基于主成分和聚類分析的卷煙合作生產加工點綜合質量評價

王宇超，石平舒，任玉江

(1.浙江中煙工業(yè)有限責任公司, 浙江 杭州 310000；2.漢中卷煙廠, 陜西 漢中 723102)

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基于主成分和聚類分析的卷煙合作生產加工點綜合質量評價

王宇超1，石平舒1，任玉江2

(1.浙江中煙工業(yè)有限責任公司, 浙江 杭州 310000；2.漢中卷煙廠, 陜西 漢中 723102)

利用主成分分析法和聚類分析法對浙江中煙合作生產各加工點的綜合質量進行評價并分類.建立質量指標體系，利用主成分分析法能夠剔除多指標間存在的相關性及信息重疊，對合作生產各加工點綜合質量進行評價，再利用新得到的主成分指標對各加工點綜合質量進行聚類分析.結果表明：將11個加工點分為四類，第一類綜合質量最好，其得分≥2.501；第二類綜合質量較好，其得分為1.596～2.035；第三類綜合質量較差，其得分為-1.658～-1.061；第四類綜合質量差，其得分≤-3.717.

合作生產；主成分分析；聚類分析；綜合評價

近幾年，全國卷煙品牌逐漸從“遍地開花”開始向“大品牌”轉移，從兩個“10多個”，到“20+10”，再到“532”“461”，一系列卷煙品牌高速整合戰(zhàn)略計劃，意味著一個發(fā)展提速、品牌制勝、競爭空前、優(yōu)勝劣汰的新的關鍵時期已經到來[1].然而卷煙強勢品牌往往因計劃不足無法保證市場需求，卷煙弱勢品牌又因銷售不佳導致計劃浪費，卷煙品牌合作生產正是打通這一難題的關鍵環(huán)節(jié).合作生產是專賣制度下煙草行業(yè)深化市場化取向改革，有效統籌行業(yè)主要生產要素資源合理配置流動與優(yōu)化配置，有效解決了煙草企業(yè)有品牌沒計劃、有計劃沒市場之間的矛盾.浙江中煙在卷煙合作生產的道路上一直保持著快速發(fā)展，對各加工點產品質量保障上尤為重視，但由于各加工點在崗位配置、管理方法、生產模式及質量控制上有較大的差異，各加工點的質量水平不盡相同.同時，由于在合作生產綜合質量評價上究竟要考慮哪些因素，以及如何根據這些因素來評價不同加工點的質量水平，還未有人做過此方面的研究.鑒于此，筆者以浙江中煙11個合作生產加工點為例，應用主成分分析法和聚類分析法，對影響合作生產各加工點的質量水平進行計量分析，試圖為評價各加工點的質量水平提供依據，并為今后優(yōu)化各加工點的產量安排提供服務.

1　浙江中煙合作生產概況

浙江中煙合作生產最早從杭州卷煙廠和寧波卷煙廠合并之前已經開展，在近十來的發(fā)展過程中，浙江中煙合作一直保持著高速增漲，在企業(yè)卷煙總生產中的比例也越來越重，陸續(xù)形成以利群(長嘴)、利群(軟藍)、利群(新版)、雄獅(紅老版)、雄獅(硬)、大紅鷹(軟藍)六大規(guī)格的品牌輸出，以及與8省11個加工點的廣泛合作.在合作生產道路上，浙江中煙不僅做大了品牌，提升了市場占有率，增強了品牌影響力，而且各輸入方更是提升了效益，盤活了計劃資源，學習了先進經驗，實現了共同發(fā)展.

表1　浙江中煙合作生產情況(2011-2015年)

2　研究方法

主成分分析是考察多個變量間相關性的一種多元統計方法，研究如何通過少數幾個主成分來揭示多個變量間的內部結構，可減少數據集的維度，同時通過保留低階主成分，忽略高階主成分，對分析結果影響很大.

聚類分析是一種非參數分析方法，是將物理或抽象對象的集合分組為由類似對象組成的多個類的分析過程.

