服務供應鏈知識共創的系統動力學建模與仿真研究

朱雪春, 趙欣然, 貢文偉

(江蘇大學 管理學院,江蘇 鎮江 212013)

0 引言

《中國制造2025》指出我國制造強國建設高端化、智能化、綠色化和服務化的總體導向,服務化意味著不斷向價值鏈高端攀升。當今時代服務是價值創造的重要來源,正日益推動經濟社會高質量發展。而隨服務經濟的繁榮發展,供應鏈管理也逐漸由制造業延伸至服務領域,服務供應鏈管理成為服務運營管理的重要內容。服務供應鏈側重知識集成與協同服務創新,實現服務供應鏈知識共創是服務供應鏈管理的重要目標。服務供應鏈知識共創不僅能推動供應鏈價值創造從有形產品向無形服務衍生,也能為服務供應鏈挖掘更多潛在價值,對提升服務質量和促進服務創新,推動服務供應鏈健康穩定發展具有重要作用。

服務供應鏈是圍繞服務核心企業,利用信息技術,通過對鏈上的能力流、信息流、資金流、物流等進行控制來實現用戶價值與服務增值的過程[1]。現有學者圍繞服務供應鏈的整合與創新[2]、契約設計[3]、技術創新[4]、可持續性[5]等展開研究,這些研究為推動服務供應鏈有效運行,促進服務供應鏈創新和發展提供思路。同時,知識共創作為提高創新績效的重要途徑受到學界關注,已有文獻分析知識共創的驅動因素[6]、技術支撐[7]、主體參與[8],提出知識共創的提升策略。

盡管已有文獻對服務供應鏈、知識共創展開相關研究,但對服務供應鏈知識共創研究還不充分,主要表現在:服務供應鏈知識共創的內在過程不清楚,服務集成商、服務提供商與顧客在服務供應鏈知識共創中發揮的作用不明確,服務供應鏈中各主體的知識轉移能力對知識共創的動態影響機制不清晰。因此,服務供應鏈知識共創需要進一步研究。

系統動力學是管理科學與系統科學交叉融合的學科,它將計算機仿真與系統理論緊密結合研究復雜系統的結構與行為。服務供應鏈知識共創是復雜動態過程,包含反饋和循環的系統,具備系統動力學建模基本條件。因此,本文采用系統動力學方法研究服務供應鏈知識共創,構建服務供應鏈知識共創的系統動力學模型,深入分析服務提供商、服務集成商與顧客在服務供應鏈知識共創過程中的不同作用,分析顧客知識需求、服務提供商和服務集成商的知識轉移能力對服務供應鏈知識共創的動態影響機制。

1 相關概念與理論基礎

1.1 相關概念

知識共創是企業與供應商、顧客、伙伴、競爭對手、大學、研究機構等的知識協作過程,其中吸收、適應和利用能力是知識共創能力的重要標準[9]。顧客需求的多樣化也使得企業日益關注顧客的內心需求,企業在知識共創過程中也更加重視顧客的知識反饋,將其作為創新的重要來源[10]。服務供應鏈管理是對信息、流程、服務績效、資金以及從供應商到客戶之間貨物流動的綜合管理。知識共創是服務供應鏈知識管理的重要目標,本質是服務供應鏈各主體一起合作,共同創造新知識。服務供應鏈知識共創突出強調“共”,只有各主體積極參與,才能保障知識共創的效果。同時,服務供應鏈各主體的知識交流,也能加強服務提供商、服務集成商與顧客的關系。綜合以上分析,本研究認為服務供應鏈知識共創是服務供應鏈中的服務提供商、服務集成商與顧客,通過搭建知識共創平臺,開展充分的知識交流、共享和整合活動,進而共同創造新知識,同時將新知識應用到實踐并不斷發展的過程。在服務供應鏈知識共創過程中,顯性知識可以通過語言、文字、視頻等方式流動,隱性知識由于具有默會性和個體性等特點,其流動更依賴人的經驗和技巧等,相對而言顯性知識獲取比隱性知識獲取更容易,隱性知識獲取需要投入更多精力。

1.2 理論基礎

服務供應鏈知識共創需要服務供應鏈各主體共同參與,單一主體無法完成服務供應鏈知識共創。服務提供商、服務集成商與顧客在服務供應鏈中發揮各自作用,推動服務供應鏈知識共創。顧客在服務供應鏈中提出自身需求,還努力尋求新知識,是服務供應鏈知識共創的源動力。顧客不僅能將自身知識融入服務供應鏈,提升服務供應鏈知識總量,而且還能提出新的知識需求,驅動服務提供商和服務集成商開展知識搜尋、吸收、轉移、共享、整合與創新。顧客對服務提供商和服務集成商的知識需求分為顯性知識需求和隱性知識需求。

