基于大數據的質量鏈協同效度研究

李博陽　　李皓然（東北財經大學管理科學與工程學院，遼寧　大連　116025）

基于大數據的質量鏈協同效度研究

李博陽李皓然
（東北財經大學管理科學與工程學院，遼寧大連116025）

摘要：在信息化時代的大背景下，人類所產生的數據量越來越多，而對數據的整理和挖掘以銀河三號的計算能力也無法對數據進行處理，所以人們提出了大數據這一概念。通過對大數據進行挖掘所反映出的運行規律對于我們的生活具有非常重要的價值。因此，以基于大數據的質量鏈協同效度為研究對象，通過對基于大數據的質量鏈和協同效度進行分析，并建立大數據環境下質量鏈協同效度模型，為企業在數據挖掘中獲取競爭優勢，提高企業間質量鏈的協同效度。

關鍵詞：大數據；質量鏈；協同效度；DMU；模型構建

在市場經濟環境中，企業之間緊密合作，建立質量鏈協同管理體系已經成為了企業間合作共同發展的主要方向。傳統的開門接訂單，關門做質檢的企業質量管理，對于不斷變化的市場環境來說顯得效能低下，無法建立快速的市場應對體系。因此，多個企業間進行合作，建立質量鏈協同管理，越來越受到企業的青睞。企業間協同管理不僅能夠促進企業產品質量管理的提升，而且對于縮短產品周期，提高企業市場競爭力具有非常重要的作用。同時，在面對風險時，企業之間的協同合作也可以將風險根據不同企業間的承受能力分擔，有效化解危機。隨著網絡技術、信息技術的快速發展，大數據這一概念讓眾多行業找到了未來發展科學依據的源泉，通過對大數據進行挖掘、篩選、整理和分析，能夠提高企業決策的準確性，同時在企業質量管理中也能夠豐富企業間協同質量管理內容，提高質量鏈管理的水平。

1基于大數據的質量鏈

1.1質量鏈定義

質量鏈是指，產品成型過程中，所涉及到的所有關聯企業對于產品質量控制的鏈條體系。質量鏈從對市場的調研就已經開始建立，市場調研對消費者需求進行分析，建立需求報告，需求報告的質量關系到下面企業進行開發設計的完整性；開發設計的質量又關系到下一步的計劃與采購；計劃和采購的質量又關系到下一步的生產與控制；生產與控制質量又關系到下一步的檢驗和銷售；檢驗和銷售的質量又關系到售后服務和反饋信息的質量；通過反饋信息由回到產品市場調研一級，由此形成環型的質量鏈體系。

1.2基于大數據的質量鏈

基于大數據的質量鏈是一種對產品生命周期全程進行數據采集、分析和管理的質量鏈管理體系。其通過低產品生命周期全程信息采集能夠具有科學性、準確性的對產品各個質量環節進行分析，通過協同效度的比對判斷出該質量鏈節點的貢獻率是否達到最大化。

在現代化質量管理體系中，基于大數據的質量鏈管理就是通過對產品生命周期全過程所產生的信息數據進行綜合分析，并作出準確的判斷，作為企業之間質量協同管理和個性化要求的標準，并且以預先控制為主的鏈式質量管理體系能夠對產品生命周期的各個環節進行有效控制，保證質量鏈的完整。

基于大數據的質量鏈是結合當下先進的網絡技術、信息技術、建模技術、數據挖掘技術等為一體的處理企業間合作質量管理方式。基于大數據的質量鏈從質量觀念、統計方法、質量實現過程、質量體系、質量標準等方面構建一個動態合作、協同管理的現代企業質量關系體系，以整體、系統、集成的觀點組織企業產品全生命周期、全過程實現的管理方法。利用網絡技術和信息技術在企業鏈上的各成員企業之間建立了一條敏捷、暢通、受控、優化的協同質量鏈管理，通過信息的快速溝通與交流，在產品研發、產品生產、產品銷售等環節進行無障礙溝通，實現企業間深度合作。

