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供應鏈評價的方法
供應鏈效績評價方法是供應鏈績效評價的具體手段。主要是將各具體指標的評價值經過適當的計算，得出最終目標評價值，最后再與評價標準比較，得出評價結論。沒有科學的評價方法對評價指標的運用，就不可能得出正確的結論。以下是小編精心整理的供應鏈評價的方法，歡迎大家借鑒與參考，希望對大家有所幫助。
1、層次分析法
層次分析法(Analytic Hierarchy Process，AHP)是一種定性與定量結合的多目標決策分析方法，由saaty于20世紀70年代首先提出，并用于分析復雜系統。其主要思想是：首先分析復雜系統的要素構成及其相互間的關系，據此構造出一個有序的遞階層次結構;然后通過兩兩比較的方式確定層次中各個要素的相對重要性，在每一個層次上建立判斷矩陣，計算該層要素的相對權重;最后計算出各要素相對于總目標的權重。
層次分析法能夠同時從定性和定量兩個角度來分析問題，特別適合用于解決復雜系統的評價問題，這是因為針對復雜問題建立精確的數學模型往往是很困難的，某些時候必須依靠人的定性判斷。與此同時，層次分析法也存在很多的不足之處，如：層次分析法在很大程度上依靠的是人的經驗，無法排除個人偏好造成的片面性;比較和判斷的過程較為粗糙，只能用于解決精度要求不高的問題;當影響因素數量較多時，比較判斷的工作量會迅速增加。
2、模糊綜合評價
模糊綜合評價(Fuzzy Comprehensive Evaluation，FCE)是在模糊數學理論的基礎上發展起來的。模糊數學理論由zadeh于20世紀60年代首先提出，它采用精確的數學方法來描述模糊性現象。模糊綜合評價借助模糊數學，將邊界不清晰、不易量化的因素定量化，然后計算各個因素與評價對象的隸屬度，根據隸屬等級狀況進行綜合評價。
供應鏈績效評價的指標之間存在著復雜的因果關系，有些關系是模糊的、不確定的，而且有些指標無法實現精確定量化，應用模糊綜合評價就能夠很好的解決這些模糊性問題，這也是該方法的最大優勢。其劣勢在于：(1)計算復雜;(2)指標權重的設定具有較強的人為主觀性;(3)當指標數量較多時，容易出現/超模糊現象。
3、人工神經網絡
人工神經網絡(Artificial Neural Networks，ANN)簡稱神經網絡，是人工智能領域的重要分支，它是對人腦進行抽象、簡化而建立起來的計算模型，目的是為了模擬實現大腦的某些功能。
目前有上百種模型問世，其中比較著名的有BP神經網絡、徑向基神經網絡、競爭學習神經網絡、學習向量量化神經網絡、Elman神經網絡、Hopfield神經網絡和Boltzmann神經網絡，其中BP神經網絡的影響和應用最為廣泛。神經網絡的主要優點是能夠自適應樣本數據，當數據中有噪聲和非線性時，也能夠正常工作，另外，聯想推理、高速并行處理也是其優點。經過科學的訓練和學習，神經網絡能夠找出輸入和輸出之間的非線性映射關系，從而實現智能推理和預測。神經網絡的劣勢在于學習效率低，容易陷入局部極值，以及當樣本數據多時收斂速度慢。葉春明等人研究了BP神經網絡在供應鏈管理績效指標評價中的應用。
4、數據包絡分析
數據包絡分析(Data Envelopment Analysis，DEA)是Charnes等學者于1978年提出的評價相對有效性的方法。DEA使用數學規劃模型來比較不同決策單元之間的相對效率，通過綜合分析決策單元的輸入和輸出數據，可以得出每個決策單元的綜合效率指標，并且以定量化的形式表示出來。DEA還能判斷各決策單元的投入規模是否恰當，如果不恰當，可以向什么方向、以何種程度調整投入規模以此給部門主管提供有用的決策信息。
數據包絡分析適合用于多輸入、多輸出的復雜系統評價，它將輸入和輸出權重設置為變量，無需人為主觀設定。它可以處理不同量綱的數據，將系統的內部過程視為“黑箱”，因此避免了對輸入和輸出之間的定量關系進行描述。數據包絡分析的主要缺點在于該方法對指標數目要求比較嚴格，當指標數目相對于決策單元的數目太多時，多數決策單元會被判定為有效，從而無法取得有效的信息。
5、支持向量機
