AFHW Approach to Virtual Enterprise Agility Measurement

Abstract

In this paper,the virtual enterprise agility evaluation index system was put forward, meanwhile, a new AFHW model which combines improved analytic hierarchy process (AHP) with improved fuzzy and gray and matter element method (FHW) was presented in order to carry out experts consultation and the virtual enterprise agility measurement. At last, an enterprise case was used to demonstrate with the developed support system that virtual enterprise agility measurement was effective.

Content

《1 引言》

1 引言

企业敏捷性研究引起学术界的重视, 但研究内容大多是对单一企业如何向敏捷性转变, 以适应建立虚拟企业的需要^[1,2,3,4,5]。笔者首次探讨虚拟企业联盟的敏捷性度量, 使之在运作过程中, 随时监测其敏捷性, 及时调整发展方向, 优化决策战略。

敏捷性是指企业在连续而不可预测的市场变化环境中发展壮大起来的一种能力。企业通过计算机网络与全球生产系统、市场、竞争者连接起来, 是对高质量、高性质、低成本、顾客设定产品配置等用户需求驱动的形势下表现出来的一种能力。

虚拟企业把追求最大程度的敏捷性作为目标^[6,7,8,9], 越敏捷的企业, 其竞争力越强。在虚拟企业运作过程中, 敏捷性度量是对虚拟企业的在线评价。通过敏捷性度量研究, 及时掌握虚拟企业状态并进行调整, 使虚拟企业快速地响应市场机遇。

层次分析法 (AHP) 是Satty教授根据人们的心理和思维特征提出的一种科学决策方法^[10];模糊灰色物元方法 (FHW) 是我国学者贺仲雄教授创立的一种评价方法^[11,12,13], 它采用模糊数学、灰色理论、物元分析等学科的理论, 把Delphi法的咨询表发展为FHW咨询表, 融合了BS法、KJ法的优点。笔者在AHP和FHW基础上, 提出改进的AHP法和改进的FHW法相结合的AFHW法。采用改进AHP法确定指标及其灰色优劣度的权重, 采用改进FHW法进行专家咨询及敏捷性度量计算。并根据研制的虚拟企业敏捷性度量支持系统, 在专家协助下, 结合实例, 对企业进行案例研究。

《2 评价专家权重的确定》

2 评价专家权重的确定

在评价中, 考虑到不同专家的不同思维特点, 需对专家意见采取加权处理。专家权重由以下6个参数表征:

1) 权威质量从行政职务、学术职位、科研、学术水平等情况考虑;

2) 业务熟悉度表示对评价所涉及的专业和学科的熟悉程度;

3) 谨慎度对评价问题的把握程度;

4) 知识广度对本专业以外的其他专业的了解程度;

5) 意见偏离度该专家与集体意见的差距, 可根据在咨询中得到的数值确定;

6) 智力激发度对专家联想思维与创新能力的评价, 主要根据其年龄、知识广度、环境、智力、联想等方面的测试而确定。

对专家的6个参数进行线性组合, 即可得到专家的权重向量R= (r₁, r₂, …, r_m) 。m为参与评价的专家数目。

《3 虚拟企业敏捷性评价指标》

3 虚拟企业敏捷性评价指标

敏捷性的度量指标可以用响应时间 (time) 、成本 (cost) 、鲁棒性 (robustness) 、自适应范围 (scope of change) 、柔性 (flexibility) 、供应链管理 (supply chain management) 、企业资源计划 (BPR) , 即CTRSFSB综合度量指标来对虚拟企业的敏捷性 (agility) 进行度量, 对以上7个指标设置25个分指标来评价虚拟企业的敏捷性 (见图1) 。

