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提高供应链绩效管理：一种分析迭代KPI成就的系统化方法
摘要：对于企业来说，提高供应链绩效管理已经成为企业获得竞争优势的关键问题之一。本文提出了一种使用系统方法的框架来改进在供应链环境中的迭代关键绩效指标（KPI）成就。提出的框架定量分析了一组KPI之间的相互依赖关系，它可以识别关键的KPI成就成本，并为供应链中的决策者提出绩效改进战略。还讨论了一家大型零售公司的方案来解释此框架的应用。
关键词：性能改进 供应链管理 关键绩效指标 KPI成就 KPI成本转换矩阵
1.介绍
在动态供应链的环境中，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保持竞争力的关键问题。实际上，供应链公司（例如，戴尔，沃尔玛，三星，丰田，联想，国美等）已经使用了不同的绩效管理工具来支持他们的供应链策略。监控和改进供应链的性能已经成为一项日益复杂的任务。一项复杂的性能管理系统包括很多管理过程，如识别措施，定义目标，计划，沟通，监控，报告和反馈。这些过程已经嵌入了大多数信息系统解决方案，如i2，SAP，Oracle EPM等。这些系统解决方案衡量并监控对优化供应链性能至关重要的关键绩效指标（KPI）。
性能测量对于公司提高供应链的效力和效率是至关重要的，供应链中的决策者通常侧重于开发评估绩效的衡量指标。实际上，一旦供应链绩效衡量标准得到充分地发展，管理者就必须确定需要改进的关键KPI。然而，很难弄清楚不同的KPI之间错综复杂的关系和个人关键绩效指标的完成优先顺序。事实上，确定一组给定的KPI的优先级已成为许多公司在努力改进其供应链管理方面的瓶颈，因为这些问题在以前的研究中很少受到关注，实际需要与其有效解决办法之间仍存在重大差距。为了解决这些问题，我们的研究提出了一个系统的方法，帮助分析和选择正确的KPI组和战略，以实现他们的成就和改善供应链绩效。
本文的其余部分安排如下。在第二部分中，我们清楚地描述了供应链绩效改进在理论和实践中所面临的挑战。第三部分介绍了供应链绩效管理分析的拟议框架，以及基于每个关键绩效指标的迭代改进成本，为不同关键绩效指标分配优先级的系统方法。第四部分讨论了这种方法在大型零售公司的供应链管理中的实例应用。最后，第五部分给出了结论和讨论了局限性，没有解决的问题和未来研究的可能方向。
2.供应链绩效管理的挑战
提高供应链绩效是一个持续的过程，这个过程需要一个分析性能测量系统和一个机制来启动实现KPI目标的步骤。在本文中，我们把实现KPI目的的机制称为“KPI成就”，这种机制连接规划和执行，并建立将实现绩效目标纳入到日常的工作步骤。为了测量供应链的绩效，有一组变量可以捕捉供应链实际工作对整个系统的收入和成本的影响。这些变量作为供应链绩效驱动因素总是来源于供应链管理实践。在识别KPI之后，管理者必须通过持续规划，监控和执行来改进变量。根据所选KPI成就的结果，管理者可以创建关于KPI的当前报告，以比较供应链管理的多个计划。在此性能管理周期中，在性能测量及其改进方面存在许多挑战。
2.1供应链中的复杂性能测量
在供应链绩效评价中使用的许多指标都被设计来衡量经营的业绩，评估改进的有效性，并检查整个供应链管理的战略调整。供应链绩效的个别评判标准通常被分为四类：质量、时间、成本、灵活性。此外，它们也按质量和数量，成本和非成本，战略/业务/战术重点和供应链流程分组。然而，由于许多测量系统缺乏战略一致性、平衡的方法和系统思维，他们难以系统地确定最合适的指标。为了解决这个问题，一些研究人员使用了平衡记分卡（BSC）和基于活动的成本计算（ABC）方法来评估供应链绩效。其他研究人员也提出了类似的平衡框架 ，如绩效衡量矩阵，结果决定因素框架，绩效金字塔等。从流程的角度来看，已经开发了供应链操作参考（SCOR）模型，以促进建立系统的供应链绩效测量和改进工具，它经常被认为是识别、评估和监测供应链性能的系统方法。在SCOR模型中，一个平衡的性能测量系统多层次被开发，涵盖了五个核心供应链流程（即计划，资源，制造，交付和返回）。
然而，测量模型（即扩展BSC和SCOR）对于供应链性能评估具有其局限性。首先，在供应链环境中使用太多的个别评判标准，例如，Shepherd和Gunter总结了39，22，35，28和8个与成本、时间、质量（或可靠性）、灵活性和创新性相关的单一供应链绩效指标。虽然这些措施为决策提供了有价值的信息，但是为获得有效和关键的改进战略而选择和交易这么多措施是不同供应链参与者的艰巨任务。第二，这些模型没有在众多（和分层）个体KPI中提供明确的因果关系。尽管存在模型（例如BSC）可以解释不同相关目标的KPI因果关系，但是它们不足以用来对错综复杂的相互关系进行定量分析。传统的BSC和SCOR模型通常假定KPI是非耦合的，这些方法可以很好的描述企业运作和作为一个好的交流工具，但是它们不能通过完成关键的KPI来提高整体性能。对于许多经理来说，他们试图有效地分配资源并实现多个供应链性能目标成为了瓶颈。
