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基于关键绩效指标和模糊层次分析模型的综合物流绩效评价
Zhi-Ping Lu
Department of Management
Guangxi University of Technology
Liuzhou City, China
E-mail:gxutlu@163.com
Cheng-Yu Lu
Department of Management
Guangxi University of Technology
Liuzhou City, China
E-mail:luchengyu@126.com
摘要
本文以某一物流公司为例，首先分析这个物流公司的运作情况。然后我们尝试去建立基于关键绩效指标的方法的绩效评价指标体系。第三，本文通过模糊层次分析法计算了评价指标的权重，并且尝试去评估该物流公司的物流绩效。实例的结果证明，关键绩效指标和模糊层次分析模型可以用来评价物流企业的物流绩效，而且分析过程是非常有效的。
关键词：物流绩效；绩效评价；关键绩效指标；模糊层次分析
第一章 介绍
众所周知，市场竞争加剧，目前全球经济一体化迅速。普遍认为，物流是许多企业的第三利润来源。发达国家的物流行业已经走了很长的路，并且意识到货物和材料可以顺利的地得到有效的运输。与这些国家相比，中国的物流公司在物流运作过程中存在一些问题，比如物流成本高，客户服务满意度低，物流效率低。这些问题限制了物流行业的发展，尤其是第三方物流企业。通过定期地评价物流企业的物流绩效来提高物流企业管理水平，提升物流服务质量是一条有效的途径 。然而，现有的评价方法不能实现指标量化。关键绩效指标（KPI）和模糊层次分析法已被用于许多领域，以评估一些性能或作出选择。大量文献证实，这些定量方法具有良好的评价效果。
因此，本文以某一物流公司为例，首先分析这个物流公司的运作情况。然后我们尝试去建立基于关键绩效指标的方法的绩效评价指标体系。第三，本文通过模糊层次分析法计算了评价指标的权重，并且尝试去评估该物流公司的物流绩效。通过这种方式，我们希望研究物流绩效评价指标体系去解决物流运作中存在的问题并加以改进。
- 物流关键绩效指标系统
2.1 物流绩效指标
很多企业采用关键绩效指标（KPI）专注于最重要的绩效指标而忽视那些不明显的和不重要的指标。关键绩效指标法可以帮助一个组织定义和衡量实现组织目标的进展。一旦一个组织分析了它的使命，确定了它的所有利益相关者，并确定了它的目标，它需要一种方法来测量实现这些目标的过程。关键绩效指标法是量化测量，事先同意，这反映了企业成功的关键要素。无论选择了什么关键绩效指标，这些指标必须反映组织的目标，他们必须是其成功的关键，他们必须是可量化的。关键绩效指标法通常是长期考虑。他们的定义和他们是如何衡量的都不经常改变。特定的关键绩效指标的目标可能会随着组织目标的改变而改变，或者随着目标的接近而改变。
这其中主要问题是物流绩效评价的结果是否是正确的，且能否反映物流企业的真实经营情况。设计科学的，合理的评价指标体系是解决这一问题的关键。因此，物流绩效的评价指标体系必须遵循一定的原则，如科学性、适应性、可行性和系统性。
2.2 物流行为的问题分析
为了建立物流绩效评价的关键绩效指标体系，我们需要计算物流行为的问题发生率，然后选择焦点问题。一般来说，现代物流企业的物流系统包括很多子系统，如仓库管理系统、库存管理系统和运输管理系统等系统。
我们以某物流公司为例，分析了物流过程中存在的问题。物流行动的统计结果从2010年1月12日至2010年2月12日期间，如表1.2所示。它表明该物流公司存在的问题主要存在于运输、仓储、配送等阶段，其运行绩效可能直接影响到该公司的物流运作水平。
表1.2
|
序号 |
问题 |
次数 |
概率 |
|
1 |
错发货物 |
10 |
25% |
|
2 |
车辆不足 |
8 |
20% |
|
3 |
延期交付 |
6 |
15% |
|
4 |
库存货物损失 |
5 |
13% |
|
5 |
货物在运输途中损坏 |
3 |
8% |
|
6 |
卡车司机短缺 |
2 |
5% |
|
7 |
传输时间过长 |
2 |
5% |
|
8 |
装卸时间过长 |
1 |
3% |
|
9 |
装卸过程中货物的损坏 |
1 |
3% |
|
10 |
信息堵塞 |
1 |
3% |
2.3 建立物流KPI体系
