(KPI績效考核)企業(yè)供應(yīng)鏈績效考核指標(biāo)淺析

1、企業(yè)供應(yīng)鏈績效考核指標(biāo)淺析企業(yè)供應(yīng)鏈績效考核指標(biāo)淺析第第 頁共33頁圖3-2三角白化權(quán)函數(shù)本文從實用和簡潔性出發(fā)，選擇使用對灰色定權(quán)聚類分析法的改進(jìn)來作為實證研究的理論依據(jù)。然后，我們在定義3.1到定義3.5的基礎(chǔ)上給出另外一個定義：，M=maxx，j1j定義3.6設(shè)原始序列m=minx,，M=maxx，j1jj1j2jnjx.，X.。對于效益型指標(biāo)，令y丄；2jnjijWmjj對于成本型指標(biāo)y=1一_ijW一m丿jjyyij此時的白化權(quán)函數(shù)與變權(quán)、定權(quán)聚類中的白化權(quán)函數(shù)的是有區(qū)別的，由于特征數(shù)據(jù)已經(jīng)被區(qū)間化，所以白化權(quán)函數(shù)相應(yīng)的只在0，1間取值，同時白化權(quán)函數(shù)適用于任何特性指標(biāo)。如圖3-3：

2、圖3-3間取值，同時白化權(quán)函數(shù)適用于任何特性指標(biāo)。如圖3-3：圖3-3簡化后的白化權(quán)函數(shù)把定義3.6與定義3.1到定義3.5結(jié)合，我們得出改進(jìn)灰色聚類的算法步驟：（1）構(gòu)造初始序列矩陣（2）區(qū)間化處理定義3.6（3）選定白化權(quán)函數(shù)（4）計算指標(biāo)權(quán)重（5）求聚類系數(shù)定義3.4（6）灰類比較定義3.5此方法與傳統(tǒng)方法具有一致性且思路簡單，計算量小，應(yīng)用較方便，最終得出的灰色聚類系數(shù)矩陣，通過對它的分析可以的達(dá)到對聚類對象的分類的目的。32實證分析現(xiàn)在請回顧論文前部分關(guān)于0集團(tuán)歐洲自行車的四個組裝工廠的簡單供應(yīng)鏈圖1-2，筆者將根據(jù)該供應(yīng)鏈關(guān)系以葡萄牙工廠為例，列出其2008年第四季度相關(guān)的供應(yīng)鏈績

3、效指標(biāo)的考核數(shù)據(jù)，并對其進(jìn)行比較，說明。然后我們將憑借聚類分析法進(jìn)行分類，評價其供應(yīng)鏈的現(xiàn)狀和待改進(jìn)的要點。(1)出貨達(dá)成率(On-timeDeliveryRate)OTD出貨達(dá)成筆數(shù)計劃出貨筆數(shù)X100%OTD出貨達(dá)成筆數(shù)計劃出貨筆數(shù)X100%庫存水平葡萄牙工廠第四季度的三個月中收到訂單筆數(shù)為32，40，30，未完成訂單筆數(shù)為：2,2,1,所以計算得出0TD=97/102*100%=95%。12）產(chǎn)品柔性新增機種數(shù)帥初+新增機種數(shù)帥初+期末）?X100%葡萄牙工廠第四季度開發(fā)新產(chǎn)品兩個，都已投入生產(chǎn)，同時淘汰掉兩個品種，期初和期末數(shù)都是7個，所以產(chǎn)品柔性為0.286。3）免檢比例免檢物料數(shù)量

4、x100%物料總數(shù)量季度結(jié)束時從原材料質(zhì)量控制部門人員處得到免檢比例的資料，顯示該廠物料免檢率為85%。4）產(chǎn)能利用率實際產(chǎn)能x實際產(chǎn)能xioo%=95%計劃總產(chǎn)能5）平均年資個人服務(wù)公司時間的加權(quán)平均值=3.2年(6)VMI比例物料數(shù)量x100%=56%計劃VMI總數(shù)量7）流程改善改善項目經(jīng)濟(jì)效益評估可以節(jié)省50萬/年的項目數(shù)。8）成品不良率成品不良率用每百萬單位產(chǎn)品的中不良品的數(shù)量表示（DefectPerMillionUnits),計算公式為:DPMU=SHiUX1000000葡萄牙工廠的產(chǎn)品比較穩(wěn)定，生產(chǎn)數(shù)量也是整個歐洲的工廠中最多的，這兩個因素使得該廠成品不良率一直保持在較低的位置。成

