基于BP神经网络和粗糙集优化的制造业协同物流绩效评价研究
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【摘要】制造业的物流系统的高效运作已经成为现代企业取得竞争优势的重要因素，本文提出粗糙集约简和BP神经网络学习相结合的混合绩效评价方法，对制造业协同物流绩效进行评价研究，促进物流管理理论与实践进一步发展。
【关键词】制造业 协同物流 绩效评价 BP神经网络 粗糙集
随着经济社会的不断发展，制造业得到了飞速的发展。制造业作为国民经济的支柱产业，面临着缩短交货期、提高质量、改进服务、满足个性化需求和降低成本的挑战与竞争。而服务业在国民经济中占的比重日渐增大，已经成为三大产业最具有生命力的产业，而其中的物流业对我国的制造业的发展起着关键的作用。因此制造业协同物流绩效评价研究对我国经济的长足发展有着重要作用。
物流绩效评价研究是物流管理中一个重点，也是一个难点，能够客观地进行绩效评价是提高物流运营质量的重要措施。而在粗糙集和BP神经网络结合方面，越来越多的学者关注到两者的优势互补来处理不同类型的问题。
针对制造业协同物流绩效评价，本文提出的粗糙集约简和BP神经网络学习相结合的混合绩效评价方法，运用在制造业协同物流绩效评价研究中，可以加速收敛速度，达到缩短训练时间的目的，降低BP网络的设计复杂度和计算复杂度，使得BP算法的模拟计算能力更高。
一、指标体系的构建
针对制造业协同物流发展的特点，制造业种类繁多，产品复杂，信息的沟通交流尤其的重要，信息的准确及时才能适应快速变化的市场，信息的共享维护才能掌握实时资讯，更好的达成协同物流。因此将制造业协同物流指标体系最终确定为信息化水平、财务水平、物流水平、协同管理水平、学习与发展水平五个一级指标，24个二级指标，如表1所示，选取了尽可能多的指标，构建一个较完整的制造业协同物流绩效评价指标体系。
二、基于BP神经网络和粗糙集的制造业协同物流绩效评价模型
首先，根据建立的评价指标，对评价对象的指标赋值并对其做标准化处理，用各指标表示条件属性，评价结果表示决策属性，建立综合评价信息系统和决策表，然后通过粗糙集方法将数据离散，用Rosetta软件对属性进行约简，从而建立基于粗糙集的指标筛选模型。
利用Matlab软件编写程序，构建BP神经网络，根据所有的训练数据进行学习训练，当训练完成后，运用测试样本进行预测评价。而利用粗糙集约简指标后，将提取出相对重要的指标数据，在约简后的数据集上构建神经网络，再进行评价。
三、实证研究
本文选取了萧山化纤纺织制造业。经过调研，得到萧山化纤纺织制造业与其协同物流在2012年1月-2012年12月中24个绩效指标取值。分别使用BP神经网络方法和本文提出的粗糙集优化的BP神经网络方法对萧山化纤纺织制造业协同物流绩效进行评价，得到结果如表1所示。
表1 结果比较
四、结论
从结果来看，在对萧山化纤纺织制造业协同物流绩效评价中，利用粗糙集对初建的指标体系进行约简，其中，出现冗余，被约简的指标有10个，包括信息共享程度、基础数据质量、信息系统维护率、成本控制水平、净利润率、总资产报酬率、人力成本占有率、交货准时率、缺货率、新技术成功应用率。约简后剩下的关键指标有14个，分别是反映信息化水平的信息化技术投入率、信息交互频度、信息准确率;反映财务水平的现金比率、流动资产周转率;反映物流水平的交货准确率、货物质量安全率、投诉处理率;反映协同管理水平的团队合作水平、战略兼容性、物流部门管理水平、合作关系满意;反映学习与发展水平的人均培训费用、设备投入增长率。从结果上来看，对萧山化纤纺织制造业协同物流绩效评价研究，由于约简前后的指标体系，使得BP神经网络得到了同样的预测结果，没有误差，而且在学习和训练的过程中，约简后的BP神经网络大大缩减了运行时间，提高运行的效率，所以可得出，其余10个指标对萧山化纤纺织制造业协同物流绩效评价相对来说是冗余的，没有占多大用处，影响其绩效的是这14个关键指标。而在收敛速度方面，训练次数由原来的1198次提升到450次，明显缩短了训练时间，提高了收敛效率。
所以，对萧山化纤纺织制造业来说，如果要提高其协同物流的绩效，可以从以下几个方面来进一步提高。
（1）提高信息化水平，加大对技术的资金投入，引入新的信息技术;同时，制造业和其协同物流之间，应该多提高信息的交互频率。
（2）提高财务水平，主要关注两个指标，第一，现金比率;第二，流动资产周转率，通过提高和控制好这两个指标，来提高财务水平。
（3）提高协同管理水平，主要通过提高制造业和物流业的团队合作、战略兼容性，以及物流业的部门管理能力。
（4）提高学习与发展水平，主要加大对制造业和物流业的人员的培训，提高其专业知识、技能以及管理能力。同时，提高信息系统的维护率，要及时发现系统存在的问题，以免影响系统运行的效率。
参考文献：
[1]唐纳德・J・鲍尔索克斯， 戴维・J・克劳斯. 物流管理： 供应链过程的一体化[J].1999.
[2]刘秉镰， 王鹏姬. 基于平衡计分卡的物流企业绩效层次分析[J].中国流通经济，2003，（7）.
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