船舶制造企業供應鏈管理成熟度評估研究

羅澤森，張 浩

（江蘇科技大學 經濟管理學院，江蘇 鎮江 212003）

0 引 言

由于船舶制造業受制造產品的特點和經營模式的影響，均采用面向訂單設計（ETO） 模式生產，并且船舶生產屬于大型復雜產品制造，制造所需零部件的數量比傳統制造企業產品所需零部件多一至兩個數量級，這些因素導致船舶行業不同于其他制造業，如果采用傳統制造業供應鏈管理模式定會影響船舶企業的生產經營效率。因此，本文旨在構造一套高效實用的船舶制造企業供應鏈管理成熟度評估模型，以幫助船舶制造企業評估其供應鏈管理的成熟度，了解自身供應鏈管理存在的不足，為下一步船舶制造企業數字化供應鏈轉型提供有價值的參考。

1 文獻綜述

在激烈的市場競爭大環境下，眾多企業將提升供應鏈管理作為競爭的重要手段。供應鏈管理成熟度作為衡量供應鏈管理水平和能力的重要指標之一，它能從不同角度對管理者、管理層次以及管理對象進行一個綜合的管理評價體系[1]，因此供應鏈管理成熟度也成了眾多研究者的關注點。

早期對于供應鏈管理成熟度的研究主要集中在人力資源績效評價、客戶需求管理這兩個領域。Lockamy 和McCormack 對供應鏈管理成熟度過程與供應鏈整體績效之間的關系進行了研究，結果表明確認兩個變量之間的密切關系，并且也表明“周期時間”和“庫存水平”等指標取決于供應鏈流程的成熟度[2]；在此之后，趙道致等提出三維供應鏈管理成熟度模型：從環境（法律法規、通信、工業壟斷等），資源（物質、知識、人力資源、資本和信息） 和管理（靈活性、風險管理、預測能力等） 三個領域分析供應鏈管理成熟度[3]。另有Leem 和Yoon 從客戶滿意度這個維度進行研究，基于初始成熟度水平（無論客戶反饋如何）、準備水平（以一般方式生成產品/服務）、適當的水平（為細分市場提供不同的產品/服務） 和以客戶為導向的水平（根據個人客戶的期望定制產品/服務） 開發了客戶滿意度成熟度模型[4]。從競爭戰略的角度，Santos 等將供應鏈成熟度模型集成到供應鏈戰略中，研究結果表明，成熟度模型有助于診斷和開發供應鏈業務流程的能力，以此滿足供應鏈戰略的要求[5]。

隨著信息技術的不斷發展完善，德國“工業4.0”戰略的到來，傳統供應鏈也逐漸向數字化供應鏈轉型，現如今對供應鏈管理成熟度的研究主要集中在將新一輪的信息技術應用到供應鏈管理中。Azzi 等從信息技術融入供應鏈管理這個維度進行研究，描述了區塊鏈是如何集成到供應鏈架構中，從而建立一個值得信賴、透明、可靠和安全的系統[6]。王瑞等則從戰略、運營技術、文化組織能力、生態圈四個維度建立了制造型企業數字化成熟度評價模型，并基于層次分析法和決策試驗與評價實驗室方法對某商用車企數字化成熟度進行了評估[7]。Feitosa I 和Dellana S 均基于風險管理這一維度建立了供應鏈風險管理成熟度模型，前者結合模糊TOPSIS 分類方法建立模型，該模型可以診斷供應鏈管理的缺陷，并為改進運營和中斷風險管理指明了方向[8]；后者開發了供應鏈風險管理成熟度通用度量，該度量由供應鏈風險管理導向、企業風險管理集成和供應鏈風險協作三個主要維度組成，以評估供應鏈環境下的組織風險管理成熟度[9]。

綜上所述，國內外學者從不同的維度使用不同的方法，建立了不同的供應鏈管理模型，但船舶供應鏈管理成熟度這方面研究較少，因此本文建立了基于AHP 層次分析法、TOPSIS 法和灰色關聯度法相結合的船舶制造供應鏈管理成熟度評價模型，通過對船舶供應鏈管理成熟度四個方面的評價指標進行管理成熟度打分，利用數學模型對數據分析處理并排序，從而完成對船舶制造供應鏈管理成熟度的評價工作。

