不断上升，但消费者不愿付出较多的额外成本购买低环境影响产品，所以政府需要对消费者进行一定的补贴。

本文通过分析物联网对供应链绿色化的影响及政府监管部门、供应链企业和消费者行为策略对供应链企业物联网建立的影响，降低传统供应链对环境造成的负面影响。

二、物联网对供应链绿色化的影响

（一）物联网的概念

物联网指的是将任何物品按照约定的协议，通过射频识别装置等信息传感设备与物联网连接进行通讯，不仅能实现智能识别、定位、实时监控，而且能实现企业可视化、透明化管理的一种网络。

（二）物联网对供应链运行环节的检测

在供应链的运营过程中，可以使用相应的传感器，对产品及产品所处的环境造成负面影响的因素进行检测。一旦发现，系统就会发出警示，促使人们做好相应的预防和应急措施。

（三）物联网对供应链运行环节的监测

从原材料的供应商到最终的销售商，所有供应链的节点企业在产品所处的各种环境布置传感器，随时监测产品制造、运输等过程中所产生的污染物是否超标。同时，在原材料、半成品和成品上也要布置传感器，监测产品本身是否受到污染。一旦发现数据超标，系统自动发出警报，提醒相关人员及时处理，避免造成损失。

（四）物联网对供应链产品的溯源

使用物联网后，每个产品都有唯一的标识，通过标识能够对所需物品进行快速的识别并记录其从采购、加工最终到达消费者手中之前的所有信息。供应链企业和消费者可以根据标识对产品溯源，查询产品的来源、加工、物流、污染与被污染的所有信息。

根据上述分析，物联网可以融入供应链管理的各个环节，通过设置相应的传感器，进行检测和监测，提醒人们在供应链的运营过程中哪些行为会对产品和所处环境造成污染，经过工作人员处理后，降低对产品和环境的负面影响，因此将物联网加入供应链可以有效地实现供应链的绿色化。

三、物联网背景下政府、供应链企业、消费者三方动态博弈模型构建

（一）模型假设

假设1： 博弈的参与方——政府、供应链企业和消费者都是理性经纪人。

假设2： 博弈的行动顺序为：政府—供应链企业—消费者。

假设3： 政府对供应链企业建立物联网进行监管为行为策略Z1，成本为C1，概率为P1；若供应链企业不建立物联网，政府需要进行号召为行为策略Z2，成本为C6，概率为1-P1。

假设4： 供应链企业建设物联网为行为策略Q1，的成本为C2，收益为R1，若处在政府的监管下还能得到政府的补贴W1，概率为P2；若供应链企业不建设物联网为行为策略Q2，运营成本为C3，收益为R2，若处在政府的监管下，会受到处罚为A1，概率为1-P2。

假设5： 消费者的行为策略X1：消费者接受建设物联网的供应链企业生产的产品成本为C4，间接收益为R3，获得政府补贴为W2，消费者接受一般供应链企业提供的产品成本为C5，间接收益为R4，概率为P3；消费者行为策略X2：消费者不接受任何产品，概率为1-P3。

假设6： 0≤P1≤1；0≤P2≤1；0≤P3≤1。

（二）政府、供应链企业、消费者三方博弈的收益矩阵

根据上述假设，建立物联网环境下政府部门、供应链企业、消费者三方博弈模型，用收益矩阵表示如下表。矩阵中按行别表示政府部门、供应链企业和消费者的收益。

（三）政府部门、供应链企业、消费者三方博弈的均衡分析

通过收益矩阵可以得到政府部门、供应链企业和消费者采用不同策略的期望收益。

政府采取监管策略的期望收益为

EZ1（P1，P2，P3）=P2[P3（-C1-W1-W2）+（1-P3）（-C1-W1）]+（1-P2）[P3（-C1+A1-C6）+（1-P3）（-C1+A1-C6）]=P2P3W2-P2W1-P2A1+P2C6-C1+A1-C6

政府采取不监管策略的期望收益为

EZ2（P1，P2，P3）=P2[0P3+0（1-P3）]+（1-P2）[P3（-C6）+（1-P3）（-C6）]=P2C6-C6

供应链企业建立物联网的期望收益为

EQ1（P1，P2，P3）=P1[P3（-C2+R1+W1）+（1-P3）（-C2+W1）]+（1-P1）[P3（-C2+R1）+（1-P3）（-C2）]=P1W1+P3R1-C2

供应链企业不建立物联网的期望收益为

EQ2（P1，P2，P3）=P1[P3（-C3+R3-A1）+（1-P3）（-C3-A1）]+（1-P1）[P3-（-C3+R2）+（1-P3）（1-C3）]=P3R2-P1A1-C3

消费者接受产品的期望收益为

EX1（P1，P2，P3）=P1[P2（-C4+R3+W2）+（1-P2）（-C5+R4）]+（1-P1）[P2（（-C4+R3））+（1-P2）（-C5+R4）]=P1P2W2-P2C4+P2R3-C5+R4+P2C5-P2R4

消费者不接受产品的期望收益为

EX2（P1，P2，P3）=0

对博弈的三方各自来说，当采用不同策略时所得到的期望收益相等时，便达到了均衡，通过这点可以确定出P1、P2和P3。

当EQ1=EQ2时，得到

P3= （1）

当EZ1=EZ2时，得到

P2= （2）

当EX1=EX2时，得到

P1= （3）

从（1）可以知P3是关于W1、A1、P1和C3-C2的增函数。其他函数值不变时，W1增加，供应链企业为了获得政府的补贴更愿意去建设物联网；A1增加，供应链企业为了避免政府的惩罚，会建设物联网；P1增加，供应链企业为了获得政府的补贴，同时避免惩罚，也会建立物联网；C3-C2增加，即不建立物联网的成本比建立物联网的成本增加得更快，或是不建立物联网的成本比建立物联网的成本减少得更慢，供应链企业为了节省开支会建立物联网。在上述的情况下，市面上在物联网监控下的产品数量会增加，消费者购买相应产品的可能性也随之增加。

同时也可以看出，P3是关于R2-R1的减函数。其他函数值不变时，R2-R1增加，即供应链企业建设物联网比不建设物联网收入增长得更少，或是减少得更多，这时供应链企业将考虑不建设物联网，市面上相应的产品也会减少，消费者购买的可能性也随之减少。

（3）可以转化为

P2= （4）

可知P2是关于R3-C4、W2和P1的增函数。其他函数值不变时，R3-C4增加，消费者接受物联网监管下的产品收益增加时，消费者会购买相应的产品；W2增加，由于接受物联网监管下的产品会获得政府的补贴，消费者会更愿意购买相应的产品；P1增加，消费者获得补贴的概率也随之增加。在上述情况下，消费者更愿意购买物联网监管下的产品，供应链企业建设物联网的概率也随之增加。

从（4）还可以看出P2是关于R4-C5的减函数。其他函数值不变时，R4-C5增加，即消费者接受普通产品的收益增加时，消费者更愿意接受普通产品，因此供应链企业提供的普通产品增加，建立物联网的概率就降低了。

从（3）可以看出P1和P2成正比，即政府进行监管的概率和供应链企业建立物联网的概率是成正比的。A1增加，供应链企业会更加倾向于建设物联网，因而政府也会更倾向于监管；如果政府仅考虑经济利益时，不监管的概率会增加。目前，由于建立成本和运营成本的问题，很少有供应链企业会主动建立物联网，因此要促进物联网的建设与实施，需要政府的大力宣传、引导和监督。

四、结论

通过上述的分析，可以得出如下结论。

一是通过物联网的实施，可以促进供应链的绿色化。通过使用物联网的实时检测、实时监测和溯源的功能，供应链企业可以掌握所有与产品相关的信息，大大提高了供应链的透明化，从而保障生产低环境影响的产品，同时降低传统供应链对环境和人类造成的负面影响，实现供应链的绿色化。

二是设置相应的政府奖励和处罚会促使供应链企业建立物联网，实现供应链的绿色化。通过对政府、供应链企业和消费者三方的行为策略进行分析，得出供应链企业在谋求发展的同时，为了获得政府的奖励及避免政府的惩罚，会提高建立物联网的可能性，通过物联网在供应链中的实施，降低了供应链企业对环境产生负面影响的可能性。

三是存在的问题。从长期看来，还需要解决一些问题，如相应的产品价格体系，加入物联网后供应链运营成本的核算与降低等。在后续的研究中还需要结合博弈的结果，对政府设置的奖惩适用性、实用性进行分析，以提高供应链企业建设物联网并实施的可能性，最终实现供应链绿色化的目标。

参考文献：

[1]张佶.物联网技术在纺织行业供应链管理中的应用[J].毛纺科技，2010（09）.

[2]李建伟.物联网背景下农产品供应链的优化[J].河南农业科学，2011（08）.

[3]王曼，邵锋.物联网在供应链中的应用及对策研究[J].武汉金融，2011（05）.

[4]桑娟萍.关于物联网的供应链管理发展趋势研究[J].中国商贸，2012（01）.

[5]尚培培，林国龙，马占鑫.物联网环境下食品供应链安全探究[J].食品工业科技，2013（07）.

第2篇：供应链管理的概述范文

Abstract: By analyzing the concepts and characteristics, the apply approach and method of quality chain management are summarized. The analysis and proposals in this paper will be useful for the further popularization and application.