现代物流企业物流系统的功能要素主要包括运输、仓储、配送、包装、装卸和配送加工六个部分。运输和仓储可以解决供给者和需求者之间的时间和地点分离的问题，所以他们在主要的位置。作为第三方物流企业，配送功能可以提高整个物流系统的效率。通过对以往物流行为的分析，可以看出运输、仓储和配送是物流公司提高物流运作效率的关键环节。因此，本文试图从运输，仓储和配送的角度建立物流绩效指标体系，如图2.3。
第三章 模型和模糊层次分析法
3.1 层次分析模型与评价指标权重
层次分析法（AHP）是一种用来处理复杂决策的结构化的技术。AHP帮助决策者找到一个最适合他们需要的和他们的对问题的理解。在数学和心理学的基础上，由Thomas L.Saaty在上世纪70年代发展之后并得到了广泛的研究和提炼。层次分析法提供了一个全面的，合理的框架用于构架决策问题，用于表示和量化其元素，将这些元素与总体目标联系起来，并评估可选方案。它广泛用于世界各地的各种决策情况，如政府、商业、工业、医疗和教育等领域。使用层次分析法的程序可以概括为四个步骤：
图.1
步骤一：将问题建模为一个包含决策目标的层次结构，且达到目标的备选方案，以及评估备选方案的标准。因此，当层次分析法是用来解决实际问题时，决策问题要被定义为第一位并转化为层次结构。然后定义各层次的元素并与之联系。因此，层次结构建立完成。
步骤二：通过对元素进行两两比较，做出一系列判断，以确定各层次要素之间的优先顺序。
步骤三：计算单一规则下元素的相对权重。根据一元规则下的判断矩阵，可以计算出规则下的相对权重。
步骤四：检查的判断一致性和综合这些判断产生一组整体优先级的层次结构。
3.2 模糊综合评判法
模糊综合评判法是模糊数学的一种应用。模糊综合评判法是基于模糊数学中的模糊统计方法，它综合考虑各影响因素来评价一个对象。模糊综合评价模型主要涉及四个因素：因素集U，注释集V，单因子R的评价矩阵和权重分布向量A，具体步骤具体描述如下：
步骤一：建立因素集。所有影响因素都定义和表达为，。如果二级因素包含较低级别的因素，较低的因素表示为相似。
步骤二：建立注释集。注释集是专家评价结果的一个等级，所以专家应该掌握一个合理的数据。
步骤三：评估U集合中的每一个因素建立判断矩阵R。判断矩阵R可以从专家那里得到。代表会员J因子的评论程度。下一层矩阵可以用相同的方法得到。R的描述为：
其中，。
步骤四：进行模糊综合评价。假设因素的权重是，综合评价结果为，其中， 表示最大运算符，表示最小运算符。
基于模糊数学方法，隶属函数和运算以确保结果的准确性来选择。这里，我们采用运算符，表示为：。
通过评估U，可以得到以下矩阵，这是U集中所有因素的评价结果：
第四章 分析实例
4.1 关键绩效指标的权重计算
在前面的内容中提到，基于关键绩效指标评价法的物流绩效评价，我们可以建立：因素集A={运输-,仓储-,配送-}，={免费运输水平-,货损率-,及时运输率-}，={仓储成本-,仓库利用率-，库存周转率-，货物完好-}，={交货速度-，交付准确性-}。
基于层次分析法，专家决策各因素相互比较，建立判断矩阵。然后我们可以算出各层次因素的权重。同时，我们开展一致性检查。数据显示在表4.1.1-表4.1.4中。
表4.1.1 判断矩阵-A以及的权重
|
|
|
|
|
权重 |
一致性检验 |
|
|
1 |
1/2 |
3 |
0.31 |
|
|
|
2 |
1 |
5 |
0.58 |
|
|
|
1/3 |
1/5 |
1 |
0.11 |
表4.1.2 判断矩阵-以及的权重
|
|
|
|
|
权重 |
一致性检验 |
|
|
1 |
2 |
5 |
0.58 |
|
|
|
1/2 |
1 |
3 |
0.30 |
|
|
|
1/4 |
1/3 |
1 |
0.12 |
表4.1.3 判断矩阵-以及的权重
lt;
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|
|
|
|
|
|
权重 |
一致性检验 |
|
|
1 |
5 |
3 |
2 |
0.48 |
|
|
|
1/5 |
1 |
1/2 |
1/3 |
0.09 |
|
|
|
1/3 |
2 |
1 |
1/2 |
0.16 |
|
|
|
1/2 |
3 |
2 |
1 |
0.27 |
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