一个集成的供应链脆弱性评估方法

文摘

供应链脆弱性识别和评价是极其重要的降低供应链风险。我们提供了一个完整的方法来评估供应链的脆弱性。潜在的失效模式通过再保险公司供应链脆弱性分析模型。结合模糊理论和灰色理论,可以计算每个脆弱性指标的关联度和目标可以进行的改进。为了验证该方法的有效性,我们利用肯德尔的τ系数测量的影响不同的方法。给出的结果表明,该方法具有最高的一致性评估与其它两种方法相比。

1。介绍

随着经济和技术的快速发展,企业之间的竞争已成为供应链之间的竞争。由于恐怖袭击的频率和强度,非典,飓风,和一系列其他灾害和危机1- - - - - -3),供应链管理已引起广泛关注。2011年,泰国遭受了最严重的洪水在过去的五十年里导致致命的伤害一些大型工业园区在曼谷,和洪水导致汽车行业的供应链中断,电子元件,和硬盘4]。供应链的结构变得越来越复杂,响应中断的供应链能力弱于前(5,6),因此供应链的脆弱性是更严重的7]。脆弱性研究起源于1970年代,当白人(1974)首次提出“脆弱”的概念,它是供应链管理中的一个新兴研究领域。克里斯托弗和派克(8)将供应链脆弱性定义为“一种接触的严重干扰。“在自然灾害和危机管理的研究,布莱基没有放过任何一件芝麻小事et al。9]脆弱性定义为一个个人或组织的能力来预测,过程,抵制和恢复。在研究船舶供应链,巴恩斯和Oloruntoba [10漏洞描述为“一个脆弱的宪法,导致现有的组织造成的损失或功能活动或外部条件。“根据不同的定义,我们认为造成的脆弱性是一个不稳定和破坏性,供应链内部和外部风险。供应链的脆弱性是一个供应链的固有特征,这是由供应链本身的结构和特点。

目前,供应链脆弱性研究主要集中在其定义、内涵、影响因素、和其他方面,而很少关心的是支付给供应链脆弱性评估(11]。基于干扰,性能损失,它们之间的关系,以及其他因素,白化和加拉韦利的敏感性分析供应链系统条件下,时间是已知的和随机发生干涉;然后供应链脆弱性评估(12]。多嘴的人等。13]5例用于纸张通过控制达到最优的敏捷性和复杂性之间的协调供应链风险因素和改变供应链的复杂性。钟,谢14)提出了“3 p”管理原则和供应链脆弱性管理原则在战术层面预防和应对损害。专业化的供应链,巴恩斯和Oloruntoba [10]分析了整个供应链的特点,使用特殊的情况下,他们得出的结论是,这是海洋之间的交互操作和供应链的复杂性导致了脆弱性。Svensson, 2000年代表学者供应链的脆弱性,建立了一个供应链脆弱性的理论框架,定性的描述和评估脆弱性的干扰来源,分类,和物流模式(15]。两年后,他再次计算了脆弱性(基于时间和关系16]。为了丰富该研究,他从时间评估供应链脆弱性,功能,和关系的三维在2004年(17]。派克网络理论和复杂系统引入互动供应链生产系统概念模型,分析了从multiangles四层18]。d . Bogataj和m . Bogataj19)评估脆弱性从脆弱点的角度分析了投入产出表和存储和交付之间的关系,使用动态NPV方法可以找到项目之前和之后的关系;然后他认为供应链的薄弱环节,并预测脆弱点。基于脆弱性指数,斯蒂芬和瓦格纳20.)提出了一个方法来确认政策的有效性通过比较不同的行业或企业脆弱性指数。方的发展广泛,et al。21)提出了脆弱性评估和预警模型对中小企业知识产权。