关键词:质量链;质量管理;装备质量

Key words: quality chain;quality management;equipment quality

中图分类号:TJ0 文献标识码:A文章编号:1006-4311(2010)23-0014-01

0引言

质量链管理作为一种全新的管理模式,不是传统质量管理模式在主体尺度上的简单延伸,而是以多个组织、多种要素共同参与质量形成与实现过程为内容,以质量流、信息流、价值流为对象,通过控制关键链节点,实现协调耦合、增值高效的质量管理理论和方法体系。研究质量链管理及其在装备研制中的应用具有显著的军事经济效益和现实意义,可以为装备质量管理工作提供必要的理论指导和方法技术支持。

1质量链管理的内涵和基础

“质量链”(Quality Chain)的概念是由加拿大哥伦比亚大学(UBC)的学者提出的,他们综合了QFD、SPC、SPI、供应链及工序性能、产品特性值、工序能力等重要的质量概念,系统地、全面地表示了他们之间的有机联系(Trozynski,1996)。朱兰博士按照他的理解,提出了“质量环”(QualitLoop)的概念,即产品质量是在市场调查、开发、设计、计划、采购、生产、控制、检验、销售服务、反馈等全过程中形成的,同时又在这个全过程的不断循环中螺旋式提高(Juran,1999)。实质上“质量环”与“质量链”在本质上是一样的,都强调质量调控过程中的系统性和协作性。目前,国内对质量链做出的权威定义是,质量链是“组织群共同参与实现的质量过程集合体,是质量流以及信息流、价值流运行的载体”;质量链管理是指以多个组织、多种要素共同参与质量形成与实现过程为内容,以质量流、信息流、价值流为对象,通过控制关键链节点,实现协调耦合、增值高效的质量管理理论和方法体系。实施有效的质量链管理需要做好以下基础工作:一是管理任务的确定。二是管理工作的规范。规范化工作的对象是质量链运作过程中的重复性事物和概念,包括两大方面:一方面是各种实体;另一方面是无形的事物,如工作程序、处理方法等。三是管理信息的统一。

2质量链管理的研究现状

2.1 质量链管理研究国内研究以对质量链直接进行理论探讨为主,集中于制造企业质量链中的质量控制和质量保证,对具体的技术和方法比较缺乏。文献[1]中,描述了传统的封闭型质量管理模式。在文献[2]中提出质量链管理的思想是研究多组织、多要素、特定时段的质量链运行规律,并通过关键链节点的控制,实现有效耦合的管理方式。并提出了质量流、质量链、链节点、链节图、耦合效应等概念作为质量链管理的基础。并依照质量管理的“PDCA”循环,对质量链管理的主要内容和流程进行了描述。文献[4]对现有的质量链相关理论研究做了归纳和分析。

2.2 基于供应链研究供应链质量管理研究供应链指在产品生产和流通过程中在供应商、制造商、分销商以及顾客之间所形成的供需网络,传统的供应链管理研究主要着眼于供应链的特定功能,质量管理也主要关注企业内部的质量活动,对于供应链环境中企业间的质量管理、协作表现出明显的不足。文献中提出了基于质量环的供应链生命周期的概念,在此基础上将供应链质量管理分为供应链孕育期质量管理、供应链构建期质量管理、供应链运行期质量管理。文献提出了供应链质量管理方法框架应包括组织模型、进化模型、进程模型和信息模型四个部分,分别加以了探讨。

2.3 装备质量链管理研究当前装备研制过程的质量管理基本还是应用全面质量管理的思想,在产品形成过程中的各个环节实行全面质量管理,进行质量体系认证,着重在企业内部完善对于质量的控制,军事代表系统也是按设计、配套、制造环节,按系统划分,按设计、生产单位、供应商等所处的地域进行职能划分,各自负责各自管辖范围内的质量监督和管理,对于企业间的质量控制关注不够,质量管理存在脱节,不同环节间出现质量问题往往需要通过上级部门出面组织协调加以解决。

3装备实施质量链管理有效途径

3.1 选择优秀供应商,建立稳定的供应链和质量链供应链是质量链的基础,只有建立了相对稳定的供应链,才能为质量流及质量链提供良好的运行平台。随着装备系统复杂性的不断提高,零部件质量对最终产品质量所起的作用越来越大,特别是现在军品生产对民营企业放开,供应商的可选范围大大增加,建立有效的供应商评估、选择、淘汰体系显得尤其重要。

3.2 分析产品质量规律,对装备研制过程进行动态管理和控制

产品质量在研制全过程中是处处关联的,各个环节之间的质量特性也不是相互独立的,上游环节的产品的质量直接影响最终产品的质量。通过将将产品研制全过程看作一个链状结构,分析链中各个环节之间的关系,针对不同的装备明确特定的质量指标;分析各个环节中中间产品的质量特性的表现形式,其质量水平对最终装备的质量的影响;质量特性在各环节是如何传递、积累、转换的;针对不同产品、不同环节、不同质量特性,建立有针对性的质量特性接口关系模型;通过对模型进行敏感度分析,找出研制过程中的薄弱环节作为工作重点,并根据不同产品、不同质量特性随时进行调整。

3.3 开发信息管理系统,优化质量链管理基础条件供应链和质量链是在信息化和全球先进制造模式基础上产生的,因此,要实现有效的质量链管理,就必须加强信息化、网络化建设。装备研制过程复杂,研制周期长,牵涉面广,研制质量管理信息系统的研究,可以使各环节可以迅速高效的进行信息交换,建立集中有效的质量链管理信息系统对于成功的实施质量链管理必不可少。

4结束语

本文对质量链管理的内涵特点、国内外研究现状进行了总结和归纳,在此基础上给出了质量链管理的基本途径和方法。质量链管理理论作为一个源于复杂经济社会的复杂理论,其丰富的内涵和运行规律尚待进一步探索。推进装备质量链管理的创新研究和实践应用将是我们下一步的重要工作。

参考文献:

[1] 唐晓青,段桂江.面向全球化制造的协同质量链管理.中国质量,2002.

[2]唐晓芬,邓绩,金升龙.质量链理论与运行模式研究.中国质量,2005.

第3篇：供应链管理的概述范文

[关键词]供应链；可靠性；综述

[DOI]1013939/jcnkizgsc201533028

1引言

作为一种全新的经营模式，供应链管理不仅越来越广泛地被运用于企业实践中，也受到越来越多学者的关注。然而，现实中大量不确定性因素的存在给供应链的正常运行带来了巨大挑战，更对企业的发展造成了巨大影响，因此如何保证供应链的可靠性具有重要意义。供应链的可靠性为供应链的良好运行提供了保证，也是实现供应链价值的前提。本文在梳理和归纳供应链可靠性的基础上，将供应链的可靠性研究分为概念研究、指标研究、评估研究以及改进研究四个方面，并对现有研究进行了分析和总结，以期为后续研究提供参考。

2供应链可靠性概念研究

供应链可靠性概念的基础是可靠性工程理论，Thomas第一次将该理论应用到供应链中，提出用可靠度来度量供应链的可靠性并对供应链可靠性的概念作了说明[1]。SY. Sohn等认为供应链的可靠性等同于产品质量可靠性[2]。Dave Luton认为供应链的可靠性就是库存可靠性[3]。我国学者霍佳震等认为企业履行承诺的能力可以反映供应链可靠性[4]。穆东、杜志平认为供应链的可靠性就是一定约束条件下订单交付的能力[5]。以上学者关于供应链可靠性概念的认识虽有不同，但都倾向于侧重供应链某一方面的可靠性，并不全面。刘元洪认为供应链的可靠性是指供应链正常运行的能力[6]。这一概念比较全面地反映了供应链各个方面的性能，得到众多学者的认可。

3供应链可靠性指标研究

在供应链可靠性指标的研究上，一些学者是从供应链整体角度进行研究的。刘元洪针对供应链内外部环境提出自然环境、信息传递、物流配送、资金周转、内部控制是影响供应链整体可靠性的因素[7]。赵宏霞、杨皎平认为供应链整体可靠性的影响因素来自节点企业、供应链结构、供应链协调三个方面，并对每部分作了更进一步的细分[8]。田贵良、许长新将供应链协调可靠性影响因素归结为同一产品的供应商数以及单一供应环节的协调可靠性[9]。陈梓杰等基于应急物流的特点，将应急物流供应链整体可靠性分为物流筹措节点可靠性、物流运输和配送节点可靠性以及物资分配节点可靠性[10]。曾峰、李夏苗认为来自信息、管理、技术、设备、财务、信用以及不可抗力方面的风险是影响供应链可靠性的主要因素[11]。万娜娜利用主成分分析法消除了供应链可靠性影响因素之间的相互影响，减少了因素选择的工作量[12]。就行业研究来看，旅游供应链可靠性的研究成果相对比较完善。伍春、唐爱君以旅行社为供应链核心企业，综合考虑核心企业竞争力、质量、柔性等诸多方面因素，构建了旅游供应链可靠性评价指标体系[13]。张凤玲、岑磊在此基础上继续深化，从协调可靠性、关系可靠性、结构可靠性和供应链柔性四方面构建了旅游供应链可靠性评价模型[14]。陈敬芝从旅游供应链运作质量标准要求、核心旅游企业竞争力以及供应链运作柔性三个维度构建了可靠性评价指标体系[15]。

另外是针对成员企业可靠性指标的研究。赵宏霞、杨皎平在阐述供应链整体可靠性因素时，将供应商、制造商、分销商、物流商这些节点企业视为供应链元件的可靠性，并分析了各元件在供应链中相关的可靠性影响因素[9]。刘元洪认为供应链成员企业可靠性的影响因素主要是衔接不确定性以及运作不确定性，并借鉴SCOR模型第一层绩效性能指标将供应链成员企业可靠性分为面向客户的指标和面向内部的指标[16]。其他关于供应链成员企业可靠性指标的研究基本与上述刘元洪关于供应链成员企业可靠性指标的分类相同，故不再对其他与此相关的文献进行阐述。

4供应链可靠性评估研究

供应链可靠性的评估主要是通过建立模型、以可靠度量化供应链可靠性实现的。谈晓勇、朱心亮结合灰色理论建立了供应链成员企业可靠性多层次灰色关联度综合评价模型，并通过实例验证了该模型的可行性和应用价值[17]。罗燕春、卢琳采用该理论对旅游供应链可靠性进行了评价[18]。梁岐泓、左新慧以供应链风险评估为基础，对供应链的两种结构分别进行了供应链可靠性分析[19]。陈成、薛恒新构建了一种基于MAS的供应链可靠性综合评估模型，该模型可以从局部到整体对供应链可靠性进行全面评估[20]。蔡鉴明、曾峰将GO法运用于供应链中，通过将供应链物流系统构成图转化为GO图，实现了对供应链整体以及各环节可靠性的计算[21]。李阳珍、胡思涛等利用该方法分别研究了生鲜农产品供应链可靠性以及物流服务供应链可靠性[22、23]。郭雪松等通过随机着色Petri网对供应链的基本活动加以描述，分别探讨了需求确定条件下和不确定条件下模型中参数对供应链可靠性的影响[24]。李植利用TOPSIS方法对煤炭供应链的可靠性进行了评估[25]。李恩平等在BN原理基础上建立了供应链可靠性故障树诊断模型，进而将其转化为贝叶斯网络模型，并通过实例对供应链的可靠性进行了分析[26]。

5供应链可靠性管理、改进研究

供应链可靠性管理以及改进策略基本都是根据供应链可靠性评估、指标建立的分析结果而来。Yuanhong Liu等认为可以利用可靠性分配来达到提高供应链系统的目的，供应链系统中所有的节点企业都被分配一定的可靠性指标，并针对没有达到供应链可靠性目标的节点企业提出了改进措施[27]。罗俊通过分析影响供应链可靠性的内外部因素，提出从加强信息交流、建立战略联盟、危机管理机制、快速响应、柔性化等方面提高供应链可靠性的策略[28]。王玮、范世东从节点企业、供应链结构以及供应链协调可靠性方面分析了整个供应链的可靠性，提出对供应链业务流程进行重组与改进、建立供应链信息共享机制、改善供应链之间的协调性、建立供应链的风险管理机制的供应链可靠性管理建议[29]。刘浩基于旅游供应链可靠性指标体系重点提出了提高旅游供应链的可靠性的管理措施[30]。许锋重点分析了全球金融危机下供应链可靠性的影响因素，提出在金融危机下提高供应链可靠性的策略[31]。

