一種面向供應鏈治理的知識共享學習模型

唐澤威 蔣誠智

[摘要] 供應鏈治理的基本目標之一是激勵成員之間的協作，以提升供應鏈整體績效。互相合作的供應鏈成員之間可以通過知識共享而獲得自身本沒有的經驗，從而提高為顧客提供優質產品和服務的能力。供應鏈成員之間的知識管理與共享在供應鏈治理中起著重要的作用，并在一定程度上有利于提高供應鏈治理水平。本文提出了一種供應鏈企業知識與經驗管理、共享的合作學習機制，并用Agent技術構建了知識庫結構以及知識建構、獲取、轉換和積累的學習過程。本文建立了電力企業中管理信息系統供應鏈信息安全知識管理模型，并研究了合作學習機制。此模型可以為供應鏈成員之間建立有效知識共享機制提供有益的參考。

[關鍵詞] 合作學習? Agent? 供應鏈治理

[作者簡介] 唐澤威，南京大學工程管理學院博士研究生，助理研究員，研究方向為管理科學與工程;蔣誠智，南京工程學院經濟與管理學院，博士，高級工程師，研究方向為信息管理與信息系統。

[中圖分類號] C931

[文獻標識碼] A

[文章編號] 1008-7672（2020）04-0101-09

一、 引言

供應鏈治理的目的是搭建一個協調框架，其基本目標包括激勵成員之間的協作以及協調供應鏈各方的利益，以創造盡量大的供應鏈價值和實現供應鏈企業的長期利益。①現有研究將供應鏈治理機制劃分為利益分享機制和關系協調機制。①在關系協調機制中，信息共享機制是協調供應鏈的一個重要手段，通過促進供應鏈企業之間溝通和合作，可以增強供應鏈的凝聚力。在供應鏈治理機制與供應鏈績效相互關系的研究方面，通過構建兩者相互作用的關系模型，研究了社會控制、正式控制、信息共享等和供應鏈績效之間的相關關系，發現信息共享對供應鏈績效產生正向影響，并且信息共享在社會控制和供應鏈績效的作用關系中起著部分中介的作用。②

供應鏈企業之間通常通過建立、維持和提升合作關系以獲得競爭優勢。供應鏈合作伙伴之間高效的信息流動與信息共享過程可以使他們具有靈活性（快速應對供需變化）、適應性（調整供應鏈結構以適應市場變化）和同盟性（建立激勵機制，促進供應鏈合作企業提升整體供應鏈績效）的特點。③與供應商建立良好合作關系的企業，可以更好地適應不可預見的變化，識別并合理解決組織遇到的問題，降低監控成本，從而提高其經濟收益。④供應鏈成員間的合作關系可以體現在供給與需求等信息共享、技術合作、服務支持、經驗共享、資源共享等方面。資源基礎觀（Resource-based View， RBV）理論認為，一個企業的能力來源于資源，而這種能力是其競爭優勢的基礎。一個企業的資源主要包括資產設備、專利、員工個人技能、商標、名譽、財務資源、組織資源。⑤知識基礎觀（Knowledge-based View， KBV）理論則認為知識為關鍵資源，企業需從其具備的、獲取的或建立的知識中提取最大化的價值以進行生存競爭。

合作關系、知識管理與共享在供應鏈管理中起著重要的作用，影響著供應鏈成員及整體供應鏈的績效與預期收益。已有研究通過構建供應鏈企業間知識共享博弈模型，研究了不同因素對博弈決策的影響，⑥發現提高知識共享度有助于雙方趨向選擇穩定策略，并通過對大量研究成果的綜述，闡述了三類問題：知識管理在供應鏈管理的哪些領域進行了普遍應用，如何在供應鏈應用知識管理及如何提高供應鏈管理績效，如何用知識管理激勵供應鏈各利益相關者進行知識建構與共享。有學者提出了供應鏈中知識管理的概念框架模型，該模型包含四個階段，即隱性知識（Tacit Knowledge）融合階段、隱性知識至顯性知識（Explicit Knowledge）轉換階段、顯性知識共享階段和顯性知識轉化階段，并通過對法國公司的實證研究驗證了該模型。⑦有學者通過對臺灣地區綠色制造企業的實證研究，分析了綠色供應鏈影響企業之間知識共享的因素，結果發現企業的關系風險與其知識共享的意愿成負相關的關系，同時，合作企業之間的關系利益有利于提升企業之間加強合作的意愿，從而加強企業之間的知識共享。①Srinivasan 等通過建立概念模型與問卷調研，研究了在供給方與需求方風險及環境不確定性的情況下，雙方的合作伙伴關系質量與供應鏈績效的關系，結果發現需求方風險越高，合作伙伴關系質量與供應鏈績效的正相關性越強;供給方風險對合作伙伴關系質量與供應鏈績效的正相關關系沒有明顯的影響;而更高的環境不確定會減弱合作伙伴關系質量與供應鏈績效的正相關關系。②Shih 等研究了在下游供應鏈中的知識共享問題，展示了供應鏈不同企業間信息如何共享，并對未來供應鏈管理及知識管理提出了建議。例如，為提升供應鏈績效，企業應注重知識共享，而不僅僅考慮節約成本。③

