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基于FEMA的模糊綜合評價法在冷鏈物流配送中的應用

2019-12-23 03:23:46
福建質量管理 2019年22期
關鍵詞:物流評價模型

(北京物資學院 北京 101149)

前言

隨著生活水平的不斷提高,人們對安全衛生和營養健康的生鮮食品的需求不斷提高,從而促使了冷鏈物流的迅速發展。然而,冷鏈物流在作業過程中仍隱藏著的許多危害因子和風險,如何在物流過程中確保商品的質量、事前的風險識別與管理,對冷鏈物流來說是一個非常重要的問題[1]。

據統計,我國每年生鮮食品由于物流運輸不當而導致不同程度的損壞數量甚至達到了30%[2]。姚源果等人通過建立總成本最小化的配送路徑優化數學模型,在降低成本的同時進一步解決了末端靈活配送的問題[3]。陳偉炯等人利用Ge NIe軟件建立DBN風險評估模型,證明的運輸風險的發生概率最高[4]。楊揚等人通過構建生鮮農產品國際冷鏈物流運作風險的系統動力學模型得出國際冷鏈物流運作績效最高時風險管理成本所占比例[5]。目前,國內外圍繞風險評價所使用的研究方法涉及變權法、模糊綜合評價法、熵權法、失敗模式效應分析法、因子法等[6-8]。為了解決風險因子的量化難以進行的問題,之前的文獻中已經將模糊數學思想引入到綜合評價中,較好的解決了模糊指標的量化問題以及指標隸屬程度度量問題。但是傳統的模糊綜合評價通過主觀因素對指標進行賦權,這是不可避免的不足。基于以上情況,筆者提出了一種基于FEMA對模糊綜合評價法改進后的新型評價模型,為冷鏈物流企業保證商品質量、提升配送服務水平提供依據和參考,并通過實例對比得出新模型的可用性。

一、基于改進模糊綜合評價法的供應商評價模型

(一)基于AHP+FEMA的綜合權向量確定

傳統的模糊綜合評價法中采用層次分析法(AHP)計算指標權重,賦權過程存在較強的主觀性,所以本文從主觀和客觀的方向來綜合考慮指標權重,采用AHP+FEMA(層次分析法+失效模式效應分析法)計算指標的綜合權重,有效提升了模型的準確性和適用性。具體權重計算過程如下所示:

1.主觀權重計算(AHP)

(1)構建層次指標體系。對冷鏈物流配送風險評價指標進行分析,得到具有遞階層次特征的風險評價指標體系。

(2)構造判斷矩陣。采用專家打分法,對隸屬于同一層次的指標關于其對應的上一層指標的重要性進行兩兩比較,并采用國際通用的1-9標度進行重要性判斷(1,3,5,7,9),構建判斷矩陣Al。

2.客觀權重計算(FEMA)

此階段對FEMA進行改進,首先進行逆推,從會產生的失效結果推出是失效的原因,與上面的指標進行對應,從嚴重度(S)、發生度(O)、檢測度(D)來采用1-5制進行評分,將三者相乘得到RPN值,通過此值計算權重。

(1)建立等級劃分表。S、O、D的劃分等級標準如下表1:

表1 S、O、D等級劃分等級表

3.綜合權向量計算公式

(二)改進模糊綜合評價法算法步驟

改進模糊綜合評價法在考慮多種因素的影響下,綜合考慮事物的主觀性和客觀性計算指標權重,并采用模糊數學思想對事物進行綜合性評價,算法流程如下:

(1)建立評價因素論域U。目標層論域U表示為U ={u1,u2,……,um},其中m表示目標層下準則個數,準則層論域表示為B={b1,b2,……,bn},其中n表示為準則層下指標因素的個數。

(2)確定備擇評語集V。對綜合得分進行分級處理,采用國際上通用的“五級制”評級符號體系,各等級設置為[好,較好,中,較差,差]。

(3)建立模糊評判矩陣K。確定因素集各指標在備擇評語集下的指標隸屬程度,稱為隸屬函數,由隸屬度向量組成模糊評判矩陣K。

(4)權重計算。依據上文所述方法,采用 AHP+FEMA算法確定指標綜合權向量。

(5)計算模糊綜合評價向量P= W×K。

(6)計算綜合評價S= P×D,其中,D為各等級標準得分。

二、實例分析

本實例利用已有的某公司荔枝配送案例進行重新分析,來驗證改進后的模糊綜合評價法有效可用,以該公司為主體,從荔枝采購到銷售到消費者的整條冷鏈作為評價對象,研究基于冷鏈物流的荔枝配送風險水平。已知該公司風險評價指標體系,已知該公司冷鏈風險控制水平S為0.5963<0.6。

(一)權重計算

根據此已知案例,接下來用上文改進后的模糊綜合評價法進行評價:

表2 綜合權重表

(二)風險評價

確定評價因素論域U,即上文所述5個一級指標,每個一級指標是都由幾個二級指標組成的。確定評語集V,采用國際上通用的“五級制”評級符號體系,各等級分別對應分值為[1,0.8,0.6,0.4,0.2]。根據各指標隸屬于評語集的比值,建立模糊綜合評價矩陣K,根據3.1中得出的二級指標的權重,計算出模糊綜合評價向量P=W×K。P1=[0.0584 0.2320 0.3320 0.2415 0.1359],依次算出P2-5組成模糊綜合評價集Pi=[P1,P2,P3,P4,P5]T

將得出的一級指標和P相乘,得出第一層次模糊綜合評價集P=[0.108 0.223 0.311 0.149 0.072],然后將P和上文建立的評語集相乘如下:S=[0.108 0.223 0.311 0.149 0.072]×[1 0.8 0.6 0.4 0.2]T=0.5470

通過分析計算得出的結果,和原案例進行對比可以看出,在二級指標排序上有一些差別,但整體風險程度差別小于0.05,基本可以證明改進后的模糊綜合評價法是可行的。相比較于傳統模糊綜合評價法權重確定主觀性較強的缺點,本文采用AHP+FEMA計算指標權重,既考慮了群體專家綜合知識的主觀性,增加了系統的多樣性,又考慮了指標數據的實際性和客觀性,修正了傳統模糊綜合評價法的不足,使得整個評價系統更加的合理。

三、結語

本篇文章在傳統模糊綜合評價法的基礎上,設計了基于改進模糊綜合評價法的冷鏈物流配送風險評價模型,然后,在指標權重的計算過程中綜合考慮群體主觀性和評價系統的客觀性,采用改進后的AHP+FEMA計算指標的綜合權重,并引入模糊數學方法計算供應商的綜合得分;最后通過算例分析驗證了模型的有效性和實用性。本文可以為冷鏈企業的物流配送工作提供一定的參考作用,具有一定的實用性,但是本文構建的風險評價模型只是針對冷鏈物流配送工作,對其他行業的適用性仍然有待研究。

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