供应链质量管理中一种面向目标的建模方法

摘 要：现今的商业环境使得企业间的竞争由个体与个体之间的竞争转变为所处的供应链之间的竞争。由于供应链的企业来自不同的地理位置，属于不同利益的组织，如何协调和整合所有这些企业的业务流程来改进供应链上的产品和服务一直存在三个困难：（1）供应链成员的自利性；（2）生产过程的信息不对称；（3）质量难以准确测量及没有完美的质量检测手段。针对这些困难，文章提出了一种面向目标的方法来支持供应链质量管理的建模。在详细介绍建模过程之后，通过探讨几个供应链质量管理中的实例，证明了所述方法的可行性和有效性。

关键词：供应链；质量管理；面向目标；建模方法

中图分类号：F273.7 文献标识码：A

Abstract： In current business environment， the competition between two companies in reality is competition of two supply chains. The coordination and integration of the business process to involve all the enterprises along the supply chain becomes important for improving product quality and service quality to satisfy customer. However， because these enterprises are situated in various geographical locations and belong to organizations with different interests， there are three major difficulties in both research and practice：（1）the supply chain is a self-interested and distributed system；（2）information asymmetry exists in the production process；（3）quality is difficult to measure accurately and no perfect inspection technology exists. To deal with these problems， a goal-oriented modeling approach is proposed in this paper. Detail modeling process is introduced and case studies are carried out to demonstrate the feasibility and effectiveness of this approach.

Key words： supply chain； quality management； goal-oriented； modeling approach

0 引 言

现代企业之间的竞争，已经不是企业个体与个体之间的竞争，而是企业所处供应链之间的竞争。原本各自独立的企业走到了一块，形成供应链上的虚拟组织来更灵活和有效地提品和服务[1]。整个供应链上的虚拟组织就像是一个纵向的企业，它不同于一般企业的是，虽然供应链中各个实体在经营、资源、管理上都是独立的，它们之间除了彼此之间的合约外，没有别的法律约束，但是链中各个环节不是彼此分割而是环环相扣，整个供应链是一个不可分割的有机整体。

由于供应链的企业来自不同的地理位置，属于不同利益的组织，因此要改进供应链上的产品和服务的质量，重要的是协调和整合所有这些企业的业务流程。这使得传统的质量管理体系需要从一个能兼顾整个供应链的角度进行改革。Robinson和Malhotra回顾了质量管理和供应链管理的文献，提出质量管理的观念有必要从传统的基于单个企业内部、产品为基础的思维，转向一个基于顾客、供应商和其他供应链伙伴之间组织间关系的供应链的，注重供应链成员的沟通与协调以及质量保证体系的兼容性的思维[2]。抛弃传统的基于企业本身的质量管理思想， 把企业内部供应链以及外部供应链上各节点企业之间的各种业务、活动及流程看作一个整体功能过程，并对此功能过程进行有效的质量管理。这种改革可以通过同时利用供应链的伙伴管理和质量改进来获得竞争优势和市场份额。

要实现这种改革，首先就要了解供应链质量管理与传统的企业内的质量管理相比所具有的特点[3]：

（1）供应链的成员企业来自不同的地理位置，分属于不同利益组织。如果供应链的成员属于同一个权利组织的管辖，管理供应链会比较简单。然而，在供应链中不同企业间的自利行为是不可避免的。缺少一个权力组织的统一管辖，其他企业的生产或者业务流程通常是不受外来企业控制或者甚至不可观测的。在供应链整合以及虚拟组织的文献中经常提到了这个困难[4]。

（2）由于没有完美的质量检测技术，质量难以准确测量，因此难以控制和改进。质量是产品或服务的一组固有特征具有满足顾客明示的或隐含的必须履行的需求或期望的能力（ISO 8402）。简单来说，“质量是指符合要求”[5]。质量难以准确衡量的原因有两个。第一，质量要求（明示的或者隐含的），特别是非功能性需求，通常是含糊不清的，不明确的。把质量要求转化为功能性或者可测量的质量特征需要一个准确的转化过程，需要使用比如质量功能展开的技巧[6]。第二，准确评价产品的固有特征依赖于检测技术的正确性和准确性[7]，不同的检测技术具有不同的正确性和成本。

（3）由于对产品质量和生产过程的信息不对称性，使得道德风险存在并且可能引发质量欺诈[8]。这个课题也在市场营销和组织理论中提到，比如如何控制组织间关系的供应商机会主义和如何标志不可观测的产品质量。

这些特点给供应链的质量管理带来了一些困难，要分析解决这些困难就需要一种建模方法可以反映供应链成员的不同利益，更好地表示质量的测量，以及减少和避免信息不对称。基于这种需求，本文提出了一种面向目标的方法来支持供应链质量管理的建模。在详细介绍建模过程之后，本文通过探讨几个供应链质量管理中的实例，证明了所述方法的可行性和有效性。

