基于改進層次分析法和云模型的物料供應優化

張 峰, 殷秀清

(山東理工大學 商學院， 山東 淄博 255012)

目前，國內制造業總體上面臨生產成本和人力成本不斷提升，市場競爭壓力加大的困境，眾多企業已經意識到要維持自身的生命力，必須對制造成本進行有效控制，消除生產系統環節中的各種浪費，提升運作效率.為此，準時化生產、全面質量管理、柔性制造等先進生產模式被引入到企業，通過對這些技術的融合，在資源優化配置等方面取得了一定成績.但是，這些以降低成本、提升效率為目標的制造模式都是基于系統化的思想，集多層次、多方位的改善措施于一體的運作方式.特別是在IE(industrial engineering)人員對現場作業進行改善時，必須用開闊敏捷的思維捕捉各環節存在的問題，樹立“改善永無止境”的觀念.所以，作為生產系統中的物料供應環節若影響了整體的運作效率，必須對其進行針對性的改善，但是很多時候這樣的問題隱藏在其它問題背后，不易被現場作業人員發現，采取的改善措施也是治標不治本，需要進行客觀分析.在此背景下，本文運用IE的基本思想，選取物料供應作為研究對象進行優化研究，以提升制造系統的整體運作效率.

1 物料供應問題的研究綜述

制造系統的物料供應問題也是備受學者們關注的熱點問題.國外學者Benjamin Achzet 等對原材料的供應風險問題進行了研究，并探討了關于指標和權重的選擇問題[1];Robin Hanson等基于時間效率的提升，對材料供應及接受進行了分析，減少不必要的工時消耗[2];Sufian Qrunfleh等考慮供應鏈績效，在戰略層面上研究了提升供料敏捷度的策略[3].國內的房殿軍等提出要建立符合企業發展的物料供應體系，針對不同的企業特征，提出了6種物料供應模式[4];徐云峰對比分析了生產筆記本電腦的傳統供料模式與JIT供料模式的區別[5];吳震同樣也是研究了JIT供料模式在SMT產線的應用，以有效減少庫存，消除浪費[6].

綜上分析，物料供應問題是在實施精益生產過程中需要重點研究的問題之一，在解決物料及時供應問題時，多會采用到頭腦風暴、德爾菲法等，對提出的多種方案需要進行評價與選擇.眾多學者選擇了層次分析法、模糊評價和TOPSIS等方法，但是對于采用改進的層次分析法和云模型聯合應用解決物料供應問題的研究很少.基于以上考慮，本文從實現物料的及時準確供應為出發點，通過利用改進的層次分析法與云模型共同解決實際問題.

2 及時準確供料的指標體系構建

解決物料及時供應問題，要依據系統全面性、科學可操作性、定性與定量相結合、動態適應性等原則建立及時準確供料評價體系[7],進而主要從供料成本、供料效率、供料可操作性三個方面構建一級指標，對其進行綜合性分析，如圖1所示.

1)供料成本.該指標主要是指由于供料行為造成的資金支出等成本，其指標值越大，對企業實現及時準確供料困難度越大，主要從物料數量C1、物料價格C2、供料人員C3、物料質量C4和運輸距離C5五個方面考慮.其中，物料的價格是物料貴重程度的體現，價值度高的物料，供料風險較高，成本隨之增加；供料人員涉及到人員的數量與物流運作能力，數量值較大，則物流成本越高，而物流運作能力是指以物流操作能力為中心的各項實際作業能力，囊括多類別設備使用狀況及作業熟練度等多項因素，因此，該指標以少量化、高能力為宜；物料質量囊括了良品率，若不良品率較高，則導致退貨、補貨等不必要的資金輸出現象增加.

2)供料效率.這里的效率主要是單位時間內有效完成供料的次數.基于企業的層面，以企業物流管理能力C6、信息共享性C7、運輸工具C8、企業文化C9為主.物流管理能力是企業運作能力的總體反映，體制完善的企業管理較強，效率較高；信息共享指物流各節點間信息溝通與識別，是確保供料環節正常運轉的前提；企業文化體現的是企業整體的價值觀，通常會表現在工作的執行力上，執行力較強，員工工作效率較高.