服務集成商在服務供應鏈知識共創中不僅充分發揮自身知識,同時也起到集成知識的作用,能集成多個服務提供商知識,形成多元化服務,并與服務提供商互動合作提升創新能力。盡管在某專業服務領域,服務集成商的知識不如服務提供商,但服務集成商擁有多樣化和綜合性服務,知識集成優勢是其區別單個服務提供商的關鍵特征,能夠提供單個服務提供商不具備的綜合服務。服務集成商為提升服務和創新,一方面自身有知識需求,另一方面當獲取顧客知識需求時,既深入挖掘現有知識,又搜尋新知識,并進行知識吸收、轉移和整合,同時與服務提供商知識共享,促進知識有效流動,最終實現知識共創。

服務提供商扎根特定專業服務領域,具有豐富的該專業領域服務知識,雖然不擅長提供綜合服務,但多個服務提供商則能集聚多領域豐富的專業知識。服務提供商為不斷發展,一方面自身有知識需求,另一方面當獲取顧客知識需求時,既深入挖掘現有知識,又搜尋新知識。服務提供商與服務集成商建立互動合作提升知識創造能力,服務提供商不僅能將異質性知識傳遞給服務集成商,還與服務集成商一起創造新知識。

服務供應鏈知識共創中,知識轉移量受服務供應鏈主體發送能力、發送意愿、接受能力、接受意愿和共享閾值的影響,是一種包含反饋的雙向交流。同時,主體間信任關系和公平氛圍,會影響到相互間知識流動,進而影響知識共創。而隨服務提供商和服務集成商不斷搜尋知識,其知識搜尋能力也會逐漸提升。同時隨時間推移與環境變化,有些知識會不適合新的環境,呈現老化趨勢,最終會淘汰。

2 服務供應鏈知識共創系統動力學分析

2.1 系統動力學模型構建

2.1.1 因果回路圖與存量流量圖

服務供應鏈知識共創系統包括服務提供商知識子系統、服務集成商知識子系統與顧客知識需求子系統,三個子系統彼此相互作用,共同影響系統輸出。服務供應鏈知識共創過程的行為主體包含服務提供商、服務集成商與顧客,多行為主體通過內部知識流動與外部知識搜尋提升子系統知識量,通過知識的搜尋、吸收、轉移、共享、整合與創新等,形成知識共創的動態發展過程。服務供應鏈知識共創的主要假設如下。

假設1服務供應鏈知識量增加包含兩種方式,一是從顧客獲取顯性知識需求與隱性知識需求,針對顧客兩類知識需求推動服務提供商與服務集成商搜尋外部知識促進知識創新;二是服務供應鏈知識有效流動,形成知識的轉移、吸收、共享、整合與創新。

假設2服務供應鏈存在知識老化現象,隨時間推移,外界環境的不斷變化,部分舊知識無法適合新環境,呈現知識老化。

假設3顧客知識需求分為顯性知識和隱性知識,顯性知識比隱性知識更容易被學習接受。

假設4服務提供商和服務集成商由于在服務領域具有一定的專業性,其專業服務的知識量高于顧客知識量。

模型主要包含以下反饋環,變量前符號表示它與前變量的相關性方向。

基于此,本文構建包含服務提供商、服務集成商與顧客的服務供應鏈知識共創系統動力學模型,運用Vensim PLE軟件構建服務供應鏈知識共創因果回路圖和存量流量圖,如圖1和圖2。

圖1 因果回路圖

圖2 存量流量圖

2.1.2 方程與參數的設計

本研究借鑒方剛和談佳馨[11]的研究,設置模型參數,同時考慮服務供應鏈知識共創過程的特征和實際情況,從狀態變量、流率變量、輔助變量和常量四個方面設計動力方程,并賦予變量初始值,具體動力方程如下。

(1)知識存量方程設計:服務提供商知識量=INTEG(服務提供商知識獲取量+服務集成商知識轉移量-服務提供商知識老化量,100);服務集成商知識量=INTEG(服務集成商知識獲取量+服務提供商知識轉移量-服務集成商知識老化量,30);顧客知識需求量=INTEG(顧客知識需求增加量-顧客知識需求老化量,10)。

(2)知識老化量方程設計:服務提供商知識老化量=STEP(服務提供商知識量×0.8×服務提供商顯性知識老化系數+服務提供商知識量×0.2×服務提供商隱性知識老化系數,8);服務集成商知識老化量=STEP(服務集成商知識量×0.8×服務集成商顯性知識老化系數+服務集成商知識量×0.2×服務集成商隱性知識老化系數,8);顧客知識需求老化量=STEP(顧客知識需求量×0.8×顧客顯性知識需求老化系數+顧客知識需求量×0.2×顧客隱性知識需求老化系數,8)。

(3)知識轉移量方程設計:服務集成商知識轉移量=DELAY1I(服務集成商知識量×知識轉移能力×知識吸收能力,0.5,0);服務提供商知識轉移量=DELAY1I(服務提供商知識量×知識轉移能力×知識吸收能力,1,0)。

