Improving supply chain performance management: A systematic approach to analyzing iterative KPI accomplishment
Abstract
Improving supply chain performance has become one of the critical issues for gaining competitive
advantages for companies. This paper proposes a framework using a systematic approach to improving the iterative key performance indicators (KPIs) accomplishment in a supply chain context. The proposed framework quantitatively analyzes the interdependent relationships among a set of KPIs. It can identify crucial KPI accomplishment costs and propose performance improvement strategies for decision-makers in a supply chain. A scenario of a large retail company is also discussed to explain the application of this
framework.
1. Introduction
In the context of a dynamic supply chain, continuously improving performance has become a critical issue for most suppliers, manufacturers,and the related retailers to gain and sustain competitiveness.In practice, supply chain based companies (e.g., Dell, Wal-Mart,Samsung, Toyota, Lenovo, Gome, etc.) have used different performancemanagement tools to support their supply chain strategies. Monitoringand improvement of performance of a supply chain has become an increasingly complex task. A complex performance management system includes many management processes, such as identifying measures, defining targets, planning, communication, monitoring,reporting and feedback. These processes have been embedded in most information system solutions, such as i2, SAP, Oracle EPM, etc. These system solutions measure and monitor key performance indicators (KPIs) which are crucial for optimizing supply chain performance.Performance measurement is critical for companies to improve supply chains effectiveness and efficiency [3,22]. Decision-makers in supply chains usually focus on developing measurement metrics for evaluating performance [3,12]. In practice, once the supply chain performance measures are developed adequately, managers have to identify the critical KPIs that need to be improved. However, it is difficult to figure out the intricate relationships among different KPIs and the order of priorities for accomplishment of individual KPIs. As a matter of fact, determination of priorities within a given set of KPIs has become a bottleneck for many companies in their endeavors for improving their supply chain management (SCM). As these problems have received relatively less attention in previous research [22], significant gaps remain between practical needs and their effective solutions. To address these issues, our research proposes a systematic approach that helps analyze and select the right KPI groups and strategies for their accomplishment, for improved supply chain performance. The rest of this paper is organized as follows. In Section 2,wearticulate the challenges of supply chain performance improvement both in theory and in practice. Section 3 presents the proposed framework for analysis of supply chain performance management, and a systematic approach to assigning priorities to different KPIs, based on the cost of iterative improvement of each KPI. Section 4 discusses an illustrative application of this methodology in supply chain management by a large retail company. Finally, Section 5 gives conclusions and discusses limitations, unsolved problems and possible directions for future research.
- The challenges of supply chain performance management
Improving supply chain performance is a continuous process that requires both an analytical performance measurement system, and a mechanism to initiate steps for realizing KPI goals; herein we call the mechanism to achieve KPI goals as “KPI accomplishment”, which connects planning and execution, and builds steps for realization of performance goals into routine daily work. To measure supply chain performance, there are a set of variables that capture the impact of actual working of supply chains on revenues and costs of the whole system [21]. These variables as drivers of supply chain performance are always derived fromsupply chain management practices [21]. After identifying KPIs, managers have to achieve improvement in them, through continuous planning, monitoring and execution. According to the results of selected KPIs accomplishment, managers may create current reports on KPIs, to comparemultiple plans of supply chainmanagement. In this performancemanagement cycle, there aremany challenges, both in performance measurement, and its improvement.
