供應鏈企業轉向供需網企業的預警建模研究

劉彩虹, 徐福緣

(1.嘉興學院數學與信息工程學院,嘉興 314001;2.上海理工大學管理學院,上海 200093)

多功能開放型企業供需網(簡稱供需網、SDN)是在對供應鏈(SC)弊端及市場競爭環境進行分析的基礎上提出的嶄新理念.SDN不是SC的完全否定,也不同于價值網、供應鏈網等對SC進行局部修改和補充的理論,它不但繼承了SC的合理內核,也打破了SC的原有理論框架.SDN的提出為企業能夠調度起世界范圍的資源為自己或他人服務提供了有效的途徑.有關SDN的理論可參考文獻[1-3].

為了研究方便起見,稱供應鏈環境下的企業為SC企業,SDN環境下的企業為SDN企業.SC企業轉向供需網SDN企業是提高其全球競爭力的創新途徑.為了使更多的傳統企業順利走向SDN環境,開展風險防范研究是非常必要的,而風險預警研究則是增強風險識別能力和防范能力的關鍵.由于人工預警具有信息敏感性差、風險識別速度慢等局限性,容易造成警情判別的延誤[4],為此,提出了以智能-Agent的方法對轉變過程進行智能預警建模研究.本文旨在為進一步構建風險監控系統或仿真系統提供研究基礎,以便輔助人們作出高智能的決策.現借鑒轉變過程的實體-屬性(E-R)模型的屬性設置,構造出風險預警指標,構建出基于智能Agent的預警模型.

1 傳統企業轉向SDN企業過程的預警問題域

SC企業向SDN企業轉進是以SDN的典型特征為導向的活動.由于SDN是指在全球范圍內以全球資源獲取、全球制造和全球銷售為目標,相關企業之間由于供需流的交互作用而形成的多功能開放型的供需網絡結構.它以充分開放的姿態,實現動態供需合作以應對市場的動態變化;實現網絡化的供需合作以提高對市場的敏捷反應能力;實現多功能供需以增強供需的魯棒性和緩解諸多方面供需不足的矛盾;實現全球性的供需以達到資源的全球配置和全球增值.所以,實施這種變革就是要實現這幾個典型特征的轉變:鏈狀供需關系結構向網狀供需關系結構轉化;單一物流向多樣供需流轉化;擴大供應鏈內的合作范圍到全球,打破僅聯盟的內部合作格局,實現充分開放性.

若把上述三類實現目標的預警問題域設為U, U={U1,U2,U3},分別為這三類特征目標指導下的轉變行為的警情.U1=f(f′(指標1)×f′(指標1的權重),…,f′(指標n)×f′(指標n的權重)).用同樣方法可以得到U2與U3的值.可以看出,預警的關鍵在于指標體系的構建和指標值的獲得.

由于思考問題的角度不同,所得到的警情與評價指標會不盡相同.按照常規的指標構建方法,如企業的內外風險分類法、企業部門風險分類法等,都將會得到繁雜的指標體系.這既不利于核心指標的確認,也不利于警情的判斷.考慮到這里的警情是轉變目標下的非正常現象的集合,其評價指標是轉變過程中一些屬性的度量參數,而能夠直觀條理地描述出這些屬性集的有效方法就是ER模型.所以,現以轉變過程的E-R模型為構建評價指標的參考源.

2 預警指標體系的構建

2.1 轉變過程的E-R模型

E-R模型[5]又稱為概念數據模型或實體-屬性模型,提供了表示實體型、屬性和聯系的方法.根據轉變的特征目標,基于轉變行為的E-R圖模型如圖1所示.圖1中的矩形表示實體,橢圓表示屬性,菱形表示實體間的聯系.E-R模型原用于概念數據庫的設計,這里構造此模型的目的是為了給評價指標體系的構建提供一定的客觀依據性,同時,在此模型基礎上使指標的來源問題明朗化、簡單化.