3)供料可操作性.及時準確供料不僅需要考慮出發點與終點，同時要對支撐供料行為的因素進行分析，即供料的可操作性.供料需要有后備支撐體系，考慮公司的財務狀況C10、技術支持C11、物流運作環境C12、領導重視程度C13，以及員工素養C14.技術包括科技創新水平、先進設備采購等，是影響供料及時性的重要因素之一；供料系統是個復雜系統，具有開放性，而物流運作環境中各外界因素對供料開始至結束階段產生不同程度的影響，該環境涉及到了多種干擾因子；員工的素養含蓋了人員的學習能力、文化水平等.

圖1 及時準確供料評價指標體系

3 改進層次分析法-云模型計算及實例應用

3.1 問題描述

P產品是A公司生產的一款家用游戲機產品，具有黑、白、銀、粉等眾多顏色，版本繁多.如圖2所示，在過去的一年中，該產品的市場質量投訴呈上升趨勢，嚴重影響到公司形象.通過對生產現場的數據收集整理，經采用柏拉圖統計分析，發現電源線用錯是導致產品生產質量受到影響的主要原因，其物料錯料比例達到40%.

圖2 P產品市場質量投訴統計

采用IE改善手法中的5W1H方法進行問題源頭挖掘發現，該產品零部件的料號多達22種；上料機版本的確認都是采用人工作業，可靠度低；零數物料，使用易混料.針對上述問題，采用頭腦風暴法，提出了以下4種改善方案：

方案1：E化電子看板方式；

方案2：信號燈呼叫方式；

方案3：采用定向物流方式；

方案4：運用PDA遠程語音提示.

3.2 使用改進層次分析法確定權重

1)結合圖1所示的指標體系，將方案層限定為上述4個備選方案.

2)構建比較矩陣.見表1.選取3標度法對同一層次中的各要素針對上一層次中的某一準則判斷相對重要性程度，用uij表示，其中i,j=1,2,3,…，n.此處以供料成本B1為例，構造的比較矩陣見表2.

表1 3標度含義

表2 供料成本比較矩陣

依據專家打分，統計供料成本、供料效率、供料可操作性的比較矩陣U1、U2、U3分別為

3)計算重要性排序指數.設各行排序指數為zi，則計算公式如下：

經上式計算可知，U1、U2、U3中排序指數分別為{5,7,3,9,3}、{3,5,1,7}、{8,6,1,7,3}.

4)構造判斷矩陣.假設判斷矩陣中的元素為rij，則其值計算公式如下：

由此計算一級指標構成的矩陣τ，此處由于篇幅原因，只用τ1作為計算展示：

5)求解最優傳遞矩陣.假設最優傳遞矩陣為M，其中元素計算公式為

依據上述公式，計算M1(M2、M3計算同M1)：

6)求解擬優一致矩陣.設xij為該矩陣中的元素，則xij=10mij，計算出矩陣X1：

X1=

7)計算各因素的權重.依據上式求出的矩陣X，對求解出的最大特征值對應的特征向量進行歸一化處理，即所求權重W1={0.1670,0.2507,0.1093,0.3637,0.1093}，同理，可求得權重W2、W3，以及一級指標層相對于目標層的權重W4.

W2={0.1178,0.2634,0.0550,0.5638}；

W3={0.4318,0.1836,0.0349,0.2832,

0.0665}；

W4={0.2222,0.2222,0.5556}.

通過求得的權重，求出相對于目標層的二級指標權重集合：

W=(0.0371,0.0557,0.0243,0.0808,0.0243,

0.0262,0.0585,0.0122,0.1253,0.2399,

0.1020,0.0194,0.1573,0.0369)T.

3.3 運用云模型選擇方案

云模型(cloud model)是解決定性概念與定量描述的不確定轉換模型，是對自然語言中概念的隨機性及模糊性的反映[8].通常云模型是用SC(Ex,En,He)表示，Ex是指在論域空間中云滴分布的期望；En表示熵，度量概念的不確定性，反映了能夠被概念接受的云滴的取值范圍；He稱為超熵，取決于熵的模糊性和隨機性[9].對本文中的問題，使用云模型解決步驟如下：

1)依據備選方案和指標體系，構建指標集，記為U={U1,U2,U3,…，Un}.