6总结与展望

通过以上文献的研究分析，可得出以下结论：

首先，从整体上看，大多数学者对供应链可靠性的研究属于基础理论研究，由于具体行业供应链的特点及背景有所不同，结合具体行业供应链的可靠性研究才更具有针对性，尤其在供应链可靠性指标和可靠性管理的研究上。

其次，就研究的行业分布而言，对旅游、军事供应链可靠性的研究相对比较完善，而对其他行业供应链可靠性的研究则比较缺乏，应着重加强对其他行业供应链可靠性的研究。

再次，深入开展供应链可靠性理论的实证研究，将理论建立在数据基础之上，增强理论研究的说服力。目前相关文献研究中关于供应链可靠性的实证分析几乎没有，这也成为今后供应链可靠性理论研究的一个方向。

最后，加强对供应链构成要素以及各环节可靠性的研究。现有研究重点集中于供应链整体可靠性的研究上，而对组成供应链的微观要素以及各环节可靠性研究较少。

参考文献：

[1]Thomas MUSupply Chain Reliability for Contingency OperationThe Proceeding of Reliability and Maintainability Symposium，2002：61-67

[2]So Young Sohn，In Su ChoiFuzzy QFD for Supply Chain Management With Reliability ConsiderationReliability Engineering and System Safety，2001（72）：327-334

[3]Dave LutonInventory Accuracy：An Overlooked Component of Supply Chain ReliabilityMaterials Management and Distribution，2004，49（7）：71-73

[4]霍佳震，隋明刚，刘仲英集成化供应链整体绩效评价体系构建[J].同济大学学报（自然科学版），2002，30（4）：64-66

[5]穆东，杜志平供应链固有可靠性和运作可靠性研究[J].物流技术，2004（12）：37-39

[6]刘元洪，罗明，刘仲英供应链评价体系构架的研究[J].商业研究，2005（24）：69-71

[7]刘元洪，罗明，刘仲英供应链可靠性管理[J].现代管理科学，2005（5）：15-16

[8]赵宏霞，杨皎平供应链的可靠性管理研究[J].现代管理科学，2007（3）：55-57

[9]田贵良，许长新供应链协调可靠性管理研究[J].生产力研究，2007（23）：109-112

[10]陈梓杰，徐菱，程园应急物流供应链可靠性探讨[J].铁道运输与经济，2009，31（9）：69-71

[11]曾峰，李夏苗基于层次分析法的供应链可靠性分析[J].物流技术，2005（10）：44-47

[12]万娜娜基于主成分分析法的供应链可靠性影响因素评价[J].技术与市场，2012，19（4）：181-183

[13]伍春，唐爱君旅游供应链模式及其可靠性评价指标体系构建[J].江西财经大学学报，2007（5）：107-109

[14]张凤玲，岑磊旅游供应链可靠性评价模型分析[J].商业时代，2010（20）：117，132

[15]陈敬芝旅游供应链运作模式可靠性的评价指标体系构建[J].物流技术，2013，32（3）：71-72，98

[16]刘元洪，罗明供应链成员企业可靠性评价指标体系研究[J].商业研究，2007（4）：120-122

[17]谈晓勇，朱心亮基于灰色理论的供应链成员企业可靠性综合评价研究[J].重庆交通大学学报（自然科学版），2008，27（6）：1164-1167

[18]罗燕春，卢琳基于灰色理论的宜宾旅游物流供应链可靠性评价[J].物流技术，2013，32（9）：271-273

[19]梁岐泓，左新慧企业供应链可靠性分析[J].大众商务（下半月），2010（3）：301-303

[20]陈成，薛恒新基于MAS的供应链可靠性综合评估模型[J].中国制造业信息，2011，40（23）：8-13，18

第4篇：供应链管理的概述范文

【关键词】供应链 库存管理 模式比较

一、供应商库存管理模式

（一）供应商库存管理模式概述

从古至今，库存都是由销售商自己保管的。小到企业的各个部门大到供应链上的各个节点如采购商、供应商、销售商、批发商、零售商等都会拥有自己的库存量，并且各个企业和部门都有各自的库存管理办法。但事实上供应链上的每个部门和企业都拥有自己的库存并没有给供应链带来任何优势，为了解决这个问题，供应商库存管理模式（Vendor Managed Inventory，VMI）应运而生。

（二）供应商库存管理模式的优势

能够减轻或者控制“牛鞭效应”，上游企业可以直接获得订货信息，不会生产过多商品造成浪费；可以实现供应商和客户之间的双赢；库存是由供应链中的上游企业控制，解放了下游企业，使他们实现“零库存”，不占用下游企业的周转资金，也不需要进行存货管理（仓储、维护、修理），节约大量资源。

（三）供应商库存管理模式的劣势

供应商管理库存中供应商掌握所有的库存在供应链中占据主导地位，在管理决策中扮演者重要角色，严重违反了供应商和客户之间的平等性原则；此外要求供应商和客户之间具有极高的协调合作性；要实行此政策要建立统一信息系统，需要大量资金，如管理不善还会泄露信息。

二、联合库存管理模式

（一）联合库存管理模式概述

为了弥补VMI管理系统的供应商和企业之间的不平等性，更进一步地减少“牛鞭效应”，产生了新的库存管理模式―联合库存管理模式（Jointly Managed Inventory，JMI）。这种管理模式重点强调供应商和企业之间相互合作，共担风险共享利益。

（二）联合库存管理模式的优势

不仅减轻了传统企业库存管理方法所产生的“牛鞭效应”问题，而且使得供应链中的上游企业能够获得正确的商品需求信息不会产生过多的浪费还能够减轻供应链下游企业的库存压力，实现利益共享。

（三）联合库存管理模式的劣势

这种库存管理模式的实施要求供应链中的各个企业有极强的团队协作能力和实现供应链整体利益最大化，一旦整体目标不符合某个企业的利益就会造成企业的消极怠工从而使整体利益减少甚至会使整个供应链条的合作就此瓦解。供应链上各个企业利益的分配不可能完全一致易造成利益分配不均，供应链中的各个企业仅是合作关系而不是一个企业，因此管理比较困难。

三、协同规划、预测、补给库存管理模式

（一）协同规划、预测、补给库存管理模式概述

协同规划、预测、补给库存管理模式（CPFR）是在近年才提出的一种新的库存管理模式，CPFR也是从供应链的全局出发，立足于供应链的整体利益，用于减少库存，提高供应链效率，制定同一管理方案的协同库存管理模式。

（二）协同规划、预测、补给库存管理模式的优势

很好地实现了供应链上各个企业之间的协调合作，完善了供应链的管理，大大提高整体效率。建立有效的系统，提高销售预测率的精度，强调以客户需求为中心，商品生产迎合市场需求，充分发挥合作优势减少浪费以创造更大的利益。

（三）协同规划、预测、补给库存管理模式的劣势

虽然强调客户需求但是实行效果并不是十分理想，立足于销售预测进行整体业务存在着一定的风险，而且要求共享利益共担风险，实现整体利益最大化，易造成利益分配不均。

参考文献：

[1]李波，洪涛.供应链管理教程[M].北京：电子工业出版社，2006.

第5篇：供应链管理的概述范文

关键词：旅游供应链；导游；服务质量；成本控制

一、 前言

旅游公司若要在日益激烈的市场竞争中生存并发展，并保持长久竞争优势却并非易事。旅行社若想获得长久竞争优势，一方面与上下游企业建立长久合作的供应链管理关系，另一方面，更要积极促进现场服务人员的诚信服务质量，形成独具特色的服务。

二、 理论综述

1. 旅游服务供应链。国外关于服务供应链的研究从2000年开始起步，2001年至今在Nature和Science上刊登了20篇与服务管理有关的重要论文。2004年美国学者Lisa M.Ellram发表《理解和管理服务供应链》一文，标志着服务供应链正式开始得到关注。旅游服务供应链是服务供应链的分支。Marianna Sigala（2008）认为旅游供应链是旅游运营商通过影响游客方向和游客量，集成众多旅游供应商运营，以实现最广泛盈利模式的一种管理模式。国内各作家从不同方面研究了旅游供应链。

本文认为旅游服务链是旅游运营商以客户为核心，以旅游资源为吸引物，协同组织各个旅游功能提供商，优化整合导游、交通、住宿、餐饮、景点、娱乐及各种配套设施，组织游客从客源地出发至旅游目的地游览并最终回到客源地的闭环服务回路，通过赢得客户满意度，提高旅游目的地和旅游服务公司形象，达到旅游价值持续增值的服务链。

世界最大的旅游运营商TUI（国际旅游联盟）拥有81个品牌，3 700个旅行社，285个宾馆和度假村，88个航空飞机，控制在32个国家的分支机构，提供汽车租赁、分时酒店、随车电视播放等服务。其核心业务为大众旅游服务，通过标准化低成本包价旅游供应链模式吸引众多游客前往世界知名地区观光旅游，成为行业管理的典范。这种包价旅游模式由旅行社一揽子收费代办全部观光旅游事宜，包括：交通、住宿、餐饮、游乐和购物等，通过旅行社，将运输公司、旅店宾馆、餐馆、游乐场所、购物中心等旅游服务企业链接起来，形成了一条完整的旅游供应链系统。运用供应链思想管理旅游服务，促进吃、住、行、游、购、娱等旅游相关的各个环节合作共赢，共同打造配合完美、啮合度高的齿轮般运营管理模式是旅游发展必然选择的道路。

2. 旅游供应链中旅游目的地接团社的核心地位。从整个旅游系统来看，目的地（SEM）在任何旅游系统模型中都是重要的一极，是游客大部分旅游活动的发生地。旅游目的地乃是众多层面的旅游问题赖以依托的基础单位。旅游目的地服务质量是旅游业的生命线，优质服务提高了游客的服务满意度，提高游客口碑效应和推广力度。

旅游目的地是游客选择旅游的主要目的之一，旅行社负责联系目的地旅游服务，协同交通、餐饮、住宿、导游等各种服务一起组成特定旅游产品销售给游客。为简化理论分析，本文将旅游供应链中的与旅游目的地相关的所有服务功能抽象到旅游目的地接团社（以下简称接团社）。组团旅行社负责联系客户，确定产品组合，按合约价格签约客户，并定期发团。接团社负责旅游目的地客户接待、行程安排、餐饮住宿、车辆交通、导游和后勤保障等全部服务。接团社全方位优质的服务是吸引游客的核心产品。近年来，旅游目的地接团社非诚信行为主要由于“零负团费”所导致的接团社非诚信行为。接团社通过增加游客购物、自费景点和娱乐项目等获得高额利润，损害旅游者权益，挤占游客正常游览时间，破坏旅游目的地形象。

