物流系统评价决策矩阵的标准化方法研究

上传者：罗洓
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上传时间：2015-05-07
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物流系统评价决策矩阵的标准化方法研究

内容摘要：科学评价一个物流系统，需要选择合理的评价指标体系，包括定性或定量的指标，然而因各指标的量纲不同很难做到绝对公正合理。本文提出物流系统评价矩阵标准化的方法，以期做到评价科学合理。

关键词：物流系统决策矩阵标准化

随着物流业的快速发展，物流系统的设计、改善和优化的问题日益凸显。影响物流系统优劣的因素很多，比如成本、收益、利润、资源消耗等。把每一个因素看成是一个指标，分析这些指标可以发现，有些指标可以量化，有些指标不容易量化，并且即使可以量化的指标也因为量纲不同存在着差异，所以物流系统的评价很值得研究。

对物流系统进行分析评价，不但可以了解物流系统各部分的内在联系，把握物流系统行为的内在规律性。在设计新的物流系统或对现有的系统进行改进时，一个好的分析评价体系无疑是非常重要的。本文试图通过对评价决策矩阵标准化的处理实现对物流系统的科学评价。

指标分析

（一）指标选择

在考虑选择评价指标时，不可能把所有的因素都考虑进去，因为有些因素之间是相对的。某一个指标对一个物流系统来说是主要的，而对另一个物流系统来说可能就是次要的。也有可能是完全矛盾的两个指标，比如成本与效益。所以在实际操作的过程中可以把主要因素作为评价指标，次要因素可忽略不计。

（二）指标取向

如何评价一个指标呢？是越大越好、还是越小越好、或者适中为宜？适中又如何定义呢？这就要看某个指标的目标取向。所有的评价指标从经济上说可以分为两大类：一是效益指标，有些资料上称之为正向指标，如客户满意度、货物周转量、时效性等，这些指标越大越好；二是成本指标，也可称之为逆向指标，如物流成本、客户抱怨率、货物出错率等，这些指标越小越好。

指标的量化处理

物流系统的评价指标确定之后，就要把这些指标进行量化。但是，并不是所有的评价因素都容易量化，有些评价指标只能进行定性的分析。本文把这些不容易量化的指标称之为模糊指标，例如服务水平高、人员素质高等，这些指标的特点是只能定性地描述，会影响评价的科学性。

对模糊指标进行处理的方法是赋于特定的值使其量化。一般情况下，模糊指标的值可根据其优劣的程度赋值为0-10之间的数。定性模糊指标同样分为效益指标和成本指标两类，根据两者的特点，它们模糊指标的量化得分如表1所示。

建立评价决策矩阵

把每一个因素看成是一个指标，与物流系统相关的因素即多个指标就构成了一个指标组，这样就建立了一个模型—评价决策矩阵。

一般情况下，一个指标评价决策问题往往有以下三个构成要素：提供m个不同系统方案ci(1≤i≤m)；选择n个评价指标，fi(1≤j≤n)为指标值；构建评价决策矩阵为Ai=(xij)m×n(1≤i≤m，1≤j≤n)，其中元素xij表示第i个方案Ai第j个指标fj上的指标值。

评价决策矩阵的标准化