第8章-供应链绩效评价

南京理工大学紫金学院供应链管理主讲：张建强Tel:15951721979Email:[e-mail]南京理工大学紫金学院第八章供应链绩效评价供应链绩效评价的一般问题1供应链绩效评价指标2供应链绩效评价方法3南京理工大学紫金学院供应链绩效评价的一般问题1南京理工大学紫金学院SCM绩效评估思想绩效：系统在输入-处理-输出过程中量化特性。效益(Effectiveness)：系统产出符合其客户需求与期望。效率(Efficiency)：系统如何以最少资源來产出。适应性(Adaptability)：系统处理未來变化的应变能力。SCM绩效评估方法设计理念：SCM绩效评估效益适应性效率南京理工大学紫金学院供应链绩效评价的目的􀂾SCM将导致企业组织结构与文化改变􀂾SCM系统软、硬件实施费用昂貴以客观有效的绩效评估方法，了解导入SCM后的应用情况，避免企业浪费。南京理工大学紫金学院供应链绩效评价的对象用于对整个供应链的运行效果做出评价用于对供应链上各个成员企业做出评价用于对供应链内企业与企业之间的合作关系做出评价除对供应链企业运作绩效的评价外，还用于对企业未来行为的激励南京理工大学紫金学院供应链绩效评价的特点较之传统的绩效评价，供应链评价指标更为集成化。这种方法使企业能更好地从整个供应链的角度分析问题，而不单独从一个企业自身分析，从而反映整个供应链的优化。供应链绩效注重组织的未来发展性，加强绩效管理的前馈性。绩效评价除了对企业内部运作的基本评价之外，还把注意力放在外部链的测控上，以保证内外在绩效上达到一致。非财务指标和财务指标并重，关注供应链的长期发展和短期利润的有效组合，实现两个目标之间的有效传递。供应链绩效评价系统注重指标之间的平衡。南京理工大学紫金学院供应链绩效评价指标2南京理工大学紫金学院绩效评价指标应具备的条件Kaplan&Norton(1996)认为应依循以下原则以构建一套良好的指标体系：因果关系：良好指标应具备清晰的因果关系表达能力，即“If…….Then”的模拟能力，才能充份与战略相互联结。结果与绩效导向之间的联系：因策略执行过程与結果在时间上会有落差，若仅以衡量过程或結果的指标为架构，则无法兼顾改善与成本绩效。衡量过程的指标称为“领先型指标”，衡量结果的指标称为“落后型指标”。与财务的连接：无论哪种构面的指标，最终目的都必需与财务连接，才能设计出符合竞争环境的指标。南京理工大学紫金学院绩效评价指标应具备的条件未來在全球化供应链竞争环境下，完善的绩效评估指标基本上应具备以下几个关键要素：1).架构性需具备完整的架构，以区别各项指标在绩效指标架构下的角色与任务，进而规划各项改善型与控制型测度，以确实掌握策略目标、程序、活动与绩效结果间的“因果关系”。2).平衡性需具备同时整合相关绩效指标，使绩效评估系统同时兼具衡量过程的领先型指标与衡量结果的延后型指标，如此即可平衡改善与成本上的功能。3).可评估性可评估性包括绩效指标之有意义性、可量化性、目标明确性与結果一致性等。可评估性直接影响绩效评估结果的客观性。4).整合性5).动态性南京理工大学紫金学院供应链绩效测量五要素模型资产管理用户服务成本管理运作质量管理生产率供应链南京理工大学紫金学院五要素绩效指标用户服务成本管理运作质量生产率资产管理用户满意度物流成本交货可靠性完成订单的能力库存周转率产品柔性生产成本响应性信息系统支持资产回报率交货速度供应链总成本订单柔性先进的发运通知系统交货柔性南京理工大学紫金学院供应链管理系统绩效指标系统功能企业观点客户观点投资人观点计划模块计划周期计划成本需求计划正确性需求计划协同合作性准时达交订单周期时間供货完好率完美订单的履行准时配达率客户服务水准客户滿意度正确性反应性供应链回应时間货品交货绩效变现循环周期库存周转率淨资产周转率担保成本供应链管理成本经济附加价值产能利用率采购模块采购周期生产模块材料成本废料成本存货成本缺货率排程周期配销模块运输成本南京理工大学紫金学院供应链管理系统绩效指标建立绩效指标分类绩效指标名称效益Effectiveness准时送达、订单履行提前期、订单周期时间、供品率、完美订单的履行、准时配达率、客户服务水准、客户滿意度、正确性、反应性、供应链回应时间、货品交货绩效效率Efficiency供应链管理成本(材料成本、存货成本、废料成本、运输成本、规划时间与成本)、采购周期、变现循环周期、库存周准率、净资产周转率、担保成本、经济附加价值、产能利用率、整体生产力适应性Adaptability供应链响应时间增加产能柔性能力系统适应未來功能变化弹性系统满足特殊客户需求弹性南京理工大学紫金学院供应链绩效评价方法3南京理工大学紫金学院供应链绩效评价方法层次分析法(AHP)模糊评价法灰色系统评价法计算机智能评价法数据包络分析(DEA)……南京理工大学紫金学院DEA简介DEA是DataEnvelopmentAnalysis的缩写，即数据包络分析。它是利用多个输入指标和多个输出指标的数据，对具有可比性的一些“单位”或“部门”（称为“决策单元”）进行相对效率评价。1978年A.Charens,W.W.Cooper和E.Rhodes等人首先给出的，第一个DEA模型C2R。南京理工大学紫金学院DEA简介1978年：对当第一个DEA模型C2R,认为是一种关于效率评价的新方法。2004年：DEA已经形成了一个数学、经济学、管理科学交叉研究的新领域。南京理工大学紫金学院DEA简介DEA方法的实质是根据输入数据和输出数据确定“相对有效的生产前沿面”，并以此为依据对各个决策单元进行多指标综合效率的评价，从而得到许多重要的管理信息，来指导生产决策。