5、品檢驗人員根據(jù)批次，每天抽取樣品檢驗，每天、每周、每月都會整理出不良率，綜合三個月的不良品數(shù)據(jù)，我們得到該廠的DPMU=350。9）庫存水平庫存水平用天數(shù)表示，代表在現(xiàn)有材料在不購進(jìn)新原材料的情況下，可以滿足客戶出貨需求的天數(shù)，包含原材料庫存、半成品庫存和成品庫存。計算公式為:Dos=庫存總金額成品庫存。計算公式為:Dos=庫存總金額x28未來28天的出貨需求=12天上面一節(jié)以葡萄牙工廠為例，計算出對應(yīng)的九個指標(biāo)數(shù)值，同理我們可以得到其它工廠相應(yīng)的數(shù)字，我們設(shè)灰類k為好、良、差三個。并按照順序?qū)⑺膫€工廠簡稱為一廠（葡萄牙），二廠（法國），三廠（意大利），四廠（羅馬尼亞）第一步整理出四個工廠對應(yīng)

6、的各項指標(biāo)，如下表所示:表3-1各廠指標(biāo)出貨達(dá)成率產(chǎn)品柔性免檢比例產(chǎn)能利用率平均年資S流程改善成品不良庫存水平一廠0.950.2860.850.953.20.561035012二廠0.980.3330.750.923.50.61745014三廠0.940.4290.70.892.50.48980010四廠0.950.250.890.9530.5555509前面七個指標(biāo)為效益型指標(biāo)，取值越大說明越好，越具有優(yōu)勢；后面兩個為成本型指標(biāo)，取值越小越好，對公司資金占用越小，客戶滿意度越高，更符合公司戰(zhàn)略。第二步用定義3.6對應(yīng)的公式對初始數(shù)值進(jìn)行區(qū)間化處理，得表3-2：表3-2指標(biāo)的區(qū)間化出貨達(dá)成率庫

7、存水平免檢比例產(chǎn)能利用率平均年資vmi比例流程改善成品不良庫存水平一廠0.250.20110.789510.70.6154110.4二廠10.46370.26320.5110.40.77780三廠0100000.800.8四廠0.250110.50.538500.55561第三步給出白化權(quán)函數(shù)fi=x0 x1”2x0 x0.5/2=、22x0.5x1f3=1-x0 x-rHaa-rH第六步對初始指標(biāo)進(jìn)行分類Qk1maxk)=Q1=0.671110.6710.0890.3970.5490.1150.5820.3620.6250.0810.5360.4520.462Qk=i1ksmaxk丿maxk

8、丿=Q322=0.5821ksmaxk丿maxk丿=Q233=0.6251ksmaxk丿二maxk丿二Q144=0.5361ks因此，根據(jù)各廠最大值的取值情況知：一廠和四廠同屬于好的范疇，三廠屬于良的范疇，二廠屬于差的范疇。如果對上述的案例實證進(jìn)行分析，我們可以發(fā)現(xiàn)，同樣的供應(yīng)商，同樣的供貨方式，在四條不同的組裝工廠，不同的生產(chǎn)管理績效，就會產(chǎn)生不同的供應(yīng)鏈整體績效。所以，對于0集團(tuán)而言，對于供應(yīng)商的管理評價，不能僅僅從供應(yīng)商對應(yīng)某單個組裝工廠的供貨水平，而是要從整條鏈上的績效進(jìn)行分析和評價，這樣才能找到癥結(jié)點。從實證結(jié)果分析，我們看到績效水平較高的是葡萄牙工廠和羅馬尼亞工廠，因為這兩間工廠的

