大数据环境下供应链合作伙伴的选择及关系管理.docx

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1、大数据环境下供应链合作伙伴的选择及关系管理大数据环境下供应链合作伙伴的选择及关系管理 王雪琪 程燕燕 李子楠 郝鹏程 摘 要：随着全球经济的不断发展，市场竞争日益激烈，传统的竞争模式正从企业与企业之间的竞争向由供应商、制造商、分销商和零售商等合作伙伴组成的供应链与供应链之间的竞争转变。在供应链管理的环境下，企业之间建立起战略合作伙伴关系，合作伙伴之间共享信息、共担风险、共同获利。企业要成功地建立供应链战略合作伙伴关系，必须选择合适的合作伙伴，这是供应链管理中至关重要的环节，合作伙伴的选择及对合作伙伴关系的管理是供应链整体优势发挥的前提，也是增强供应链企业核心竞争力的基础。本文的研究有利于提高供

2、应链合作伙伴选择的可操作性和构建合理的评价指标体系，增强企业管理者的风险共担、利益共享、协同合作的战略意识，对提升供应链合作伙伴效率和稳定性具有重要的意义。 关键词：大数据;供应链;合作伙伴;评价体系 一、大数据环境下供应链合作伙伴关系管理的新特征 随着“大数据时代”的到来和经济全球化步伐的加快，云计算、大数据、物联网、区块链等技术的迅猛发展给各行各业带来了数据使用方式的根本性变革，大数据供应链正在成为供应链行业新的经济增长点和创新点，大数据将是供应链管理的新亮点。随着大数据经济的发展，供应链合作伙伴关系也会随之发生改变，如何及时调整供应链伙伴关系，如何应对大数据经济的环境变化，也成为供应链伙

3、伴关系研究的重点问题，大数据环境下供应链合作伙伴关系管理也出现了以下特征： 1.供应链管理理念精准化 管理理念随着生产的进步技术的发展越来越成为先进生产管理方式的核心和精髓。大数据时代的变革使得供应链管理理念能够实现深层次精准化的发展，包括供应链消费终端需求信息的收集以及用户体验反馈到生产端，对产品进行再次设计制造和生产，满足终端消费者的深层次更精准的需求。 2.协同效应作用加大 通过智能硬件和软件技术的数据化处理，在供应链各个环节的信息处理收集分析和应用方面，均能及时有效地实现最优化，不但实现每个环节执行层面的学术性和敏捷性而且可以实现整体各个环节的协同作用，例如在当代电子商务的供应链管理中

4、最典型的是以京东商城为代表的自营物流体系和平台的协同结合，不仅实现了订单的快速处理，而且是京东商城的自营物流体系实现了库存管理的最优化，更使商城的卖家能够一大数据为基础进行产品的选择，营销策略的制定，采购渠道的优化，从而最终实现了供应链一体化的最大协同效应。 3.消费需求定制化驱动 大数据的应用对供应链管理中消费者精准需求实现了有效地满足，不仅能够对交易的分析和消费者购买行为的分析以及消费者对未来预期的分析而且可以根据这种分析实现生产定制化，把供给侧问题存在的批量生产转变为以个性化需求为满足特征的定制化生产。例如，对衣服的生产，在传统模式下几乎都是设计者进行设计引导消费者进行购买，定制化需求在

5、市场竞争中处于弱势地位，没有能够实现消费者个人需求的满足，而且衣服的定制化成本非常高，广大消费者不能够承担这种定制化的成本，从而造成的定制化的发展缓慢。 4.供给侧结构管理优化 供给侧改革是我国十三五期间的主导政策，大数据时代为供给侧改革提供了有利的条件。当前，我国大部分行业在传统模式，以投资需求和外贸为拉动的主要发展模式下普遍发生了产能过剩，解决产能过剩的问题主要从两个方面入手，一方面有提高攻击测产品生产制造的质量，实现产业的转型升级，优化结构，提高生产制造的效率特别是注重保护环境等可持续发展策略;另一方面要针对终端消费者的消费需求，实现适销对路、真正满足消费者需求的竞争性产品。大数据时代为

6、供给侧改革提供了难得的机遇。 5.中小企业大数据应用提升竞争力 在传统的生产力条件下，中小企业面临市场激烈的竞争，资源方面的不足创造力的不足效率利用地下等各个方面造成了大企业对中小企业的生存空间的挤压，大数据出现之后，中小企业虽然在资源方面以及创新能力方面不如大企业强，但是中小企业利用战略上的灵活性，充分发挥瞄准立即市场进行发力的敏捷有事，利用大数据对市场进行再次细分，锁定目标细分市场，对客户进行深度挖掘，对产品进行二次创新，实现了市场竞争中的不对称性，在微创新方面不断满足消费者的需求，提升自身产品和服务的竞争能力，有效的完善了自身的不足，最终提升了生存竞争力。 二、大数据环节下供应链合作伙伴