2 船舶制造企業供應鏈的特征

船舶被譽為“綜合工業之冠”，船舶產業鏈的綜合性、復雜度以及對技術、質量、品牌、交貨、成本的苛求程度在其他行業較少見到[10]。船舶制造與大部分制造業的主要區別之一是船舶是邊設計邊制造的，而不是在生產前就已經定稿，并且船舶制造業的最大特點是以項目為基礎的方法建設船舶，為了滿足客戶的要求，造船項目通常從基本設計階段開始，而不是復雜的最終產品。這也使得船舶企業供應鏈呈現以下幾個特點。

2.1 供應鏈短

傳統制造企業供應鏈與造船企業的供應鏈相比，后者通常更短，因為它在下訂單時就確定了客戶，在產品制造完成后直接將產品交付給客戶，供應鏈隨著項目的完成而結束。此外，在采購過程中，供應商通常直接向造船廠提供生產所需的原材料，中間環節較少。因此，以造船企業為核心的上下游供應鏈呈現出“短”的特征。

當水資源缺乏時，農業收益降低，加上近幾年干旱，以前是有多少畝土地，就灌溉多少畝，但由于現在人口的增加對黃河水灌溉有了明顯的限制，如果不能灌溉，這里的農民僅靠天吃飯將沒有一點收益，投入大于產出，只能減少耕種的土地，土地量的減少也是農民基于經濟利益權衡之下做出的選擇。

2.2 零部件數量多

船舶制造產品結構復雜，且需求多樣化。大多數都根據船東的要求定制。制造過程中會使用大量零部件。此外，在造船過程中，零件的采購成本約占造船總成本的70%。再加上舾裝設備的不同應用場景和要求，船舶制造過程中需要數萬個零部件和設備。因此，船舶制造企業的供應鏈管理比傳統的制造企業更加困難。

2.3 不確定性強

船舶制造沒有試制，因此在船舶制造開始前無法準確預測生產原材料的需求，但仍需與供應商簽訂合同，確定所需資源，以確保供應計劃符合生產計劃。例如，鋼板、電纜、管道和其他配件的數量只能在詳細設計階段量化，準確的需求在生產階段才能確定。

2.4 復雜程度高

在跨度幾年的船舶建造周期中，要把成千上萬的零部件，大量的設備，通過船體平臺合規適時地組成一個整體。其中機器、部件、配件和原材料由位于不同地點的大量供應商生產，并且有不同的尺寸和類型[11]。因此，供應與交付必須根據技術規范、測試要求、成本、數量、交付標準和進度等進行協調，這導致造船供應鏈管理具有極其復雜的特點。

3 供應鏈管理成熟度評估過程設計

3.1 評價方法選擇

AHP 層次分析法是一種兼顧定性與定量方法的系統性分析方法，一般適用于難以直接量化的復雜決策問題，契合了船舶供應鏈管理的層次結構與特點，有助于評估指標體系的梳理確定，但AHP 層次分析法定性成分較多且無法得出指標的優劣程度，而這正是灰色關聯分析法可以解決的問題。灰色關聯分析是用來解決信息不完整問題的統計分析方法，用灰色關聯度來反映因素之間的大小順序，結合灰色關聯系數得出被評價對象與基線值或參考對象的接近程度，但灰色關聯分析只能測量被評測因素間的關聯性，單靠層次分析法和灰色關聯分析法對企業供應鏈管理進行優選決策是不全面的，這時需要引入TOPSIS 法與灰色關聯分析法相結合，TOPSIS 是一種逼近于理想解的排序方法，通過構造方案的正負理想解作為基準來評價各個方案與正負理想解的歐氏距離，但TOPSIS 以歐式距離作為尺度僅能夠反映數據曲線間的位置關系，而不能體現動態變化，因此TOPSIS 與灰色關聯分析相結合可以互補缺點，以下為評估流程。

