供應鏈管理之灰色多準則決策

蔣鵬

doi:10.6840/cycu201700149

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供应链管理之灰色多准则决策

Supply Chain Management Using Grey Multiple Criteria Decision Making

蒋鹏 , 博士　　导师：严奇峰;胡宜中　　

英文 DOI： 10.6840/cycu201700149

供应链管理；绿色供应商；汽车制造业；供应商选择；制造业与物流业互动；多准则决策分析；灰关联分析；决策实验室法；网路程序分析法； supply chain management ； green supplier ； automotive manufacturing ； supplier selection ； interaction between logistics and manufacturing industries ； multiple criteria decision making (MCDM) ； grey relational analysis (GRA) ； decision making trial and evaluation laboratory (DEMATEL) ； analytic network process (ANP)

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摘要 │ 被引用文献 (1) │ 国际计量

摘要〈TOP〉

随着中国社会主义市场经济体系的逐渐完善，越来越多的企业开始引入现代企业制度来应对新兴市场的需求。现代企业管理范式的一项重要转变即为企业不再依靠一己之力来进行实体竞争，而是转变为网路竞争，因此供应链管理的观念应运而生。近年来，环境议题越来越受到全球的关注。作为中国最重要的产业之一，汽车制造业理应注重绿色供应链管理，仔细思考如何由环境面评选与绿色管理息息相关的零组件供应商。另外，作为重要的生产性服务业之一，物流业的发展高度依赖於制造业。因此，物流业和制造业的互动发展是至关重要的，是提高核心竞争力并促进制造业产业升级的关键。决定影响供应商评选以及两业互动的关键因素，并分析其绩效表现，是据以提出改善策略於提升厂商或产业竞争优势的重要基石。
供应链管理是典型的多准则决策议题，而基於决策实验室法的网络程序分析法(DANP)在关键因素与因果关系的决定上扮演了相当重要的角色。然而，DANP在应用上通常需要发放「成对影响比较问卷」，而大量的题项很有可能降低受访者的填答意愿，也会干扰最後的研究结果分析，这一方面限制了该方法在次级资料上的使用，另一方面也让受访者承担了填写大量题项的负荷，严重限制了DANP的应用。因此，本文结合了灰关联分析提出称为「基於灰关联的决策实验室与网络程序分析」(GDANP)的创新决策分析方法，其具体特点即在於利用德尔菲的调查问卷或是次级资料，即可衡量准则之间的影响关系与因果关系。
为彰显GDANP在供应链管理上的应用与发展潜力，本文将所提出之GDANP模型应用於两个重要的实务案例。案例一透过德尔菲问卷发放，分析影响中国汽车制造商遴选绿色零部件供应商的关键因素。研究结果显示制造商在选择供应商时注重的是成本、品质、技术和污染源管控。研究结果还表明，相对於环境面的准则，中国的汽车制造商虽然所关注者仍多属经济面的准则，但在供应商评选上已逐渐重视绿色管理，强调供应商对污染源的管理。
案例二则选取中国国家统计局所公开的物流业与制造业的统计资料来识别出影响两业互动的关键因素。研究结果显示，影响两业互动的主要物流业指标为运输业就业总人数、货运量和运输线路总长度；影响两业互动的主要制造业指标为制造业总产值及工业附加值。因此，政府部门应该协助物流业者提高运输业的就业人数、提升货运量，并在公路等基础设施的建设上加大投入。
由实际分析可知，本研究提出之GDANP与传统DANP相较有以下两个主要优势：
一、GDANP允许使用历史统计资料作为系统的输入，而非仅仅依赖受访者所填答的问卷，在面临全为量化准则的情况下，显示出GDANP在次级资料上的应用优势。而且GDANP允许准则的绩效值可为负值，也较传统的熵值更有弹性。
二、GDANP可直接产生成对影响比较矩阵，大幅降低计算复杂度，可使受访者完全避免填答成对影响比较矩阵所衍生的大量题项。由受访专家对於GDANP所得到的研究结果的高度认可，更突显本研究所提出方法在供应链管理实务上的有效性与良好发展潜力。

并列摘要〈TOP〉

With the gradual improvement of the socialist market economy system in China, increasingly more enterprises are introducing modern enterprise systems to meet the needs of emerging markets. One of the most substantial paradigm shifts of modern business management is that individual manufacturers no longer compete as solely autonomous entities, but rather as internetwork competition. Therefore, new concepts of supply chain management (SCM) are arising. Global environmental issues have attracted increasing public attention in recent years. As one of the most crucial industries in China, the automotive industry should focus on green SCM, and consequently, environmental factors for supplier selection should be considered. In addition, as a crucial part of producer services, the logistics industry is highly dependent on the manufacturing industry. In general, the interactive development of logistics and manufacturing industries is essential; in particular, it is a key to improving core competitiveness and promoting ongoing improvement among manufacturing firms.
Supply chain management is a classic case of multiple criteria decision-making (MCDM). The decision-making trial and evaluation laboratory–based analytic network process (DANP) has played a paramount role in identifying key factors and causal relationships. However, the DANP usually requires pairwise comparison questionnaire surveys. Respondents may be unwilling to fill out a large number of questionnaire items; this can interfere with the final outcome analysis and limits the application of the DANP and the use of secondary data. Therefore, this dissertation proposes a novel MCDM model combining grey relational analysis and the DANP, namely the GDANP. The GDANP can measure influence relationships and causal relationships through Delphi surveys and secondary data.
To highlight the application and development potential of the GDANP in SCM, it was applied in two real-world cases. Case 1 identified key factors affecting Chinese automotive manufacturers in their green parts’ supplier selection by Delphi questionnaires. The results showed that the key factors are cost, quality, technology, and pollution control, respectively, in supplier selection. They also showed that Chinese automotive manufacturers consider economic factors to be much more important than environmental factors and gradually attach greater importance to green management by emphasising pollution control.
In Case 2, statistical data for logistics and manufacturing industries in the China Statistical Yearbook (2006–2015) were used to identify the key factors for interaction between these two industries. The results showed that the key logistics criteria for interaction development are the total number of employees in the transport business, volume of goods, and total length of routes. The key manufacturing criteria for interaction development are gross domestic product and value added. Therefore, stakeholders should increase the number of employees in the transport industry and freight volumes. Also, the investment in infrastructure should be increased.
Based on the practical results, the GDANP has two clear advantages over the traditional methods.
1. The GDANP allows the use of historical statistical data as input, rather than respondent questionnaires, which enables the GDANP to achieve superior results with secondary data. Because negative performance values can also be analyzed in the GDANP, it is more flexible than the traditional entropy method.
2. The GDANP can automatically generate comparison matrices of pairwise influence, greatly reducing computational complexity and obviating the requirement for respondents to fill out numerous items derived from a tedious comparison matrix of pairwise influence. The results obtained by the GDANP are consistent with expert opinions, which highlights the effectiveness and excellent development potential of the proposed method in the practice of SCM.

被引用文献 (1) 〈TOP〉

罗尚华(2018)。在供应链断链情形下订单重新分配之研究。义守大学工业管理学系学位论文。2018。1-66。

国际计量

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