(4)知識獲取量方程設計:服務提供商知識獲取量=服務提供商顧客顯性知識需求量×服務提供商顯性知識獲取系數+服務提供商顧客隱性知識需求量×服務提供商隱性知識獲取系數+服務提供商知識創新量+服務提供商知識搜尋量-服務提供商知識獲取障礙;服務集成商知識獲取量=服務集成商顧客顯性知識需求量×服務集成商顯性知識獲取系數+服務集成商顧客隱性知識需求量×服務集成商隱性知識獲取系數+服務集成商知識創新量+服務集成商知識搜尋量-服務集成商知識獲取障礙;服務提供商搜尋能力=WITH LOOKUP(Time×服務提供商知識需求,([(0,0)-(12,10)],(0,8.5),(12,9.5)));服務集成商搜尋能力=WITH LOOKUP(Time×服務集成商知識需求,([(0,0)-(12,10)],(0,7),(12,8)))。

(5)知識共創方程設計:共享閾值=服務集成商知識量/服務提供商知識量;服務供應鏈知識共創=DELAY1I(IF THEN ELSE(共享閾值<0.99,(服務提供商知識量+服務集成商知識量+顧客知識需求量)×信任×公平,0),3,0)。

(6)其他輔助變量方程設計:知識轉移能力=發送意愿×發送能力;知識吸收能力=接受意愿×接受能力。發送意愿、發送能力、接受意愿、接受能力設置為表函數。

2.2 系統動力學仿真分析

本文采用Vensim PLE軟件進行模型擬合檢驗。一般地,服務提供商在其專業領域的知識量在初始階段大于服務集成商知識量,設置服務提供商和服務集成商的知識量初值分別為100和30,仿真時間為12周。圖3顯示,隨時間推移,服務提供商知識量和服務集成商知識量、知識獲取量和知識轉移量呈上升趨勢。相對而言,顧客擁有的專業知識量比服務提供商和服務集成商少,其知識需求量初值設置為10,同時由于顧客知識創新能力不如服務提供商和服務集成商,顧客向服務提供商、服務集成商發出的知識需求量增長速率緩慢。在服務供應鏈知識共創系統中,仿真結果表明,隨時間推移,由服務提供商、服務集成商與顧客的知識量共同影響的服務供應鏈知識共創呈增長趨勢。

圖3 主要變量仿真結果

2.3 靈敏度分析

靈敏度分析是通過改變模型中的參數來觀測曲線的變化程度,進而分析系統對數值調整的敏感性。受篇幅所限,本研究調整顧客的知識需求量,服務提供商和服務集成商的知識轉移能力,進行靈敏度分析。

保持其他變量不變,將顧客知識需求量(Customer Demand Knowledge,簡稱CDK)初值從10分別提高到20,30和40,各曲線分別記為CDK=10,CDK=20,CDK=30和CDK=40,結果如圖4。圖4顯示,隨顧客知識需求量增加,服務提供商、服務集成商的知識量及顧客知識需求量均呈上升趨勢,服務供應鏈知識共創總量也呈上升態勢。更進一步,顧客知識需求量越大,增長速率越快,顧客知識需求量隨初值增大而提高。顧客知識需求量越大,越需要服務提供商和服務集成商不斷知識搜尋,能提升服務提供商和服務集成商知識量的增長速率,進而提高服務供應鏈知識共創效果。因此,顧客知識需求量越高,越有利于服務供應鏈知識共創。

圖4 顧客知識需求量的靈敏度分析結果

保持其他變量不變,將服務提供商和服務集成商的知識轉移能力(Knowledge Transfer Capability,簡稱 KTC)從初始狀態分別提升10%,20%,30%,各曲線分別記為Current,KTC+10%,KTC+20%,KTC+30%,結果如圖5。圖5顯示,隨服務提供商和服務集成商知識轉移能力的增加,服務提供商和服務集成商的知識量及服務供應鏈知識共創總量呈上升趨勢。而且,服務提供商和服務集成商知識轉移能力越大,增長速率越快,表明服務提供商和服務集成商知識轉移能力越強,服務供應鏈主體間知識交流效果越好。由于顧客知識需求受互動響應能力、顧客授權、顧客價值心理、顧客觀念等因素影響,顧客知識需求在于顧客本身的心理需求,受服務提供商和服務集成商的知識轉移能力影響較小,因此顧客知識需求量變化不顯著。綜合來看,服務提供商和服務集成商知識轉移能力,能積極影響服務供應鏈知識共創。

3 結論與啟示

3.1 結論

本文運用系統動力學方法研究服務供應鏈知識共創,主要結論如下。首先,服務供應鏈知識共創系統是由服務提供商知識子系統、服務集成商知識子系統與顧客知識子系統構成的動態復雜系統。其次,顧客知識需求能促進服務提供商、服務集成商獲取知識和增加知識量,對服務供應鏈知識共創產生積極影響。最后,服務提供商和服務集成商的知識轉移能力能提高服務提供商和服務集成商的知識量,服務供應鏈知識共創也隨服務提供商和服務集成商的知識轉移能力增強而提升。

3.2 管理啟示

本研究為管理實踐提供一定的管理啟示。首先,服務提供商與服務集成商要積極與顧客分享專業知識,提升顧客知識水平,吸引顧客深入參與知識共創。其次,重視知識轉移,提升服務提供商與服務集成商的知識轉移能力,提高服務供應鏈知識共創效果。最后,搭建服務供應鏈知識交流平臺,暢通服務提供商、服務集成商與顧客的知識交流渠道,推動服務供應鏈知識共創的可持續。