1 面向目标的供应链质量管理概念模型

1.1 供应链质量管理中的本体分析

本体论（Ontology）这个概念来自于哲学，表示对存在的一种系统化的解释。近些年来，“本体”开始成为知识工程领域的一个词汇，代表对一些感兴趣的领域的共同理解、一种共享词表，也就是特定领域之中那些存在着的对象类型或概念及其属性和相互关系。本体可以用来作为一个对所选的现象进行描述的统一的框架，表示一种模型，用于描述一套对象类型。一个本体通常包括了对某个领域的一种世界观。世界观，也就是对世界的概念化，是由一系列概念（如实体、属性和过程）、概念的定义和概念间的联系组成的[9]。

我们设计了协同供应链的本体来为质量管理做模型化的基础。这个本体包括了四个类别：主体（Actor）、目标（Goal）、资源（Resource）和任务（Plan）。

协同供应链的本体是由三个不同的层次组成的：元类层、领域层和实例层。图1表示了这种层次结构。现实世界的实例表示为实例层的实体。例如，一个奶农名叫Smith，一个名为Sanu的奶制品厂商，和一个名为Jack的顾客。实例层的实体是对应于领域层的实体类的实例，而领域层则继承元类的属性。

为了清楚的表现这种层次结构，在图1中我们省略了很多领域类和连接。我们提出的模型化方法正是为了更好地表示这些类。接下来会介绍模型化方法是如何建立一个更完整的本体的。

1.2 概念定义

针对供应链质量检测的知识层面模型化是一个使用图形化语言来进行概念模型化的过程。这套图形化语言包括：意图性的和社交性的概念，如主体、目标和依赖性；使得模型可视化的图形化符号；一系列的线性符号来对模型进行不同观点的分析，如与主体相连的线条表示供应链上的主体间相互依赖的关系，与目标相连的线条表示从某个主体的角度出发分析目标与任务的关系，与资源相关的线条描述一个主体所拥有的资源。模型是通过对下列元类层上的概念的实例化得到的：

主体。对某个实体的模型化。这个实体包含了战略目标，拥有一些资源，并且在系统或者组织内根据理性原则进行有意图的一些行为。一个主体代表了一个物理的、社会的或者软件的智能体，也可称为角色或位置。比如，供应链上存在各种不同的实体像供应商、制造商、零售商和顾客。

目标。表示了某个主体的战略兴趣。一个主体可能依赖于其他主体来达到他的目标。比如，一个制造商依赖于供应商实现它取得良好的原材料供应目标，依赖于顾客实现它获得利润的目标。目标类对刻画供应链的协同特征是一个非常重要的要素。目标类可以细分为两个类别：硬目标（Hardgoal）和软目标（Softgoal）。硬目标和软目标都代表了主体的战略兴趣，但是后者没有一个明确的定义或者准则来决定它们是否完成、达到。

任务。表示了在某个抽象层次上做某种事情的一种方法。执行某个任务是实现完成某个硬目标的一种方式。

资源。代表主体所拥有的资源， 即执行任务时运作或操作作用的资源。

依赖。存在于两个主体之间，表明一个主体由于某种原因依赖于其它主体来完成某个硬目标。前者被称为依赖方，后者被成为依赖者。

贡献。表明软目标和硬目标是如何贡献于对方的。贡献可以是正贡献也可是负贡献。

分解。把任务或者目标进行分解为更简单的任务或目标的过程。

目的―手段分析。为了达到目的，决定在现阶段的最佳策略的分析过程。

配置。在任务和资源之间，代表对任务配备一系列的资源。配置可以细分为输入配置、输出配置、程序配置和限制配置。

如图2所示，主体由一个圆形表示，硬目标为椭圆形，软目标为云形，资源为矩形， 任务为五角形。两个主体间的依赖关系表示为两条带箭头的线条，中间连着一个硬目标（椭圆）。资源和任务间的配置关系表现为把资源（矩形）放置在任务（五角形）的四个角上。目的―手段关系则表示为任务（五角形）和硬目标（椭圆）之间的带有箭头的线条。贡献关系则是表现为目标之间带有“+”或“-”号的不同线条以表示正贡献和负贡献。

因此，一个知识层面的模型就是一个带有方向、带有标记的图形。它的节点是元类层上实体的实例，如实体、软目标、硬目标、任务、资源。它的边就是元类层上代表关系的实例，如依赖、目的―手段、贡献、配置，以及和/或分解。

1.3 模型化操作

为了对协同供应链进行知识层面的模型化，我们提供了一系列的带有图形化解释的模型化操作，包括：

（1）主体模型化。主体模型化的过程包括辨别和分析供应链个体和信息系统的角色。如图3中表示了对制造商和顾客的模型化。

（2）目标的模型化。目标的模型化依赖于对每个主体的目标的分析。这里我们通过目的―手段的分析办法，把每个目标进行分解成子目标，并且通过对任务的执行来实现。或者说把目标分解为几个可以被某些服务达到的子目标。图4中为对制造商和供应商的目标进行分解。