综上所述,现有的研究建立了理论框架来评估供应链的脆弱性。然而,这些基本上仅限于定性框架。因此,我们利用FMEA(失效模式和效果分析)方法,这是一个潜在的可靠性分析和安全评价。分析每一个故障模式存在系统中,并计算风险优先数(RPN)所有失效模式的后果22]。根据项的值,我们做一个定量的评估失效模式,并采取相应的措施,防止和避免潜在的失效模式,如果必要的。然而,传统FMEA方法不承认所有失效模式之间的关系的重要性和脆弱性的每一个决定性因素,和传统FMEA方法使其评价效果有限,当专家的评价语言是定性的和主观的。考虑以上条件,我们提供了一个完整的方法使用模糊理论和灰色关联理论来解决上述问题。目前的方法可以帮助业务经理实施供应链脆弱性的改进。

2。方法和评估过程

2.1。方法

FMEA,即失效模式和效果分析,事实上,起源于1950年代。由于安全性和可靠性的重要价值评估、FMEA发展迅速,已广泛应用于许多领域,如核工业、汽车、机械、航空航天、电子和船只。它使用三个方面进行评估。严重性(S),发生(O)和检测(D) (23]。识别,它是一个强大的工具来定义并消除潜在故障系统,设计、过程或服务之前,他们到达客户24]。严重的程度对客户潜在失效模式的影响;事件是指特定失效模式的发生的可能性;检测描述的可能性,目前的系统不能识别失效模式或原因。传统的FMEA方法有两个缺点后实际应用。

首先,传统FMEA方法来评估产品或系统风险仅仅取决于RPN从而导致大问题的实际情况。在传统FMEA,我们得到的RPN仅仅通过三个因素的乘积:严重,出现(O),和检测(D)。在传统FMEA,每个因素的相对重要性给出不考虑,三个因素同样的重量。与此同时,不同的因素可能会增加得到相同的项,但相应的风险程度是不一致的,这使得RPN效率低下的实际应用在各种失效模式的风险评估水平。

第二,FMEA的应用效果是有限的,因为有限的专家的经验和知识。应用FMEA方法,你首先应该建立一个专家委员会,和专家年级每一因素的经验和知识。在这一过程中,专家们需要有一个深刻的理解,调查和研究,但很难描述他们的经验和知识,因为语言的主观,所以传统FMEA不能做出准确的判断;因此是有限度的传统FMEA的效果。

从前面的分析,我们可以发现有很多因素影响了供应链的脆弱性评价指标体系,和许多因素相互影响,所以我们需要一个全面的方法来整合FMEA方法评估脆弱性。与此同时,FMEA的评论专家团队成员评估经常模棱两可的表达。为了修改传统FMEA方法的缺陷,考虑供应链脆弱性影响因素的特点,FMEA方法结合模糊理论和灰色关联方法评估和排名项。

2.2。评估过程

当使用FMEA方法,我们应该首先给操作模型一个清晰的定义,然后分析存在于每一个过程的潜在失效模式,并确认潜在失效模式的原因。接下来,我们使用模型来评估所有失效模式,排名的漏洞,采取预防措施根据脆弱性价值,估计这些措施的效果。在这篇文章中,我们给一个特殊的供应链脆弱性研究基于传统FMEA操作步骤,所以基于FMEA的供应链脆弱性评估过程如图所示1。

3所示。供应链脆弱性分析

3.1。供应链脆弱性分析

我们采用了供应链运作参考模型(再保险)开发和供应链理事会授权的,这样我们可以更好地识别供应链过程中存在的失效模式和评估供应链的脆弱性。基于再保险模型,供应链的脆弱性分析过程图2。

十个来自学术界和工业界的专家充分意识到制造行业供应链的操作分为两组。组1再保险模型适应概念化供应链脆弱性分析,和组2组1的结果进行验证。他们定义供应链运营管理流程如下:计划、来源、制造、交付,并返回,表示P,年代,米,D,R。和他们建立竞争性能目标。第二个配置层由26种核心流程通过一个完整的讨论。第三分解层,第二层是详细、具体,使过程更具体,给公司的能力选择市场的能力。在第三层,专家组分析过程,识别失效模式,并得出结论的后果。

