服裝物流配送中心信息自動化升級決策及案例研究

黃　河，楊以雄

(東華大學 服裝與藝術設計學院， 上海 200051)

服裝物流配送中心信息自動化升級決策及案例研究

黃河，楊以雄

(東華大學 服裝與藝術設計學院， 上海 200051)

摘要：服裝市場規模的急劇擴大以及電子商務等新經營模式的出現，對服裝物流配送中心信息自動化的運作提出了更高要求. 為了研究服裝配送中心信息自動化升級決策問題，歸納當前適合我國服裝配送中心信息自動化的4種運作方案，建立升級決策的綜合評價指標體系，綜合運用層次分析法(AHP)及逼近理想點的排序法(TOPSIS)建立AHP-TOPSIS綜合決策模型優選出最佳方案. 將該模型運用到實際案例中，通過實際數據驗證模型的有效性.

關鍵詞：服裝； 物流配送中心； 信息自動化； 層次分析法(AHP)； 逼近理想解的排序法(TOPSIS)

服裝物流是指在服裝生產、流通和銷售過程中，采用現代物流技術和物流管理方法，對服裝產品進行的包裝、運輸、倉儲、配送和信息處理等作業[1]. 我國服裝物流體系的建設與管理起步較晚，企業效益未能充分展現. 品牌企業經營者往往輕視物流管理，尚未認識到物流體系是企業品牌規模擴張的基礎[2]. 作為物流體系的重要環節，配送中心的運作活動決定了整個物流過程的優劣，因此，加強服裝物流配送中心的信息自動化建設顯得尤為重要.

現有文獻對于服裝物流配送中心的研究主要針對配送模型問題[3-5]，也有部分學者討論了配送中心選址問題[6]，對于配送中心信息自動化升級方面的研究相對較少，但針對這一領域的研究卻是必要的. 文獻[7]提出了一種基于分析成本和生產能力的方法，來評估不同信息自動化水平的表現.文獻[8]通過建立分析模型，對比了不同信息自動化水平下的若干設備，從而對配送中心的空間優化提出建議.文獻[9]對文獻[8]的模型進行了拓展，對配送中心的存儲方案提出建議.文獻[10]也利用模型對比若干信息自動化水平下的設備來進行優化選擇，并對成本進行細化分析.文獻[11]對倉儲運作進行綜述性分析，認為選擇信息自動化等級問題在實際中有著戰略性的重要意義，不僅會影響到其他決策的制定，還會影響物流配送中心整體的運作績效. 此外，隨著第4次工業革命(德國工業4.0)的到來，“數字化”“自動化”“智能化”等關鍵詞的提出[12]，信息自動化方面研究的重要性和必要性都得到體現，而工業4.0三大主題之一的“智能物流”更是強調了物流領域信息自動化的重要意義.

基于以上研究背景，本文研究了服裝物流配送中心信息自動化升級的相關問題，歸納了目前我國服裝行業物流配送中心信息自動化的主要運作模式，制定出配送中心信息自動化升級的決策指標體系，在此基礎上，綜合運用層次分析法(AHP)[13]及逼近理想解的排序法(TOPSIS)[14]建立AHP-TOPSIS綜合決策模型，確定適合企業特性的最優信息自動化方案.

1AHP-TOPSIS綜合決策模型

AHP是將決策元素分解為多個層次(即目標層、準則層、方案層等)，然后進行定量和定性分析的決策方法. TOPSIS是基于計算各方案評價值的得分，按照得分大小對各方案進行排序的決策方法. 兩種方法在科研中都有著廣泛應用，但各有優缺點.AHP能夠廣泛利用專家的主觀意見，卻過度依靠其主觀的判斷，而TOPSIS評價結果雖然不受人為因素影響，卻不能反映決策者偏好[15]. 因而本文建立了AHP-TOPSIS綜合決策模型，采用AHP方法確定各指標的權重值，利用 TOPSIS方法對備選方案進行最優選擇.

1.1判斷矩陣

根據德爾菲法等多種方法確定多屬性的評價指標q1,q2, …,qn，得到一個n×n階判斷矩陣T：

式中：tij為指標qi與指標qj相比的重要程度.數值處理依據Satty九級標度法[16]，重要程度的標記如表1所示.

