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摘要：供应链的绩效管理对于供应链理论的实践化有着重要的作用,本文提出了基于战略的供应链绩效持续测评及改进框架，给出了基于多Agent的供应链绩效智能管理系统的基本架构,它能很好地解决实际供应链绩效管理过程中出现的难以解决的问题。
关键词：供应链；绩效管理；多智能体；持续改进
近年来，以快速响应市场、增加企业柔性、降低成本、提高客户服务质量为目的的供应链管理思想已被众多的企业所认同和接受,由此引发了如何对供应链的运作绩效进行有效地测评和改进的问题。传统的绩效测评理论只是针对单个企业的，缺乏从供应链整体的角度去进行绩效测评，所以许多学者对其展开了一系列的研究，在绩效评价指标体系方面的研究成果众多，而在绩效评价方法领域也取得了丰硕的研究成果。这些问题主要表现在：
供应链环境下的绩效测评的复杂性和动态性。供应链所处的环境是任何单个企业所无法比拟的，供应链的网络结构复杂、关系错综复杂，同时受外界的影响很大，单个企业的波动都可能会对整个供应链带来很大的冲击，因此，在这种情况下其绩效的测评工作也是错综复杂而且变化莫测的，给绩效测评工作带来很大的难度。
分布式的海量数据及其统一的量化标准。在供应链的绩效测评中所涉及的数据和信息量是很大的，要测评的项目数量众多，且各评价指标间的关系错综复杂，这给测评工作带来了很大的麻烦；由于供应链是有分布在不同区域的个体所组成，其绩效测评的量化标准存在差异，导致测评结果的有效性和可比性比较差，达不到测评的预期目标。
测评的时间滞后性。按照传统的手工方法进行绩效测评其工作量是很大的，而且牵涉到数据的即时可得性及正确性，所以导致测评的结果滞后和不可信性；现代信息技术的发展为我们进行数据处理提供了好的方法，但单纯的依靠信息系统进行信息收集及简单处理，也难以达到即时化的测评和改进要求。
供应链绩效测评主体的问题。当前，对供应链的测评主要是由核心成员企业自己测评的，这就带来一个很棘手的问题，即虽然很多研究倡仪构建供应链战略联盟，实现信息资源的共享，但实际运作起来是比较困难的，成员企业对于一些敏感数据是不愿意提供或宁愿伪造，存在着严重的信息不对称，这就严重阻碍了供应链绩效的精确测评。
一.多Agent技术及其在供应链领域的研究现状
Agent是一种具有自治能力的、能够与其他Agent进行协调交互的，并能对环境变化做出响应进行自主决策的智能体。多Agent系统（MAS）则由多个Agent协调组成的自组织系统，Agent的自主性和协调性使得MAS在解决复杂系统时具有分布性、适应性和开放性等特点，因此它非常适合供应链这种分布式的复杂性系统的绩效测评。
国内外都有相应的文献采用多Agent技术对供应链领域进行相关研究,而且成为当前的一个研究热点问题。Fu-ren Lin等人（2005）分析了信任机制对供应链绩效的影响，并采用一种多agent模拟平台分别从定购质量和定购前置期两个角度来评价供应链的绩效，获得了改善供应链绩效的一些结论。Chan Y L等人（2006）]提出了一种基于知识的模拟方法，它能分析、评价和预测供应链各成员的绩效，这种采用了人工智能技术的基于知识的模拟平台（KBSP）能通过战略的分解和执行来改善企业的绩效，KBSP潜在的价值在于可通过目标定位、企业环境的洞察和模拟来降低供应链运作的风险。马继辉等人（2004）提出了闭环的ScmAgent供应链管理模型，并在此基础上提出了ScmAgent迁移、寻址模型和算法，有效地解决了通信的高效性和可靠性问题。李军等人（2004）提出了多Agent中Agent进行协作的四种模式－对话模式、会议模式、协同模式和层次模式，并用结构化方法描述4种协作模式的协作过程，为设计具有分布式协作问题求解能力的多Agent系统提供了理论框架。高翔等人（2004）]将Agent技术与仿真技术相结合的方法，设计了一个基于Agent的供应链仿真模型，给出了模型的类结构图，主要算法实现及消息的部分代码实现。由此可以看出，对于供应链的仿真及管理智能化是当前研究的一个热点领域。
二.供应链绩效的测评及持续改进框架
由于供应链绩效的测评、诊断和持续改进技术引入了现代智能技术的研究成果，其研究的范围可以从具体的单个流程的绩效测评、诊断和改进上升到面向供应链整体复杂环境下的综合测评、诊断和持续改进。在此我们结合供应链的发展战略进行绩效的智能测评及持续改进框架的设计，其总体框架如下图1所示：