在供應鏈合作企業之間的知識共享過程中，企業的學習行為尤為重要。Cheung等研究了在跨國供應鏈中，關系學習（Relational Learning）是否影響供給方與需求方的關系價值（Relational Value）的問題，結果發現合作企業面臨的環境不確定性越高，企業之間的關系學習程度就越高;合作企業之間的關系學習程度越高，企業之間的關系價值就越高。④Wang等提出了一種供應鏈知識共享的概念模型，該模型從兩個層次關注了在以往知識的基礎上建構新知識，可為供應鏈成員間知識共享與應用提供實際指導。⑤Knoppen等研究了供應鏈關系中企業之間的適應性行為（即企業調整自身屬性以便與其合作伙伴更加“合拍”）與企業之間學習行為的關系，分析了兩種行為之間的重疊性與差別性，并通過案例學習的方法，將適應性行為下的學習過程進行了分類分析。⑥

實證研究或案例學習法與企業、現實環境的具體情況和問題緊密結合，研究結果對解決現實管理問題的參考價值較高。Agent的技術也是在不確定環境下研究供應鏈等復雜系統的一種重要方法。多Agent系統（Multi-agent System ，MAS）可以對問題、環境、現象及交互行為等進行建模研究，其中Agent表示企業、功能、資源或個體等。一些研究者采用了Agent技術對供應鏈中的知識管理、合作與協商等問題進行了研究。Al-Mutawah等提出了一種Agent的制造供應鏈網絡模型，并設計了相應的隱性知識管理機制，通過多Agent實驗發現，利用知識共享進行學習的Agent可以提高自身的績效。①Kwon等提出了一種基于Agent的web服務框架，以研究在內部與外部都不確定性的情況下供應鏈中的協作問題，通過Agent模擬實驗驗證了模型的可行性以及在多種不確定性下的顯著性。②現有研究已經表明，多Agent環境中的學習行為可以幫助Agent提高自身的績效，Agent之間可以通過交互（interactions）過程學習合作者的知識與行為;③在供應鏈管理中買賣雙方談判的三個階段中，通過設計多Agent系統及自適應性學習談判策略，使用自適應學習方法，可以提高Agent的談判收益。④

因此，本文采用Agent的思想與基于案例的推理（Case-based Reasoning， CBR）的學習機制建立供應鏈合作企業的知識共享與學習模型，并將此模型應用于電力企業信息系統供應鏈的安全知識管理，期望可以為供應鏈成員間建立聯系、共享和管理知識提供一定的參考。

二、 學習原理

本文設計的學習機制的理論基礎是基于案例的推理方法，此方法在現有研究中已有應用，并得到了期望的結果。⑤⑥此方法通過在歷史案例中參考類似案例的解決方法來解決遇到的新問題，如圖1所示，其主要包括四個步驟：第一步，當遇到新問題時，從歷史案例數據庫中檢索出以往類似的案例;第二步，從檢索出的案例尋找解決新問題的方案，其間可能需經過調整與推導的過程;第三步，評估并修正解決方案;第四步，將確認的解決案例存入歷史案例數據庫，并通過不斷更新歷史數據庫，提高CBR的準確性。

三、 基于Agent的合作學習機制

本文提出的基于Agent的供應鏈企業合作學習模型總體框架如圖2所示，模型中的Agent類型與主要功能如下所示：

知識庫Agent：以設計的案例結構存儲歷史案例數據;

訪問控制Agent：負責對企業內部、外部對知識庫的訪問、更新等操作，根據權限進行訪問控制，保護企業內部秘密不被泄漏;

學習Agent：通過學習算法進行案例學習，并對知識庫進行檢索、更新等操作;

通信Agent：負責企業之間合作學習時，建立安全的通信連接;

內部執行Agent：負責企業內部接收新問題的接口，并與外部環境進行交互;