圖1 轉變過程的E-R圖Fig.1 E-R diagram for this transformation process

2.2 從E-R模型到指標體系的形成

圖1呈現出的是與轉變過程有關的主要實體、屬性及實體間的相互聯系.這些實體可以分為三大類,分別是與企業的供需功能有關的實體,與企業的供需關系結構有關的實體,與企業開放性有關的實體.這三大類實體分別對應傳統企業實施轉變的目標任務層,由此,可以看作是目標行為導向下的三類風險問題領域.另外,由于圖1的各種屬性是實體數據庫與關系數據庫的概念描述形式,所以,可以為轉變操作提供一些元級數據參數.對于預警而言,預警依賴于監測,監測離不開評價指標[6],而評價指標則是目標行為結構的衡量參數,也屬于一定范圍內的實體數據模型中的一些屬性的參變形式,故從中也可以提取、優化出合適的風險評價參數.根據此思路,按照指標選擇的環境靈敏性、有負面現象的取值性、唯一性的主導性指標的設計原則和要求,構建出的轉變過程風險預警指標體系的結構如圖2所示.

圖2中的目標層由準則層(即警情層)加以反映,準則層由具體評價指標層來加以反映.

圖2 傳統企業向SDN轉變的過程風險預警指標體系結構Fig.2 Risks early-warning index architecture for this transformation

3 基于智能Agent的轉變過程預警建模

智能Agent具有自主性、靈活性、可通信性及主動性等特點,可以是感知其所處環境,并能根據目標,自主運行,交互協作,作用于環境的計算實體[7],它作為一種智能描述手段和智能實現方法,在建模領域得到了有效的應用[8-10].

3.1 轉變過程預警Agent(EW-Agent)的結構模型

Agent的結構是構造和實現其智能的基礎[11],其結構類型一般分為認知型、反應型和混合型.其中,混合結構是認知型和反應型結構的有機結合體.由于預警涉及到復雜信息處理、信息交互和推理決策的系列行為過程,適合采用混合Agent結構.而混合Agent的結構一般由感知部分、認知處理部分和行為輸出部分構成[12-13],根據這三部分構造出的EW-Agent的結構如圖3所示.

圖3 EW-Agent的結構模型Fig.3 Structural model of EW-Agent

智能預警是涉及人工智能、計算機科學、認知科學、思維科學和預警理論的綜合性課題,而構造出的EW-Agent結構也正是這幾方面的綜合體現.

根據圖3定義EW-Agent的數據類為

3.2 EW-Agent模型的關鍵部分設計

Agent的行為基礎是信息數據、環境條件和行為規則,因此,知識庫與規則庫的設計尤為重要.而知識庫在具體的實現中主要是表示成一些簡單的變量、數據結構或數據庫[14].所以,現著重對模型中用到的數據庫、評價算法、警度的設定規則和EWAgent的算法流程進行研究.

3.2.1 數據庫的構造

假設轉變中的SC企業為F,現根據問題需要對所用到的數據庫的進行形式化描述.

a.F中的各種資源庫::=＜標識,供需流類別,資源擁有者身份標識,資源擁有者的名稱,資源質量(較差:0;一般:1;較好:2;很好:3),資源的量態(盈余:1;虧欠:0),目前效用狀態(可以:1;不可以: 0),擴展基＞.

b.信息資料庫::=＜標識,關鍵詞,信息保密等級(嚴格保密:3;保密:2;半公開:1;完全公開:0),內容,擴展基＞.

c.戰略對象庫::=＜庫標識,對象名稱,對象身份標識(即角色標識),對象的資源庫,對象的信譽度,對象在同行中的競爭力,對象與其他對象合作的戰略,對象的合作狀態(外部,戰略,正在發生關系),擴展基＞.

d.所需角色的信息庫::=＜角色標識,角色下的主供需流標識,角色下的主供需流的樣式集,擴展基＞.多個節點在完成某一供需任務的過程中,需要扮演不同的角色,如原料供應節點、產品銷售節點、人力資源提供節點、資金提供節點及技術合作節點等,這些角色分別對應著人力、物力、財力、信息、技術及管理思想等供需流的產出.