虚拟企业敏捷性度量指标

《图1》

图1虚拟企业敏捷性度量指标体系 Fig.1 Index system of virtual enterprise agility measurement

《4 确定各指标及其灰色优劣度权重》

4 确定各指标及其灰色优劣度权重

参与评价的专家不一定对评审中的每一个问题都熟悉, 而熟悉与否对评价的可靠性有相当大的影响。对评价结果进行处理时, 常常要通过专家对评审内容的权威程度 (专家权重) , 对专家评价意见进行综合处理。

用改进的AHP法^[14]确定各指标权重、各指标灰色优度权重, 以及各指标灰色劣度权重。首先用AHP法确定每一位专家各自对度量指标体系中各项指标给出的权重、各指标灰色优度权重、各指标灰色劣度权重 (初步权重) , 然后对初步权重根据专家自身权重进行线性加权平均, 即得出综合权重。具体步骤:

1) 用AHP法确定每一位专家各自对度量指标体系中各项指标给出的权重、各指标灰色优度权重、各指标灰色劣度权重;

2) 对专家群体意见进行综合。

记专家i对指标T_j的评价权数、灰色优度权数、灰色劣度权数分别为w_ij, α_ij, β_ij, 则指标T_j综合权重、综合灰色优度权重、综合灰色劣度权重分别为:

$w_{j} = \sum_{i = 1}^{m} r_{i} w_{i j} ‚ α_{j} = \sum_{i = 1}^{m} r_{i} α_{i j}, β_{j} = \sum_{i = 1}^{m} r_{i} β_{i j} ‚$ $w_{j} = \sum_{i = 1}^{m} r_{i} w_{i j} ‚ α_{j} = \sum_{i = 1}^{m} r_{i} α_{i j}, β_{j} = \sum_{i = 1}^{m} r_{i} β_{i j} ‚$

其中, i=1, 2, …, m, j=1, 2, …, 25。

但应用AHP法易产生恶性循环, 对该问题的解决可参见文献[15], 笔者将对此作进一步探讨。

《5 虚拟企业敏捷性专家咨询表》

5 虚拟企业敏捷性专家咨询表

考虑到虚拟企业敏捷性评价和专家应答心理的特点, 在FHW咨询表的基础上加以修改, 得虚拟企业敏捷性专家咨询表 (见表1) 。表1在表述上已作一些简化, 详细专家咨询表可参见文献[13]中附录部分。

表1虚拟企业敏捷性专家咨询表

Table 1 Experts consultation table of virtual enterprise agility

《表1》

指标	指标分值	灰色优度分值		灰色劣度分值
指标	指标分值	明显优点	不明显优点	明显缺点	不明显缺点
T_i		p_i	a_i	q_i	b_i

表中, (p_i, a_i) 为灰色优度, p_i为指标T_i的明显优点, a_i为指标T_i的不明显优点, (q_i, b_i) 为灰色劣度, q_i为指标T_i的明显缺点, b_i为指标T_i的不明显缺点。

《6 虚拟企业敏捷性AFHW评价步骤》

6 虚拟企业敏捷性AFHW评价步骤

Step 1 组织专家评价, 提供待评价的虚拟企业的背景材料。对专家进行咨询, 每位专家填写评价表, 分值采用百分制。

Step 2 根据专家自身权重, 对评分进行加权平均。得到T_i, p_i, a_i, q_i, b_i的综合评分, 分别记为U_i, P_i, A_i, Q_i, B_i。

Step 3 求白色优劣度比。 $C = \sum_{i = 1}^{25} α_{i} Ρ_{i}$ $C = \sum_{i = 1}^{25} α_{i} Ρ_{i}$ $\sum_{i = 1}^{25} β_{i} Q_{i}$ $\sum_{i = 1}^{25} β_{i} Q_{i}$ , 表示该虚拟企业敏捷性当前优势与当前劣势之比。若C<1, 说明该虚拟企业当前的敏捷性较差, 需改变企业当前状况。