3. 旅游供应链诚信服务研究的目的。旅游供应链中游客关心的旅游服务质量与接团社服务至关重要。由于接团社存在非诚信行为，本文研究旅行社对接团社非诚信行为和服务质量的协调和监督，期望对旅行社现有服务方法有所拓展，更为旅游公司制定旅游政策提供建议。

三、 旅游供应链服务博弈

1. 符号及标识（如表1示）。

2. 旅行社与接团社构成两级服务供应链模型。组团旅行社（以下简称旅行社）和接团社组成旅游供应链二级服务模型，组团社按市场价格负责客户联络，并按合同约定将客人送往旅游目的地。接团社负责游客在旅游目的地的全部旅游服务工作。假设旅游供应链收益仅仅与接团社付出努力相关。组团社按固定费用（U）+绩效费用（r（？仔（p）-U））的方式向接团社支付费用。其中r为接团社提成系数，收益？仔（p）是接团社努力函数，U为按旅游成员收取的固定支出成本，即人数*服务单人的固定成本。对于旅行社来说，一次派团的收入为（1-r）（？仔（p）-U）。接团社安排导游、司机和保障团队为旅游团成员在目的地观光旅游进行全方位服务。接团社存在两种行为模式，积极努力高质量完成服务工作，或者消极懈怠低质量完成服务工作。旅行社对于接团社工作也存在两种行为模式：信任或监督，如果实行监督，则监督成本为C。假设接团社积极努力高质量完成相关服务工作，则付出努力为p1，游客通过感知接团社努力程度评价旅行社服务质量和整体形象，继而提高旅行社口碑，给予宣传，愿意再次选择本旅行社产品。本次组团总收益为？仔（p1），旅行社收益为（1-r）（？仔（p1）-U）。

如果接团社选择消极懈怠低质量完成导游、车辆及相关服务，则付出努力为p2，客户投诉几率增大，旅行社整体形象变差，旅客口碑效应差，游客再次选择本旅游社的概率降低，本次组团的总收益为？仔（p2），其中接团社获得部分私利？渍。

旅行社选择监督（如神秘客人等）发现接团社不诚信的概率为？茁。一旦发现则给予处罚H，旅行社的收益为（1-r）（？仔（p2）-U）-C+？茁H，接团社的收益为（1-r）U+r？仔（p2）+？渍-？茁H。如果旅行社不选择监督，则接团社收益为（1-r）U+r？仔（p2）+？渍，旅行社收益为（1-r）（？仔（p2）-U）。

旅行社对接团社选择监控概率为x，选择信任概率为（1-x）。接团社选择积极努力高质量完成旅游服务工作的概率为y，选择消极懈怠低质量完成旅游服务工作的概率为1-y。则旅行社期望收入为：

∏T（x，y）=x[y？仔T+（1-y）？仔T]+（1-x）[y？仔T+（1-y）？仔T]

=x{y[（1-r）（？仔（p1）-U）-C]

+（1-y）[（1-r）（？仔（p2）-U）-C+？茁H]}

+（1-x）{y[（1-r）（？仔（p1）-U）]

+（1-y）[（1-r）（？仔（p2）-U）]}（1）

接团社的期望收入为：

∏G（x，y）=x[y？仔G+（1-y）？仔G]+（1-x）[y？仔G+（1-y）？仔G]

=x{y[（1-r）U+r？仔（p1）]

+（1-y）[（1-r）U+r？仔（p2）+？渍-？茁H]}

+（1-x）{y[（1-r）U+r？仔（p1）]

+（1-y）[（1-r）U+r？仔（p2）+？渍]}（2）

对（1）式、（2）式分别求关于x和y的一阶偏导：

？坠∏T（x，y）/？坠x=-yC+（1-y）（？茁H-C）=0

y=1-C/？茁H（3）

？坠？仔G（x，y）/？坠y=r？仔（p1）-r？仔（p2）-？渍+x？茁H=0

x=■（4）

得到混合决策的纳什均衡解：

（x*，y*）=（■，1-■）

根据纳什均衡解，可得如下推论。

推论1：若接团社非诚信行为被投诉的概率越大或游客的维权概率越高，则旅行社的监控概率越小，接团社积极主动高质量完成导游服务的概率越大。因此，旅行社可增加游客投诉奖励计划，完善接团社非诚信行为的可识别渠道管理，以增大接团社诚信可识别概率？茁，减少监控成本。

推论2：惩罚成本H越大，则旅行社选择监督的概率减少，接团社积极努力高质量完成导游服务的概率增大，有利于整个服务系统质量提高，有利于提高客户满意度和再次购买率。

推论3：由于接团社积极努力高质量完成服务的概率不为负，则：y=1-c/？茁H？叟0，则？茁H？叟c？叟0，说明旅行社的监控成本C不得大于发现接团社非诚信行为后给予处罚所得的补偿？茁H。如果监控成本高于惩罚值，则旅行社因成本过高不愿将业务委托给接团社，或者接团社因罚款过多不再与旅行社合作，该旅游供应链终止服务。

推论4：旅行社监控成本越高（C越大），则接团社积极努力完成高质量旅游服务的概率y越小。因为接团社知道旅行社的监控成本太大而不会轻易采取监控措施，故而会有意提供低质量服务。

推论5：接团社通过消极怠工或选择欺骗等非诚信行为获得收益？渍越大，则旅行社选择监控的概率越大。因为接团社见利忘义，获取私利，旅行社越有必要进行监控，预防利润流失。

3. 旅行社也会受到处罚的两级合作模型。将模型1扩展到多级合作模型，即“旅游运营商――旅行社――接团社――客户”的旅游供应链服务模式。旅行社选择接团社的政策是：不仅考虑是否给予接团社非诚信惩罚H，而且若接团社服务未达到国家旅游运营商规定的最低标准而受到投诉时，还会受到旅游运营商的惩罚M。下文考虑M值对在上述旅游供应链的质量影响。

假设接团社积极努力高质量完成服务工作，需要付出努力p1，服务供应链的整体收益为？仔（p1）。其中接团社收益为？仔G=（1-r）U+r？仔（p1）。旅行社如果选择监控，则旅行社收益为（1-r）（？仔（p1）-U）-C，若选择不监控，则旅行社收益？仔T=（1-r）（？仔（p1）-U）。

如果接团社选择消极怠工，则付出努力p2，接团社为服务供应链赢得总收益为？仔（p2），接团社获得一部分私利？渍。旅行社如果选择监控，发现接团社不诚信行为的概率为？茁，并给予处罚H。接团社非诚信行为被发现的概率为1-？茁，旅行社受到旅游运营商的惩罚M，接团社的期望收益？仔G=（1-r）U+r？仔（p2）+？渍-？茁H，旅行社收益？仔T=（1-r）（？仔（p2）-U）-C+？茁H-（1-？茁）M。如果旅行社选择不监控，则接团社收益？仔G=（1-r）U+r？仔（p2）+？渍，旅行社收益？仔T=（1-r）（？仔（p2）-U）-M。

如果旅行社选择监控的概率为x，不监控的概率1-x，接团社选择积极努力高质量完成接团社服务的概率为y，选择消极怠工低质量完成接团社服务的概率为1-y。则旅行社的期望收益为：

∏D（x，y）=x{y[（1-r）（？仔（p1）-U）-C]

+（1-y）[（1-r）（？仔（p2）-U）-C+？茁H-（1-？茁）M]}

+（1-x）{y[（1-r）（？仔（p1）-U）]

+（1-y）[（1-r）（？仔（p2）-U）-M]}（5）

接团社期望收益为：

∏G（x，y）=x{y[（1-r）U+r？仔（p1）]

+（1-y）[（1-r）U+r？仔（p2）+？渍-？茁H]}

+（1-x）{y[（1-r）U+r？仔（p1）]

+（1-y）[（1-r）U+r？仔（p2）+？渍]（6）

对（5）式、（6）式分别求解关于x和y的一阶偏导：

？坠∏D（x，y）/？坠x=-yC+（1-y）（？茁H-C+？茁M）=0

y=1-C/？茁（H+M）（7）

（6）式关于y的一阶偏导等同于（4）式。

得到混合决策的纳什均衡解：

（x**，y**）=（■，1-■）

如果旅行社不受旅游运营商惩罚，则旅行社给予接团社非诚信惩罚H0；若旅行社受到旅游运营商的惩罚M，旅行社对接团社非诚信行为的惩罚为H，按照常理H≥H0，假定H=H0+？啄。

推论6：如旅行社将受到旅游运营商的惩罚M越大，则接团社选择积极努力高质量完成接团社服务工作的概率y将越大。Y=1-■，M增大，则y增大。因此，旅游运营商为了提高本地区整体旅游服务水平的提高，增加当地旅游产业的服务信用和地区形象，可以通过增加对组团旅行社的惩罚力度和违约赔偿等手段来实现。

推论7：在多级旅游供应链中，旅游运营商对组团旅行社设定惩罚措施可减少旅游运营商监控的概率，增加接团社积极努力高质量完成接团社服务的概率。

证明：若不考虑旅行社受旅游运营商惩罚M时，纳什均衡解为：

（x*0，y*0）=（■，1-■）（8）

若旅行社受到旅游运营商惩罚M时的纳什均衡解为：

（x**，y**）=[■，1-■]

=[■，1-■]（9）

如果？渍，r，？渍1，p2，C，？茁固定的情况下，x**

四、 旅游供应链服务质量协调建议

根据上述模型的分析，本文提出旅游供应链两级服务质量协调的几点建议。

（1）旅行社作为旅游供应链的核心企业，应做好供应链上功能型服务企业的协调工作，做到旅游产品生产和消费过程“信息共享、决策同步、激励联盟”，提高服务质量。

（2）减少包价旅游团层层转包的现象，提高接团社导游、司机、住宿、餐饮、后勤保障等整体服务质量。如果组团旅行社能够自派经验丰富、专业知识全面的领队全方面监督接团社服务，则接团社选择非诚信服务的概率将会大大降低。

（3）旅行社建立接团社诚信服务档案，鼓励不同接团社进行服务竞争。接团社服务效益不仅与每次派团所获得的整体收益相关，更与游客的满意度直接挂钩，形成一种互动和相互促进的良性竞争关系，增加旅游服务质量。

（4）加强旅游服务标准建设，通过《导游服务规范》、《旅游服务质量提升纲要（2009～2015》等制度明确旅游服务细则，提高旅行社和接团社共同组建的供应链服务质量。

（5）旅游运营商对旅游行业进行规范化管理，并畅通游客投诉渠道，如旅游企业、消费者协会、旅游局、工商局、互联网发帖、微博、微信等。

（6）教育育人，全面提高国民综合素质，避免游客出现“不文明行为”。自尊、自爱、文明、礼貌、知识较为全面、能自我保护的游客才能受尊重，才能有效畅通旅游服务商的诚信服务。

五、 结论与展望

旅游服务供应链中接团社负责游客的一线服务，代表旅行社、旅游目的地、甚至整个旅游供应链的形象，接团社是否积极努力诚信服务成为旅行社与接团社建立供应链管理的重点。本文通过构建旅游诚信服务质量模型，探讨旅游供应链上的相关参数对旅游服务质量的管理影响；研究多级监控情况下，多个接团社竞争对旅行社及服务效果的影响。基于上述分析，文章提出旅游供应链服务质量管理的基本建议。

旅游供应链作为新的研究热点，组团旅行社与接团社之间的服务质量协调与监督研究尚处于探讨阶段。第一，本文仅考虑组团旅游社依靠旅游目的地接团社获得组团收益，尚未拓展全程旅游供应链服务；第二，旅游发展必须与旅游目的地公共服务配套发展，才能最大满足旅游者需求。这种互补性的服务是旅游供应链研究的重点之一。第三，旅游供应链多级服务监控和投诉处理的概率计算也是值得探讨的问题。（下转第117页）

参考文献：

1. 朱斌，王莹.我国旅游业“零负团费”现象初探.价格理论与实践，2013，（3）：43-44.