2　協同效度

2.1協同效度定義

從經濟學角度來講，協同是有兩個以上的個體或者系統一致完成目標的能力和過程。而協同效度是指協同綜合評價的有效性，系統綜合評價的有效性可分為一個系統內有效和多個系統間有效，一個系統有效可以確定系統協同有效性和系統內發展的有效性。多個系統間有效性可以分為系統間協同的有效性和系統間發展的有效性。

2.2協同效度模型

協同效度模型——DEA（data envelopmentanalysis）模型，協同效度DEA模型按照規劃形式分可為兩種：一種是分式規劃協同效度DEA模型，另一種是線性規劃協同效度DEA模型。

分式規劃協同效度DEA模型是將質量鏈上的各個企業、各個環節都作為一個節點單元，通過節點單元的集合實現既定的目標。節點單元用DMU（decision makingunits）表示，每個節點單元對于質量鏈都具有決策權。在節點單元的集合中，可以將具有相同性質、相同指標、相同類型等的DMU視為聯合DMU，再對聯合DMU的協同效度進行評價，質量鏈上的多個聯合DMU分別評價的結果作為DEA模型協同效度的總體評價。

線性規劃協同效度DEA模型是協同效度DEA模型借助單目標線性規劃，在所定義的生產可能集內，或固定投入，將產出盡可能增大；或固定產出，將投入盡量縮小，其最大增大比率的倒數或最小的縮小比率被定義為決策單元的相對效率，它們分別被稱為產出型協同效度DEA和投入型協同效度DEA。

分式規劃協同效度DEA模型與線性規劃協同效度DEA模型在效能上是等價的，分式規劃協同效度DEA模型是通過比率定義，而線性規劃協同效度DEA模型是基于一系列生產公理假設分析。

對協同效度DEA模型的研究主要集中在對投入、產出指標的選擇以及決策單元相對效率排序上，如果有效決策單元較多，對于這些決策有效單元的繼續評價，協同效度DEA模型就無法做出判斷。因此，本文提出一種超效率的協同效度DEA評價模型，該模型可以表示為：

在超效率協同效度DEA模型中，增加DMUj投入，并仍能保持相對有效性的最大比例值，稱之為決策單元DMUj的超效率，顯然該決策單元DMUj效率值可能大于1，當原有的協同效度DEA模型評價決策單元DMUj無法評價協同效度的有效性時，超效率協同效度DEA模型則可以克服這一缺點，進行多決策單元的有效評價。應用超效率協同DEA模型對決策單元DMUj之間協同效度測定時可以避免決策單元DMUj所帶來的不利影響，從而客觀測定決策單元DMUj之間協同效度。

3　大數據環境下質量鏈協同效度模型及計算

3.1DMU選擇原則

DMU（decisionmakingunits）是指決策單元，在基于大數據的協同質量管理需要獲得有用的決策信息，利用DMU選擇原則，將同類型的數據特征進行挖掘，可提高決策的準確度。對質量鏈協同效度進行評價過程中，可以選擇供應商、分銷商等作為決策單元，也可以選擇不同的時間作為決策單元，也可以將二者結合進行質量鏈協同效度評價。

3.2協同指標權重確定方法

基于大數據的質量協同管理徹底打破了傳統的“黑箱型”質量關系模式，綜合運用大數據挖掘，采取開放式、合作式、協同式的新關系模式，整合各方資源，建立消費者與企業之間的有效溝通途徑，實現對客戶需求的準確把握，由此才能夠在質量鏈上給出最優選擇，并能夠通過質量鏈協同效度完成研發、采購、生產、檢驗、銷售、售后服務等敏捷、暢通的質量鏈關系模式。

協同指標權重確定方法是通過指標權數據確定質量鏈協同效度的方法。其主要包括兩類復賦權法，一類為主觀、一類為客觀。主觀是通過專家、學者、管理層、董事會等根據經驗和分析做出主觀的判斷；客觀是通過各項數據的采集、分析和評價做出的客觀判斷。由此可見，客觀復賦權法要比主觀復賦權法確定協同指標更加準確。