3.2。供应链的脆弱性评价指标体系和FMEA分析

回顾相关研究成果,专家小组建立了一个供应链脆弱性评价指标体系。我们定义第二层,,,,,及其相应的潜在失效模式,,,,,在那里。

(1)规划过程失效分析。在再保险模型中,“计划”是总供给和总需求平衡的过程开发最好的行动方针,满足采购、生产和交付要求。规划过程包括确认、排名和巩固需求;确认、评估和整合资源和能力;平衡资源、能力和需要;和制定计划。

(2)采购过程失效分析。“源”是过程,采购商品和服务来满足计划或实际需求。采购流程包括确认供应来源;选择供应商和谈判采购原材料;产品分配安排;接受产品;检查产品;转移产品;授权支付;和其他的步骤。

(3)制作过程失效分析。“制造”是变换产品的流程完成状态以满足计划或实际需求。制作过程包括安排生产活动;原材料和产品的分布;生产和测试;包装;存储。

(4)交付过程失效分析。“交付”的流程提供成品和服务满足计划或实际需求,通常包括订单管理、运输管理、分销管理。交付过程包括处理查询、提供和接收;订单的登记和验证;保留库存,确定销售日期;结合订单;销售包装;加载和生成和分发记录;运输产品;客户接待和检查产品。

(5)返回过程失效分析。“回归”相关的流程返回或接收任何理由返回产品。这些过程延伸到postdelivery客户支持。客户返回的返回过程包括承认产品;处理返回产品;请求返回特权;安排分配;回收返回产品;和其他流程。

4所示。模型

提出了综合FMEA模型可以描述为以下步骤详细基于FMEA的基本模型。

4.1。建立评价指标体系

根据前面的介绍供应链脆弱性识别,我们可以提出的因素设置如下:并进一步划分,下一层因素是设置为。如果有下一层,我们继续定义它。

4.2。建立评价集

我们建立的评估选择,“非常高”,“高”,“高,”“媒介”,“低”,“低”和“非常低,”七个语义项(25]。

对应的所有语义项的含义如表所示6。通过使用七个语义项,专家评估供应链的潜在失效模式和严重性年代给模糊评分,发生啊,和检测d .根据七个语义项,得到相应的明确数量用模糊数学理论和方法,建立评价集如表所示6。

我们采用专家评分法确定每个失效模式的重量。假设有专家和失效模式、失效模式的重量由专家给出是记录为。相应的三角模糊数的模糊语义值是通过使用德尔菲法;专家根据自己的经验和知识做出决定。专家的能力被定义为和模糊评估的故障模式被定义为关键因素三角模糊数,可以表达的。根据专家的经验,我们可以得到的价值关键因素模糊三角形对应数字模糊语义项(注意,由以下方程,):

我们用模糊理论计算公式,提出了肖和李26]。公式如下所示:

的基本要素有三层,我们增加了变量。然后,失效模式的重量计算了

4.3。建立FMEA的表

在前面的小节中,我们应用模糊数和模糊理论,得到相应的模糊语义项的数量由一个专家小组评估。接下来,FMEA评估小组将评估各种失效模式通过使用模糊语义项。在这个过程中,我们需要建立一个专家调查和统计数据表以获得数据。

专家取得了失效模式后,我们可以得到每一层因素的体重,ups的平均分数。在传统FMEA,专家评分的条件,每一层因素无关。事实上,每一层的因素存在层次关系。通过使用概率树理论,我们计算重量的价值考虑因素的层次关系。如果我们使用代表每个失效模式的系数项,(显示的重量失效模式不管层次关系,显示的重量失效模式对应的上层,和显示的重量失效模式对应的一级层上层)。

4.4。脆弱性水平测定

根据改善风险优先数的公式我们可以得到的RPN,表明各种失效模式的风险水平。但问题的关键是,RPN可以帮助管理者做出决策。然后,灰色的程度之间的相关性的评价向量计算每个方案的灰色关联度,并决定和评价向量得到最好的方案。