2.1. Intricate performance measures in a supply chain
Many metrics used in supply chain performance evaluation have been designed to measure operational performance, evaluate improved effectiveness, and examine strategic alignment of the whole supply chain management [3]. Individual measures of supply chain performance have usually been classified into four categories:quality [3,22], time [4,22], cost [4,12], flexibility [1,3]. Furthermore,they have also been grouped by quality and quantity, cost and noncost, strategic/operational/tactical focus, and supply chain processes [12,22]. However, since many measurement systems lacked strategy alignment, a balanced approach and systemic thinking [3,8], they had difficulty in systematically identifying the most appropriate metrics. To address this problem, some researchers have used Balanced Scorecard (BSC) and Activity Based Costing (ABC) methods to evaluate supply chain performance [16]. Other researchers have also proposed
similar balanced frameworks, such as Performance Measurement Matrix, results-determinants framework, performance pyramid, etc. [19]. From a process perspective, the Supply Chain Operations Reference (SCOR) model has been developed to facilitate construction of a systematic supply chain performance measurement and improvement tool; it has often been recognized as a systematic approach for identifying, evaluating a
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提升供应链绩效管理：一个分析迭代KPI绩效的系统方法
摘要
对公司而言提高供应链绩效已成为获取竞争优势的关键问题之一。本文提出了一个框架，采用系统化的方法来提高迭代的关键绩效指标（KPI）在供应链背景下的成就。该框架定量分析一组关键绩效指标之间的相互依存关系。它可以识别关键的KPI完成成本，并为供应链决策者提出性能改进策略。还讨论了一家大型零售公司的场景来解释这一框架的应用。
1.介绍