支持向量機(Support vector Maehines， SVM)是vapnik于1995年提出的一種機器學習算法。其基本思想是：將在低維空間線性不可分的樣本通過核函數的非線性變換，映射到高維特征空間，在高維特征空間構造出最優超平面和決策函數，據此可以推斷出任意一個輸入x對應的輸出y。
支持向量機在解決小樣本、非線性和高維度問題時具有很大的優勢，然而當樣本數量較大時，SVM就無能為力了，必須求助于改進的SVM模型。
拓展：供應鏈細分的方法
1、進行經常性的需求和成本服務分析
細分的基礎是需求動態數據驅動的分析，客戶和產品的盈利能力。這一分析提供了量身定制的服務協議和供應鏈的策略，以提高組合的整體盈利能力，同時提供可靠，適用的服務所需要的信息。
由于需求和盈利能力變化頻繁，尤其是在當今瞬息萬變的市場環境，這種分析必須制度化，并在標準的節奏下進行。
有多種方式來執行需求和成本服務的分析。這是重要的，但是，為了避免復雜的成本計算的模型，需要有用于設置適當的供應鏈策略。
領先的公司已經開始與分配運輸，庫存和訂貨成本的基礎上做好其體積和其他訂購產品的簡單模型，產生一個可插入的決策框架的數據。
這樣做的目的是要了解哪些客戶/產品組合是贏家，哪些是輸家，然后構建供應鏈策略。這可能需要改變補貨模式和服務級別協議對應特定客戶/產品組合。
2、實施的核心功能差異化需求政策
我們知道，需求信號可以制定訂單，預測和安全庫存，他們可以來自不同渠道(零售，網絡，分銷商和企業)，并從不同的來源(原始設備制造商[OEM廠商]，售后/備用)。此外，需求信號可以來自不同的客戶類型。
為了使供應鏈符合市場細分戰略，在核心的供應鏈管理的需求信號的功能，如總體規劃，交通規劃，布局規劃和工廠規劃，必須優先考慮在與這些戰略保持一致。
需求的優先事項必須由服務/盈利能力框架的整體細分策略驅動。供應鏈管理系統，這些核心功能必須足夠的智能納入，并使用這些優先事項的決策。該系統還必須易于配置，并能夠適應不斷變化。
3、實施差異化的庫存策略
在供應鏈細分可能會一直采用過去五年最常見的庫存經驗,在此期間庫存的優化已經發展成為一個流程驅動的規律，確定什么庫存可攜帶，在哪里，以何種形式，在多級網絡數量是多少。
再次，這提供了為每一個客戶/產品交叉處的價值主張的基本步驟。基于該信息，公司使用分析工具來評估整個網絡，并確定每種產品的長襪策略在每個長襪的位置。
這一過程將包括確定有多少成品庫存進行下游的區域配送中心(DC)，并在工廠的位置。它還將包括決定在哪里通過確定多少庫存攜帶半成品模式或組件，以幫助抵消更高的需求變化或減少對具有不同服務需求的產品成本策略。
這表明公司正從一個適合所有人的策略，實現到針對不同的客戶/產品的多種策略。也說明了通過服務的一些客戶/產品細分領域從上游，采取匯集效應的優勢，減少下游庫存的能力。
4、實現差異化的客戶補貨計劃
不同的.客戶將有不同的補充關系，在所要求的服務基礎上，客戶的體量和盈利能力用于支持該客戶的渠道。例如，一家高科技消費電子公司通常涉及多個渠道：零售商，分銷商，企業和網絡。
每個通道應具有不同的補充項目。通過配置程序和按庫存策略的組合方式服務企業客戶;通過建立對股票供應與分銷資源計劃(DRP)的組合服務零售客戶;供應商管理庫存(VMI);協同規劃，預測和補貨(CPFR);和新興點銷售終端(POS)，分析驅動的協作。
這些每個通道的進一步細分將基于客戶/產品動力學提供差異化服務。一個制造商和一個巨大的補充關系式，倉儲式零售連鎖店會與規模較小的零售商不同。
在銷售點數據從零售商到制造商推動訂單的基礎上，一個新興零售補貨的趨勢是越來越多地使用的分析信息。
這是制造商具有更大的趨勢，尋找下游利用獨立的需求，推動其上游業務(對于已購買并使用的消費者或客戶的實際終端產品的需求)。其意圖是減少“牛鞭效應”，使用相關的需求，這是由獨立的需求來源。
5、實施差異化的供應商補貨計劃
類似的客戶補貨計劃，供應商補貨程序應根據供應商/組件動態細分。
現在許多公司使用自己的和外包工廠的組合，以及柔性供應，近岸供應和較長交貨期，近海供應的組合。這些不同的供應模式，還必須對供應鏈的前端的訂購和客戶補充項目同步。
例如