2. 杨树，杜少甫，梁棵，董骏峰.旅游供应链最优服务质量决策.管理科学学报，2009，（6）：37-43.

3. Xinyan Zhang， Haiyan Song， George Q.Hua- ng.Tourism supply chain management： A new res- earch agenda.Tourism Management，2009，（30）：345- 358.

4. Elliram L M， Tate W L，Billington C.Under standing and Managing the Service Supply Chain.Journal of Supply Chain Management，2004，（Fall）：17-32.

5. Marianna Sigala A supply chain management approach for investigating the role of tour op- erators on sustainable tourism the case of TUI.J- ournal of Cleaner Production，2008，（16）：1589-1599.

6. 王纯阳，黄福才.基于SEM的旅游目的地竞争力影响因素研究――以张家界为例.当代经济管理，2011，（4）.

基金项目：国家自然科学基金项目（项目号：71331002，71271072）；国家自然科学基金青年科学基金（项目号：71301037）。

第6篇：供应链管理的概述范文

关键词：供应链；质量管理；面向目标；建模方法

中图分类号：F273.7 文献标识码：A

Abstract： In current business environment， the competition between two companies in reality is competition of two supply chains. The coordination and integration of the business process to involve all the enterprises along the supply chain becomes important for improving product quality and service quality to satisfy customer. However， because these enterprises are situated in various geographical locations and belong to organizations with different interests， there are three major difficulties in both research and practice：（1）the supply chain is a self-interested and distributed system；（2）information asymmetry exists in the production process；（3）quality is difficult to measure accurately and no perfect inspection technology exists. To deal with these problems， a goal-oriented modeling approach is proposed in this paper. Detail modeling process is introduced and case studies are carried out to demonstrate the feasibility and effectiveness of this approach.

Key words： supply chain； quality management； goal-oriented； modeling approach

0 引 言

现代企业之间的竞争，已经不是企业个体与个体之间的竞争，而是企业所处供应链之间的竞争。原本各自独立的企业走到了一块，形成供应链上的虚拟组织来更灵活和有效地提品和服务[1]。整个供应链上的虚拟组织就像是一个纵向的企业，它不同于一般企业的是，虽然供应链中各个实体在经营、资源、管理上都是独立的，它们之间除了彼此之间的合约外，没有别的法律约束，但是链中各个环节不是彼此分割而是环环相扣，整个供应链是一个不可分割的有机整体。

由于供应链的企业来自不同的地理位置，属于不同利益的组织，因此要改进供应链上的产品和服务的质量，重要的是协调和整合所有这些企业的业务流程。这使得传统的质量管理体系需要从一个能兼顾整个供应链的角度进行改革。Robinson和Malhotra回顾了质量管理和供应链管理的文献，提出质量管理的观念有必要从传统的基于单个企业内部、产品为基础的思维，转向一个基于顾客、供应商和其他供应链伙伴之间组织间关系的供应链的，注重供应链成员的沟通与协调以及质量保证体系的兼容性的思维[2]。抛弃传统的基于企业本身的质量管理思想， 把企业内部供应链以及外部供应链上各节点企业之间的各种业务、活动及流程看作一个整体功能过程，并对此功能过程进行有效的质量管理。这种改革可以通过同时利用供应链的伙伴管理和质量改进来获得竞争优势和市场份额。

要实现这种改革，首先就要了解供应链质量管理与传统的企业内的质量管理相比所具有的特点[3]：

（1）供应链的成员企业来自不同的地理位置，分属于不同利益组织。如果供应链的成员属于同一个权利组织的管辖，管理供应链会比较简单。然而，在供应链中不同企业间的自利行为是不可避免的。缺少一个权力组织的统一管辖，其他企业的生产或者业务流程通常是不受外来企业控制或者甚至不可观测的。在供应链整合以及虚拟组织的文献中经常提到了这个困难[4]。

（2）由于没有完美的质量检测技术，质量难以准确测量，因此难以控制和改进。质量是产品或服务的一组固有特征具有满足顾客明示的或隐含的必须履行的需求或期望的能力（ISO 8402）。简单来说，“质量是指符合要求”[5]。质量难以准确衡量的原因有两个。第一，质量要求（明示的或者隐含的），特别是非功能性需求，通常是含糊不清的，不明确的。把质量要求转化为功能性或者可测量的质量特征需要一个准确的转化过程，需要使用比如质量功能展开的技巧[6]。第二，准确评价产品的固有特征依赖于检测技术的正确性和准确性[7]，不同的检测技术具有不同的正确性和成本。

（3）由于对产品质量和生产过程的信息不对称性，使得道德风险存在并且可能引发质量欺诈[8]。这个课题也在市场营销和组织理论中提到，比如如何控制组织间关系的供应商机会主义和如何标志不可观测的产品质量。

这些特点给供应链的质量管理带来了一些困难，要分析解决这些困难就需要一种建模方法可以反映供应链成员的不同利益，更好地表示质量的测量，以及减少和避免信息不对称。基于这种需求，本文提出了一种面向目标的方法来支持供应链质量管理的建模。在详细介绍建模过程之后，本文通过探讨几个供应链质量管理中的实例，证明了所述方法的可行性和有效性。

1 面向目标的供应链质量管理概念模型

1.1 供应链质量管理中的本体分析

本体论（Ontology）这个概念来自于哲学，表示对存在的一种系统化的解释。近些年来，“本体”开始成为知识工程领域的一个词汇，代表对一些感兴趣的领域的共同理解、一种共享词表，也就是特定领域之中那些存在着的对象类型或概念及其属性和相互关系。本体可以用来作为一个对所选的现象进行描述的统一的框架，表示一种模型，用于描述一套对象类型。一个本体通常包括了对某个领域的一种世界观。世界观，也就是对世界的概念化，是由一系列概念（如实体、属性和过程）、概念的定义和概念间的联系组成的[9]。

我们设计了协同供应链的本体来为质量管理做模型化的基础。这个本体包括了四个类别：主体（Actor）、目标（Goal）、资源（Resource）和任务（Plan）。

协同供应链的本体是由三个不同的层次组成的：元类层、领域层和实例层。图1表示了这种层次结构。现实世界的实例表示为实例层的实体。例如，一个奶农名叫Smith，一个名为Sanu的奶制品厂商，和一个名为Jack的顾客。实例层的实体是对应于领域层的实体类的实例，而领域层则继承元类的属性。

为了清楚的表现这种层次结构，在图1中我们省略了很多领域类和连接。我们提出的模型化方法正是为了更好地表示这些类。接下来会介绍模型化方法是如何建立一个更完整的本体的。

1.2 概念定义

针对供应链质量检测的知识层面模型化是一个使用图形化语言来进行概念模型化的过程。这套图形化语言包括：意图性的和社交性的概念，如主体、目标和依赖性；使得模型可视化的图形化符号；一系列的线性符号来对模型进行不同观点的分析，如与主体相连的线条表示供应链上的主体间相互依赖的关系，与目标相连的线条表示从某个主体的角度出发分析目标与任务的关系，与资源相关的线条描述一个主体所拥有的资源。模型是通过对下列元类层上的概念的实例化得到的：

主体。对某个实体的模型化。这个实体包含了战略目标，拥有一些资源，并且在系统或者组织内根据理性原则进行有意图的一些行为。一个主体代表了一个物理的、社会的或者软件的智能体，也可称为角色或位置。比如，供应链上存在各种不同的实体像供应商、制造商、零售商和顾客。

目标。表示了某个主体的战略兴趣。一个主体可能依赖于其他主体来达到他的目标。比如，一个制造商依赖于供应商实现它取得良好的原材料供应目标，依赖于顾客实现它获得利润的目标。目标类对刻画供应链的协同特征是一个非常重要的要素。目标类可以细分为两个类别：硬目标（Hardgoal）和软目标（Softgoal）。硬目标和软目标都代表了主体的战略兴趣，但是后者没有一个明确的定义或者准则来决定它们是否完成、达到。

任务。表示了在某个抽象层次上做某种事情的一种方法。执行某个任务是实现完成某个硬目标的一种方式。

资源。代表主体所拥有的资源， 即执行任务时运作或操作作用的资源。

依赖。存在于两个主体之间，表明一个主体由于某种原因依赖于其它主体来完成某个硬目标。前者被称为依赖方，后者被成为依赖者。

贡献。表明软目标和硬目标是如何贡献于对方的。贡献可以是正贡献也可是负贡献。

分解。把任务或者目标进行分解为更简单的任务或目标的过程。

目的―手段分析。为了达到目的，决定在现阶段的最佳策略的分析过程。

配置。在任务和资源之间，代表对任务配备一系列的资源。配置可以细分为输入配置、输出配置、程序配置和限制配置。

如图2所示，主体由一个圆形表示，硬目标为椭圆形，软目标为云形，资源为矩形， 任务为五角形。两个主体间的依赖关系表示为两条带箭头的线条，中间连着一个硬目标（椭圆）。资源和任务间的配置关系表现为把资源（矩形）放置在任务（五角形）的四个角上。目的―手段关系则表示为任务（五角形）和硬目标（椭圆）之间的带有箭头的线条。贡献关系则是表现为目标之间带有“+”或“-”号的不同线条以表示正贡献和负贡献。

因此，一个知识层面的模型就是一个带有方向、带有标记的图形。它的节点是元类层上实体的实例，如实体、软目标、硬目标、任务、资源。它的边就是元类层上代表关系的实例，如依赖、目的―手段、贡献、配置，以及和/或分解。