首先，根据供应链的发展战略及标杆供应链绩效评价标准来确定绩效评价目标，然后根据供应链整体及各流程绩效度量结果进行绩效的智能测评和原因诊断，在进行绩效产生偏差的原因诊断的基础上，明确供应链应该进行绩效改进的重点和方向，最后根据系统自动提供的改进方案开始实施并实时反馈，在此过程中，可能需要不断地对供应链的发展战略进行修正，如此不断循环，达到持续改进绩效的目的。
三. 供应链绩效的智能测评模型
在供应链绩效测评及持续改进的框架下，对其核心部分－绩效的智能测评结构模型展开详细的论述。由于供应链的环境复杂和分布广泛的特点，需要采用多Agent系统，其总体结构如下图2所示：根据供应链的基本结构模式，连接智能绩效管理平台的子Agent包含：制造商Agent、供应商Agent、物流服务商Agent、分销商Agent和零售商Agent，它们各自作为单个的Agent智能主体，完成各自的绩效度量和测评，并将这些信息传送到智能绩效管理平台。该平台是智能绩效管理系统的核心部分，它的主要任务在于供应链整体绩效的度量和测评、各个Agent的分工与协调、根据测评的信息进行原因诊断和提供改进意见等等。
1、个体Agent的智能测评结构分析
个体Agent主要完成各自流程的绩效度量与测评，它的内部基本结构如下图3所示。个体Agent可以与外部环境及智能绩效平台进行双向信息交流，外部环境可以是供应链个体的ERP系统或其他管理信息系统，Agent通过用户接口可以获得测评所需要的数据信息，通过数据处理模块进行原始数据的处理，使它能够转换成统一标准格式的数据信息，这些数据再传输到绩效测评模块进行智能测评，在测评模块中，需要两个模块的支撑，一个就是评价模型库，这里给出了绩效评价的量化公式；另一个就是权重决策模块，可以采用模糊专家决策系统来完成权重的自动决策功能，这样测评模块能够根据所需测评的项目自动调用相应的模型库中的量化公式和自动赋予的比重进行综合测评。测评的结果以两种方式同时发布出去，一种是通过反馈接口将结果反馈到外部环境中(供应链个体的信息系统中)，反馈接口同时也承担着智能平台发出的绩效改进信息的传输;另一种则通过通讯模块将结果反馈到智能绩效平台里，智能平台作为信息处理中心可以对其结果进行确认、校正和调整（有严格权限的），使其更加科学及合理。
2、智能绩效管理平台的结构分析
智能绩效管理平台是智能绩效管理系统的核心部分，它的内部基本结构如图4所示。智能绩效管理平台其实也是一个单个的Agent，只是它的功能更加强大，内部结构更加复杂。 它有两个与外界信息交流的途径，一种是“人机界面交互”可以实现系统信息的反馈显示和人为的设置和调整；另一种是与供应链各个个体的Agent相连，通过通讯模块完成信息的交换。个体Agent的测评信息传输过来之后进入了整体绩效测评模块，它也同样由权重决策模块和评价模型库（该库里的量化模型与单个Agent的模型库里的不一样）支撑。测评的结果进入绩效智能诊断模块中，与绩效的目标库进行比较，找出未满足的目标并进行相应的原因诊断，同时将结果反馈到绩效改进模块，由改进库提供相应的改进意见，并将意见反馈到人机界面，确认或修改后再通过通讯模块反馈到对应的个体Agent，提供相应的绩效改进建议进行参考实施，这样就实现供应链绩效的持续测评和改进。
四. 结束语
供应链本身是一个动态的、分布的、柔性的复杂性系统，对其绩效的综合测评和改进可以充分发挥多Agent系统所具有的智能化、模块化、分布性、鲁棒性和实时性等优势。本文根据供应链的测评及改进特点，提出了供应链绩效智能测评和改进的基本模型结构，它能确保绩效测评和改进的智能化、有效性和即时性，能够很好地解决前述供应链绩效管理中出现的问题，可以预见它将是绩效管理领域中一个发展的主要方向，本文只是给出了其模型框架，还有很多细致的问题需要在今后的研究中进一步的明确。
基金项目：航空科学基金（2006ZG5614)；南昌航院科研基金(EA200609075)
作者单位：罗明，南昌航空工业学院经管学院，南昌大学理学院在读博士；周叶，南昌航空工业学院经管学院
（编辑 雨露）
参考文献：
[1] 霍佳震、马秀波、朱琳婕，集成化供应链绩效评价体系及应用[M]，河北人民出版社，2005.
[2] Beamon Benita M，Supply chain design and analysis: models and methods[J], International Journal of Production Economics, 1998,(55):281-294.
[3] Julie Fraser，Beyond KPIs: Impacting supply chain performance[J], Manufacturing Business Technology,2005.5.