7、选择存在的问题 随着“大数据时代”的到来和经济全球化步伐的加快，供应链要选择合适的合作伙伴越加困难，并在此过程中存在着许多的风险。 1.信息不对称 在大数据环境下供应链存在着企业成员之间“和谁共享”，“共享什么”的问题。不同企业处于不同的供应链中，同一企业在不同供应链中的角色也不相同，供应链合作要求各节点企业将私有信息完全共享出来，只有掌握了系统中各个成员的具体信息，才有可能求得供应链整体的最优解。但供应链成员作为独立的经济主体，虽然有长期合作伙伴关系，但相互之间也存在着竞争，供应链成员处于自身利益的考虑有时会故意隐瞒或谎报数据，造成信息的不对称，可能导致合作伙伴的道德风险，从而危害供应链的整

8、体利益。 2.合作伙伴之间的诚信度不高 供应链合作伙伴之所以会产生信任危机，主要的原因是供应链协议本身的不完备性，而这种不完备性又源于当事人的有限认知能力和信息的不完整性。当一方的信任被另一方所利用，而且一旦合作一方采取非信任行为，另一方就会迅速做出降低信任度的举措。信任的负面性不仅会在合作双方间产生影响，还会扩展到供应链上的其他企业，并由此形成连锁反应，从而破坏供应链企业间的合作关系。从而导致企业的交易成本上升。 3.合作伙伴同时参与多条供应链 在供应链中，一个企业同时为多条供应链提供类似的产品或服务，这就产生了两种风险。一方面，不同的供应链联盟对同一企业提供的产品或服务可能有不同的要求，由

9、于不同的供应链对于企业的重要程度也有一定差异，企业在很大程度上面临着多目标决策问题。在资源有限的情况下，必须考虑优先满足哪条供应链得要求，这就给其他的供应链带来了一些特定的風险。另一方面，在大数据技术快速发展的背景下，信息安全变得尤为重要，企业在将商业信息告知合伙企业的同时，就面临着信息泄露的风险，这些信息大致包括财务信息、营销方案、潜在推广活动、以及客户名单等，这些可能不构成商业机密，但对企业具有商业价值。 三、大数据环节下供应链合作伙伴关系的动态维护措施 在经济全球化和大数据技术快速发展的背景下，企业的经营环境变得动态而又复杂。在复杂多变的环境下，企业适应环境变化并保持竞争优势，必须持续的

10、进行战略变革，在战略变革的过程中，企业原有的供应链合作伙伴可能满足不了企业新的需求，因此，需要对供应链合作伙伴进行动态维护。企业在动态维护与供应链合作伙伴关系的过程中，需要评估第三方整体安全措施，来确保信息安全从而维护与供应链合作伙伴之间的关系。我们可以采取以下措施： 第一，供应商和商业合作伙伴中信息安全的合同保护。在大部分的商务合同中，很少有明确针对信息安全的条款，有些合同甚至完全没有信息安全条款。有关信息安全的条款很多是在保密条款中匆匆带过，出现问题，追偿责任时只有依赖于法律的相关规定。在目前的立法及实践来看，用于规制信息安全的法律的保护效果不尽如人意，我们应当重视商务合同中的信息安全条款

11、。 第二，构建信息共享平台。供应链通过大数据技术，建立专门的信息沟通渠道，确保核心企业能与供应商共享信息资源，及时掌握供应商生产情况。在具体操作过程中，通过采购第三方信息管理软件，使企业获取更专业的信息共享平台。 第三，建立监督机制。合作即涉及将高度保密的信息委托给第三方，存在着信息泄露的风险，为有效的控制或监督数据泄露风险，我们建议运用统一的尽职调查程序、使用与信息安全相关的合同条款保护措施，甚至运用合同附件的方式对第三方要遵守的信息安全条款及措施进行规范与指导。对第三方落实信息安全的措施情况进行监督检查，并不时对信息安全保护政策及措施进行更新。 四、大数据环境下供应链合作伙伴选择评价的分析

12、 1.供应链合作伙伴选择评价指标体系构建的基本内容 大数据环境下供应链合作伙伴选择评价体系是对供应链合作伙伴特征全面科学的描述。大数据环境下合作伙伴评价体系的选择具有科学化，系统化，信息化，多样化。对同一评价对象来说，不同的供应链选择主体会具有不同的评价指标体系;而同一个供应链选择主体面对不同的评价对象也会有不同的评价指标体系，供应链合作伙伴选择评价指标体系的构建包括以下两个方面： （1）系统元素的构建 系统元素的构建即供应链合作伙伴选择评价指标的构建。首先根据评价指标建立的目的明确指标体系应该由哪些指标组成的，且各指标的概念、计算范围（包括计算的总体范围界定、时空范围界定、标志内容界定）。在