3.2 AHP 模型構建

對于評估指標的選取，需要充分考慮船舶企業供應鏈的現實情況，并且為了保證評估指標的通用性，應使用SMART 原則作為建立船舶企業供應鏈成熟度評估指標體系的標準。本文提出了船舶制造企業供應鏈成熟度評估指標體系，目標層為船舶供應鏈成熟度；準則層為計劃管理：因造船為邊設計邊制造，這使得計劃管理在生產過程中尤為重要，所以該指標主要針對造船過程中生產實際與生產計劃的一致性程度、生產所需物料的生產全過程管控以及針對生產計劃制定時相關因素的考慮這三個方面綜合評價；采購管理：船舶生產所需物資量大、品類多樣、質檢嚴格，因此該指標主要針對采購管理的程序與流程完善度以及對供應商開發、調查、評估、控制流程進行評價；倉儲配送管理：海量的生產物資、舾裝設備使得船廠進行盤庫和托盤齊套都困難重重，因此該指標主要針對出入庫管理的程序與流程完善度、貯存條件及防護能力以及物料配送流程和體系完善度三方面進行指標評價；物流管理：船舶制造過程中需要物料及時齊套的配送，但該點往往難以實現，所以該指標主要針對物料對JIT 的支持度以及物料接收與檢驗的程序和流程的完善度進行指標評價。方案層以計劃制定、物料控制、生產與物控體系、采購管理程序、供應商管理、貨倉管理、貯存條件、配送模式、交付交期、包裝與防護、物料收貨與檢驗11 個子項目作為最底層，整體層次關系如圖1 所示。

3.3 判斷矩陣的構造與賦值

利用圖1 構造的AHP 模型形成判斷矩陣即利用層次關系構造判斷矩陣，同一層次的參數按相應的行和列進行排列，如一級指標4 個參數，可構造4×4 矩陣，計劃的二級指標可構造3×3 矩陣。矩陣數值引用數字1～9 及其倒數作為標度[12]，表1 以Saaty 的1～9比例標度法作為元素間的相對重要程度的衡量標準。

表1 1～9 標度含義

圖1 船舶制造企業供應鏈層次關系模型

3.4 AHP 模型權重的確定

依據專家評分構建判斷矩陣。按照1～9 標度法，請5 位船舶供應鏈專家評判兩兩指標間的相對重要程度，利用專家評分構建賦值型矩陣來計算模型的權重。從數值矩陣出發計算矩陣的最大特征根λmax，接著求對應的特征向量W，W 即為層次模型的權重。本文采用方根法的計算步驟。以下為計算AHP 權重的具體過程[13]：

（1） 計算每行乘積的m 次方，得到一個m 維向量：

進一步將CI 與平均隨機一致性指標RI 進行比較，RI 如表2 所示，可獲得滿意的一致性。

表2 RI 平均隨機一致性指標

3.5 TOPSIS 法-灰色關聯度決策模型

（1） 構建決策矩陣

設解決問題的方案有m 個，每個方案的評價指標有n 個，矩陣可以表示為以下形式。

（2） 矩陣歸一化

由于指標之間的單位、量綱和性質不同存在著不可比性，因此首先要按照式（1） 對矩陣進行歸一化處理，得到無量綱歸一化矩陣X。

（3） 標準化處理

因為指標的目標和含義不同，且各指標具有不同的量綱和數量級。為了消除不同指標量綱對于結果的影響，需要對指標進行無量化處理，以減少隨機因素的影響。根據指標類別的不同，有以下兩種處理方式：

若xij為效益型指標，其標準化處理公式為：

（7） 計算灰色關聯度

在TOPSIS 模型得出的正、負理想解的基礎上，取分辨系數ρ∈0,[ ]1 （一般ρ 取0.5） 計算第i 個待評價的造船企業供應鏈管理成熟度評價結果與正理想解Z+之間的第j 個元素之間的灰關聯系數[14-15]：

其中：βi代表D+,D-,B+,B-。無量綱化處理后的值用d+,d-,b+,b-表示。

根據Si的大小對待評價的船舶供應鏈管理成熟度進行排序。Si越大，表示被評價的船舶供應鏈管理成熟度評價越優；Si越小，表示被評價的船舶供應鏈管理成熟度評價越劣。

4 評估實例與分析

4.1 船舶供應鏈管理成熟度AHP 模型分析

由圖1 可知，造船企業供應鏈管理成熟度下的層次有四個并列單元，對這四個單元的行和列進行排列，由式（1） 形成4×4 的矩陣，如表3 所示；同理可得，物流管理下有三個并列單元，對這三個單元也按照行和列進行排列，形成3×3 的矩陣，如表4 所示。

