基于客户感知的TPL物流服务柔性云重心法测度研究

      在今天消费需求与企业外部环境多变的时代，物流服务柔性已成为企业物流外包过程选择第三方物流(简称TPL)非常重要的考核指标，也是产业链中制约制造业与物流业联动发展的一个重要瓶颈因素。近年来，物流系统服务柔性问题一直受到实业界与学术界的高度关注，Cunningham J.B(1996)[1]、Zhang,Q.等(2005)[2]、Sánchez，A.M.，Perez，M.P(2006)[3]、周乐、季建华(2007)[4]，李燕，刘志学(2007)[5]、倪明，程兰兰(2011)[6]等学者从不同角度进行了研究。但针对物流服务柔性的度量与测评研究的文献尚不多，目前只有少数学者对此进行初步的探索。MORLOK E K(2004)从运输系统柔性能力出发，利用决策优化模型来定量评估运输系统柔性能力问题[7]；许志端(2005)以配送和营销渠道中物流系统的柔性作为研究对象，提出物流系统柔性的概念框架，引入面向客户的物流可靠性作为物流绩效衡量指标，建立相应的绩效度量模型，考察物流系统柔性可能的效益[8]；龚本刚等(2008)在探讨供应链环境下物流系统柔性能力形成机理的基础上，利用D-S理论模型对物流系统柔性能力进行了实证评价[9]，开展物流柔性测度研究仍有着巨大的空间。在对TPL物流服务选择中，因服务价格、时间、地点等众多因素的制约，再加之物流需求的不确定性和经营环境的多变性，物流服务需求存在很强的波动性与随机性，物流需求客户通常要求TPL物流提供者能提供柔性化物流服务，但在物流外包决策时又不能对TPL物流服务柔性程度给出一个精确的评价数值，只能以一种经验和感知来对TPL的服务柔性作出模糊的评判。而采用传统的基于模糊语言的各类评价方法(如模糊综合评价、灰色关联法等)得出的评判结果仍然是一个模糊值。而云理论是在传统模糊集理论和概率统计学基础上提出的定性与定量之间转换模型，其转换过程综合考虑了问题域的随机性与模糊性，转换的结果更加客观与科学[10]。采用以云理论为基础的云重心评价法，利用云重心的变化，从系统角度来评价TPL整个物流系统服务柔性程度，不失为一种提高测度精确性的有效测度方法。

      二、云重心评价法

      (一)云理论

      云理论是1995年李德毅教授提出的系统处理不确定问题的一种新理论[11]。“云”是用语言值表示的某个定性概念与其定量表示之间的不确定转换模型，它主要反映宇宙中事物或人类知识中概念的两种不确定性：模糊性和随机性，用云模型把模糊性和随机性完全集成在一起，研究自然语言中最基本的语言值所蕴含的不确定性的普遍规律，使得有可能从语言值表达的定性信息中获得定量数据的范围和分布规律[12]。

      (二)云重心评价步骤

      步骤1：建立测评指标体系

      

      步骤2：用云模型转换指标语言值

      

      

      步骤3：测评指标用综合云表示

      测评系统R用1个n维综合云模型表示，该综合云模型的每一维云模型是由t个测评指标语言值按式(1)(2)计算得到。n维综合云的重心G用n维向量表示：

      

      

      利用云模型计算出各指标评价语言值的加权偏离度υ，构成一个定性测评的云发生器(云评价曲线)。根据测评云发生器和各语言值对应变化区间，分析云重心的变化。依次重复以上步骤，直到得出整个测评系统的最终综合云重心的加权偏离度。

      三、实例分析

      (一)物流柔性测度指标体系

      物流服务柔性是指在因物流客户需求产品的品种、数量与地点发生变化的情况下，以合理的成本水平采用合适的运输方式，在合适时间、地点收集和配送合适的产品或资源以及服务，以满足物流需求客户要求的应变能力[8]。而基于客户感知的TPL物流柔性测度的指标体系构建，除了考虑上述物流需求变化的随机性因素以外，还应考虑客户物流需求感性特征。由于客户对物流服务系统的理解与认识往往具有相当的模糊性，所以在构建TPL物流柔性测评指标时，在主要考核TPL物流系统能力的同时，更应考虑物流需求客户感知。

      本文在调查广东29家物流需求客户购销业务人员对TPL柔性服务感受的基础上，按物流作业内容、服务过程的内在因果、依存、隶属等逻辑关系，并考虑服务要求与影响因素进行分析，形成符合柔性构成关系的层次结构，还征询5家江门TPL配送经理的意见，建立起如图1所示客户感知的TPL物流柔性测度指标体系。