表1　判斷矩陣元素標度取值

1.2指標權重

1.3一致性

表2　指標RI取值

1.4決策矩陣

1.5標準化決策矩陣

基于指標標準化原則，需要對指標進行無量綱化處理，傳統TOPSIS法在計算標準化矩陣時，計算過程較復雜.本文采用改進后的極差法[17]，標準化決策矩陣F=(fij)m×n計算時，若是大而越優的指標：

(1)

若是小而越優的指標：

(2)

1.6加權標準化決策矩陣

假設n個決策指標權系數分別為w1,w2, …,wn，則加權標準化矩陣Z為

(3)

1.7正負理想解

利用加權標準化決策矩陣Z，可以求得備選方案的“正理想解”Z+與“負理想解”Z-，令max1≤i≤m{zij}=zj*，min1≤i≤m{zij}=zj∧，j=1,2,…,n，則：

(4)

(5)

1.8貼近度及方案排序

(6)

(7)

方案mi的相對貼近度Li為

(8)

2升級方案

為了歸納服裝物流配送中心信息自動化運作模式的現狀及未來發展趨勢，通過以下3種方法進行研究：(1)對學術領域及服裝企業多名專家進行專家訪談，訪談主要圍繞服裝企業在配送中心信息自動化方面的運作模式，對服裝企業專家著重訪談所屬企業配送中心狀況；(2)對數家服裝企業(如綾致、艾格、地素等)配送中心展開實地調研，并通過在服裝配送中心實習了解其信息自動化情況；(3)通過閱讀中外文獻進行整理歸納. 基于上述工作，歸納出我國服裝企業物流配送中心的4種信息自動化方案.

方案一：基礎信息化+人工式操作.企業僅采用企業資源計劃(ERP, enterprise resource planning)軟件，未引入倉庫管理系統(WMS, warehouse management system)，缺乏自動化設備，主要作業由人力完成，但會借助一些設備(如壓車、托盤等)輔助人工作業.

ERP是20世紀90年代興起的面向制造企業應用的集成化管理信息系統解決方案，被業界廣泛認為是企業信息化發展的重要方向[18]. 通過調研發現，目前采用方案一的服裝企業數量較多，如部分服裝類奢侈品牌公司、地素服裝公司、綾致服裝公司(上海物流中心)等.

方案二：信息化增強+人工式操作.以方案一為基礎，引入WMS進行有效的配送中心業務管理活動. 同方案一一樣，自動化設備投入較少，但會引入數據采集器(又稱RF槍或掃描槍)等工具輔助人工作業.

WMS具有綜合入庫、出庫和庫存管理等功能，并集成信息技術、無限射頻技術、條碼技術和計算機應用等技術. 地素服裝公司已經計劃引入WMS來優化作業， 而露妮服裝公司已經通過引入WMS提高了配送中心作業績效.

方案三：信息化增強+半自動化設備.此方案不僅采用ERP系統，還引入了WMS，在完善的信息化基礎上引入相關的自動化設備，力圖進一步提高效率. 研究發現，服裝企業多數會選擇電子標簽揀貨(pick by light)系統.

電子標簽揀貨系統是一組安裝在貨架儲位上的電子設備，透過計算機與軟件的控制，借由聲光信號與數字顯示作為輔助工具，引領揀貨人員正確、快速、簡便地完成揀貨動作[19]. 該系統一般分為兩種模式：摘取式揀貨系統(DPS, digital picking system)和播種式揀貨系統(DAS, digital assorting system). 服裝行業比其他行業有著特殊的季節性，每次季節變化帶來的庫存移動使商品移動比較頻繁，實踐運作經驗表明品牌服裝企業更適合用DAS系統.

方案四：信息化增強+全自動化設備.企業在完善的信息化基礎上，引入優于方案三的智能自動化設備. 研究發現，一些國際大型服裝企業(如Nike)已經引入全自動分揀設備，而我國也有部分企業(如江南布衣服裝公司)嘗試著引入這類系統的初級設備.

全自動分揀設備意味著更少的人力投資，更快的速度和更高的效率，但投入過程中需要的資金條件及技術要求存在風險. 然而，此方案有助于加強我國服裝企業信息自動化水平，向世界大型服裝企業看齊，以更為高效精準的運作來滿足日益快速發展的服裝市場，因而值得我國服裝企業借鑒與學習.

3指標體系

3.1指標篩選

服裝物流配送中心信息自動化升級決策指標體系的建立是進行最優決策的基礎. 基于AHP基本原理，本指標體系分為目標層、準則層、指標層，指標的選擇遵從科學性、系統性、可操作性原則[20].

目標層為本研究的最終目的，選擇最優的服裝物流配送中心信息自動化升級方案，即“最優升級方案”.