2)集合上述步驟建立的指標集，構建評價集，記為P={P1,P2,P3…，Pm}.

3)權重確定.考慮到評價指標的相關性，此處權重已用改進的層次分析法確定完畢.

4)建立基本云模型及計算綜合云U(Ex,En,He).各計算公式如下：

He=(S2-En2)1/2其中，Ex為樣本均值，S2為樣本的方差.

按照云模型的計算步驟，針對現場出現的物料問題，請現場工作人員、專家結合歷史數據對其進行分析，并結合圖1所示的層次指標體系，對備選的4個方案進行打分，并統計整理數據后代，形成決策矩陣，代入到步驟4中的公式，依次計算.結果見表3.

表3 各指標的基本云模型特征值

注：14個指標的基本云模型特征值需全部計算，但由于篇幅原因，此處只列出前5個

運用計算所得的特征值與層次指標權重，計算綜合云模型特征值，計算公式如下[10]:

En=En1W1+En2W2+…+EnnWn

結果見表4.

表4 綜合云模型特征

5)計算后分析.將計算后各方案的綜合運模型特征值代入正向云發生器，利用云發生器對所建立的云模型進行模擬運行.如圖3所示，結合上述U(Ex,En,He)可知，方案1評價結果等級最高，即采用E化電子看板的方式對物料問題進行改善.

圖3 綜合云模型特征圖

3.4 改善實施及效果

如圖4所示，通過E化電子看板，系統自動比對物料的料號與版本，將零數物料封箱處理，并錄入信息系統；依據需求時間及需求量導入補料預知系統；上料后，可直接掃描物料條碼，系統自動錄入信息.

圖4 E化系統導入模型

改善后，在有形績效方面，節約了物流人力，人均飽和度提升由原來的53.4%提升至76.8%，提升了人員作業價值度，減少了無謂損失時間，使物料能夠及時準確的到達目標位置；在無形績效方面，在一定程度上降低了生產線斷線的可能性和作業人員的勞動強度，提升了改善活性.

4 結束語

本文采用了改進層次分析法和云模型對物料的及時準確供應問題進行了分析優化.一方面是對改進層次分析法與云模型在改善問題上的聯合運用研究，結合實例驗證了方法的可行性；另一方面是對解決物料及時準確供應問題的探索，拓寬應用領域，可對實施精益生產的過程提供一定的參考借鑒.只有結合實際，綜合多種改善渠道及方法，才能推動精益生產的應用與發展.

[1] Achzet B,Helbig C.How to evaluate raw material supply risks-an overview[J]. Resources Policy,2013.38(4):435-447.

[2] Hanson R,Finnsg C ?rd.Impact of unit load size on in-plant materials supply efficiency[J]. International Journal of Production Economics,2012,147(5):46-52.

[3] Qrunfleh S,Tarafdar M.Supply chain information systems strategy: Impacts on supply chain performance and firm performance[J]. International Journal of Production Economics,2012，147(7):340-350.

[4] 房殿軍,楊廣君,李興凱,等.主機廠零部件屬性及其物料供應模式分類[J].物流技術,2012,31(6):125-127.

[5]徐云峰.流水式生產線物料JIT供應模式與應用[D].上海：上海交通大學,2012.

[6]吳震.SMT生產車間JIT物料供應的研究[D].上海：上海交通大學,2012.

[7]殷秀清,張麗娜.基于改進AHP法與TOPSIS法的第三方物流服務商選擇[J].物流技術,2013,32(2)：127-129.

[8]劉東飛.基于AHP與云模型的軟件過程績效評價方法[J].計算機工程與設計,2013,34(3)：893-898.

[9]孟天祥,張友華,余林生，等.基于AHP和云模型的中蜂囊狀幼蟲病風險評估方法研究[J]. 安徽農業大學學報,2013,40(3)：434-437.

[10]趙會茹,李娜娜,李天友.基于AHP—云模型配電網故障對象的停電后果評估[J].華東電力,2013,41(7)：1 456-1 458.