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    服装仓储配送评价体系构建与案例分析

      信息来源:   发布时间:2021-10-29  点击数:

    随着全球化、信息化等诸多因素不断影响服装消费市场, 消费需求变化快速、频繁, 越来越多的服装品牌企业意识到仓储配送环节在服装运营中占据着重要地位, 因此, 建立具备快速反应能力并与企业业务规模相匹配的仓储配送体系成为服装企业尤其是中小型服装品牌企业面临的难题。通过文献研究发现, 大卖场、医药、汽车等领域仓储配送发展先进[1], 而在服装领域现代仓储配送研发和应用仍然滞后[2], 由于服装品牌企业的管理基础薄弱, 相关仓储配送解决方案主要集中于配送中心规划和运营等方面[3,4], 而基于企业实际仓储配送需求的定性定量优化的研究文献甚少。为此, 本文通过文献阅读、专家访谈、问卷调查以及参与企业项目研究等方法, 筛选出关键指标, 并运用层次分析法计算各指标权重, 进而构建适用于服装中小型企业的仓储配送评价体系。同时, 依据模糊综合评价法对案例企业进行实例解析, 力图为我国服装品牌企业仓储配送的建设提供有益参考。

    1 服装仓储配送评价指标体系的构建

    1.1 基于BSC的评价指标确定

    服装仓储配送评价属于多目标多准则的决策问题, 依据平衡计分卡 (balanced score card, 简称BSC) 理论, 评价内容主要包括内部运营、客户、财务、学习与成长4个维度[5]。根据服装行业的需求和时代特点, 将4个维度分别命名为流程与运作水平维度、客户服务质量维度、成本与效益维度和学习与成长维度, 并增加信息化水平、配置与资源利用2个维度。

    依据文献研究, 采用频度统计法选择使用频率较高的选项作为评价指标[6,7]。通过专家咨询法对初选的评价指标进行筛选, 即要求服装业专家对42项初选指标以重要程度为标准, 进行五段量表打分 (“非常重要”记“5”分, “较为重要”记“4”分, “一般”记“3”分, “不太重要”记“2”分, “非常不重要”记“1”分) , 综合衡量服装业专家对各指标的评分和建议, 合理精简指标数量。

    服装配送体系绩效指标甄选问卷调查于2012年12月中旬实施, 以企业实地访谈和邮件方式进行调研, 共发放问卷25份, 实际回收有效问卷20份。问卷调查对象主要来自Coco Deal、ICICLE、Etam等服装品牌企业及服装业的专家。

    本文采用SPSS17.0统计App对服装仓储配送体系的42项指标变量进行信度分析后得到克朗巴赫α系数值0.863, 问卷信度良好[8]。同时为筛选服装品牌供应链绩效评价体系的最终指标, 对各位专家的意见进行归纳汇总和统计分析。

    根据本次问卷设置可知, 最终入选评价体系的指标应是专家认为较为重要的指标, 即平均分应在4.0分以上。参照以上准则对指标进行筛选, 在42项指标中, 共有28项指标的评分均值在4.0以上, 说明专家对初拟的评价指标认同度较高, 可以认为这些指标能有效地评价服装仓储配送体系, 筛选后的结果见表1。

        下载原表

    表1 筛选后的评价指标与得分Tab.1 Selected evaluation indexes and scores

    注:服装品牌配送体系绩效指标甄选问卷删除收货准时率、劳动生产效率、标识完整程度、仓库面积利用率、报告及时反馈、信息系统先进性、信息传递及时、客户忠诚度、销售净利率、员工素质提升、设备利用率、投入研发力度、销售增长率、现代化程度共14项低于4分的指标。

    由专家问卷结果可知:

    1) 专家认为流程与运作水平 (B2) 最为重要, 其中库存准确率、货品收发准确率和响应速度位列该层次的前三位;

    2) 客户服务质量 (B3) 位居第二, 其中准确交货率和发货准时率得分最高, 可见准确交货和发货准时是仓储配送体系考评的重要指标;

    3) 配置与资源利用维度 (B1) 也值得重视, 尤其是仓库布局的合理性, 其直接影响仓储配送的效率。

    1.2 基于AHP的指标权重确定

    层次分析法 (analytic hierarchy process, 简称AHP) 由美国运筹学家托马斯·赛蒂于20世纪70年代中期提出, 是一种定性定量结合、系统化、层次化的决策方法[9]。AHP把某个复杂的决策问题作为一个系统, 将影响决策的元素分解为总目标层、子目标层、评价准则层、具体方案层等层次结构, 利用判断矩阵特征向量的方法, 计算下层元素对上层元素的重要程度, 即权重。而后, 将各层权重递归至总目标层, 获得最终的优先权重, 为决策提供参考依据。

    结合上文构建的服装仓储配送评价体系, 设计AHP评价指标权重问卷。由于本文构建的评价体系将应用于服装品牌企业, 而不同类型的企业对仓储配送体系的关注点和关注程度有所不同, 因此, 要求被调查者应具备仓储配送领域的专业常识, 并熟悉服装品牌企业的现状和市场需求。