針對準則層，通過對現有文獻中提到的指標進行歸納整理，并結合專家訪談結果，得到4項準則層指標，分別為倉儲及產品屬性、經濟性、功能性及安全環保性. 企業在做信息自動化升級決策時，需要考慮企業當前的運作現狀及其產品特點，即考慮“倉儲及產品屬性”.企業是以盈利為目的的社會團體，追求的是經營利潤最大化，那么對成本進行控制是企業的必要手段，即“經濟性”指標.進行信息自動化升級，所選方案必須符合企業所需要的功能，冗余的功能得不到利用視為浪費，必要的功能得不到滿足視為缺失，即“功能性”指標.隨著經濟的發展，企業日益重視員工勞動強度的改善及企業對生態環境的影響，國家也有越來越多的相關文件陸續出臺，“安全環保性”指標不容忽視.

指標層為準則層指標的進一步細化，制定過程中，除了整理相關文獻中提到的指標及參考專家訪談的結果外，還結合了以下理論：全壽命周期成本(LCC, life cycle costing)理論[21]、價值工程(VE, value engineering)理論[22]、人-機-環境(MME, man-machine-environment)理論[23]、健康-安全-環境(HSE, health，safety，environment)理論[24]，共得到37項指標層指標. 為了使決策指標體系更為科學與嚴謹，采用五段量表問卷對37項指標進行篩選，問卷要求專家在填寫時依據每項指標對升級決策時的重要程度進行打分，邀請服裝企業專家(艾格、露妮、綾致、地素等服裝公司)及學術領域專家填寫，共發放問卷60份，有效問卷56份，利用SPSS(statistical product and service solutions)軟件對有效問卷數據進行信度分析，如表3所示. 由表3可知，Cronbach’s Alpha值和基于標準化項的Cronbach’s Alpha值都在90%附近，可見該量表具有較高內在一致性[25]，可靠性較強.

表3　可靠性統計量

再利用SPSS軟件對有效問卷的數據進行分析，輸出37項指標得分的均值、標準差，并按均值大小降序排列. 最終指標為專家認為較為重要及以上的指標(平均分在4.0以上)， 并且遵循每一層次中各元素所支配元素一般不超過9個的原則[26]. 最終得到指標層指標為21項，如表4所示.

表4　指標體系及指標描述

(續　表)

注：SKU(stock keeping unit)即存儲保管單元，是儲存在特定地理位置的某個物料， 例如，服裝庫存由不同款式、規格、顏色的SKU構成[2].

3.2指標權重

基于之前闡述的AHP原理，設計指標權重問卷，通過指標兩兩比較打分，判斷指標重要程度，依然邀請服裝企業專家與學術領域專家填寫，共回收32份有效問卷. 問卷回收后，首先考慮如何集結各位專家的數據，基本方法有：專家結果權重加權幾何平均、專家結果權重加權算數平均、專家判斷矩陣加權幾何平均、專家判斷矩陣加權算數平均等. 本文通過專家判斷矩陣加權幾何平均來集結數據.

以準則層對于目標層權重計算為例,將問卷數據通過數據集結構造判斷矩陣B為

將指標層對于準則層的判斷矩陣記為C1, C2, C3, C4，權重向量記為Wc1, Wc2, Wc3, Wc4，計算過程同上，可得到：

3.3一致性

=4.072 4. 從而得到CI=(λb-n)/(n-1)=0.024 1. 通過查表，當n=4時，RI=0.90. 最終得到，一致性比例CRb=CI/RI=0.026 8<0.1，滿足一致性檢驗要求. 同理CRc1=0.063 6<0.1，CRc2=0.059 6<0.1，CRc3=0.016 2<0.1，CRc4=0<0.1，均通過一致性檢驗.

因此，可以得到各項指標的最終權重排序，如表5所示，從而得到最終權重向量 W=(0.030 1,0.062 1,0.082 4,…,0.047 6)T.

表5　層次總排序權值

4案例研究

基于TOPSIS原理設計問卷，獲得4種備選方案在各決策指標上的得分，問卷中分值表示倘若僅僅只考慮某一項指標，選擇某一方案可能性大小，即分值越大表示選擇該方案可能性越大，反之越小. 由于本次配送中心信息自動化升級方案的選擇以E服裝公司為實例研究對象，從而此次問卷針對E服裝公司來發放，考慮到填寫此次問卷的被調查者必須對E公司配送中心的運作有一定決策能力，因此邀請E公司數位配送中心管理層專家填寫問卷，但由于管理層專家人數有限，回收有效問卷為4份.