1.3 模型化操作

为了对协同供应链进行知识层面的模型化，我们提供了一系列的带有图形化解释的模型化操作，包括：

（1）主体模型化。主体模型化的过程包括辨别和分析供应链个体和信息系统的角色。如图3中表示了对制造商和顾客的模型化。

（2）目标的模型化。目标的模型化依赖于对每个主体的目标的分析。这里我们通过目的―手段的分析办法，把每个目标进行分解成子目标，并且通过对任务的执行来实现。或者说把目标分解为几个可以被某些服务达到的子目标。图4中为对制造商和供应商的目标进行分解。

（3）质量检测的需求分析。质量检测的需求分析是通过把隐含的或不明确的需求（软目标）通过贡献分析转化成明确的和可达到的目标（硬目标），这是目标分析的一个更细节具体的分析。图5是如何分析“取得良好的源奶供应”的质量检测需求分析的例子。

（4）资源―任务模型化。资源的模型化包括对每个主体的任务和资源进行辨别和分析的过程。如图6所示，每个任务都关联一个或多个资源，可以通过一个5元数组表示。I和O表示在任务开始时需要的和结束时产生的资源。C是一系保操作可以进行的资源条件，例如生产任务需要的设备条件。P是对服务操作的过程、程序说明。E是这次操作的效果，即某个硬目标的完成。

（5）目的―手段分析。目的―手段分析是一个分析什么任务可以完成什么硬目标的理性分析过程。如图7所示，供应商提供了一种任务（供应）来满足制造商的目标（获得符合要求的供应）。

2 案例分析

2.1 基于产品追溯和追踪的质量管理

在供应链质量管理的课题中，产品的可追溯性是一个热门的话题，特别是在比如食物供应链这样产品质量信息不对称严重的行业[10]。我们通过把产品流表示为资源来支持产品的追踪和追溯。

如图8所示，随着时间和生产流程的推进，某个特定的产品作为一个实例对应于领域层次的不同类别。产品贴上特定的ID标签有助于区分于其他的产品。在一些可追溯的技术如RFID的支持下，产品标签在不同的时期不同的生产阶段会有不同的信息。从这样的信息标签上，可以找到有关于产品的供应商、生产流程、检测过程、生产设备等信息，从而使产品实现了可追溯和可追踪。

2.2 产品、程序和机器检测

对机器设备、生产程序的检测通常用来作为对产品检测的补充[11]。信息系统被用来辨别和记录生产设备和该设备生产出来的产品。

如图9所示，现实中设备和产品被模型化为领域层次的资源。对设备、产品和程序的检测可以看成对资源的检测。通过检测与任务配置的资源来评价这个任务的执行情况。本文的模型化方法把资源都归类在执行任务的周围，因此如果要对某个特定任务的执行情况进行评价，便可针对性的选择该任务所用的资源进行检测。

3 小 结

本文基于对供应链的本体分析，提出了一套面向目标的建模方法。通过探讨几个供应链质量管理中的实例，展示了该方法能有效地反映供应链成员的不同利益，更好地表示质量的测量，以及减少和避免信息不对称。这种方法通过对供应链成员不同目标的刻画，从一个创新的角度模拟了供应链中的合作和协调的过程，为测量、分析和有效改进产品和服务的质量提供了分析基础，为系统化地管理供应链中上下游的产品质量提供了基础。

参考文献：

[1] 许邶，苏秦. 基于质量信息流的虚拟企业质量管理概念模型[J]. 工业工程与管理，2001（4）：22-25.

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第7篇：供应链管理的概述范文

作者简介：颜波（1970-），男，湖南怀化人，博士后、教授、博士生导师，研究方向为物流供应链管理；石平（1989-），男，安徽宿松人，博士研究生，研究方向为运营与供应链管理；王凤玲（1987-），女，安徽潜山人，硕士，研究方向为供应链风险管理。

摘要：采用OWA算子对风险控制因素进行重要性排序，筛选出企业所面临的主要风险指标，应用CVaR构建风险损失函数，采用改进的遗传算法求解得到风险损失最小的最优风险控制组合。研究结果表明：在不同置信水平下，对风险控制的资金投入比例会不太一样，但对于源头养殖环节的投入相对较大，说明农产品供应链风险控制需要从源头做起；而随着置信水平的增大，各风险指标的CVaR风险值在不断降低，同时整个供应链的风险损失也在减小。

关键词：农产品供应链；供应链风险管理；CVaR；风险评估；风险控制

中图分类号：F274；F324文献标识码：A文章编号：1001-8409（2013）10-0111-05

Risk Assessment and Control of Agricultural

Supply Chain Based on CVaR

YAN Bo， SHI Ping， WANG Fengling

（School of Economics and Commerce， South China University of Technology， Guangzhou 510006）

Abstract： OWA operator was used to sort the risk control factors in accordance with the importance and the enterprise’s main risk indicators was being found in this paper. Then， the CVaR model was applied to build the risk loss function， and we used an improved Genetic Algorithm to figure out the optimal risk control portfolio in the case of the smallest risk loss. The result shows that： at different confidence level， the proportion of capital investment risk control will be quite different， but the investment is relatively large for source farming areas， the agricultural supply chain risk control needs to start from the source. With the increase of the confidence level， the CVaR of different risk indicators continue to reduce， and the risk of the entire supply chain is also reduced.

Key words： agricultural supply chain； supply chain risk management； CVaR； risk assessment； risk control

1引言

农产品市场持续不断的变化以及由于农产品自身的特性使得农产品供应链的风险持续增高。根据这些现象，国外一些专家学者也特别关注农产品供应链风险管理方面的研究。Narasimhan研究了从已存在的且较稳定的市场中进行农产品采购时所产生的风险，并提出了如何管理以及规避风险[1]；Bechini等人在系统建模的基础上，提出了食品安全追溯的信息共享模型，实现信息共享，进而实现产品的实时追踪、食品追溯以及产品质量的控制等[2]；Dupuy根据企业的需求，建立相应的数学模型，对企业原有的追溯系统进行优化调整，在需要召回存在质量安全问题的产品时实现精确召回，减少不必要的由于召回所带来的利益损失，降低企业风险成本[3]；Carr研究了组成农产品供应链供需风险的条件，阐述了现有的农产品供应链风险管理在技术手段、管理过程以及管理工具上尚存在欠缺，并在此基础上提出了等级风险统计结构的风险描述方法[4]；Hardaker针对农产品的季节性、多样性、复杂性等特点进行分析，指出了农产品的质量安全风险始终贯穿于“田间—餐桌”供应链的每个节点以及全过程，根本原因在于农产品供应链自身的高风险性[5]；Jack阐述了通过实地考察了解到的生鲜农产品在供应链各环节中受到污染的状况，并且指出相关政府部门应该在供应链追溯中给予支持并发挥指导作用[6]。国内学者王文婕采用OWA算子的方法对供应链管理风险进行研究，并预测了供应链管理中各风险发生的概率大小和影响大小[7]；王煜等介绍基于OWA算子理论的两种赋权的方法，提出一种新颖的基于组合数给出OWA算子权重的方法[8]。

综上所述，供应链风险管理的重要性已经越来越明显，相关企业也开始注意到供应链风险对企业所造成的致命影响，并积极采取相应措施。专家以及学者也采用各种各样的方法，从不同的角度来研究供应链风险，从而采取进一步措施对供应链风险进行转移以及规避。

CVaR作为风险测量工具，是在VaR基础上发展起来的，最初应用于经济行业，慢慢地被各行业接受，逐渐应用于物流领域。将CVaR模型应用于供应链，既能较好地描述风险的严重程度，又能说明风险发生的频率，而且评价的结果更为客观，能够更好地反映风险的发生情况。柳键等研究了利润-CVaR准则下的二级供应链定价与订货策略，既反映了决策者追求最高利润的愿望，又反映了他对潜在风险的控制[9]。蒋敏等研究了利用条件风险值（CVaR）理论分散多产品从多个供应商采购需求不确定性带来的风险，以达到损失最小的目的[10]。

本文分析了农产品供应链的养殖、生产加工、运输以及仓储环节主要存在的风险因素，整体的思路是采用目前广泛应用于经济行业的风险测量工具CVaR构建这些环节的风险损失函数，但基于成本考虑，不能对四个环节的所有风险都进行资金投入，需要找出相对重要的风险因素进行控制。本文采用OWA算子对风险因素重要性进行排序，然后利用CVaR构建风险控制损失函数，采用改进的Pareto多目标遗传算法求得损失最小情况下的最优组合，并根据模型计算结果结合企业实践提出一些具体的风险管控措施建议，从而为农产品供应链进行风险控制提供了参考。

2基于OWA算子的农产品供应链风险评估

OWA算子作为一种量化的风险控制方法，主要从风险事件发生的概率和风险发生带来的损失后果考虑[7]。OWA算子的整体思路如下：

（1）假定某农产品供应链面临m种风险，设X=（x1，x2，...xi....，xm），i=1，2，...m，每个风险由n个指标集表述，设为S=（s1，s2，...sj....，sn），j=1，2，...n；

（2）对于风险xi，按属性sj进行测度，得到xi关于sj的属性值aij，从而构成决策矩阵A=（aij）nm，将A规范化整理之后得到R=（rij）nm；

（3）利用OWA算子对各方案xi进行集结，求得其综合属性值Ui（w）=OWAw（ri1，ri2，...，rin）；

（4）按照上一步求出的风险值的大小进行比对排序，确定每个风险事件的影响程度。

本文根据具体的企业风险控制情况以及相关的调查报告和专家人员经验，给出农产品供应链物流的养殖、生产加工、运输、仓储环节的风险事件的损失值（按损失大小标记为0-100）以及发生的概率，得到农产品供应链物流流程风险评估算例如表1所示。

表1农产品供应链物流流程风险评估算例

编号风险

环节风险事件损失值发生概率

（%）1234567养殖传感技术应用风险 30 10 水质监测风险 40 20 温度控制风险 20 10 鱼苗品质风险 30 20 饲料及添加剂风险 60 30 疾病预防风险 60 30 用药风险 55 3089101112加工 车间温度风险 30 10 加工时间风险 50 20 技术设备应用风险 30 20 技术人员素质风险 50 20 冻库冷藏风险 30 15 13141516171819运输 冷藏车利用风险 25 10 网络覆盖风险 40 15 传感技术应用风险 20 10 温度监测风险 30 5 安全性风险 30 10 时效性风险 40 10 司机素质风险 60 40202122232425仓储 冻库温度风险 30 10 设施配备风险 50 5 网络覆盖风险 40 15 储存损失风险 50 20 库存风险 30 15 订单履行风险 40 10本文衡量的标准是在特定风险下所造成的损失，因此采用属性值为成本型的OWA算子公式：

rij=minjaijaij； （1≤i≤m，1≤j≤n） （1）

在案例中，式（1）中的m=25，n=2，首先根据表格中的风险因素，将风险损失以及风险发生的概率转化为矩阵A，再根据公式将A转化为R：

A=30402030606055305030503025402030304060305040503040

102010303030301020202015101510510104010515201510

R=0.670.501.000.670.330.330.360.670.401.000.400.670.800.501.000.670.670.500.330.670.400.500.400.670.50

0.500.250.500.250.170.170.170.500.250.500.251.000.500.330.501.000.500.500.130.501.000.330.250.330.50