    本文选取的案例企业 (以下简称L企业) 为一家国外品牌全资子企业, 截至2013年1月底, 在中国共有120家门店, 年销售约100万件套, 销售额达1.5亿元人民币。L企业目前在中国发展较快, 处于全面拓展市场的阶段。因此, 对仓储配送系统提出了更高的要求。

    AHP指标权重调查于2013年1月在L企业现场施行, 调查对象为L企业的中高层管理者, 如信息部部长、仓库主管、仓库优化项目经理、项目总监等, 工作年限平均在10年以上。共发放问卷8份, 回收有效问卷8份。

    本文采用Satty提出的1~9标度法, 在同一准则下对指标进行两两比较, 以判断方案的优劣[9], 从而提高问卷的有效性和结果的一致性。问卷数据采用YaahpApp计算指标权重。

    1.3 计算示例

    以问卷中准则层的指标“配置与资源利用B1”为例, 进行权重计算说明, 构建的B1判断矩阵如表2所示。

        下载原表

    表2 B1判断矩阵示例Tab.2 Example of matrix B1

    获得判断矩阵:

     


    判断最大特征根和对应向量的方法主要有2种, 即几何平均法 (根法) 和规范列平均法 (和法) , 本文选用几何平均法 (根法) , 计算步骤如下:

    1) 计算每行元素的乘积:

     


     


    2) 计算Mi的四次方根:

     


     


    3) 对向量进行标准化处理:

     归一化, 即有

     


     


    同理得w2=0.124 8, w3=0.058 3, w4=0.591 3, 得到特征向量

     


    4) 计算矩阵的最大特征根λmax

    计算与特征向量 对应的最大特征根λmax的近似值:

     


    判断矩阵一致性指标CI (consistency index) :

     


    根据平均随机一致性指标表[10], 查得RI=0.900。

    随机一致性比率CR (consistency ratio) :

     


    因此, 有满意的一致性。同理, 可计算其他评价指标。

    1.4 计算结果分析

    利用YaahpApp分析现场调研的问卷, 取平均值, 最后得到如表3所示的服装仓储配送评价体系各指标的权重。由表可知, 准则层中权重由高到低依次为B2流程与运作水平、B3客户服务质量、B5成本与效益、B1配置与资源利用、B4信息化技术、B6学习与成长。

        下载原表

    表3 AHP问卷层次排序Tab.3 Hierarchic ranking of AHP questionnaire

    根据表3数据, 对准则层各指标的重要程度分析如下:1) L企业对流程与运作水平维度 (B2=0.319 6) 最为关注, 相应地, 货品收发准确率、库存准确率、响应速度指标位列B2层次总排序前三位, 可见企业认为仓储配送体系应具备准确、高效的作业能力;2) 客户服务质量 (B3=0.236 6) 是该评价体系的第二大要素, L企业认为准确交货率和发货准时率的高低直接影响着企业的服务质量和品牌信誉, 是仓储配送体系考评的重要指标;3) 成本与效益维度 (B5=0.167 4) 作为体系绩效的直观表现, 配置与资源利用维度 (B1=0.124 0) 作为体系高效运行的基础, 权重均较高;4) 信息化技术维度 (B4=0.093 6) 和学习与成长维度 (B6=0.058 8) 并未受到案例企业的重视, 其中, 企业对员工积极参与工作和流动适应能力的关注程度远高于对员工满意度、企业改革创新等指标的关注程度。

    综上所述, 如图1所示, 企业管理者问卷调研经AHP分析后准则层各项指标的重要程度排序为:B2>B3>B5>B1>B4>B6;筛选评价指标时进行的专家问卷调研结果为:B2>B3>B1>B5=B4>B6, 总体趋势相同。但与行业专家重视配置与资源利用维度 (B1) 相比, 案例企业管理者更加重视成本与效益维度 (B5) 的各项指标。

    图1 L专家问卷与案例企业问卷AHP分析结果对比Fig.1 Contrast of expert questionnaire result and case-enterprise AHP analysis

    图1 L专家问卷与案例企业问卷AHP分析结果对比Fig.1 Contrast of expert questionnaire result and case-enterprise AHP analysis  下载原图


    2 L企业的模糊评价及问题探析

    模糊综合评价法[11] (fuzzy synthetic evaluation) 是1965年由美国自动控制专家查德提出的, 该方法是根据模糊数学的隶属理论将定性评价转化为定量评价, 从而对被多种因素共同影响的事务或对象做出合理的综合评价, 即用数学方法说明模糊现象。利用模糊综合评价可以有效地处理在评价过程中出现的主观性和模糊性的指标。

    在此结合上文构建的评价体系, 设计相关问卷, 对体系构建的28项指标进行5个等级的绩效模糊判定。于2013年2月以面对面访谈的形式获取问卷信息, 由于是对案例仓储配送体系进行评价, 要求被调查者对L企业仓储和经营现状了解且具有一定的专业水准, 故选择该企业内部中高层管理者为采访对象, 共回收有效问卷5份。