在一个动态供应链的背景下，不断提高性能已成为大多数供应商，制造商和相关零售商获得和维持竞争力的关键问题。在实践中，基于供应链的企业（如戴尔、沃尔玛、三星、丰田、联想、国美电器等）采用不同的绩效管理工具来支持他们的供应链策略。对供应链绩效监测和改进已经成为一个越来越复杂的任务。一个复杂的绩效管理系统包括许多管理过程，如识别措施，确定目标，计划，沟通，监控，报告和反馈。这些过程已经嵌入在大多数信息系统的解决方案，如I2，SAP，Oracle EPM，等。这些系统解决方案测量和监控关键绩效指标（KPI），这些指标是优化供应链绩效的关键。业绩计量是公司提高供应链有效性和效率的关键[3,22]。供应链的决策者通常专注于开发评估机制去评价绩效[3,12]。在实践中，一旦供应链绩效测量充分开发，管理人员必须确定需要改进的关键指标。然而，很难找出不同KPI之间的复杂关系和个人KPI业绩的优先事项的顺序。事实上，确定一组给定的KPI的优先级已经成为许多公司努力提高供应链管理（SCM）的瓶颈。由于这些问题在以前的研究中得到了相对较少的关注[ 22 ]，实际的需求和有效的解决方案之间存在显著差距。为了解决这些问题，我们的研究提出了一种系统的方法用来帮助分析和选择合适的KPI群体以及他们的业绩的战略，从而提高供应链绩效。本文剩余部分组织如下。在第二节，我们阐述了在理论与实际中供应链绩效提升的挑战。第3节介绍了供应链绩效管理的分析框架,以及根据每个KPI迭代改进的成本分配不同KPI的优先级的系统方法。 第四部分探讨了这一方法在大型零售企业供应链管理中的应用。最后,第五部分给出结论,讨论了局限性、有待解决的问题和今后研究的可能的方向。
- 供应链绩效管理面临的挑战
提高供应链绩效是一个持续的过程,需要一个分析性的绩效衡量体系,以及一个启动实现KPI目标的步骤的机制。在此，我们将实现KPI目标的机制叫做“KPI业绩”，它可以连接计划和执行，并生成步骤，将实现性能目标纳入日常工作。衡量供应链绩效，有一组变量，它反映了供应链实际工作对整个系统的收入和成本的影响[21]。这些作为供应链绩效驱动的变量总是来自于供应链管理实践[21]。在确定KPI之后，管理者们必须通过不断地规划、监测和执行来实现改善他们。根据所选KPI成就的结果，管理者们可以创建当前的KPI报告去比较多个供应链管理计划。在这种绩效管理循环中，有许多挑战，无论是在性能测试还是改进。
2.1供应链中复杂的业绩计量
许多用于供应链绩效评价的指标被设计出来去衡量业务性能，评价改进的有效性，并检查整个供应链管理的战略对齐方式[3].供应链绩效的个人评价措施通常被分为四类：质量[3,22]、时间[4,22]、成本[4,12]、灵活性[1,3]。此外，他们还被分成质量和数量、成本与非成本、战略/运营/战术重点、以及供应链流程[12,22]。然而，由于许多测量系统缺乏战略对齐方式、平衡的方法和系统思维[3,8]，他们很难系统的确定最适当的指标。为了解决这个问题,一些研究人员使用平衡计分卡( BSC )和作业成本法( ABC )来评估供应链绩效[ 16]。其他研究人员也提出了类似的平衡框架,如业绩衡量矩阵、成果决定因素框架、业绩金字塔等[ 19 ]。从过程的角度来看，供应链运作参考模型（SCOR）已经被开发出来作为促进建设系统供应链绩效评价和改进的工具；它经常被当做是一种系统化的方法用来识别、评估、和监测供应链的性能[17]。在SCOR模型中，一种在多个级别的平衡性能测量系统被开发出来，它包括五个核心供应链流程（即计划、来源、制造、交付和返回）[4,13,17]。然而，供应链绩效评价的测量模型（即扩展BSC和SCOR）有其局限性。首先，有太多的用于供应链方面的个人措施。例如，Shepherd 和Gunter分别总结了39,22,35,28和8单关于成本、时间、质量（或可靠度）。灵活性、创新性的供应链绩效指标。虽然这些措施为决策提供了有价值的信息，但是对于不同的供应链参与者来说，选择和交换这么多措施去获得有效和重要的改善策略还是一个困难的任务。第二，这些模型没有提供明确的许多个人KPI的因果关系（分层）。虽然现有的模型（例如BSC）说明了不同相关目标的KPI之间的因果关系[18]，但是不适合用于复杂的交织在一起的关系的定量分析。偿还通的BSC和SCOR模型通常认为KPI是分开的。这些方法可以很好地描述商业业务，并且是一个很好的沟通工具，但它们不能实现关键指标从而提高整体性能。对于很多尝试有效配置资源、实现多个供应链绩效目标的管理者来说，这已经成为了瓶颈。
2.2绩效措施重要性的确定