[4] FTS Chan、H J Qi, Feasibility of performance measurement system for supply chain: a process-based approach and measures[J], Integated Manufacturing Systems , 2003.14/3.
关键词：供应链；绩效管理；多智能体；持续改进
近年来，以快速响应市场、增加企业柔性、降低成本、提高客户服务质量为目的的供应链管理思想已被众多的企业所认同和接受,由此引发了如何对供应链的运作绩效进行有效地测评和改进的问题。传统的绩效测评理论只是针对单个企业的，缺乏从供应链整体的角度去进行绩效测评，所以许多学者对其展开了一系列的研究，在绩效评价指标体系方面的研究成果众多，而在绩效评价方法领域也取得了丰硕的研究成果。这些问题主要表现在：
供应链环境下的绩效测评的复杂性和动态性。供应链所处的环境是任何单个企业所无法比拟的，供应链的网络结构复杂、关系错综复杂，同时受外界的影响很大，单个企业的波动都可能会对整个供应链带来很大的冲击，因此，在这种情况下其绩效的测评工作也是错综复杂而且变化莫测的，给绩效测评工作带来很大的难度。
分布式的海量数据及其统一的量化标准。在供应链的绩效测评中所涉及的数据和信息量是很大的，要测评的项目数量众多，且各评价指标间的关系错综复杂，这给测评工作带来了很大的麻烦；由于供应链是有分布在不同区域的个体所组成，其绩效测评的量化标准存在差异，导致测评结果的有效性和可比性比较差，达不到测评的预期目标。
测评的时间滞后性。按照传统的手工方法进行绩效测评其工作量是很大的，而且牵涉到数据的即时可得性及正确性，所以导致测评的结果滞后和不可信性；现代信息技术的发展为我们进行数据处理提供了好的方法，但单纯的依靠信息系统进行信息收集及简单处理，也难以达到即时化的测评和改进要求。
供应链绩效测评主体的问题。当前，对供应链的测评主要是由核心成员企业自己测评的，这就带来一个很棘手的问题，即虽然很多研究倡仪构建供应链战略联盟，实现信息资源的共享，但实际运作起来是比较困难的，成员企业对于一些敏感数据是不愿意提供或宁愿伪造，存在着严重的信息不对称，这就严重阻碍了供应链绩效的精确测评。
一.多Agent技术及其在供应链领域的研究现状
Agent是一种具有自治能力的、能够与其他Agent进行协调交互的，并能对环境变化做出响应进行自主决策的智能体。多Agent系统（MAS）则由多个Agent协调组成的自组织系统，Agent的自主性和协调性使得MAS在解决复杂系统时具有分布性、适应性和开放性等特点，因此它非常适合供应链这种分布式的复杂性系统的绩效测评。
国内外都有相应的文献采用多Agent技术对供应链领域进行相关研究,而且成为当前的一个研究热点问题。Fu-ren Lin等人（2005）分析了信任机制对供应链绩效的影响，并采用一种多agent模拟平台分别从定购质量和定购前置期两个角度来评价供应链的绩效，获得了改善供应链绩效的一些结论。Chan Y L等人（2006）]提出了一种基于知识的模拟方法，它能分析、评价和预测供应链各成员的绩效，这种采用了人工智能技术的基于知识的模拟平台（KBSP）能通过战略的分解和执行来改善企业的绩效，KBSP潜在的价值在于可通过目标定位、企业环境的洞察和模拟来降低供应链运作的风险。马继辉等人（2004）提出了闭环的ScmAgent供应链管理模型，并在此基础上提出了ScmAgent迁移、寻址模型和算法，有效地解决了通信的高效性和可靠性问题。李军等人（2004）提出了多Agent中Agent进行协作的四种模式－对话模式、会议模式、协同模式和层次模式，并用结构化方法描述4种协作模式的协作过程，为设计具有分布式协作问题求解能力的多Agent系统提供了理论框架。高翔等人（2004）]将Agent技术与仿真技术相结合的方法，设计了一个基于Agent的供应链仿真模型，给出了模型的类结构图，主要算法实现及消息的部分代码实现。由此可以看出，对于供应链的仿真及管理智能化是当前研究的一个热点领域。
二.供应链绩效的测评及持续改进框架
由于供应链绩效的测评、诊断和持续改进技术引入了现代智能技术的研究成果，其研究的范围可以从具体的单个流程的绩效测评、诊断和改进上升到面向供应链整体复杂环境下的综合测评、诊断和持续改进。在此我们结合供应链的发展战略进行绩效的智能测评及持续改进框架的设计，其总体框架如下图1所示：
首先，根据供应链的发展战略及标杆供应链绩效评价标准来确定绩效评价目标，然后根据供应链整体及各流程绩效度量结果进行绩效的智能测评和原因诊断，在进行绩效产生偏差的原因诊断的基础上，明确供应链应该进行绩效改进的重点和方向，最后根据系统自动提供的改进方案开始实施并实时反馈，在此过程中，可能需要不断地对供应链的发展战略进行修正，如此不断循环，达到持续改进绩效的目的。