投入1投入2生产前沿面，处于Pareto最优，DEA有效南京理工大学紫金学院DEA数学模型在DEA中通常称被衡量绩效的组织为决策单元(DecisionMakingUnit,DMU)。设某个DMU在一项经济(或者生产)活动中的输入向量为,输出向量为，可以简单用(x,y)来表示这个DMU的整个生产活动。A.Charnes,W.W.Cooper,E.Rhodes以单输入单输出的工程效率概念为基础提出测度多输入多输出决策单元效率的分式规划模型，即C2R(I)模型。此分式规划模型经过Charnes-Cooper变换，形成一个等价的线性规划模型C2R(P),便于研究起见，通常取其对偶规划，即C2R(D)模型。12(,,)Tmxxxx，12(,,)Tsyyyy，南京理工大学紫金学院DEA数学模型2T0T0TTmax()1,1,2,,,0,0jCRjuYvXuYIjnvXuv南京理工大学紫金学院DEA数学模型2T0TTT0max0,1,2,,,()1,0,0jjCRYXYjnPX令则目标函数为约束为而由因此，模型化为T01,,,ttvtuvXTT00T0,uYYvXTTTT1,1,,,0,0jjjjYuYjnXvXT0T011tXvX2CRI南京理工大学紫金学院DEA数学模型11010,,,2,1,0,,min)(2EnjyyxxDjnjjjnjjjRC对偶规划为：南京理工大学紫金学院DEA数学模型201011min,(),0,1,2,,,0,0njjjnjjCRjjxsxDysyjnEsss-、s+分别为输入、输出的松驰变量向量南京理工大学紫金学院DEA数学模型设线性规划最优解为λ*、s-*、s+*、θ*,则有：(1)若θ*＝1，且s-*＝0，s+*＝0，则DMU0为DEA(C2R)有效。(2)若θ*＝1，而s-*、s+*至少有一个不为零，则DMU0为弱DEA(C2R)有效。(3)若θ*1,则DMU0为DEA(C2R)无效。对于后两种情况，说明被评价决策单元存在投入过多或产出不足现象，令,,则（，）为DMU0在有效前沿面上的投影，相对于原来的n个DMU是DEA(C2R)有效的。*0*'0sxx*0'0syy'0x'0y南京理工大学紫金学院DEA数学模型DEA模型的扩充和完善。例如,DEA模型BC2，FG和ST；加法模型；Log－型的DEA模型；带偏好的锥比率的DEA模型；具有无穷多个DMU的半无限规划的DEA模型；随机DEA模型；逆DEA模型；等等。南京理工大学紫金学院基于DEA的供应链绩效评价决策单元员工总数固定资产投入/万元年业务支出/万元净资产利润率/％市场占有率/％平均事后满意率/％DMU1851002520585DMU295983017.43.973.1DMU398902811.83.4555.25DMU4120963594.346.75DMU580105259.4356.1DMU6751003210.64.7542.5DMU7100803013.62.839.95DMU87570208234例：8条供应链的统计数据南京理工大学紫金学院基于DEA的供应链绩效评价DMU1、DMU2、DMU3、DMU4、DMU5、DMU6、DMU7和DMU8的C2R模型分别如下：南京理工大学紫金学院基于DEA的供应链绩效评价1234567811234567821234567831mins.t.859598120807510075850100989096105100807010002530283525323020250201sss234567811234567821234567837.411.899.410.613.682053.93.454.334.752.8258573.155.2546.7556.142.539.953485sssDMU1的C2R模型：南京理工大学紫金学院基于DEA的供应链绩效评价MODEL:min=z;85*x1+95*x2+98*x3+120*x4+80*x5+75*x6+100*x7+75*x8-85*z+y1=0;100*x1+98*x2+90*x3+96*x4+105*x5+100*x6+80*x7+70*x8-100*z+y2=0;25*x1+30*x2+28*x3+35*x4+25*x5+32*x6+30*x7+20*x8-25*z+y3=0;20*x1+17.4*x2+11.8*x3+9*x4+9.4*x5+10.6*x6+13.6*x7+8*x8-y4=20;5*x1+3.9*x2+3.45*x3+4.3*x4+3*x5+4.75*x6+2.8*x7+2*x8-y5=5;85*x1+73.1*x2+55.25*x3+46.75*x4+56.1*x5+42.5*x6+39.95*x7+34*x8-y6=85;x1=0;x2=0;x3=0;x4=0;x5=0;x6=0;x7=0;x8=0;y1=0;y2=0;y3=0;y4=0;y5=0;y6=0;end南京理工大学紫金学院基于DEA的供应链绩效评价VariableValueReducedCostZ1.0000000.000000X11.0000000.000000X20.0000000.2000000X30.0000000.2100000X40.0000000.1000000X50.0000000.4500000X60.0000000.5000000E-01X70.0000000.2400000X80.0000000.3000000Y10.0000000.000000Y20.0000000.1000000E-01Y30.0