步骤1(建立比较矩阵)。我们假设类型的失效模式。每个失效模式所表达的,说明了故障模式。计算时,有,,,每个失效模式的三个变量,所以数据显示失败模式表示为,其值可以通过(3)。在上述方法的基础上,以反映不同的失效模式,建立比较矩阵如下:

步骤2(建立参考矩阵)。失效模式的风险排名应基于一定的参考标准。一般来说,我们选择最好或最差值作为参考。最糟糕的每个变量的值是选择建立一个参考矩阵如下:

步骤3(计算灰色关联系数)。当涉及到灰色关联理论,可以得到以下公式: 在哪里分辨系数,价值区间(0,1),正常吗。

步骤4(计算灰色关联)。因为不同影响的风险,该变量的失效模式有不同的权重。假设变量的重量,所以关联度计算由以下方程(27]: 请注意,,计算从前面专家问卷调查统计数据。

第五步(排名)。最后,根据公式,我们可以计算关联度在考虑单重故障模式和每个失效模式的三个关键因素的重量。然后,我们降序排序相关学位。确定项,使目标改进。

5。案例研究

5.1。案例介绍

造船厂RS成立于2005年,主要从事船舶、海洋工程、船用发动机制造业、工程机械,专注于石油和天然气行业的相关客户和市场。根据2010年的年度报告,最大的业务比例在巴西,中国,德国,土耳其,是中国增长最快的民营造船公司。根据英国海事机构克拉克森报告,RS也是中国最大的造船企业目前通过计算手持订单。RS的子公司,2012年10月,一个名为RS海上,旨在实现其升级和转型的发展战略和发展高附加值的海洋工程业务迅速增长,在新加坡成立。

该公司高度对供应链的脆弱性具有重要意义。因此,FMEA建立评估小组,评估企业的弱点。由于难以获得准确的风险因素,语义变量用于表8潜在的失效模式。FMEA评估小组的成员包括5跨部门评估,并主要用于命名的评分专家组专家小组1。由于不同的专业知识和背景的专家,他们的重要性和能力也不同。在这些理由,给出不同的相对权重如下:0.3,0.2,0.2,0.2和0.1。为了验证的有效性专家组1建设指标和评分结果,我们要求公司建立另一个专家小组,任命专家小组2,主要用作验证专家小组。

5.2。模型应用程序

5.2.1。建立评价指标体系

我们有一个全面的初步评估共有68第二层第三层因素和15个因素(表1- - - - - -5)。在本部分中,专家小组1提供问卷调查确定是最重要的变量在他们看来,从表1- - - - - -5。专家小组1的讨论之后,他们总结了一套RS脆弱性评价指标体系。然后,指标体系提出了一个额外的独立团体(专家小组2)模型和结果验证的目的,指标体系是纠正和改进,最终我们获得最合适的指标体系对RS(见附录在网上补充材料http://dx.doi.org/10.1155/2016/2819238)。

5.2.2。建立模糊评价集

为了得到清晰的数字对应的模糊语义项,专家小组1分数模糊语义项。根据提出的七项在前面的小节中,专家小组1评估每个失效模式的模糊决策因素。下面的表显示了专家评分,这是三角模糊数。上面提到的相对权重。

基于(3)和成绩表7、清晰的数值可以计算模糊语义。这些计算的结果总结表8。

5.2.3。建立联邦应急管理局表和体重计分表

由于空间的局限性,详细FMEA表不显示在身体部位,但在附录A。此外,联邦应急管理局得分所示表A1和所有层的权重得分表A2所示。当建立FMEA表,我们省略相应的失效模式的原因和结果的基础上的实际需求,但我们已经改善了传统FMEA表适用于宏观的供应链系统。