近岸供應，可用于企業用戶需要與短的時間內配置到訂單的供應，同時，近海供應與更長的交貨時間可以用來配置零售渠道。利用離岸供應交貨時間響應與空運(交貨周期短，成本高)的運輸方式-海運(供貨周期長，成本低)來驅動。
某公司有高毛利率毛利產品能買得起用空運所提供的靈活性;然而，對于低毛利率，低利潤率的商品，從海運轉向空運將意味著決策和賠錢的區別。
6、定期有規律的總到岸成本采購分析
一個面臨供應鏈管理者所面臨的挑戰是，供應鏈成本結構已變得很有活力。勞動力成本，燃料成本和貨幣匯率低成本國家的波動比較顯著，從而導致盈利的采購策略，把盈利的速度遠遠超過他們過去。
從歷史上看，外包策略，主要是基于單價，這種方式存在多年。今天領先的公司已經將在工程，采購和供應鏈組織的工作流程，將總到岸成本采購分析到工程設計和采購決策具有整合框架。這些決定是基于成本，其中包括：
單價/運輸成本，包括燃油附加費/加快成本/手續費/庫存成本/存貨報廢成本/關稅和其他稅/產品返工和損害成本/客服處罰
此外，采購決策對成本有很大的影響。因此，供應鏈管理保證采購決策的總體細分策略有利于為客戶提供服務。
7、實施差異化的分配和訂單承諾
分配和訂單承諾是關鍵的，以執行細分政策和盈利的客戶服務戰略。對于某些顧客或顧客群體，分配是保留庫存或能力的過程，或用于其它實體，如銷售組或地理區域。
其目的是基于客觀標準為特定客戶提供喜好，如體積，利潤和服務水平協議的某些客戶。訂單承諾是提供產品交付日期，具有可靠性級別高的過程。
借助完整的分配和訂單承諾，企業可以實現很多的供應鏈細分的運營目標。事實上，一些公司已經采用完整的配置和訂購的技術，提供高度可靠和利益驅動的客戶服務。
一些公司正在為每個產品/客戶一個做出具體的辦法，他們已經整合可配置的搜索機制，可檢查整個供應鏈網絡，以確定最佳的完成目標。
作為它的指示，分配可以發生在不同層次的產品和客戶的層次結構。有為將接著尊重這些分配，并從供應鏈內的適當履行承諾點，以便實現服務的給定客戶所期望的水平。
這提供了量身定制的配置和有前途的技術在客戶/產品層次，綜合性與該路口量身定制的履行程序的每個交叉點。
8、月度和每周的權衡納入S&OP
銷售和運營規劃(S&OP)是一種戰術的為企業從終端到終端的協調，協作和單一結盟的過程。該過程發生每月循環，每周更新和調整。
S&OP對于一個細分策略的成功是至關重要的，因為它是由企業贊同其決定的利潤和客戶服務計劃的進程。這些計劃隨后部署以支持細分策略在政策范圍內執行。
S&OP是臨界在以下方面可細分：
它使客戶/產品服務和盈利能力的財務和業務對齊。
它提供了一個關于細分戰略上工作與否的每月總結。
它包括假設和情景分析，以辨別策略的異常情況。
一些公司現在使用需求塑造策略，并且鏈接他們每月的S&OP流程，每周協同式供應鏈庫存管理道工序的閉環反饋系統。例如，有些使用的是S&OP同步后端供應到前端的分配和訂單承諾。
提供渠道過剩的庫存可以轉移的通道，通過渠道的價格變化預期進行供應過剩處理。因此，過剩和短缺的立即識別，并需求狀態和跨渠道協調策略與供應的需求同步。
9、實施一個業務優化中心繼續學習
一些公司已經實施了“業務優化中心”或“卓越供應鏈中心”，其任務包括建立，實施和監控細分策略，然后因為這些策略隨著時間的推移執行不斷地完善。這種類型的中心通常包括一個小的團隊負責創建后臺細分分析，然后共享和獲得批準的相關策略的部署。
中心還負責部署這些策略相應功能的業務流程和關聯的工作流程。在較高的水平，這意味著維護每個客戶/產物交點和與每個交叉點相關聯的各種細分策略的客戶服務和利潤策略。
在大多數情況下，該業務優化中心一般由高級別執行，是首席營運官(COO)和首席執行官(CEO)。
10、自動化策略管理
上述業務優化中心負責策略分析，部署和管理。該中心還負責確保相關有前途的履行，庫存，運輸，制造和采購的各項策略的協調一致，并且在時間上同步。
一些公司現在都開始細分策略的管理自動化。在這種情況下，業務優化中心獲得批準一定的策略為客戶/產物交叉和一個部署日期。
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