（3）质量检测的需求分析。质量检测的需求分析是通过把隐含的或不明确的需求（软目标）通过贡献分析转化成明确的和可达到的目标（硬目标），这是目标分析的一个更细节具体的分析。图5是如何分析“取得良好的源奶供应”的质量检测需求分析的例子。

（4）资源―任务模型化。资源的模型化包括对每个主体的任务和资源进行辨别和分析的过程。如图6所示，每个任务都关联一个或多个资源，可以通过一个5元数组表示。I和O表示在任务开始时需要的和结束时产生的资源。C是一系保操作可以进行的资源条件，例如生产任务需要的设备条件。P是对服务操作的过程、程序说明。E是这次操作的效果，即某个硬目标的完成。

（5）目的―手段分析。目的―手段分析是一个分析什么任务可以完成什么硬目标的理性分析过程。如图7所示，供应商提供了一种任务（供应）来满足制造商的目标（获得符合要求的供应）。

2 案例分析

2.1 基于产品追溯和追踪的质量管理

在供应链质量管理的课题中，产品的可追溯性是一个热门的话题，特别是在比如食物供应链这样产品质量信息不对称严重的行业[10]。我们通过把产品流表示为资源来支持产品的追踪和追溯。

如图8所示，随着时间和生产流程的推进，某个特定的产品作为一个实例对应于领域层次的不同类别。产品贴上特定的ID标签有助于区分于其他的产品。在一些可追溯的技术如RFID的支持下，产品标签在不同的时期不同的生产阶段会有不同的信息。从这样的信息标签上，可以找到有关于产品的供应商、生产流程、检测过程、生产设备等信息，从而使产品实现了可追溯和可追踪。

2.2 产品、程序和机器检测

对机器设备、生产程序的检测通常用来作为对产品检测的补充[11]。信息系统被用来辨别和记录生产设备和该设备生产出来的产品。

如图9所示，现实中设备和产品被模型化为领域层次的资源。对设备、产品和程序的检测可以看成对资源的检测。通过检测与任务配置的资源来评价这个任务的执行情况。本文的模型化方法把资源都归类在执行任务的周围，因此如果要对某个特定任务的执行情况进行评价，便可针对性的选择该任务所用的资源进行检测。

3 小 结

本文基于对供应链的本体分析，提出了一套面向目标的建模方法。通过探讨几个供应链质量管理中的实例，展示了该方法能有效地反映供应链成员的不同利益，更好地表示质量的测量，以及减少和避免信息不对称。这种方法通过对供应链成员不同目标的刻画，从一个创新的角度模拟了供应链中的合作和协调的过程，为测量、分析和有效改进产品和服务的质量提供了分析基础，为系统化地管理供应链中上下游的产品质量提供了基础。

参考文献：

[1] 许邶，苏秦. 基于质量信息流的虚拟企业质量管理概念模型[J]. 工业工程与管理，2001（4）：22-25.

[2] Robinson， C.J. and M.K.Malhotra. Defining the concept of supply chain quality management and its relevance to academic and industrial practice[J]. Int.J.Production Economic， 2005，96：315-337.

[3] Yan， J. A modeling approach for quality inspection in supply chain quality management[D]. Ph.D. Thesis， City University of Hong Kong， 2010.

[4] Wang W.Y.C.， and H.K.Chan. Virtual organization for supply chain integration： Two cases in the textile and fashion retailing industry[C] // International Journal of Production Economics， article in press， 2009.

[5] Crosby，P.B. Quality Is Free： The Art of Making Quality Certain[M]. New York： McGraw-Hill， 1988.

[6] 李欣，黄鲁成. 质量功能展开中关联关系确定的RBF方法[J]. 工业工程与管理，2010，15（1）：59-64.

[7] Brosnan， T. and D.Sun. Improving quality inspection of food products by computer vision-a review[J]. Journal of Food Engineering， 2004，61（1）：3-16.

[8] Akerlof， George A. The market fo‘Lemons’： Quality under uncertainty and the market mechanism[J]. Quarterly Journal of Economics， 1970，84：488-500.

[9] Uschold， M. and M.Gruninger. Ontologies： Principles， methods and applications[J]. Knowledge Engineering Review， 1996，11（2）：93-136.

[10] McMeekin，T.A.， J.Baranyi， J.Bowman， P.Dalgaard， M.Kirk， T.Ross， S.Schmid， and M.H.Zwietering. Review： Information systems in food safety management[J]. International Journal of Food Microbiology， 2006，112（3）：181-194.

[11] Mayer， K.，J. Nickerson， and H.Owan.. Are supply and plant inspections complements or substitutes？ A strategic and operational assessment of inspection practices[J]. Management Science， 2004，50（8）：1064-1081.