5.2.4。处理的数据

通过总结专家统计得分表,表B1和B2在附录B中。在表的基础上明确数字8设置命名B2,得到决策因素。由于空间限制,我们不列表源数据但显示平均指标权重设置B3。

5.2.5。确定脆弱性水平

(1)建立相关矩阵。根据决策因素获得了在前面的步骤中,我们建立比较矩阵和选择最坏的价值包括和建立参考矩阵。

(2)计算灰色关联系数。采取,我们之间的灰色关联系数计算决策因素变量和引用值(7),得到。

(3)计算灰色关联度。的基础上(8)(,可在附录),我们可以得到以下数据:(0.64964,0.65921,0.63872,0.58098,0.81740,0.68236,0.59689,0.61506,0.69091,0.57574,0.61907,0.63095,0.62653,0.63831,0.71990,0.64093,0.80330,0.74667,0.66641,0.65730,0.72529,0.69363,0.68583,0.54514,0.53203,0.56261,0.73313)。

(4)排名脆弱性水平。再次,根据,我们获得的风险排名中总结表9,10,11。

5.3。结果分析

从表11,我们得出这样的结论:五年级指标排名是让>源> >返回>交付计划。RS的脆弱性主要体现在三个方面:,来源,并计划。使风险是最大的,所以它的重量是最重的。源的同时,因素是第二位在二级指标的制造业,这表明生产过程高度重视造船供应链,它最脆弱的部分,是最容易出错的部分,具有与造船企业行业的特点的关系。来源是一样重要的。特别是,应该认真对待RS的产能过剩。此外,源也很重要的第二部分造船供应链。由于扩大经营范围和零库存带来的成本节约,RS的原材料有越来越高的要求。RS变得越来越依赖于供应商,但供应商导致风险在所有失效模式中排名最高的地方,而更应该关注的是供应链的灵活性,当追求效率和低成本的同时。大型造船海外订单使规划更重要的过程和更高的要求准确的战略计划和有效的建筑。 What requires more attention is that the weight of the last link of supply chain in return process is not big. It is calculated ranking top in the layer 3 risk factors, and they are company cancel the order and contract renegotiation, which is the first and second, respectively. The mismanagement between the firm and the demand side management causes that there is a large-scale overseas of invalid orders.

5.4。与其他方法相比

为了验证改进的FMEA的有效性评估供应链,专家小组2也是要求分数FMEA表和体重表。在本文中,我们利用肯德尔τ系数(28,29日)来验证保序的质量。

给定两个评级得分向量和,定义为

然后,整合对的数量。基于上述定义,肯德尔τ的等级相关系数可以计算,即。除此之外,价值有三个属性:(1)如果两个评级意味着相同的排名,。否则,。(2)的情况下,−1和1之间的价值所在。(3)的一个属性指数如下:更大的价值显示保序更好和方法应用在排序更符合实际情况。表12表明改进的FMEA的结果更符合实际情况较其他两种方法。

6。结论

在这项研究中,提供了一种改进的FMEA评估供应链的脆弱性。主要结果如下:(1)有很多专家访谈和调查相关文献,建立供应链的脆弱性评价指标体系,包括5第一层因素,10个第二层因素,27个潜在失效模式。评价指标体系几乎包含供应链的整个过程,并提供了相应的潜在失效模式,它可以提高评估工作的可操作性。(2)为了解决传统FMEA的两个缺点,我们提供一种改进的FMEA,与灰色关联和模糊理论相结合。在改进的FMEA,权重考虑每层因素的相关性。我们也介绍了灰色关联度排序使得分更科学、可靠。(3)为了测试改进FMEA模型的适用性,我们选择一个造船厂,叫做RS学习。结果表明,脆弱性主要集中在制造、采购、产能过剩和其他链接。我们做一些建议使脆弱性识别和评估,这可能有利于类似的造船企业。(4)为了验证改进的FMEA的影响,本文利用肯德尔的τ系数评估十评分方法,只模糊理论FMEA, FMEA的改善。研究发现,改进的FMEA方法是最好的保序性,这意味着改善FMEA方法更符合现实。

信息披露

本文的草稿已经计算科学2014年国际联合会议上提出和优化(30.]。

相互竞争的利益

作者宣称没有利益冲突。

确认

作者感谢所有提供的修订建议,会议。和摘要部分是由自然科学基金(71402038)和辽宁省高等教育发展基金(20110116202)。并将所有参考文献的作者表示感谢。

补充材料

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