3　指標體系構建

本研究原始數據來源于浙江中煙技術中心及生產管理部2015年度合作生產質量統計，選取11個加工點的制絲加料精度達標率(X1，%)、加香精度達標率(X2，%)、烘前水分CPK達標率(X3，%)、筒壁溫度CPK達標率(X4，%)、煙蟲數量(X5，個)、制絲停機斷料次數(X6，次)，以上6個指標反映制絲質量水平；卷包樣本優(yōu)質率(X7，%)、卷包樣本合格率(X8，%)、卷包樣本追溯率(X9，%)，市場投訴理賠率(X10，ppm)，以上4個指標反映卷包指標水平，一共選取10項指標，構成合作生產質量指標評價體系.

在多指標綜合評價中，有些指標值越大評價越好，有些指標越小評價越好，在綜合評價中，需要將逆向指標轉化為正向指標.本研究采取倒數的方法[2]來真實反映原指標的分布規(guī)律.同時，由于上述指標的量綱不統一，數量級差異也較大.因此，為消除量綱和數量級的不同對綜合質量評價帶來的不良影響，需對各指標進行標準化處理[3]，見表2.

表2　各項質量指標標準化值(2015年)

4　綜合質量評價及分類

對原始數據標準化處理后，利用DPS數據處理系統[4]進行主成分分析，綜合得分為各提取主成分得分與該主成分貢獻率的乘積之和，在對各個加工點的各指標以歐氏距離為衡量采用類平均法進行系統聚類分析.

4.1 主成分分析

計算相關系數，由表3的相關系數矩陣可以看出，一些指標存在正相關性，一些指標存在負相關性，說明其反映各加工點的質量有一定的重疊和錯位.

表3　相關系數矩陣

計算特征值的貢獻率和累計貢獻率，并根據累計貢獻率85%的原則取得主成分.由表4可知本文共提取6個主成分，累計貢獻率達到98.312%，他們已代表了合作生產各點綜合質量98.312%的信息.由表4可知，第1主成分的貢獻率為30.512%，其中煙蟲總數有較大的正系數，市場投訴理賠率有較大的負系數，說明第1主成分是卷煙生產環(huán)境和消費者反映的綜合體現；第2主成分的貢獻率為22.216%，其中卷包樣本優(yōu)質率有較大的正系數，卷板樣本追溯率有較大的負系數；第3主成分的貢獻率為18.244%，其中加料精度達標率有較大的正系數；第4主成分貢獻率為11.000%，其中筒壁溫度CPK達標率有較大的正系數；第5和第6主成分的貢獻率均較小.

根據主成分的定義，可以得到6個主成分與10個質量指標標準化后的數據組成的線性組合及綜合得分.綜合得分越高，說明該加工點的綜合質量越好；得分越低，說明該加工點的綜合質量越差，見表5.將標準化數據代入到由6個主成分與原10個指標的組成的線性組合，可得到11個合作生產點的得分，再根據貢獻率，從而求得綜合得分.由表6可以得出排列順序.表6表明SXHZ、HBZJ、GXLZ的綜合質量得分是最好的.

表4　主成分分析表

表5　各主成分得分

表6　綜合質量評價得分

4.2聚類分析及其評價

對樣本以歐氏距離為衡量各加工點綜合質量差異的大小的指標，采用類平均法對綜合得分進行系統聚類分析，結果見圖1.同時，根據表5評價結果，可將各加工點的質量水平分為四類，如表7所示：①第一類的綜合得分≥2.50，包括3個加工點即SXHZ、HBZJ、GXLZ，該類可視為綜合質量好，這三個點各方面質量指標優(yōu)勢明顯，綜合質量水平都很好；②第二類的綜合得分≥1.00，包括3個加工點即JXJG、GSLZ、JXNC，該類可視為綜合質量較好，JXJG和JXNC這兩點雖然在制絲質量水平上表現一般，但在卷包質量控制上做得較好，否樣率低，而GSLZ這點相反，卷包質量水平有一定幅度的滑坡，在還是表現尚可，在制絲質量控制上體現得較好.總體來說，這三點排在第二梯隊，綜合質量水平較好；③第三類的綜合得分≥-2.00，該類可視為綜合質量較差，包括2個加工點即GXNN、SCMY，這兩點短板明顯，都是在卷包樣本追溯率及市場投訴理賠率上表現不佳，其他質量指標也表現平平，綜合質量較差；④第四類的綜合得分≥-5.00，該類可視為綜合質量差，包括3個加工點即GZZY、HNLH、GZBJ，其中GZZY和GZBJ這兩點作為合作生產的老加工點，盡管多年來各質量指標有一定提升，但較其他點相比，還是劣勢明顯；而HNLH由于15年否樣率較高，下滑幅度非常明顯.這3點的綜合質量較其他8個點明顯要差.