4.1加權標準化決策矩陣

運用Matlab軟件處理數據，首先將各位專家的數據通過算數平均法進行集結，獲得決策矩陣V：

再結合由表5得到的最終權重向量W，并根據式(3)，得到加權的標準化決策矩陣V″，例如矩陣V ″的第二行向量

V″(i=2)=(0.012 30.031 30.040 40.034 0…0.017 6)

則：

4.2正負理想解

根據式(4)和(5)的計算原則，在Matlab軟件中定義“正理想解”為dd=max(v″)，“負理想解”為xx=min(v″)，從而得到dd=(0.030 10.062 1 0.082 40.074 3…0.047 6)，xx=(0000…0).

4.3最優方案

其次，令y1～y4分別表示各方案的貼近度，根據式(8)計算原則，在Matlab中定義各方案貼近度為y(i)=d1(i)/(d2(i)+d1(i))，得到方案一～方案四的貼近度分別為y1=0.423 7,y2=0.553 5,y3=0.656 7,y4=0.576 3，即y3>y4>y2>y1.

5結果分析

根據上述研究得到最終結果y3>y4>y2>y1，即針對E服裝公司的實際情況及特點，方案三更為適合. E服裝公司之前處于方案二(信息化增強+人工式操作)的運作模式，于2014年初升級到方案三(信息化增強+半自動化設備)模式.

通過對E服裝公司運用方案三的實際運作情況進行跟蹤，并觀察E公司《2014年年中報告》的數據，來對信息自動化升級后的效果進行分析(需要注意的是，由于該報告是企業報告，所囊括的指標較少，所以只摘取相對重要指標與本研究進行對比分析). 在“倉儲及產品屬性”中的庫存方面，2014年上半年與2013年同期相比平均每月存貨量減少9%；在“經濟性”中的勞動力成本方面，2014年上半年與2013年同期相比月均減少用工16人；在“功能性”中的效率方面，2014年上半年相比2013年同期，工作效率提升15%，工時月均減少26%. 通過以上數據可以看到，E服裝公司在升級信息自動化方案后，眾多運營指標都得以優化，提升了企業的績效，同時也對模型進行了有效性的驗證.

6結語

服裝是勞動密集型行業，我國雖然是世界上的服裝生產及出口大國，但多數為中小型企業或一些家庭小作坊，管理理念較落后，信息自動化水平較低，制約了企業的發展. 本文通過研究歸納出當前我國服裝物流配送中心的4種具體運營模式，即“基礎信息化+人工式操作”“信息化增強+人工式操作”“信息化增強+半自動化設備”“信息化增強+全自動化設備”. 為了確定適合各個服裝企業特性的最優方案，篩選出4個維度(倉儲及產品屬性、經濟性、功能性及安全環保性)，共21項決策指標. 通過建立AHP-TOPSIS綜合決策模型，對指標進行權重計算，對方案進行優劣排序. 并基于E服裝公司的實例及數據，驗證了模型的有效性. 今后的研究，在條件許可情況下，可以進一步擴大調研樣本，增加數據的完整性，從而繼續優化模型.

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Informatization and Automatization Upgrading Decision on Apparel Logistics Distribution Centers and Case Analysis

HUANGHe，YANGYi-xiong

(Fashion and Art Design Institute, Donghua University, Shanghai 200051, China)

Abstract:Apparel logistics distribution centers have a higher requirement due to the expansion of the apparel market and the emergence of electronic commerce. To solve the problem of informatization and automatization upgrading decisions on apparel logistics distribution centers, four operational methods suitable for Chinese apparel logistics distribution centers are summarized.A comprehensive index system is established and an AHP(analytic hierarchy process)-TOPSIS(technique for order perference by simiarity to an ideal solution) model is established for screening the best upgrading method. The model is applied to an actual case and the validity of this model is verified with a company’s data.

Key words:apparel; logistics distribution center; informatization & automatization; analytic hierarchy process(AHP); technique for order preference by similarity to an ideal solution(TOPSIS)

文章編號：1671-0444(2016)02-0287-07

收稿日期：2014-12-22

基金項目：海派時尚設計及價值創造知識服務中心資助項目(13S1070241)

作者簡介：黃河(1988—)，男，安徽宣城人，博士研究生，研究方向為服裝供應鏈、物流. E-mail: huanghedhu@gmail.com 楊以雄(聯系人)，男，教授，E-mail: yyx@dhu.edu.cn

中圖分類號：TS 941.1

文獻標志碼：A