决定个人绩效衡量的重要性是供应链管理决策者面临的又一挑战。具体来说，在实现良好的性能测量系统的同时，有两个管理者面临的困难问题。首先，由于许多测量系统是静态的（即不是动态的），他们经常落后于供应链中不断的变化的情景。一旦建立了测量系统,它们是根深蒂固的,并长期保持不变。但是在动态供应链环境中,一些措施实际上已经过时,而且仍然根深蒂固,特别是预设的KPI。其次,很少有测量系统有系统的方法来确定措施的优先顺序[ 19 ],因此,许多公司难以找出适应不断变化的战略目标和满足动态决策环境的要求的方法。对性能测试系统和相关标准来说重要的是要更新和不断地评估[3,22]。最近，一些决策工具通过考虑不同KPI的重要性来解决性能指标权衡的问题。其中之一是使用层次分析法（AHP），将它作为吧KPI记分卡连接到总体任务、目标和战略的定量决策工具[13,16]。然而,有人认为层次分析法理论基础不稳定, 可能会导致决策者偏好的修改,因为成对比较矩阵无法完全满足AHP方法所要求的一致性[ 7]。同时,使用AHP仅能确定个体KPI的权重或相对重要性;它没有指定KPI之间的关系及其在成就工作中的作用,这是动态环境中连续供应链性能改进的非常重要的因素。另一种决策技术是灰色关联分析,它扩展到分析企业的财务绩效,而不是使用传统的统计方法 。孔文[ 15]应用灰色关联矩阵的权重确定重大财务业绩计量。类似于AHP方法,灰色关联分析可用于战略层次,但不能在可变供应链环境中动态选择KPI。然后对实际生成灰色关联度的因素的关联度进行灰色关联分析,没有考虑任何相关策略和活动。换句话说,灰色关联分析未被采用在广泛的动态情况下作出决定。
2.3性能改进工作依赖关系和冲突
一旦关键KPI被有效地确定和选定,另一个挑战是难以协调完成确定KPI所需的并行步骤。一般来说,在以前的文献中有两种方法来处理这个问题。其中一个流包括通过实施KPI找出供应链中的瓶颈。例如,约束理论( TOC ) [ 20]是一组概念和工具,可用于实现广泛使用的连续改进管理哲学。TOC通过关注系统的约束来提高系统的性能。因此,通过防止偏离其主要目的,并将有限的资源集中用于有效管理制约因素,决策者能够获得重要的杠杆作用,足以达到预期的业绩水平[ 20]。在TOC理论中,该方法是找到一种合适的方法来识别和解决生产、交付和服务过程中的瓶颈。然而,TOC方法不是处理关键瓶颈的选择,它不提供每个KPI的性能改进的最佳解决方案。有时, KPI是耦合或关联的,并且很难找到确切的瓶颈;改进一个KPI可能会破坏另一个KPI的性能。第二个流侧重于性能优化;优化哲学假设在最大化或最小化所确定的情况下存在一个最佳性能点指示器。虽然性能优化方法在理论上已被研究人员广泛接受,但很难保证供应链中不同成员实现优化的KPI绩效战略。首先，在数据采集和计算方面，很难在实践中应用。决策者也很难理解真正的SCM环境。第二,它没有考虑指标之间的关系。虽然分为不同的类别,测量系统中的不同测量通常是相互关联的。不同度量之间的相关性来自不同配置管理流程的内在关系,以及不同KPI绩效任务相互依赖的影响。因此,一种确定和分析与不同供应链管理相关KPI之间关系的可行方法对于提高供应链管理绩效具有重要意义。对于供应链绩效优化,确定多层次的重要措施比仅仅最大化或最小化所确定的指标更为重要。一种评价重要指标的方法是模糊逻辑技术,它是一种求解问题的工具，它能处理含糊和不精确的信息,以得到一个明确的决定[ 10]。虽然模糊逻辑决策工具的具体应用介绍了层次测量系统[8]，但是实际上与其他实践领域相比，在绩效管理的研究中很少使用这个工具(例如项目管理[ 10 ])。在实践中,当面临不断变化的目标和紧迫的最后期限时,组织容易做出仓促的决定。当需要一个立即解决方案时，管理者缺乏时间来比较所有选项。因此,必须描述KPI之间的相互依赖关系,并基于其复杂的相互依赖关系来优化他们的成就。然而,以往的研究大多没有提供分析KPI绩效的具体操作程序。考虑到不同方法的优缺点,本文在系统分析KPI成果的基础上,提出了供应链绩效评价和改进的框架。
3.一种分析迭代KPI成果的系统方法
3.1 一种改进的企业绩效管理周期模型
