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基于ANP-VIKOR的冷链物流供应链韧性评价

2024-11-12 167 上传者：管理员

摘要：文章基于冷链物流的特点，构建了ANP-VIKOR模型，从储存能力、加工能力、运输能力和配送能力四个维度评估了冷链物流供应链韧性，并选择了郑州市三家冷链物流公司展开具体分析，证明了该方法的可行性。结果表明：信息共享程度低、市场需求是最重要的影响因素，评估结果对冷链供应链发展具有一定的指导意义。

关键词：
ANP
VIKOR
低温物流
供应链韧性
冷链物流
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1、介绍

冷链物流也叫作低温物流，是一种特殊的物流形式，其各个环节始终处于低温环境下。随着经济的发展及人民生活水平的提高，我国冷链物流得到了快速发展，冷链物流过程逐渐趋于规范化。

图1 2016—2023年中国冷链物流市场规模统计

随着电商冷链物流系统的发展和冷链装备水平的显著提升，行业规模增长趋势明显。在旺盛的消费需求驱动之下，我国冷链物流行业的市场规模不断扩大（如图1所示），2022年中国冷链物流市场规模达5 515亿元，同比增长15.55%,2023年冷链物流市场规模将达6 486亿元，同比继续增长17.61%。

近年来，冷链物流供应链韧性相关研究受到广泛关注。黄娟等[1]用层次分析法进行企业冷链宅配发展因素识别；秦莹[2]基于AHP层次分析法评估生鲜农产品在冷链物流过程中存在的风险因子；梁辰等[3]运用Fuzzy VIKOR方法对评价对象进行综合排序，获得供应商的可持续发展优劣级别；赵闯等[4]运用模糊集结合贝叶斯网络构造风险评估模型，得到定量的风险评估结果；徐文平等[5]运用ISM-MICMAC模型评估了生鲜物流服务质量影响因素；綦方中等[6]基于改进灰色预测模型对供应链韧性评价；刘若阳等[7]运用三角模糊数改进AHP-TOPSIS模型评价了生鲜电商冷链物流服务商；戎陆庆等[8]利用灰色关联方法分析影响果蔬冷链物流需求变化的相关因素；张浩等[9]运用突变级数法构建了农产品冷链物流风险评估模型。

基于冷链物流的特点，本文从储存能力、加工能力、运输能力和配送能力4个维度构建了冷链物流供应链韧性评价指标体系，运用ANP-VIKOR综合评估模型，深入分析了冷链供应链韧性的影响因素，并对郑州市三家冷链物流公司进行实证分析，验证了冷链物流供应链韧性评估模型的可行性。评估结果可以为冷链物流韧性发展提供依据。

2、指标体系构建

通过对已有文献的研究，结合其他专家学者对冷链物流供应链的评价研究成果，最终将冷链物流供应链韧性影响因素划分为储存能力、加工能力、运输能力和配送能力4个一级指标，下设14个二级指标，如图2所示。

3、研究方法

对于冷链物流供应链影响因素评估，有很多方法。比如AHP、ANP、TOPSIS、VIKOR等，AHP[2]方法在要素之间两两比较时比较困难，ANP[10]考虑了决定因素间的依赖性。TOPSIS[11]将原始数据进行了充分的利用，但灵敏度不高，不能够进行分档管理。与TOPSIS方法相比，VIKOR[3]方法可以得到带有优先级的折衷方案。

基于此，本文选择采用ANP法进行赋权，再运用VIKOR方法进行评价。这样既减少了主观因素引起的误差，又考虑到了数据和计算方式的客观性，得出的结果更具有科学性和准确性。

3.1 ANP法

图2 评估指标体系

在运用突变级数进行指标评价前，我们需要先计算各个评价指标的相对权重。ANP法的赋权步骤如下：

(1）数据矩阵标准化。对于初始指标矩阵X:

定义，得标准化矩阵为：

(2）构造判断矩阵。采用1～9标度法，建立控制层和网络层，构造判断矩阵，并进行一致性检验。

(3）构建超矩阵。把求得的特征向量组成矩阵Z'，如下：

若没有影响，则Z'=0。将所有Z'进行组合，形成超矩阵W，如下：

(4）构建加权超矩阵。通过一致性检验后，将所有的归一化特征向量组成列和为1的非负矩阵—权矩阵，如下：

将权矩阵的元素与超矩阵的块相乘，得出加权超矩阵，如下：

(5）确定主观权重。对加权超矩阵进行演化趋近统一，得到的极限超矩阵即为指标的权重。

3.2 VIKOR法

VIKOR方法是根据其于理想指标值的距离大小进行择优。基本步骤如下：

(1）将原始矩阵标准化，即将有量纲的表达式转化为无量纲的表达式。

(2）求正负理想解。

(3）确定群体效用值Si与个体遗憾值Ri。

(4）计算利益比率Q。

v为“大多数准则”策略的决策机制系数，体现了准则的重要程度或决策者的偏好。本文取v=0.5。

最终，可以得到各方案的利益比率，而利益比率越小越好，利用利益比率对评价对象进行排序。

4、实证分析

为了更好地运用ANP-VIKOR对冷链物流供应链韧性进行评价，选择郑州市内的三家冷链物流公司作为研究对象，运用ANP-VIKOR模型对冷链供应链韧性进行评价。

4.1 构建ANP模型

(1）鉴于ANP计算过程的复杂性，本文借助ANP专业软件Super Decision(SD）来代替人工计算。首先建立网络结构模型，如图3所示。

图3 ANP网络结构图

(2）将两两比较矩阵输入SD软件中，构建出未加权超矩阵、加权超矩阵以及极限超矩阵。最后通过一致性检验后，得出冷链物流供应链影响因素评价指标权重，见表1。

表1 冷链物流影响因素评价指标权重

通过ANP模型可知，四个一级指标重要度从大到小依次是运输能力0.364、配送能力0.274、储存能力0.202和加工能力0.160，因此最关键的制约因素是运输能力。而在所有子指标中，信息共享程度低D1、市场需求A4、包装技术水平B2、退换货风险C3和配送不及时D2是影响冷链物流供应链韧性发展的关键因素。

冷链物流企业需要不断提高自身实力，为冷链产品提供更好的定位服务，实现信息共享，并且做好进货供货规划，保障冷链物流的正常运转和应急应变能力。同时，政府要进一步推动冷链基础设施建设，建立健全我国的冷链物流体系。

4.2 VIKOR法韧性评估

(1）根据专家小组的意见，构建初始评价矩阵，运用公式（1）可得标准化矩阵，结果如表2所示。

表2 标准化决策矩阵

(2）根据公式（2）、公式（3）确定指标所对应的正、负理想解，如表3所示。

表3 正负理想解

(3）由公式（4）至公式（6）得出群体效用值、个体遗憾值和利益比率如表4所示。通过利益比率Q进行排序，则有Y>W>Z。

表4 利益比率及排序

Y的利益比率最小，即Y物流公司的供应链韧性表现最佳，这类物流企业专业性较强，发展实力雄厚，有能力应对突发情况，未来发展前景良好，能够有效推动冷链物流行业发展。W物流公司位居第二，冷链供应链韧性表现一般，其在人员技术水平、信息共享程度方面表现较差，应完善服务网络、增强物流配送过程中的信息共享性，同时加大工作人员的知识培养程度、提升技术人员操作水平。Z物流公司供应链韧性表现最差，但有几个二级指标评价良好，是其发展优势，这类公司大多刚处于起步阶段，应格外注重储存能力和配送能力，基础设施可能不够健全，未来的发展中应健全基础设施建设，加大在绿色运营治理方面的投资。

5、结论

本文建立了ANP-VIKOR的评价模型，通过ANP确定了指标权重，运用VIKOR法对三家冷链物流公司进行了韧性评估，并根据利益比率的大小对三家物流公司的供应链韧性进行了评估，证明了ANP-VIKOR评价模型在实际应用中的可行性。对于未来冷链物流行业的发展，本文提出以下建议：

(1）健全冷链物流体系。我国尚未形成完整、独立的冷链物流体系，冷链设施设备陈旧，发展和分布不均衡，大部分产品不能保证完全在冷链条件下运输，冷链物流应受到重视，进一步加强基础设施建设，健全完善冷链物流体系；

(2）政府扶持行业发展。随着冷链物流的快速发展，政府对其高度重视，未来应进一步加大扶持力度，促进行业规范、技术提升，继续出台相关利好政策，实现冷链物流规模化发展，进一步推动冷链基础设施建设，促进冷链物流体系的发展；

(3）培养综合性专业人才。我国冷链产品损耗率较高，应大力培养冷链物流综合性专业人才，减少冷链物流的损失，同时增强供应链上下游之间的整体性与协调性，加强冷链物流的资源整合，积极推动校企合作，共同为冷链物流的发展助力；

(4）优化冷链技术运输体系。消费者越来越重视产品的时效性、新鲜度，应进一步升级优化运输体系，创新冷链物流技术，与第三方物流密切配合，健全服务网络和信息系统，有效增强信息准确性和及时性。

参考文献:

[1]黄娟,吴铃,罗艳霖,等.基于AHP的企业冷链宅配发展因素识别[J].物流科技,2023,46(19):130-131.

[2]秦莹.基于AHP的生鲜农产品供应链质量风险研究[J].河南农业,2019(23):58-61.

[3]梁辰,邹宇石.基于Fuzzy VIKOR方法的战略性新兴产业可持续供应商选择[J].物流工程与管理,2023,45(9):78-81.

[4]赵闯,郎坤.基于贝叶斯网络的生鲜物流风险评估[J].系统科学与数学,2020,40(11):2108-2124.

[5]徐文平,张媛.基于ISM-MICMAC的生鲜物流服务质量影响因素[J].物流技术,2022,41(10):32-36,61.