论文摘要
科学全面的分析和评价供应链的运营绩效,对于供应链运作和管理是至关重要的。供应链绩效评价具有强烈的导向效应,是驱动企业各个活动行为走向合理化的内部动力。本文首先介绍了供应链绩效评价的特点和内容;在借鉴国内外研究成果的基础上,从供应链战略匹配性、物流能力绩效、供应链系统运营情况、供应链协调性、绿色竞争力、供应链未来发展能力构建了多层供应链绩效评价体系。供应链绩效评价体系的递阶层次结构的最底层指标是可以测量或可以量化的;评价指标本身和指标值的等级划分具有模糊性,所以供应链绩效评价从机理上最合理、应用上用的最多的是基于层次分析法的多级模糊综合评判模型。在合理构建树形结构评价指标体系、并获取底层指标隶属度与各层分指标重要性权重后,多级模糊综合评判要解决的是:实现隶属度转换的方法问题;对于隶属度转换似乎是一个已经解决了的问题;但实际上是一个尚未解决、至少是尚未很好的解决的问题。比如,现有隶属度转换方法不能揭示指标隶属度中“哪部分对目标分类有用,哪部分无用”;结果对目标分类不起作用的冗余数值被用于计算目标隶属度。实际上,隶属度转换是一种信息融合技术,其关键环节是挖掘隐藏在各指标隶属度中关于目标分类的知识信息。为此,本文用基于熵的数据挖掘方法,通过挖掘隐藏在各指标隶属度中对目标分类的知识信息,设计一种滤波器,在清除指标隶属度中对目标分类不起作用的冗余数值后实现隶属度转换。由此建立实现隶属度转换的“一滤、二比、三合成”算法并用于供应链绩效评价,并且,算法的系统性、简洁性适于多层次、多指标评价系统中的大数据量计算问题和动态性、实时性要求。
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