(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)，并對其進行比較，說明。然后我們將憑借聚類分析法進行分類，評價其供應(yīng)鏈的現(xiàn)狀和待改進的要點。(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

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，還可以引入灰色評估的理論體系來解決經(jīng)濟管理中一些問題，包括供應(yīng)鏈績效評價。參考文獻: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