2.2绩效评估的重要性的确定
个人绩效评估的重要性的确定是SCM决策者的另一个挑战。具体来说，在实施完善的性能测量系统时，管理者面临两个难题。第一，由于许多测量系统是静态的（即不是动态的），它们经常滞后供应链中不断变化的环境。一旦测量系统建立起来，很长一段时间它们都会就被根植，并且保持不变。但是在供应链环境中，一些措施实际上已经过时了，但是仍然根深蒂固，特别是预设的KPI。第二，很少有测量系统用于确定优先级的系统方法，因此，许多公司难以找到适应其不断变化的战略目标和满足动态决策环境要求的方法。对性能测量系统和相关标准来说不断更新和评估是非常重要的。
最近，一些决策工具已被用来解决性能度量的权衡问题，这种方法通过衡量不同KPI的重要性来进行。其中一种方法就是使用层次分析法（AHP），作为一个量化决策工具，将记分卡的KPI与使命、目标和战略联系起来。然而，有人争论说AHP在其理论基础上不稳定，因为成对比较矩阵不能完全满足AHP方法所要求的一致性，所以可能导致决策者偏好的修改。同时，使用AHP仅仅是确定单个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努力中的角色，这是在动态环境中持续改进供应链性能的非常重要的因素。
另一种决策技术是灰色关系分析，其被扩展到分析企业的财务绩效，而不是使用传统的统计方法。Kung和Wen应用灰色关系矩阵的权重来选择重要的财务绩效指标。与AHP方法类似，灰色关系分析在战略层面使用，但不是在可变供应链环境中动态选择和权衡KPI。而且灰色关系分析更多地取决于实际产生灰色关系等级的因素的相关程度，而不考虑任何相关的策略和活动。换句话说，灰色关系分析尚未被采用以在广泛的动态情况下做出决策。
2.3性能改进工作的依赖性和冲突
一旦已经有效地识别和选择关键KPI，另一个挑战是难以协调所识别的KPI中的改进成就所需的并行步骤。一般来说，在以前的文献中有两种方法流来应对这个问题。一个方法流通过实施KPI找出供应链中的瓶颈。例如，约束理论（TOC）是一组可用于实现广泛使用的持续改进管理理念的概念和工具。TOC通过将管理的注意力集中在系统的约束上来提高系统的性能。因此，通过其主要目标和集中有限的资源防止干扰约束的有效管理，决策者能够获得重要的杠杆作用，足以达到期望的性能水平。在TOC理论中，方法是找到一种合适的方式来识别和解决生产、交付和服务过程中的瓶颈。然而，TOC方法不处理关键瓶颈的选择，并且它不为每个KPI提供性能改进的最优解决方案。有时，KPI是耦合的或相关的，并且很难找到精确的瓶颈，提高一个KPI可能会削弱另一个的性能。
第二个方法流专注于性能优化，优化哲理假定当最大化或最小化所识别的指标时，存在最佳性能点。虽然性能优化方法在理论上被研究人员广泛接受，但是很难确保由供应链的不同成员实施优化的KPI成就策略。首先，在实践中难以应用于数据采集和计算，决策者也很难理解真正的SCM情况。第二，它没有考虑指标之间的关系。虽然分为不同类别，但是测量系统中的不同测量通常是相关的。不同测量之间的相关性源自不同SCM过程的固有内部关系，和不同KPI成就任务的相互依赖影响。因此，识别和分析不同SCM过程中相关的KPI之间的关系的可行方法对于改善SCM性能是重要和必要的。供应链性能优化，在多个层次上识别重要方法比仅识别最大化或最小化的指标更重要。评估重要指标的一种方法是模糊逻辑技术，它是处理模糊和不精确信息的问题解决工具，从而获得明确的决策。虽然在分层测量系统中已经提出了用于决策的模糊逻辑工具的具体应用，实际上，与其他实际领域（例如项目管理）相比，很少有使用这个工具来研究绩效管理。
实际上，当面临不断变化的目标和紧迫的期限时，组织倾向于做出匆忙的决定。当情况需要立即解决时，管理人员缺少比较所有选项的时间。因此，描述KPI之间的相互依赖关系和优化基于复杂相互依赖性的成就是必要的。然而，大多数以前的研究没有提供分析KPI成就的具体操作程序。考虑到不同方法的利弊，本文基于系统分析KPI成就的方法，提供了供应链绩效测量和改进的框架。
3.一种分析迭代KPI成就的系统方法
3.1改进的业务绩效管理周期模型