    2.1 确定评判因素集和评语等级

    模糊综合评价法中的评判因素集U的元素对应28项评价指标 (u1, u2, ……, u28) , 评语集合V的元素为对应5个评价等级, 为V={优, 良, 一般, 差, 极差}, 相对应的分值为D=[90, 70, 50, 30, 10]。

    2.2 构建综合评判矩阵

    对专家评分结果进行统计可得, 对指标ui有vi1个v1级评语, vi2个v2级评语, …, vi5个v5级评语。

    对于i=1, 2, …, n, 有:

     


    根据专家问卷评价结果可知, 库存容量指标u1有:

     


    从而可得到以 (ri1, ri2, ri3, ri4, ri5) 为行构造的模糊矩阵R'i, 如:

     


    2.3 模糊综合评判

    2.3.1 一级模糊综合评判

    结合本文构建的服装仓储配送层次评价体系, 由体系指标层因素及其权重可对该层进行一级模糊综合评判, 公式为

     


    式中: 作为综合评价运算符号, 代表先乘后加 (×, +) 的矩阵计算方式;W'i为与某准则层的各指标层因素权重行向量, 如

     


    因此, 有

     


    同理, 有

     


     


    2.3.2 二级模糊综合评判

    对评价体系准则层元素集合U= (B1, B2, B3, B4, B5, B6) 进行二级模糊综合评价, 运算原理同上, 由准则层元素的权重行向量W'= (w'1, w'2, w'3, w'4, w'5, w'6) 和评判矩阵R=[B'1, B'2, B'3, B'4, B'5, B'6]T, 可得:

     


    2.4 综合评价值的计算

    2.4.1 服装仓储配送体系综合得分

    根据评分等级所对应的分值向量D和专家评判矩阵A', 可计算出L企业仓储配送体系改造前的总体绩效评价结果:

     


    2.4.2 各维度评价得分

    以下S1至S6分别对应L企业仓储配送体系准则层6个维度的绩效表现。

    配置与资源利用维度:

     


    流程与运作水平维度:

     


    客户服务质量维度:

     


    信息化水平维度:

     


    成本与效益维度:

     


    学习与成长维度:

     


    2.5 结果分析

    根据模糊综合评价得出的L企业仓储配送体系绩效总评分为46.02分, 评价等级处于“中等偏下”状态, 存在较大的提升空间。图2为L企业仓储配送体系评价得分雷达图, 其中“配置与资源利用”“流程与运作水平”“信息化水平”3个维度的得分偏低, 临近“较差”等级, 需要企业重点关注和改进。

    图2 L企业仓储配送体系评价得分雷达图Fig.2 Radar graph of evaluation scores in enterprise storage and distribution system

    图2 L企业仓储配送体系评价得分雷达图Fig.2 Radar graph of evaluation scores in enterprise storage and distribution system  下载原图


    2.6 优化方向

    导致L企业仓储配送中心发货不及时、响应速度慢等问题的一个重要原因是服装产品款多量少, 在库货品管理不规范, 货品查找困难, 作业效率主要依赖于操作人员对货品的熟悉程度, 响应速度受人为因素影响较大。为此, 提出L企业仓储配送体系的优化建议如下:

    1) 针对L企业仓储配送中心受人为因素影响较大的情况, 改造时需制定标准化流程, 使作业人员的每步操作都有明确的指令, 形成连贯的流水作业, 避免因人员素质和不规范操作影响作业效率和准确率。

    2) 目前, L企业仓储配送中心应用企业资源管理 (enterprise resource management, 简称ERP) 系统进行物资的进销存管控, 并没有专门的仓储管理信息化系统。建议采用仓储管理系统 (warehouse management system, 简称WMS) 从整体分配到各环节实行任务, 通过调整发货优先级改变作业顺序, 从而实现订单发货顺序可控。同时, 该系统能为管理者提供准确的数据, 便于实时查询每个操作人员的作业情况、每张订单的处理状态等, 能有效辅助管理者了解真实的作业情况, 为决策提供支撑。

    3) 将无线终端技术与条码管理有效结合, 使货品条码与库位条码、箱条码与托盘条码、周转箱条码与拣货单条码等产生关联。借助条码WMS系统可实时记录货品的流通状态, 追踪仓储配送中心的每个作业环节, 实现精确化管理。这个货品定位方案可以帮助L企业缓解找货配货这个难题。

    4) L企业仓储配送中心的配置与资源利用较弱, 可进行设施标准化改造, 如采用统一规格的货品容器 (周转箱、纸箱) , 用托盘、纸箱等取代单件服装作为储存和运输的单位, 起到化零为整的效果, 使货品管理更为便捷、有序。

    3 结语

    本文通过文献研究, 应用平衡计分卡理论确定评价体系的6个维度 (配置与资源利用、流程与运作水平、客户服务质量、信息化水平、成本与效益、学习与成长) 和相应指标;经问卷调研, 采用层次分析法, 确定评价指标的权重, 从而构建适用于服装品牌企业的仓储配送评价体系。在此基础上, 采集企业内部专家对现有仓储配送体系的评价, 通过模糊综合评价法获得评价体系各指标的最终得分, 并依据评价结果, 对L企业仓储配送体系存在的问题进行分析并探讨改进方向。

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