9、生產(chǎn)產(chǎn)品種類少，主要是MTB（越野自行車）RR5.2,RR5.3,MCL24等目前市場上O集團(tuán)的主打產(chǎn)品，設(shè)計成熟，銷量穩(wěn)定，和供應(yīng)商的配合都很順利，而且工廠的采購很尊重生產(chǎn)周期，每月得Forecast提供的準(zhǔn)時并且差異相對較小。對于國內(nèi)的供應(yīng)商而言，可以盡可能減少備料周期，生產(chǎn)周期，甚至對常用的車架品種進(jìn)行備貨；然而，對于意大利工廠而言，我們可以從產(chǎn)品柔性指標(biāo)看出，該工廠主要是做新品，高檔的產(chǎn)品較多，受眾人群較少，而且銷量不穩(wěn)定，前期市場的預(yù)測不準(zhǔn)確直接影響了后續(xù)的整條供應(yīng)鏈的運作均衡；而法國的工廠則是在盡可能以最低的原材料庫存為原則進(jìn)行采購物料，然后生產(chǎn)，所以法國的工廠每逢遇到急單，加單，

10、銷售大好，商店需要緊急補貨時就體現(xiàn)出其限制性。所以面對意大利和法國的供應(yīng)鏈問題，目前的改進(jìn)措施是，對于新品和高檔產(chǎn)品，工廠承擔(dān)部分的原材料庫存，銷售預(yù)測由每月一次改為每周更新一次給采購中心，供應(yīng)商和0集團(tuán)對于此類特殊的品種，簽訂原材料備料協(xié)議，并且每逢促銷，圣誕節(jié)等銷售旺季前，轉(zhuǎn)移部分的成熟品種至兩個工廠，一方面緩解其他工廠產(chǎn)能不夠的困境，同時可以使意大利和法國的工廠增加其產(chǎn)能的利用率。目前該措施正在實踐中，結(jié)果是否理想要看2009年圣誕節(jié)過后的全年銷量，客戶滿意度以及供應(yīng)鏈績效評價指標(biāo)實際數(shù)據(jù)。第四章結(jié)論與展望41結(jié)論本文從當(dāng)前供應(yīng)鏈績效評價的現(xiàn)狀出發(fā)，結(jié)合筆者所在公司的實際，提出了對0集團(tuán)

11、所屬品牌的自行車歐洲的組裝工廠供應(yīng)鏈績效評價的模型和方法，目前正在持續(xù)改善中。本文主要完成的工作可以概括如下：（1）從核心產(chǎn)業(yè)出發(fā)，對其各組裝工廠供應(yīng)鏈績效進(jìn)行評價，完善了當(dāng)前供應(yīng)鏈績效評價的體系；（2）在供應(yīng)鏈績效評價方法中引入灰色聚類分析法，拓展了評價視角，并且以具體算例，驗證灰色聚類的實用性。此前在經(jīng)濟(jì)管理中應(yīng)用較多的是灰色理論中“灰關(guān)聯(lián)分析法”；（3）系統(tǒng)性地選取各工廠評價指標(biāo)，標(biāo)示其意義和關(guān)聯(lián)，可以適用于類似企業(yè)的相關(guān)活動范疇；42不足由于筆者水平所限，對供應(yīng)鏈績效評價中的相關(guān)研究沒有深入下去，還存在著不足和待改進(jìn)和完善的地方：（1）本文側(cè)重于某一類型企業(yè)供應(yīng)鏈績效的評價，指標(biāo)方面的選取不能推廣到所有企業(yè)進(jìn)行供應(yīng)鏈績效的評價；（2）對指標(biāo)權(quán)重的計算方面，包含上下游企業(yè)和核心企業(yè)自身的主觀因素；除了對灰色聚類的改進(jìn)，還可以引入灰色評估的理論體系來解決經(jīng)濟(jì)管理中一些問題，包括供應(yīng)鏈績效評價。參考文獻(xiàn):1候定丕等，非線性評估的理論探索與應(yīng)用M合肥：中國科技大學(xué)出版社，2001，22劉奇志，王芹，武器系統(tǒng)的模糊聚類方法J系統(tǒng)工程理論與實踐，199