表3 船舶制造企業供應鏈準則層判斷矩陣

表4 物流管理判斷矩陣

4.2 造船供應鏈管理成熟度AHP 權重計算

本文采用方根法，計算結果如下：

其余三個方案層經計算一致性均小于0.10，從權重（特征向量）、最大特征根、一致性指標等參數看，判斷矩陣設置合理，一致性良好。

AHP 模型權重量化如圖2 所示。

圖2 船舶制造企業供應鏈管理成熟度權重模型

4.3 數據的收集與處理

本文選取了國內外3 個船舶制造企業作為實證研究對象，根據得到的相關數據，邀請船舶企業供應鏈領域專家組成專家小組，按照1～5 打分法進行打分。分別從計劃制定、物料控制、生產與物控體系、采購管理程序、供應商管理、貨倉管理、貯存條件、配送模式、交付交期、包裝與防護、物料收貨與檢驗11 個方面對3 個船舶制造企業供應鏈管理成熟度打分并進行評價，經過反饋和修正，得到的打分結果如表5 所示：

表5 專家打分平

4.4 計算歐氏距離和灰色關聯度

Si越大，表示待評價的船舶制造企業供應鏈管理成熟度越優; Si越小，表示待評價的船舶制造企業供應鏈管理成熟度越劣。因此，對3 個船舶制造企業供應鏈管理成熟度的評價為船舶制造企業供應鏈管理成熟度2＞船舶制造企業供應鏈管理成熟度1＞船舶制造企業供應鏈管理成熟度3。

5 結果分析

對AHP 權重確定和TOPSIS 與灰色關聯度兩種數學模型相結合的三種方法的分析結果進行分析比對，進而檢驗TOPSIS 和灰色關聯度法相結合方法的評價準確度。由式（23） 計算相對貼近度，f1, f2取三對數值，如表6 所示。

表6 各船舶制造企業供應鏈管理成熟度與正理想方案和負理想方案的貼近程度

當f1=1, f2=0 時，表示僅使用TOPSIS 評價方法，由表3 可得船舶制造企業供應鏈管理成熟度的評價結果差距較大；當f1=0, f2=1 時，表示僅使用灰色關聯度分析法，可知船舶制造企業供應鏈管理成熟度的評價結果差距較小；當f1=0.5, f2=0.5 時，表示使用的是TOPSIS 法和灰色關聯分析法相結合的評價方法，可知船舶制造企業供應鏈管理成熟度的評價結果優劣勢差距合理。

經模擬仿真驗證，當偏好系數f 在0～1 進行變化時，船舶制造企業供應鏈管理成熟度的評價結果依舊保持著船舶制造企業供應鏈管理成熟度2＞船舶制造企業供應鏈管理成熟度1＞船舶制造企業供應鏈管理成熟度3，但f1=0.5, f2=0.5 時，評價結果優劣差距更加合理，這可以對決策者起到參考作用，判斷合乎現實情況的排序結果，選擇適合的偏好系數。

因此，在船舶制造企業供應鏈管理成熟度的排序結果得出之后，船廠相關管理者可以深度研究船廠2 的計劃模式、計劃執行、計劃控制、采購管理等，為后續船廠進行數字化供應鏈變革打下堅實的基礎。

6 結 論

本文主要對船舶制造企業供應鏈管理成熟度進行研究，建立了適合船舶行業的供應鏈評價指標體系，請船舶供應鏈專家進行兩兩指標權重比較確定和指標打分，并建立了基于AHP 法、TOPSIS 法和灰色關聯分析法的船舶制造企業供應鏈管理成熟度的評價模型，對3 個船舶制造企業供應鏈管理成熟度進行了評價。該方法用于評估船舶制造企業供應鏈管理成熟度，與現有的其他評價方法相比，所建立模型的方法不只對被評價對象進行整體評價，還可以反映出各評價對象內部因素的變化趨勢與理想方案之間的差異，并且該方法還可以在信息數據不足、樣本數據較少的情況下成功地完成評價。本文基于此方法對船舶制造企業供應鏈管理的成熟度進行評價，為船舶制造企業供應鏈管理者提供可參考的供應鏈管理提升方向，可為船舶制造企業供應鏈的數字化轉型奠定堅實的基礎。