Step 4 求灰色优劣度比。 $D = \sum_{i = 1}^{25} α_{i} A_{i}$ $D = \sum_{i = 1}^{25} α_{i} A_{i}$ $\sum_{i = 1}^{25} β_{i} B_{i}$ $\sum_{i = 1}^{25} β_{i} B_{i}$ , 表示该虚拟企业敏捷性潜在优势与潜在劣势之比。若D<1, 说明该虚拟企业潜在的敏捷性较差, 需对企业运作作适当调整, 以适应未来发展的需要。

Step 5 求总灰度, 记

$\begin{array}{l} Ρ_{i}^{*} = Ρ_{i} / (Ρ_{i} + A_{i}) \\ A_{i}^{*} = A_{i} / (Ρ_{i} + A_{i}), \\ Q_{i}^{*} = Q_{i} / (Q_{i} + B_{i}) ‚ \\ B_{i}^{*} = B_{i} / (Q_{i} + B_{i}), \\ n_{i} = 1 - [0.5 + 0.5 (Ρ_{i}^{*} - A_{i}^{*})], \\ m_{i} = 1 - [0.5 + 0.5 (Q_{i}^{*} - B_{i}^{*})] ‚ \end{array}$ $\begin{array}{l} Ρ_{i}^{*} = Ρ_{i} / (Ρ_{i} + A_{i}) \\ A_{i}^{*} = A_{i} / (Ρ_{i} + A_{i}), \\ Q_{i}^{*} = Q_{i} / (Q_{i} + B_{i}) ‚ \\ B_{i}^{*} = B_{i} / (Q_{i} + B_{i}), \\ n_{i} = 1 - [0.5 + 0.5 (Ρ_{i}^{*} - A_{i}^{*})], \\ m_{i} = 1 - [0.5 + 0.5 (Q_{i}^{*} - B_{i}^{*})] ‚ \end{array}$

则总灰度 $Ν = \sum_{i = 1}^{25} α_{i} n_{i} - \sum_{i = 1}^{25} β_{i} m_{i}$ $Ν = \sum_{i = 1}^{25} α_{i} n_{i} - \sum_{i = 1}^{25} β_{i} m_{i}$ 。它表示该次敏捷性度量的朦胧程度, 即信息不完全程度。若N>0.5, 说明此次的度量结果不可靠, 需重新组织评价。

Step 6 计算主体评分, $Τ = \sum_{i = 1}^{25} w_{i} U_{i}$ $Τ = \sum_{i = 1}^{25} w_{i} U_{i}$ 。

Step 7 计算综合得分, S=T+C+D-N, 即为敏捷性度量的最终得分结果。

Step 8 判别敏捷性级别。通过研究, 确定敏捷性级别为:85分以上属高敏捷, 75～85分属较敏捷, 65～75分属一般敏捷, 65分以下属不敏捷。据此可判定虚拟企业所属的敏捷性级别。

《7 实例研究》

7 实例研究

小天鹅公司与荷花、宝洁、荆州、罗兰、科龙等多家公司结盟, 组成虚拟企业, 以多赢为模式, 为企业的发展提供了广阔的契机和空间。

运用虚拟企业敏捷性度量方法, 在visual C++6.0和Visual Foxpro 6.0上开发了虚拟企业敏捷性度量计算机支持系统。在有关专家的协助下, 对小天鹅公司的敏捷性进行评价, 获得T=69, C=3, D=4, N=0.3, S=75.7。结果说明, 该虚拟企业属于较敏捷型虚拟企业。

《8 结语》

8 结语

虚拟企业敏捷性AFHW评价方法, 有以下特点:

1) 指标权重确定采用改进的AHP法, 具有科学性、全面性和客观性, 但注意到其运作中易产生恶性循环;

2) 咨询表采用改进FHW方法, 可以充分发挥专家的才智和联想思维;

3) 敏捷性度量方法不仅考虑当前情况, 还对潜在优缺点作出考察, 能对企业未来发展前景作出估计;

4) 根据评价的总灰度, 可以确定本次评价的可靠性, 对评价结果能作出初步检验, 以减少评价的盲目性。

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