3.3大數據環境下質量鏈協同效度模型構建

（1）基于大數據的DEA模型

基于大數據的DEA模型構建：

其中s+和s?為松弛變量；x，y分別為基于大數據的質量鏈輸入與輸出變量；vi，ur分別為基于大數據的質量鏈質量的權重；x0，y0分別為大數據環境下質量鏈質量標準；c，d分別大數據環境下質量鏈常數矩陣，通常ε=10-7。雖然基于大數據的DEA模型比傳統DEA模型在質量鏈協同效度上更加具有準確性，但是基于大數據的DEA模型在處理多階段、多過程問題時具有局限性。

（2）基于大數據的NETDEA模型

基于大數據的NETDEA模型構建

s-，s+≥0，xn+1，mn+1，yn+1為質量標準；

其中θkj0為基于大數據的質量鏈決策單元DMU與質量標準的協同效度；si

?，sl?，sl

+，sg+為基于大數據的質量鏈松弛變量；x，為基于大數據的質量鏈輸入指標；y，為基于大數據的質量鏈的輸出指標；m為基于大數據的質量鏈過程協同指標；wi，ui，vi，λi分別為基于大數據的質量鏈協同指標權重；x0，y0，為測定的基于大數據的質量鏈決策單元輸入與輸出變量；xn+1，ml+1，yg+1為相應協同指標的質量標準；Te為單位矩陣；一般取ε=10-7。

根據協同效度模型，實際生產中的輸入變量綜總和大于輸出變量總和時為協同效度有效。在基于大數據NETDEA模型的求解過程中，需要對每個過程分步進行求解，由此得到各個過程的協同效率值，通過對協同效率值的綜合判斷可以分析出協同優化的具體方案。例如：利用第n個子系統的中間變量M來計算第n-1個子系統可以得到

基于大數據的質量管理是利用網絡技術、信息技術、電子技術等實現企業管理、科研技術、生產制造、市場銷售等方面的綜合信息應用，其中包括：ERP技術、GRID技術、CMS技術、CAX技術、GA技術、電子商務等。

在大數據環境下，一切以客戶需求為目標進行企業之間的協同管理，通過對市場需求的分析，客戶個性化的選擇等，質量鏈上的企業通過信息平臺進行協同設計、協同研發、協同采購、協同分配、協同生產、協同質量控制、協同銷售、協同服務等，在質量鏈條上的各家企業在面對市場時，以“大家”利益為目標進行各個方面的經營和管理，利用企業鏈條上所有企業的優勢進行市場競爭，實現最大的市場競爭力。

3.4計算

（1）根據協同效度模型，當協同效度θ=1，S-=0、S+=0時，判定質量鏈的協同效度成立，這表示整體的質量鏈協同有效，效果最佳。在這種情況下，質量鏈達到均衡化，質量協同效果最為突出，無論是技術層面還是市場層面都達到最優效果。

（2）根據協同效度模型，當協同效度θ=1，S-≠0、S+≠0時，判定質量鏈協同效度成立，這表示整體質量鏈協同有效，但是效果一般。通常在這種情況下，通過增加質量鏈上的某一項產出或者減少質量鏈上某一項消耗，都可以達到質量鏈的均衡化，其中s作為增加或者減少的項，是企業質量鏈協同效度需要作出準確判斷的。

（3）根據協同效度模型，當協同效度θ<1時，質量鏈的協同效度不成立，這表示整體質量鏈沒有達到協同，質量鏈上的各個企業之間不能夠進行有效的質量協同管理。

結語

在大數據環境下，質量鏈上的各個企業分別利用信息平臺將最新的科研成果、先進的生產技術、先進的管理經驗等與大家一同分享，并能夠通過即時溝通探討產品質量標準，以發展的觀念共同進步。在基于大數據的協同質量管理利用信息平臺需要獲得綜合的質量管信息，利用DMU選擇原則，對相同類型數據特征的數據進行進行挖掘、篩選、分析和利用提高決策的準確度。同時根據每個企業所能承擔的能力進行資源的分配，保證企業之間達到協同效度，同時獲取最大效益。

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中圖分類號：F270

文獻標識碼：A

基金項目：全國統計科學研究（計劃）項目重點項目“大數據智能處理技術的發展與創新研究”（項目編號：2013LZ25）；中央財政支持地方高校發展專項資金青年科研人才培育項目“可重構制造中基于預測技術的協同質量管理模式研究”（項目編號：DUFE2014Q31）。