外部環境Agent：表示政策、市場情況或需求信息等外部環境的影響。

學習過程主要包括知識建構、知識獲取、知識轉化與知識積累等四個階段。下文對這四個階段分別進行描述。

（一） 知識建構

如圖3所示，通過對知識庫的構建及其案例結構的設計，可以建構供應鏈企業知識。

知識庫主要由各類案例集合而成，每個案例集合包括案例類別入口和案例。案例類別入口主要包括“案例類別ID”“案例類別描述”“訪問權限”三個屬性。“案例類別描述”主要為此類案例的說明，包括詳細說明及關鍵字以便于搜索，例如生產管理類、營銷管理類或庫存管理類等。“訪問權限”為對此類案例的訪問、更改的權限，其可以設置權限級別，例如權限從低到高為權限級別5至權限級別0;或設置為用戶組，例如“adminGroup”即為管理員才可以進行訪問和修改操作;同時，還可以增加具體權限設置，例如讀權限或寫權限。

案例的主要屬性有：一是案例ID，是案例唯一的標識;二是案例類別，ID是案例所屬類別標識;三是案例描述，描述案例所解決的問題;四是狀態特征變量，描述案例問題發生時的內外部狀態特征，例如市場平均價格、平均需求量、企業庫存水平、企業目標、顧客服務水平、企業供應鏈網絡安全情況等;五是解決方案，描述對問題的解決方法，重點描述方案所采取的量化調整措施，例如漲價、降價、增加廣告投入、加強合作研發、修改配置等;六是解決結果，描述解決方案實施后得到的結果，該結果可能具有一定的延時性，結果描述也應重點量化解決方案對狀態特征的改變，例如增加或降低多少銷售量、市場占有率提高或降低多少、顧客服務水平提高或降低多少、網絡攻擊防御成功率提高或降低多少等;七是頻率，表示該案例發生次數;八是訪問權限，即訪問該案例的權限，可以為權限級別，也可以為可訪問的用戶組;九是案例來源，標識此案例為內部經驗或通過合作學習而得到，如為企業間合作學習結果，需標識合作企業的ID;十是時間標簽，表示案例發生與解決的時間。

（二） 知識獲取

供應鏈企業（系統）在遇到新問題時，可以從內部和外部合作伙伴獲取相關知識，企業內部知識獲取流程如圖4所示，內部執行Agent在與外部環境交互的過程中接收新問題并提交給訪問控制Agent;訪問控制Agent根據執行Agent的部門及相應的訪問權限決定可以對哪類案例庫的哪些案例進行檢索，并提交給學習Agent進行檢索;學習Agent經過相似性對比檢索出類似案例返回給訪問控制Agent;訪問控制Agent返回給內部執行Agent作為建議方案。

供應鏈企業（系統）合作學習過程中，首先需進行外部合作伙伴知識獲取，其流程如圖5所示，由系統A的學習Agent發起外部知識獲取流程，將獲取目標請求提交給通信Agent，由雙方的通信Agent建立安全聯系，系統B的通信Agent將查詢請求提交至訪問控制Agent。系統B的訪問控制Agent根據對系統A的合作關系評估決定是否允許知識獲取以及可以獲取的案例范圍，如允許訪問，則將請求提交至學習Agent。學習Agent檢索過程中，主要通過比對系統A的學習Agent所提交的條件與案例中的“案例描述”及“狀態特征變量”進行檢索，并將檢索出的案例通過通信Agent返回給系統A。

（三） 知識轉換

企業在獲取內外部知識后，需要從檢索出的類似案例中推導出解決新問題的方案。其過程分以下幾個步驟進行：第一步，如未找到相似案例，則根據企業經驗制定解決方案;第二步，如有相似案例，根據相似度對所有檢索出的案例進行排序并賦值，相似程度主要參照“案例描述”與“狀態特征變量”;第三步，評估每個案例的“解決結果”，按照解決結果從優至劣進行排序并賦值，并根據“頻率”進行加權，解決結果的優劣主要取決于企業當前主要目標與策略;第四步，綜合評估案例的相似程度與優劣性，得出最終的案例優先排序并提出建議方案。如具備模擬仿真環境，可通過Agent實驗對案例的解決方案進行模擬實驗，從而得出可能的結果并進行分析。

（四） 知識積累

知識積累的過程主要是將新問題的解決情況作為新知識存儲入知識庫中，并對知識庫進行定期管理與更新。無論新問題是依靠內部、外部或自身經驗解決，解決結果是好還是壞，在問題處理后都需進入企業知識庫中。如圖6所示，在入庫過程中，為了對未來問題提供更好的參考或幫助，同時避免知識庫過于龐大，分以下兩種情況進行處理：