e.F的核心業務::=＜業務標識,特征供需流標識,包括的角色功能,主功能描述,角色需要集(生產、制造、銷售、科研、人才培育,采購,情報搜集、資金提供及管理等角色),一類角色所產生的供需流的應用形式分類(如培育出的人才類的資源流:高級管理者、鉗工技術員及銑工技術員等),擴展基＞.核心業務是企業形成核心競爭力的關鍵,只有形成一定的核心競爭力,企業才能得以生存發展.即SC企業向SDN轉變的最終目的就是為了形成和發展自身的核心競爭力.

f.新供需業務信息庫::=＜業務標識,業務扮演角色標識,主供需流標識,企業F的標識,合作對象集,預計交易值,預計支付成本,準備開始時間,擴展基＞.

g.供需關系信息庫::=＜標識,供需關系分類記錄,橫向供需關系庫(同類角色對象間的供需合作關系,表明競爭者間的合作性),縱向供需關系庫(多類角色對象間協調完成一個系統任務的行為關系結構),縱橫交錯關系(由同時出現在縱向關系庫與橫向關系庫中的對象個數組成,表明供需關系的縱橫交錯性,也顯示出供需關系的復雜性),樞紐節點(一個節點若有多個鄰接節點,且其鄰接點中沒有與其同性質的,則其為樞紐點),主動或被動在活動中終止的供需關系的總次數,擴展基＞.

h.橫向供需關系庫::=＜橫向標識,所屬業務標識,關系激活狀態(激活,戰略),參與者集合,供需流標識,合作戰略(聯盟,“來者均是客”),失效關系,主動或被動在活動中終止的次數,擴展基＞.

i.縱向供需關系庫::=＜標識,縱向標識,所屬業務標識,關系激活狀態(激活,戰略),參與者集合,主供需流標識,合作戰略(聯盟,“來者均是客”),失效關系,主動或被動在活動中終止的次數,擴展基＞.

j.預警案例庫::=＜庫標識,推理規則標識,警情標識,警度標識,內容關鍵詞,警情內容,擴展基＞.

3.2.2 評價算法

假定圖2中所有三級指標的權重都忽略不計,只考慮二級指標的權重,K11,K12,K13,K21,K22, K23,K24,K31和K32分別為二級指標的權重值,權重的評價等級設為:很重要(3),比較重要(2),一般(1),不重要(0)這4個等級.具體值經過多個專家的綜合評價給出.除了指標權重主觀賦值外,為了比較客觀地評價警情,結合上面給定的數據庫,抽取指標的客觀數據進行評價.各種警情及指標的評價描述如表1～3(見下頁)所示.

表1 U1及其指標的評價Tab.1 U1and its index assessment

表2 U2及其指標的評價Tab.2 U2and its index assessment

表3 U3及其指標的評價Tab.3 U3and its index assessment

由表 1可知,max U1=K11+K12+2K13, min U1=0.

由表2中對警情U2的各指標的取值描述可知,0≤U2＜(4K21+K22+K23+K24).

3.2.3 警度的設定

不同的問題,警度的設定方法不同.本文考慮到各警情的評價都有一定的取值范圍,假定一警情Uu∈[v,v′],v,v′分別為Uu的上限值和下限值,u= {1,2,3},以無警、輕警、中警、重警和巨警這5個等級劃分警度區間,則

3.3 EW-Agent的實現流程

在上述研究的基礎上,則EW-Agentr的智能預警功能可通過如圖4所示的算法來實現.F1,F2,F3分別代表U1,U2,U3的警度.

圖4 EW-Agent的算法流程Fig.4 Algorithm flowchart of EW-Agent

4 結束語

SC企業向SDN企業轉變是管理特征的逐漸演變過程,不是一蹴而蹴的事情,這種變革可能會經歷幾個月,甚至幾年的時間.除了企業本身的風險管理外,對實施轉變的微觀行為的預警研究也很有必要.針對轉變過程的智能預警模型的構建,使伴隨轉變過程的風險監控或仿真訓練某些轉變條件的實現成為可能,為后續預警系統的開發提供了理論基礎.

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