上述綜合評價和聚類分析的結果，比較符合客觀實際，也與專家經驗評估較為接近，說明該方法是可行的，結果也是可靠的.對浙江中煙今后在對合作生產各加工點的綜合質量評價上提供了依據，同時，也為優(yōu)化產量安排，盡可能將產量集中在綜合質量水平較高的加工點提供了參考.

圖1　聚類分析圖

類別綜合質量評價加工點數分布情況第一類好3SXHZ、HBZJ、GXLZ第二類較好3JXJG、GSLZ、JXNC第三類較差2GXNN、SCMY第四類差3GZZY、HNLH、GZBJ

5　結論與討論

(1) 在利用主成分分析法對浙江中煙合作生產各加工點進行綜合質量評價的時候，不能直接以各指標的數據進行評價，應先將各指標進行正向化及標準化處理后再進行主成分分析.再利用主成分分析的結果作為聚類分析的樣本矩陣，減少了數據的冗余，所得結論比較客觀，比較能夠反映各加工點的質量情況.

(2)本文提出的分析方法對其他中煙公司在合作生產綜合質量評價上也有很好地借鑒，只需要適當調整相應的指標即可.

(3)在選擇質量指標上，還可以通過化學指標或者主流煙氣指標等更微觀的角度進行論證，本文的指標選擇還不能全面代表單一合作生產點的質量水平，可能會出現一定的偏差.但是通過以上的數據分析，還是能發(fā)現一些規(guī)律，為合作生產綜合質量評價提供科學的方法和理論依據.

[1]茍文濤.加強品牌合作生產確保煙草行業(yè)品牌健康發(fā)展[J].江蘇商論，2013,(10)：89-89.

[2]徐國祥.上市公司經營業(yè)績綜合評價及其實證研究[J].統計研究,2000,(9):44-51.

[3]葉宗裕.關于多指標綜合評價中指標正向化和無量綱化方法的選擇[J].浙江統計,2003,(4):24-25.

[4]唐啟義，馮光明.實用統計分析及其DPS數據處理系統[M].北京：科學出版社，2002.

(責任編校：晴川)

Comprehensive Evaluation of Quality of Cooperative Production Factories Based on Principal Component Analysis and Cluster Analysis

WANG Yuchao1, SHI Pingshu1, REN Yujiang2

(1.Zhejiang Tobacco Industrial Co. Ltd., Hangzhou Zhejiang 310000, China;2.Hanzhong Cigarette factory ,Hanzhong Shaanxi 723102, China)

A synthetic method of principal component analysis and cluster analysis is presented to evaluate and classify quality of cooperative production factories. The evaluation indexes system was established, and principal component analysis was used to draw the correlation and information overlap lying in multi-index. Cluster analysis was used to classify quality of these factories of cooperative production into several categories. The 11 factories of cooperative production were divided into 4 ranks: rank 1 was of the best quality with comprehensive scores≥2.015, the comprehensive score ranges of the second to forth ranks were 1.596～2.035, -1.658～-1.061, and ≤-3.717, respectively.

cooperative production; principal component analysis; cluster analysis; comprehensive evaluation

2016-09-13

王宇超(1986— )，男，湖南湘潭人，浙江中煙工業(yè)有限責任公司助理工程師，碩士.研究方向：卷煙制絲工藝.

TS48

A

1008-4681(2016)05-0110-04