三. 供应链绩效的智能测评模型
在供应链绩效测评及持续改进的框架下，对其核心部分－绩效的智能测评结构模型展开详细的论述。由于供应链的环境复杂和分布广泛的特点，需要采用多Agent系统，其总体结构如下图2所示：根据供应链的基本结构模式，连接智能绩效管理平台的子Agent包含：制造商Agent、供应商Agent、物流服务商Agent、分销商Agent和零售商Agent，它们各自作为单个的Agent智能主体，完成各自的绩效度量和测评，并将这些信息传送到智能绩效管理平台。该平台是智能绩效管理系统的核心部分，它的主要任务在于供应链整体绩效的度量和测评、各个Agent的分工与协调、根据测评的信息进行原因诊断和提供改进意见等等。
1、个体Agent的智能测评结构分析
个体Agent主要完成各自流程的绩效度量与测评，它的内部基本结构如下图3所示。个体Agent可以与外部环境及智能绩效平台进行双向信息交流，外部环境可以是供应链个体的ERP系统或其他管理信息系统，Agent通过用户接口可以获得测评所需要的数据信息，通过数据处理模块进行原始数据的处理，使它能够转换成统一标准格式的数据信息，这些数据再传输到绩效测评模块进行智能测评，在测评模块中，需要两个模块的支撑，一个就是评价模型库，这里给出了绩效评价的量化公式；另一个就是权重决策模块，可以采用模糊专家决策系统来完成权重的自动决策功能，这样测评模块能够根据所需测评的项目自动调用相应的模型库中的量化公式和自动赋予的比重进行综合测评。测评的结果以两种方式同时发布出去，一种是通过反馈接口将结果反馈到外部环境中(供应链个体的信息系统中)，反馈接口同时也承担着智能平台发出的绩效改进信息的传输;另一种则通过通讯模块将结果反馈到智能绩效平台里，智能平台作为信息处理中心可以对其结果进行确认、校正和调整（有严格权限的），使其更加科学及合理。
2、智能绩效管理平台的结构分析
智能绩效管理平台是智能绩效管理系统的核心部分，它的内部基本结构如图4所示。智能绩效管理平台其实也是一个单个的Agent，只是它的功能更加强大，内部结构更加复杂。 它有两个与外界信息交流的途径，一种是“人机界面交互”可以实现系统信息的反馈显示和人为的设置和调整；另一种是与供应链各个个体的Agent相连，通过通讯模块完成信息的交换。个体Agent的测评信息传输过来之后进入了整体绩效测评模块，它也同样由权重决策模块和评价模型库（该库里的量化模型与单个Agent的模型库里的不一样）支撑。测评的结果进入绩效智能诊断模块中，与绩效的目标库进行比较，找出未满足的目标并进行相应的原因诊断，同时将结果反馈到绩效改进模块，由改进库提供相应的改进意见，并将意见反馈到人机界面，确认或修改后再通过通讯模块反馈到对应的个体Agent，提供相应的绩效改进建议进行参考实施，这样就实现供应链绩效的持续测评和改进。
四. 结束语
供应链本身是一个动态的、分布的、柔性的复杂性系统，对其绩效的综合测评和改进可以充分发挥多Agent系统所具有的智能化、模块化、分布性、鲁棒性和实时性等优势。本文根据供应链的测评及改进特点，提出了供应链绩效智能测评和改进的基本模型结构，它能确保绩效测评和改进的智能化、有效性和即时性，能够很好地解决前述供应链绩效管理中出现的问题，可以预见它将是绩效管理领域中一个发展的主要方向，本文只是给出了其模型框架，还有很多细致的问题需要在今后的研究中进一步的明确。
基金项目：航空科学基金（2006ZG5614)；南昌航院科研基金(EA200609075)
作者单位：罗明，南昌航空工业学院经管学院，南昌大学理学院在读博士；周叶，南昌航空工业学院经管学院
（编辑 雨露）
参考文献：
[1] 霍佳震、马秀波、朱琳婕，集成化供应链绩效评价体系及应用[M]，河北人民出版社，2005.
[2] Beamon Benita M，Supply chain design and analysis: models and methods[J], International Journal of Production Economics, 1998,(55):281-294.
[3] Julie Fraser，Beyond KPIs: Impacting supply chain performance[J], Manufacturing Business Technology,2005.5.
[4] FTS Chan、H J Qi, Feasibility of performance measurement system for supply chain: a process-based approach and measures[J], Integated Manufacturing Systems , 2003.14/3.