物流信息平台业务协同响应控制关键信息研究
发布时间：2020-10-11 23:07
【摘要】：为了提高基于物流信息平台发现的物流业务协同响应的效率,优化设计对应的决策支持模块,提出研究影响物流业务交易方响应决策的关键信息。通过构建物流业务协同响应的决策系统,从决策者、决策任务和环境3个方面识别出知识水平等17个潜在影响信息。应用AHP、DEMATEL及AHP-DEMATEL方法,分别求解各信息权重值来确定其重要程度,基于序号总和理论检验得到最好排序,按累积权重超过85%的信息为关键信息的原则,基于最好排序和3种方法共识的关键信息因素的交集,得到物流业务协同响应控制关键影响信息为边际收益/成本、业务匹配度等6个信息,大幅度减少物流业务控制/决策系统的设计工作量。
【图文】：
基于物流业务协同响应过程是决策过程的本质，首先构建物流业务协同响应的决策系统，确定该系统内影响决策的因素为潜在信息；然后对这些信息，采取定量比较计算权重的方式来反映各信息的重要性并排序。因缺乏这些因素的基础数据，无法通过数学模型等方式评估其重要性，为此，选择主观权重评定方法。但为了避免各方法的主观影响和造成确定的关键信息结果的随机性，影响整个支持系统的设计，综合选用层次分析法(analytic hierarchy process,AHP)、决策试行与评价实验室(decision making trial and evaluation laboratory,DEMATEL)和AHP-DEMATEL法分别计算各项信息因素的权重，并应用序号总和理论进行可靠性检验，确定最优结果。然后基于主成份分析法确定主成份思想，将累计权重贡献率大于等于85%的信息确定为物流业务协同响应的关键影响信息，按此分别计算3种方法的下的关键信息，将其获得的关键信息的交集即取得共识的信息作为关键信息，将关键信息在最优方法中的定量权重作为其最终权重。其流程如图2所示。设第i项信息的权重为wi，在3种方法中的计算方法如下。
基于AHP的原理，根据表1元素的关系，构建物流业务决策影响因素的层次结构，从上到下依序为：目标层(物流业务决策)、准则层(决策者、决策任务和环境)、影响信息层(表1的信息)。基于两两因素比较法咨询广西AI物流公司等单位客户和专家构建判断矩阵，设定式(1)中n=17，运用Matlab软件计算，通过一致性检验后，求解得到各影响信息的权重(限于篇幅，不罗列得到的判断矩阵和求解过程)。W1=(w11,w21,···,wi1,···,w117)=(0.014,0.015,0.062,0.023,0.043,0.051,0.190,0.022,0.020,0.064,0.098,0.118,0.183,0.024,0.013,0.013,0.047)。
物流业务是物流运营的对象，包括运输、仓储、包装等，其中，运输是最核心的业务。通过物流信息平台和大数据等开展物流业务运营成为未来物流运作的主要趋势之一1[]。近年来，我国相继建立了200多个不同类型的物流信息平台或APP，其风格各异，提供的业务信息的规范、类别等也有差异。物流信息平台实现了物流业务信息的汇聚、共享，提高了物流业务发现效率，但实际的业务运作开始前一般涉及发现、响应、达成交易3个环节，如图1所示，彼此互相影响，结果存在不确定性。因物流时间效应的要求，对发现物流业务的响应及时性决定了物流业务是否能成功执行，进而影响对应业务的运作效益和资源利用情况。例如，特定时间要返程的空载车辆，如果获悉信息的相关货源方不在该车辆返程出发时间前响应，意味着该车辆找不到货源而必须低载甚至空载返程。因此，不控制物流业务的响应会大大削弱物流信息平台对物流业务运作方面的提升效能。物流信息平台的发展，尤其是共享经济活跃后，吸引了众多学者开展相关研究，但对其研究仍集中在物流信息平台构建技术[2]、体系结构[1,3-4]和运用模式[5-6]。虽然近年逐渐兴起了关于其运营方面的研究，如出现了定价[7]和拍卖机制[8]，尤其是基于物流信息平台的业务撮合、发现算法(如匹配)[9-11]，但鲜有人涉及物流业务发现之后响应方面的研究。由于物流业务都涉及供需方，因此，物流业务发现方法实际上通过物流信息平台组织建立起了物流业务多个交易方之间的耦合关系。这意味着对物流业务的响应实际上需要协同响应，才能保证某个特定业务交易按预定时间达成。理论上该响应过程涉及以下内容：耦合的交易方在物流信息平台相关界面查看发现业务(来源于推荐或者搜索)的具体信息，然后对比自身的需求和分析，甚至进行价格博弈、收益盘算，决定是否响应和交易。由此可见，对物流业务的响应过程本质是一个决策分析过程，物流信息平台(界面)提供的关于特定物流业务的具体信息的种类、表现形式，业务本身的收益、成本等诸多信息影响耦合交易方加工对比和分析，进而影响其是否能抓住时机决策(即决策速度[12])。比如车主在选择运输货物时通常会考虑收益或者运输价格，如果物流信息平台直接提供了对应业务的预测收益，则车主无需再去收集信息，可直接对比和消除顾虑，减少响应决策的信息收集、加工动作和时间。因此，优化物流信息平台的对应设计，以特定方式提供即表达友好的关于特定业务的合理的决策支持信息具有重要意义。但影响每个人决策的信息很多，包括交易者的知识水平、业务的收益等几十种。如果全部都通过界面提供，大幅度增加了物流信息平台对应决策支持模块的设计工作量和难度，同时如果提供过多的支持信息又会造成信息越丰富，信息越显不足的囚徒困境[13]。尤其是当前很多物流信息平台用户都是通过手机端来获取业务信息，即过多的业务支持信息反而会增加交易方决策分析过程，制约响应的及时性。所以，需要确定影响物流业务协同响应的关键信息，以驱动对应的信息模块设计，保证给物流业务响应的交易决策者提供其决策时最需要的支持信息，同时又避免信息过量。同时现有决策支持系统的研究很少涉及决策支持的信息内容及其表达方式(含界面)方面[12]。
