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文檔簡介
1、經(jīng)濟全球化的到來加劇了企業(yè)的競爭,只有生產(chǎn)滿足顧客需求的產(chǎn)品,才能在激烈的競爭中占據(jù)有利地位,在這種情形下,企業(yè)的大規(guī)模生產(chǎn)方式必須向大規(guī)模定制(Mass Customization,MC)轉(zhuǎn)變。MC是以大批量的生產(chǎn)效率滿足不同客戶個性化需求的生產(chǎn)模式,同時又不增加成交的總成本。毋庸置疑,MC將成為21世紀生產(chǎn)企業(yè)追求的理想模式。合理的物流系統(tǒng)可以降低成本和增加利潤,同時保證產(chǎn)品快速到達最終客戶,因此,實現(xiàn)MC所面臨的一個重要決策問題就
2、是選擇物流系統(tǒng)。
在實際的MC環(huán)境下物流系統(tǒng)選擇過程中,能夠獲取的信息通常是非常有限的,尤其在行業(yè)中優(yōu)先實施MC時,此外,各種信息的來源不同、表達信息的方式多種多樣以及包含較多人為判斷的輸入信息,不可避免地導(dǎo)致信息環(huán)境充滿了主觀性和模糊性,對系統(tǒng)的合理選擇提出了挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的評價方法都嘗試擺脫單純依靠定性分析和邏輯判斷的方法,試圖將決策中的所有指標定量化,實際上,許多指標的量化是非常困難的,如何充分利用有限的信息和決策者的經(jīng)驗是
3、本研究的核心內(nèi)容,具體體現(xiàn)在以下幾個方面:
(1)針對MC環(huán)境下物流系統(tǒng)關(guān)鍵指標權(quán)重的不確定多屬性群決策問題,提出了幾種基于主觀和模糊信息的權(quán)重分析方法,分別適用于不同規(guī)模的企業(yè)。首次將語義決策理論引入到MC環(huán)境下物流系統(tǒng)指標權(quán)重確定的過程中,充分反映信息環(huán)境的模糊性和主觀性,同時能較大程度上避免評估信息的丟失,中小型企業(yè)決策者的工作環(huán)境和經(jīng)歷差異較小,使用相同語義短語集給出偏好信息,而大中型企業(yè)決策者的文化水平和工作經(jīng)歷差異
4、較大,選用不同粒度的語義標度,分別提出了基于群體語義信息的處理方法和基于復(fù)雜語義信息的處理方法以確定物流系統(tǒng)關(guān)鍵指標的權(quán)重。鑒于跨國公司或超大型企業(yè)的評估成員在文化背景、語言和價值體系等方面存在明顯差異,多個評估成員通常會選擇自己熟悉或者偏好的信息形式給出偏好信息,顯然,這會增加問題的處理難度,但這也更符合真實情況,據(jù)此提出了基于多種偏好信息的關(guān)鍵指標權(quán)重確定方法。
(2)為有效反映MC環(huán)境下物流系統(tǒng)評價的復(fù)雜性,提出了基于群
5、體語義信息的物流系統(tǒng)評價方法。在該方法中,首先,評估人員利用語義短語表征物流系統(tǒng)備選方案的偏好信息,并使用轉(zhuǎn)換函數(shù)將語義短語轉(zhuǎn)化為三角模糊數(shù);其次,兩次使用廣義的導(dǎo)出有序加權(quán)平均算子將評估人員給出的偏好信息與指標權(quán)重和評估人員權(quán)重集結(jié),得到各個方案的綜合評估值;最后,對方案綜合評估值排序,得出最優(yōu)方案。
(3)通過對MC環(huán)境下物流系統(tǒng)復(fù)雜性和主觀性的分析,MC實施團隊通常會給出物流系統(tǒng)一些指標的目標期望,在考慮指標的目標期望情
6、形下,提出了基于公理設(shè)計的物流系統(tǒng)評價方法。在該方法中,首先,通過計算每個指標的評估值符合指標的目標期望程度,構(gòu)建符合期望程度的評估矩陣;其次,根據(jù)公理設(shè)計對專家團隊核定備選方案的期望符合程度進行處理,得到各方案的綜合信息量,最后,對綜合信息量排序,確定最合理的方案。
(4)為了有效地評估MC環(huán)境下中物流系統(tǒng)的模糊性,每個評估成員在評估過程中針對同一組物流方案可能給出多種不同形式的信息,提出了基于多種偏好信息的物流系統(tǒng)選擇方法
7、。首先,決策者采用偏好的信息形式給出系統(tǒng)備選方案的偏好信息;其次,利用轉(zhuǎn)換函數(shù)將多種形式的偏好信息一致化為模糊互補判斷矩陣,應(yīng)用行和歸一化方法計算排序向量,進而集結(jié)決策成員的權(quán)重獲得備選方案的群體評估矩陣,再次,集結(jié)關(guān)鍵指標的權(quán)重信息,計算各個備選方案的綜合評估值;最后,依據(jù)綜合評估值的大小進行排序,獲得最佳方案。
最后,研究使用一些物流系統(tǒng)選擇的實例,證明了所提方法的合理性和有效性。從理論方面看,基于不確定信息的MC環(huán)境物流
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