传统的供应链绩效管理一直被认为是符合管理周期的六个步骤的自上而下的过程(见图1 ) [ 6]。管理人员从公司战略中获得目标,建立模型来分析其可行性,制定实现目标的计划,并监测实现这些目标的进展[ 6,16]。他们分析偏差,并将结果报告给高级管理团队。当实际结果与预期结果不匹配时,管理层需要了解差异的原因,并提出纠正措施。调整与现实不再相容的目标和KPI。企业经常使用定期会议来重新审查目标和目标,细化KPI,并根据供应链中的行业、经济环境或资源能力的变化,更新运营计划。他们可能还添加新KPI,或根据实际情况调整KPI权重。
然而,由于供应链中KPI之间的关系变得越来越复杂,很难度量其依赖性和与现有方法之间的冲突。一旦KPI及其目标被定义,管理者们几乎无法改变 或在实施所有六个步骤之前调整KPI。这使得反馈回路很长。例如,大多数组织都有一个称为预算的年度正式规划程序,它涉及对财务目标和限制进行建模,进行供应链谈判,将实际结果与以前的计划进行比较,并改进KPI和计划。由于本组织需要更快地响应市场中的新机会和威胁,有必要缩短绩效管理周期。因此,我们建议增加一个新的步骤,即分析KPI进入管理周期,并建立更快的反馈机制(参见图1)。在第一步之后,定义和表达供应链KPI,第二步,确定运营因素和建立管理模型,采取新的步骤。它分析KPI之间的复杂关系,并模拟其业绩。它还分析KPI的可行性,并计算实现这些KPI的财务和运营影响,反之亦然,为管理人员提供将KPI与运营计划联系起来的集成视图。
3.2 KPI分析方法综述
为了系统地提高供应链管理绩效,提出了一种分析迭代KPI绩效的方法。此方法在性能管理周期的三个主要步骤中实现一个小( 或者更小)反馈环路,即
设定目标、模式和计划该框架包括以下步骤(参见图2)。首先,管理者确定和定义KPI及其关系。然后,估计这些KPI的实现成本,并调查其相关性。优化计算(例如,特征结构分析、计算机模拟)用于估计总KPI完成成本的收敛性,并找到关键KPI及其改进模式。然后通过解释分析结果,调整性能管理策略。以下各节讨论这一方法的细节。
图1一种改进的企业绩效管理模型。
图2一种提高供应链KPI业绩研究框架。
3.3 识别KPI并模拟它们之间的关系
供应链管理者通常根据他们的客观要求和实际经验确定KPI。但是为了得到系统或均衡的性能度量,他们常常求助于一些公认的模型,如BSC和SCOR。考虑到供应链的复杂特性,我们的方法采用面向过程的SCOR模型来识别基本性能度量和KPI。在这里,提出的测量系统包括五类措施: 资源、产出、灵活性、创新和信息[ 1,8,14]。表1给出了具体类别的具体措施示例,这些具体类别被确定为本文中使用的基本KPI,供进一步分析。在实践中,供应链中的大多数KPI是相互关联的,并具有复杂的因果关系。这意味着KPI成就是一个高度迭代和交互的过程。由于各种原因,例如信息不完整、资源有限或通信障碍，一个KPI的成就通常会导致其他KPI产生额外成本或努力。为了表示这些关系,必须识别具有高度相关性的成对KPI。这种一对关系的性质可以分为三类:并行关系、顺序关系和耦合关系(图3)。平行关系是两个KPI的关系彼此独立,即完成这两个KPI的努力无关。顺序关系通常意味着简单的因果关系。完成KPI的努力会给另一个成本带来额外的成本。例如,努力实现“制造成本”KPI的目标通常会产生额外的努力和(或)费用,以实现“客户满意度”KPI ,尽管反向依赖并不总是保持[ 14]。然而,在耦合关系中的KPI绩效努力相互依赖。一个例子就是“制造柔性”与“物流柔性”的关系。如图4所示 , KPI绩效成本转换矩阵( pctm)代表结构化的KPI绩效工作之间的相互依赖关系。在列中完成KPI会导致在行中完成KPI的某些额外成本。矩阵中的非零元素表示KPI的成就成本之间的依赖程度,如下一节中所定义。有许多方法可以生成供应链的pctm,例如头脑风暴、历史数据、特尔斐方法、调查工具等..无论采取什么手段,都应该避免“关系近视”的陷阱。在这种思维定式的基础上制定的矩阵不仅很难计算,而且会导致无意义的结果。我们建议预定义一个给定的程度,如调查工具[ 21]中使用的李克特标度,并为每两两关系分配一个给定的值。例如,分配0到“不”依赖项, 0.05到“低”依赖项( 5%额外成本)、0.10到“介质”依赖性( 10%额外成本)、0.25到“高”依赖项( 25%额外成本)和1到“极高”依赖项( 100%额外成本) (图
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