首先采用AHP计算损失值与发生概率的权重向量W=（a，b）T。对专家进行问卷调查，构造判断矩阵，求得损失值与发生概率的权重向量W=（065，035）T，接下来利用OWA算子对于各类风险事件xi（i=1，2，…25）进行风险集结。由此求出风险的综合属性值Ui（w），得到如下集结：

OWAW=（061，041，083，052，027，027，029，061，034，052，035，055，069，044，083，078，061，050，026，061，061，044，035，055，050）

由上述的计算，可以得出以下的风险重要性排序：

x3=x15>x16>x13>x21>x1=x8=x17=x20>x12=x24>x4=x10>x18=x25>x14=x22>x2>x9=x11=x23>x7>x5=x6>x19

以上面排序得出的最重要的8个风险因素作为研究对象，下面将使用CVaR来构建风险损失函数，找出使得农产品供应链风险损失最小时的最优风险控制组合。

3基于CVaR的农产品供应链风险控制

设g（x，y）为农产品供应链物流损失函数，x为供应链风险因素，x∈X，X为供应链风险因素控制组合的可行集，XRm，y代表供应链风险损失值，y∈Rn，设其密度函数为f（y），并假定f（y）连续，当y是一个已知分布的随机变量时，g（x，y）就是一个依赖于x的随机变量，给定一个临界值α，在置信水平θ下，当损失超过临界值时，希望能求得损失超过了θ-VaR条件下的损失函数的条件期望损失值。

对于i=1，2，…I，定义：

φi（x）=（1-θ）-1∫gi（x，y）≥αθ（x）gi（x，y）f（y）dy ，其中αθ（x）=min{α∈R；φi（x，α）≥θ}

φ1（x，α1（x）），φ2（x，α2（x））…，φI（x，αI（x））是在置信水平θ=（θ1，θ2，…，θI）下决策x的一个θ-CVaR损失向量。

对于每一个φi（x），类似地定义损失函数：

Gβi（x，αi）=αi+（1-θi）-1∫y∈Rm[gi（x，y）-αi]+f（y）dy，i=1，2，…I （2）

接下来求得φ1（x，α1（x）），φ2（x，α2（x））…，φI（x，αI（x）））在可行域X上达到最小的x，问题就转化成多目标规划问题：

min（Gθ1（x，α1），Gθ2（x，α2），…，GθI（x，αI））

st（α1，α2，…，αI）∈R，x∈X （3）

可以通过求解以上问题的Pareto有效解，来得到弱Pareto-α-CVaR有效解。

利用情景分析法对风险损失值作出估计，假设未来有可能出现n种风险，可取过去历史上m种风险的n时期内的损失率。每种情况下y的取值为yk（k=1，2，…n），设xT=（x1，…，xm）表示在m种供应链风险控制上的资金分配状况，x∈X，xRn，X为供应链风险控制组合的可行集。Gθi（xi，αi）可近似转化为如下简化形式：

Gθi（x，αi）=αi+（1-θi）-1nk=1[gi（x，yk）-αi]+，i=1，2，…I （4）

因此，问题近似转化为求解

min（α1+（1-θi）-1nk=1[g1（x，yk）-α1]+，…，αI+（1-θI）-1nk=1[gI（x，yk）-αI]+

st（α1，α2，…，αI）∈R，x∈X

mi=1xi=1

0≤x≤1 （5）

设yk=（yk1，…，ykn）T，yk1表示第i种风险在第k时期的损失率，定义yki=wi×pici，其中wi为第k期i风险带来的平均损失，pi为第k期i风险发生的平均概率，ci为第k期在i风险上进行控制的平均成本。以上数据可根据历史数据得到，n为情景模拟次数。第k时期损失函数定义为：

g（x，yk）=x21yk1+x22yk2+…x2nykn（6）

本文中，对于农产品供应链风险因素这样模糊的概念，很难采用具体的函数去表达风险损失值的函数，因此最后采用历史模拟法，以过去的历史数据作为依据，对目前及以后的风险控制进行有效的评估。其优点是简单直观、计算简单，容易被监管当局和风险管理者所接受。本节应用CVaR构建了风险损失函数，下面将采用改进的遗传算法作为求解函数的工具，求解出所需的最优控制组合。

根据遗传算法群体搜索的特点，应用了一种最终能得到一组Pareto最优解的Pareto多目标遗传算法[11]。算法步骤如下：

（1）初始化种群，从而随机生成初始种群q（t），共M条染色体，变量个数为m，置进化代数g=0；

（2）实数编码，具体的表达式如下：设（Xk，αk）为一染色体，其中Xk=（x1，x2，…，xm），k=1，…，M，xi是随机产生的在范围[0，1]内的实数（1≤i≤M），M代表群体规模。一个Xk对应一个可能的农产品供应链风险控制组合，αk为对应于此风险控制组合的VaR值。故假设有M种可能的风险控制组合。

（3）确定适应度函数

设g=t代表目标矢量u=Gθ（Xk，αk）对应的可行解个体为（Xu，αu），rtu为第t代种群中优于个体（Xu，αu）的个体数，则（Xu，αu）个体的秩为rank（Xu，αu，t）=rtu。

首先按照个体秩的大小对种群中个体进行从小到大排序，然后通过内插方式得到个体（Xi，αi）的适应度fit（Xi，αi），内插原则是采用线性函数或指数函数依据最好个体适应度最大，最差个体适应度最小的原则，最后对秩相同的个体的适应度求均值，并以该均值作为这些个体的适应度以保证秩相同的个体具有相同的选择概率。按下式估算小生成半径γshare：

Mγm-1shar-mi=1（Δi+γshare）-mi=1Δiγshare=0

其中Δi=N-n，j=1，2，…，m，nj=minGβ（x，α）Gjθ（Xk，αk），Nj=maxGβ（x，α）Gjθ（Xk，αk），M为当前代种群中最佳个体数。

个体Xi的适应度函数经共享后变为：

fits（Xi，αi）=fit（Xi，αi）popsizej=1s[（Xi，αi），（Xj，αj）]

其中，

s[（Xi，αi），（Xj，αj）]=1-dγshare

0，dγshare，d≤γshare

d=mh=1Ghθ[（Xi，αi）-Fhβ（Xj，αj）]2

（4）选择算子

首先从种群中随机选择n个体中选出最好的一个个体作为父个体mate1，然后在种群中找到与个体mate1的距离小于γshare的个体作为父个体mate2，若无法找到这样的个体，则再从种群中随机选择n个体中选出最好的一个个体作为父个体mate2。最后将父个体mate1和mate2送入池。

（5）杂交算子

采用一种适用于实数编码的杂交方法：产生一个[0，1]之间的随机数q，若qpc，则按下式进行杂交操作：

（X1k，a1k）=q（X1k，a1k）+（1-q）（X2k，a2k）

（X2k，a2k）=（1-q）（X1k，a1k）+q（X2k，a2k）

（X1k，a1k），（X2k，a2k）为杂交后得到的两个新染色体。

（6）变异算子

对于变异算子，使用实数编码，算法采用对个体中选定的基因以变异概率pm在定义域内且在一定范围内随机扰动取值，同时引入了非自然规则遗传操作算子（NNGA），它通过提高局部精确搜索能力和破坏群体个体的单一性两种策略可明显改进传统遗传算法中的未成熟收敛现象。

（7）未成熟收敛的预测和处理

当算法处于未成熟收敛时，群体中个体的适应度相似，所以群体中适应度的方差减小，使用群体适应度的方差来预测未成熟收敛的产生。出现未成熟收敛后，利用NNGA对其进行处理。

以上是整个改进的遗传算法的计算步骤，下面将给出实例，应用改进的遗传算法来求解出最终的最优风险控制组合。

4实例分析

实例的背景及数据来源于项目合作单位广东省某农业龙头企业。

设遗传算法最大迭代次数g为50，杂交概率为08，变异概率为03，种群大小为100，k=12（相当于过去一年的数据样本）。按置信水平θ=（09，095，099）来考虑农产品风险损失，按i=1，2，3为3个损失函数：Gθi（x，αi），i=1，2，3。

3种置信水平θ=（09，095，099）下损失函数的收敛图如图1所示。图1中可以看出在3种置信水平下，损失函数收敛的速度相对较快，最后达到一个平稳状态，说明本文中所取的历史模拟数据遗传算法参数相对合理。而且，随着置信水平的增大，最终的平稳损失值越小。执行多目标遗传算法流程，得到3组最优解如表2所示。表23种置信水平下的最优解

xi

θx3x15x16x13x21x1x8x170.900.16180.01280.27090.01220.00660.01040.04050.48450.950.60470.05800.03700.15050.02720.01100.08220.02900.990.78620.00510.13700.00980.01080.02930.01960.0018由三种置信水平下的最优解计算结果可以看出，在养殖环节的温度控制风险的资金投入比例相对较大，这说明这种生鲜农产品对温度控制的要求较高，需要从源头上进行风险控制。

三种置信水平下最优组合的最小风险损失值为（00011，00003，0），随着置信水平的增大，风险损失将越来越小。对应的CVaR值如表3所示。表3三种置信水平下的CVaR值

xi

θx3x15x16x13x21x1x8x170.900.00090.00190.00130.00230.00100.00180.00100.00090.9500.00100.00030.001400.00060.00060.00030.99000000.00002300在不同置信水平下，对风险控制的资金投入会不太一样，但对于源头养殖环节的投入相对较大，而随着置信水平的提高，各风险指标的CVaR风险值在不断降低，同时整个供应链的风险损失也在减小。

5结束语

本文讨论了农产品供应链的风险，通过定性分析，将现行农产品供应链下的风险加以分类总结，再通过建立数学模型，将AHP-OWA算子与CVaR相结合，应用于农产品供应链物流流程的风险控制优化，从定量的角度衡量了各风险因素的大小。最后，根据前面模型的计算结果，提出了物联网下农产品供应链风险管控措施。主要有以下结论：

（1）因为本文的供应链物流流程风险因素无法用具体的投入产出衡量风险大小，因此采用风险发生概率计算风险损失大小，OWA算子能很好地考虑到损失值与风险发生概率，从而能给出供应链风险因素的重要性排序，而这个排序也体现了对于农产品供应链中需要集中控制的风险因素主要集中在源头生产环节与运输环节；