传统的供应链绩效管理一直被视为自上而下的过程，符合六个步骤的管理周期（见图1）。管理者从企业战略中获得目标，建立模型以分析其可行性，制定计划实现目标，并监控实现这些目标的进度。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符时，管理层需要了解差异的原因，并提出正确的举措，调整与现实不相容的目标和KPI。企业通常使用定期会议，基于行业变化，经济环境或供应链中的资源能力来讨论目标和目的、完善KPI并更新运营计划。他们还可以添加新的KPI或调整KPI权重，以响应实际情况。
然而，由于KPI之间的关系在供应链中变得越来越复杂，很难测量它们与现有方法的依赖性和冲突，一旦确定了KPI及其目标，管理人员几乎不能在所有六个步骤实施之前更改或规范KPI，这使得反馈环路非常长。例如，大多数组织都有一个名为预算的年度正式规划流程，其中涉及建模财务目标和制约因素，开展供应链谈判，将实际结果与以前的计划进行比较，以及改进关键绩效指标和计划。由于组织需要更快地响应市场中的新机遇和威胁，因此缩短绩效管理周期是很有必要。
因此，我们建议在管理周期中增加一个新的步骤，即分析KPI，并建立一个更快的反馈机制（见图1）。第一步骤后，定义和阐明供应链KPI；第二步骤，识别操作因素并构建管理模型，这些步骤之后，采取新步骤。它分析KPI之间复杂的关系，并模拟他们的成就；它还分析KPI的可行性，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与运营计划连接起来的综合视图。
图1 改进的业务绩效管理周期模型
3.2 KPI分析方法概述
以系统的方式提高供应链管理绩效，我们提出了一种分析迭代KPI成就的方法。该方法在性能管理周期的三个主要步骤即设置目标、模型和计划中执行小（较小）的反馈循环。该框架由以下步骤组成（见图2）。首先，管理者识别和定义KPI及其关系。然后估计这些KPI的成本，并调查它们的依赖性。优化计算（例如，本征结构分析、计算机模拟）被用来估计总KPI完成成本的收敛，并且用于找出关键KPI及其改进模式。然后利用解释分析结果来调整性能管理策略，以下部分讨论此方法的详细信息。
3.3 识别KPI并建立其关系模型
供应链管理人员通常根据客观要求和实践经验确定KPI。但是要获得系统的或平衡的性能测量，他们经常转向一些广泛认可的模型，如BSC和SCOR。考虑到供应链的复杂特性，我们使用面向过程的SCOR模型来确定基本绩效指标和KPIs。这里，提出的测量系统包括五类方法：资源、产出、灵活性、创新性和信息。表1给出了具体类别的具体方法的例子，这些具体类别被确定和选为本文中用于进一步分析的基本KPI
在实践中，供应链中的大多数KPI是相关的，并且具有复杂的因果相互作用，这意味着KPI成就是一个高度迭代和互动的过程。由于各种原因，如不完整的信息、有限的资源或沟通障碍，实现一个KPI导致其他KPI产生额外的成本或精力是常见的。为了表示这些关系，必须识别彼此具有高相关性的KPI对，这种成对关系的性质可以分为三类：并行、顺序和耦合（图3）。并行关系是两个KPI彼此独立的关系，即完成这两个KPI的精力是不相关的。顺序关系通常意味着一个简单的因果关系，完成一个KPI的精力导致另一个KPI的额外成本。例如，为了实现“制造成本”KPI的目标而做出的精力通常将导致实现“客户满意”KPI的额外精力和/或费用，尽管相反的依赖并不总是成立。然而，KPI在耦合关系中的成就努力彼此依赖。一个例子是“制造灵活性”的成就努力与“物流灵活性”之间的关系。
如图4所示，KPI成就成本转换矩阵（PCTM）表示KPI成就努力在结构化方式之间的相互依赖性。在列中完成KPI会导致一定数量的额外成本，以实现行中的KPI。矩阵中的非零元素表示KPIs的成就成本之间的相关程度，在下一节中有定义。有许多方法为供应链生成PCTM，例如头脑风暴法，历史数据，德尔福法，调查仪器等。无论采取什么方式，都应避免“关系阴影”的陷阱。在这种思维基础上制定的矩阵不仅难以计算，而且导致无意义的结果。我们建议预先定义一组给定的分度，如在调查工具中使用的Likert(李克特)量表，并为每个成对关系分配一个给定值。例如，将0指定为“否”依赖性，0.05指定为“低”依赖性（5％的额外成本），0.10指定为“中”依赖性（10％的额外成本），0.25指定为“高”依赖性（25％的额外成本），1指定为“极高”依赖性（100％额外成本）（图4）。
我们的方法中另一个重要矩阵是KPI成就成本矩阵（PCM），其量化完成KPI所需的时间、金钱和其他资源的成本。矩阵中的每个元素定义了用于完成某个KPI的单位成本（图5）。PCM的成本可以通过采取基于活动的成本计算（ABC）方法
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