13、大部分的情況下，这些单项指标都是企业已在使用的，个别情况下需要专门构造。指标构建的逻辑过程如下图。 （2）系统结构构造 即供应链合作伙伴选择评价指标体系各指标之间的相互关系如何，层次结构怎样。供应链合作伙伴选择评价指标体系是一个复杂的系统，其评价目标往往是多层级的结构，理顺指标体系中各指标的相互关系，对提高评价效率与效果都是有很重要的作用。 供应链合作伙伴选择评价指标体系的结构安排采用“目标一层次”式，即第一层为目标基层，第二层为子目标层，第三层为指标层。供应链伙伴企业选择评价指标体系基本内容的界定有很多种不同的方法，如层次分析法、五等级排序法等。这里我们采用目标一系统分析法对供应链伙伴企业选

14、择评价指标体系的基本内容进行分析界定。通过以上对供应链伙伴企业选择评价指标目的的分析，我们可以得出指标体系的目标基层因素：核心业务能力/核心竞争力、供应链运作能力以及限定因素。 2.基于分配型判断法的供应链合作伙伴选择评价构权 我们知道，在进行供应链伙伴企业选择评价的过程中，要想选择出理想的供应链合作伙伴，就必须对每个可选对象进行仔细而科学的评价。首先要建立起一个全面、科学、适用的评价指标体系，这是合理选择的基础。接下来就要在已建立起来的评价指标体系的基础.上采用一定的数学方法对各对象进行评价，并得出最终的评价结果。在评价的过程中，我们可以采用加权的评价，同样我们也可以采用不加权数的评价方法，

15、如因子分析评价、判别分析评价、主成分分析法、聚类分析法等都有加权与简单两种类型。但我们知道，不管我们面对的评价的对象如何、采用的评价方法如何，评价的过程并不是一个单纯的数学描述问题，而是包含了评价主体的主观等各种无法用准确的数学语言描述的不确定因素。如在供应链伙伴企业的选择过程中不同的企业对其伙伴企业的选择时所考虑的指标的偏重程度就不尽相同。有些企业对伙伴企业产品的质量注重多点，有些企业会对服务注重多点，而也有些企业会对要选择伙伴企业的信誉注重多点。这样就会最终导致不同的企业会选择出不同的合作伙伴。因此，代表评价主体的偏爱程度的权数在评价过程中就显得尤为重要。特别是在加权幂平均合成法中，权数与

16、变量值是影响合成结果的两大因素之一。在单项指标已经确定的情况下，权数的变化将不可避免的影响到最终的评价结果。 3.方法的提出 指标评价的构权方法，在我们现有的研究中已经提出了不少的方法，如：环比构权法、层次分析（AHP）构权法、直接构权法、函数生成构权法、方差（离散）信息构权法等诸多构权方法3，4，5，6。但这些所有的构权方法都有其各自的适用范围。我们知道同一特征的指标体系可以选择不同的构权方法，同样的，同一种的指标构权方法也可以适用于不同特征的指标体系的构权。但我们要注意的是：每一特征的指标体系都是有其最为适合的构权方法。因此，供应链伙伴企业选择评价指标体系特征的分析对选择合适的构权方法是至

17、关重要，也是必不可少的。 4.基本思想 我们知道，运用AHP法进行构权的时候是采用“比例”的方式来表示结果的，即判断矩阵的元素cij就是两两指标相互重要性的比例相对数（wi/wj），即cij=wi/wj。但表述二元比较结果时，同样的也可以采用“结构相对数”的方式，或者说“分配”的方式（总权重为100%），这样更加符合人们对“权数”的习惯理解，因为统计权数的本质含义是比重而不是比例。通过这种判断所构建出的矩阵我们称之为“分配型判断矩阵”。而据之进行权数构造的方法可以称为“分配型判断构权方法”。 五、总结 本文主要通过对大数据环境下供应链合作伙伴选择的影响因素以及存在的问题进行了分析，提出了一系列的解决措施，也探讨了一些指标构权体系。大数据供应链正在成为供应链行业新的经济增长点和创新点，大数据将是供应链管理的新亮点。未来的供应链是大数据驱动的供应链，大数据正在从多角度影响着企业的供应链管理，未来的市场潜力巨大，当然我们也相信未来会有越来越多的企业在大数据方面进行投入，并且获得收益。 7