（2）将目前广泛应用于经济行业的CVaR风险测量工具用于农产品供应链物流领域的风险控制组合优化，直接定位到农产品供应链物流流程的风险因素，从投入产出的角度，采取历史数据模拟的方法，综合考虑风险发生概率，得出风险损失函数表达式，从而找出使得风险损失最小的风险控制最优组合，为农产品供应链物流风险组合优化提出一种新的应用方法；

（3）在不同置信水平下，对风险控制的资金投入会不太一样，但对于源头生产环节的投入相对较大，说明风险控制需要从源头做起，而随着置信水平的提高，各风险指标的CVaR风险值在不断降低，同时整个农产品供应链的风险损失也在减小。

风险始终存在于农产品供应链上，不能做到彻底地消除风险，但能采取一定的方法将风险降到最低。加快基础设施建设、提高政府的参与度、加大监管力度等各项措施都能在很大程度上规避农产品供应链的风险[12-15]。作为农产品供应链的管理者，要定期对农产品供应链上各风险因素进行定量评估，准确判断农产品供应链的运行状况，及时调整供应链管理策略，逐步提高农产品供应链的风险管控能力。要使整个农产品供应链能够处于稳定运行状态，需要供应链管理部门的正确引导以及各个参与者的共同配合。

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第8篇：供应链管理的概述范文

关键词：供应链风险；风险识别；评价模型

1 引 言

供应链管理是一种集成式管理思想和方法，是一种有效的企业间合作共生模式。国际上一些先驱企业如丰田、戴尔、沃尔玛、Carrefour等厂商，都因实践这一新型管理模式而获得巨大成功。从成功企业实践意义上说，实施供应链管理是进入21世纪企业适应全球化竞争的一种有效途径。正如英国物流专家马丁·克里斯多佛( Martin Christopher)所说：21世纪的竞争不再是企业和企业之间的竞争，而是供应链与供应链之间的竞争。

然而，据Michigan大学(2003)的一项研究发现，在美国大约有50%的企业实施供应链管理所带来的优势并不强于传统的买卖关系，其原因很大程度上是由于企业对供应链系统中各类风险不能准确评估和管理造成的。随着产品和技术生命周期的缩短、市场的全球化延伸、企业间合作关系的日益复杂及组织内外环境不确定性因素的增加等，都将加剧供应链的不稳定并增大其风险性。受多种因素诱发，供应链突发事件生成所带来的损失以及对供应链系统运作的影响都是巨大的。因此，对供应链的风险评估与管理有重要意义。

国内外学者在供应链风险识别与评价方面开展了大量研究并获得许多研究成果。Kraljic早在1983年提出的采购组合管理框架中，就已经考虑了由外部因素引起的不确定性和供应中断问题。Smeltzer and Siferd( 1998)借助交易成本理论和资源依赖模型，从采购管理角度理解供应风险管理，提出积极主动的采购管理就是供应风险管理的观点。此后，Sheff( 2001)、Harland( 2003)、Deloitte( 2004)等分别从不同角度系统研究了供应链风险因素及识别问题。Hallikas( 2004)从风险事件的概率角度，定量化研究了供应链风险的评估问题。国内一些学者也对供应链风险做了多种分类，并提出了测度供应链风险的各种方法。如马士华( 2003)的内生风险和外生风险划分，晚春东( 2007)的系统风险划分等。丁伟东等在2003年提出了基于模糊评价方法的供应链可靠性评估矩阵，周南洋( 2008)提出了基于OWA算子的供应链风险评估多属性决策方法。综上，以前的学者大多对供应链风险进行某一方面和单一方法的识别与评估，缺乏从企业集团化发展角度对供应链风险进行分析和评估。为此，本文在前人研究基础上，对企业集团供应链风险进行系统识别，并给出相应的综合评价模型和实证分析。

2 企业集团供应链风险的系统识别

大型企业集团产业链的纵横延伸，在强化核心节点企业地位、释放众多经济效应的同时，也为整个供应链的风险累积提供了客观基础。供应链风险来源于系统内外各种不确定性因素的存在，它会利用供应链系统的脆弱性，对供应链系统造成破坏，给上下游企业以至整个供应链带来损害和损失。风险识别是供应链风险管理的前提，按照风险产生的缘由，可将供应链风险划分为内生和外生两大风险来源，其中内生风险主要产生于道德风险、信息扭曲和有限理性。而外生风险主要源于政治、经济和自然等外部环境的突变。

2.1供应链内生风险识别

内生风险是指由供应链系统自身引发的风险。供应链作为一种有效的企业间合作模式，伴随运营而生的物流、商流、资金和信息流，自始至终流经供应、储运、加工、分销、配送和消费等全过程，在围绕核心企业形成合作共赢、优势互补的同时，由于供应链各节点企业独立经营的法人属性，致使供应链各成员之间不可避免存有潜在利益冲突和信息不对称，任何一个环节出现问题都可能波及和影响到其它合作方，进而冲击整个供应链的正常运作以生成供应链风险。内生风险的主要表现形式及特征见表1。

2.2供应链外生风险识别

外生风险是指由供应链系统外部环境不确定性或突变引发的风险。任何一条供应链都是处在一定环境之中的，市场、政治、自然等环境因素的波动或剧变都会不同程度地影响供应链的有效运营。复杂、开放的供应链系统与环境之间存在着物质、能量和信息的交换，受外界环境制约又反作用于环境是供应链系统赖以存在的前提。当环境发生对供应链系统负面影响的变化时，供应链系统与环境之间的平衡将被打破，供应链的正常运营受到制约或破坏从而生成供应链风险。外生风险的主要表现形式及特征见表2。

3 供应链风险评估指标体系

通过供应链风险识别使我们认清了集团供应链系统可能存在的各种风险形态，而有效防范供应链潜在风险可能给集团供应链运营系统带来的利益冲击，则需要对供应链系统风险做出科学有效的评估。供应链风险评估是指借助必要的模型方法对供应链的风险等级进行量化测定或估算，并依据供应链风险等级选择安全对策，最终达到削减和控制风险的目的。对供应链风险的评估，需要建立一套设计合理、操作性较强的风险评估指标体系，该指标体系由可测的、可比的、可以获得的量纲各异的指标及指标群构成，用于全面反映供应链系统存在内外风险的可能性程度。基于对企业集团供应链风险的系统识别，本文构建的供应链风险评估指标体系如下：

1)反映供应链内生风险的指标：合约信任度X1、信息差错率X2、不良采购率X3、供应中断率x4、交货延迟率x5、合同履约率X6。

2)反映供应链外生风险的指标：价格波动指数y1、销售波动指数Y2、突发事件预警指数Y3。

上述各指标的涵义及赋值方法如下：

合约信任度：反映供应链合约方可信任程度的指标，供应可信性反映了整个供应链提前或按时交货的能力。该指标值增大，表明供应链节点企业的可信度增高，供应链系统越可信。其指标数值由以下公式求得：（提前或按时完成的订单数÷总订单数）×100%。

信息差错率：反映供应链信息传递失真情况的指标，供应链信息传递延迟或失真会呈现“牛鞭”效应。供应链信息传递失真程度与供应链链长有关，节点企业越多，信息传递失真的程度会增大。该指标数值可通过链长与信息阻尼的关系间接求得。

不良采购率：反映采购有效性的指标，其指标数值由以下公式求得：（不良采购批次÷总采购批次）×100%。

供应中断率：反映物流配送可靠程度的指标，其指标数值由以下公式求得：（因供应物流中断而停工待料的时间÷产品计划总生产时间）x l00%。

交货延迟率：反映物流配送可靠程度的指标，其指标数值由以下公式求得：（物流配送延迟的次数÷计划物流配送总次数）×100%。

合同履约率：反映供应链合作机制保障程度的指标，合同履约率高表明供应链合作机制稳定可靠，合作方之间诚信度高。其数值由以下公式求得：（履约合同数÷签约合同总数）x100%。

价格波动指数：反映物料供应市场稳定程度的指标，物料供应市场特定价格指数是根据某一种或一组特定商品或劳务的价格平均计算而成的，它反映某一特定种类或特定组合商品或劳务的价格变动。本指标数值可由统计调查报告中获得。

销售波动指数：反映供应链核心企业产品销售稳定程度的指标，稳步上升的销售量预示着企业对顾客需求识别的准确性。其数值由以下公式求得：（计算期销售量／基准期平均销售量-1）×100%。

突发事件预警指数：反映供应链系统应急体系构建程度的指标，其数值通过预警系统完善程度和应急体系建设投资额换算得出。 4 供应链风险评估模型及实证分析

4.1 评价指标权重的确定

对供应链的风险评估，是将描述供应链风险量纲不同的指标，转化成为无量纲的相对评价值，并综合这些评价值给出该供应链系统存在风险程度的一个总体评价。由于各评价指标在风险评估中地位的非等同性，必然存在对指标体系中各指标的赋权问题。本文采用改进的集值统计加速迭代法，通过迭代步长的加速递增，既可以增加指标权向量的符合性又能提高运算效率。

4.2 评价指标风险值的确定

一般的概率统计估值，每次试验所得为相空间中某个确定的点。若放宽条件将得到相空间上的一个子集，谓之集值统计试验，是经典统计和模糊统计的一种推广。在风险评价中对应专家对风险大小判断的一个区间估计值。

式中 Ai为第i个风险指标的权重；石i为专家对第i个风险指标的评价值；F为供应链系统风险的总评价值。F的取值范围在[O，1]之间，分值增高，预示供应链系统风险加大。本文设定供应链风险的四个参照等级标准，其对应的F取值范围见表3。

4.4实例应用

应用对象为胶东半岛制造业一供应链系统，通过综合调研得到应用研究所需的基础数据。依照评价步骤，聘请七位专家对供应链风险指标进行迭代优选及概率区间估计，运用改进的集值统计加速迭代法，对各风险指标进行迭代后的结果见表4。

进一步，各专家对风险评价指标估计的概率区间，以及根据公式(3)、(4)、(5)计算所得的供应链各个指标综合风险概率见表5（含专家分歧度）。

根据公式(6)最终计算得出样本供应链系统风险综合评价值F=0. 26，与风险参照等级标准对照属于B级，表明供应链系统整体风险处于基本安全状态。为此，供应链管理者依此标定供应链系统风险薄弱环节，采取对应修补措施提高供应链系统快速响应能力，使供应链系统稳定在安全等级水平状态。

第9篇：供应链管理的概述范文

[关键词]供应链采购;传统采购;采购管理

[]A [文章编号]2095-3283(2014)04-0113-03

[作者简介]周思宇(1988-),女,吉林人,硕士研究生,研究方向:运输管理。

一、供应链采购概述