【相似文献】
本文编号：2837255
【图文】：
基于物流业务协同响应过程是决策过程的本质，首先构建物流业务协同响应的决策系统，确定该系统内影响决策的因素为潜在信息；然后对这些信息，采取定量比较计算权重的方式来反映各信息的重要性并排序。因缺乏这些因素的基础数据，无法通过数学模型等方式评估其重要性，为此，选择主观权重评定方法。但为了避免各方法的主观影响和造成确定的关键信息结果的随机性，影响整个支持系统的设计，综合选用层次分析法(analytic hierarchy process,AHP)、决策试行与评价实验室(decision making trial and evaluation laboratory,DEMATEL)和AHP-DEMATEL法分别计算各项信息因素的权重，并应用序号总和理论进行可靠性检验，确定最优结果。然后基于主成份分析法确定主成份思想，将累计权重贡献率大于等于85%的信息确定为物流业务协同响应的关键影响信息，按此分别计算3种方法的下的关键信息，将其获得的关键信息的交集即取得共识的信息作为关键信息，将关键信息在最优方法中的定量权重作为其最终权重。其流程如图2所示。设第i项信息的权重为wi，在3种方法中的计算方法如下。
基于AHP的原理，根据表1元素的关系，构建物流业务决策影响因素的层次结构，从上到下依序为：目标层(物流业务决策)、准则层(决策者、决策任务和环境)、影响信息层(表1的信息)。基于两两因素比较法咨询广西AI物流公司等单位客户和专家构建判断矩阵，设定式(1)中n=17，运用Matlab软件计算，通过一致性检验后，求解得到各影响信息的权重(限于篇幅，不罗列得到的判断矩阵和求解过程)。W1=(w11,w21,···,wi1,···,w117)=(0.014,0.015,0.062,0.023,0.043,0.051,0.190,0.022,0.020,0.064,0.098,0.118,0.183,0.024,0.013,0.013,0.047)。
物流业务是物流运营的对象，包括运输、仓储、包装等，其中，运输是最核心的业务。通过物流信息平台和大数据等开展物流业务运营成为未来物流运作的主要趋势之一1[]。近年来，我国相继建立了200多个不同类型的物流信息平台或APP，其风格各异，提供的业务信息的规范、类别等也有差异。物流信息平台实现了物流业务信息的汇聚、共享，提高了物流业务发现效率，但实际的业务运作开始前一般涉及发现、响应、达成交易3个环节，如图1所示，彼此互相影响，结果存在不确定性。因物流时间效应的要求，对发现物流业务的响应及时性决定了物流业务是否能成功执行，进而影响对应业务的运作效益和资源利用情况。例如，特定时间要返程的空载车辆，如果获悉信息的相关货源方不在该车辆返程出发时间前响应，意味着该车辆找不到货源而必须低载甚至空载返程。因此，不控制物流业务的响应会大大削弱物流信息平台对物流业务运作方面的提升效能。物流信息平台的发展，尤其是共享经济活跃后，吸引了众多学者开展相关研究，但对其研究仍集中在物流信息平台构建技术[2]、体系结构[1,3-4]和运用模式[5-6]。虽然近年逐渐兴起了关于其运营方面的研究，如出现了定价[7]和拍卖机制[8]，尤其是基于物流信息平台的业务撮合、发现算法(如匹配)[9-11]，但鲜有人涉及物流业务发现之后响应方面的研究。由于物流业务都涉及供需方，因此，物流业务发现方法实际上通过物流信息平台组织建立起了物流业务多个交易方之间的耦合关系。这意味着对物流业务的响应实际上需要协同响应，才能保证某个特定业务交易按预定时间达成。理论上该响应过程涉及以下内容：耦合的交易方在物流信息平台相关界面查看发现业务(来源于推荐或者搜索)的具体信息，然后对比自身的需求和分析，甚至进行价格博弈、收益盘算，决定是否响应和交易。由此可见，对物流业务的响应过程本质是一个决策分析过程，物流信息平台(界面)提供的关于特定物流业务的具体信息的种类、表现形式，业务本身的收益、成本等诸多信息影响耦合交易方加工对比和分析，进而影响其是否能抓住时机决策(即决策速度[12])。比如车主在选择运输货物时通常会考虑收益或者运输价格，如果物流信息平台直接提供了对应业务的预测收益，则车主无需再去收集信息，可直接对比和消除顾虑，减少响应决策的信息收集、加工动作和时间。因此，优化物流信息平台的对应设计，以特定方式提供即表达友好的关于特定业务的合理的决策支持信息具有重要意义。但影响每个人决策的信息很多，包括交易者的知识水平、业务的收益等几十种。如果全部都通过界面提供，大幅度增加了物流信息平台对应决策支持模块的设计工作量和难度，同时如果提供过多的支持信息又会造成信息越丰富，信息越显不足的囚徒困境[13]。尤其是当前很多物流信息平台用户都是通过手机端来获取业务信息，即过多的业务支持信息反而会增加交易方决策分析过程，制约响应的及时性。所以，需要确定影响物流业务协同响应的关键信息，以驱动对应的信息模块设计，保证给物流业务响应的交易决策者提供其决策时最需要的支持信息，同时又避免信息过量。同时现有决策支持系统的研究很少涉及决策支持的信息内容及其表达方式(含界面)方面[12]。
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本文编号：2837255
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