基于复杂网络理论对丰田的生产企业网络分析,生产管理论文.docx
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1、基于复杂网络理论对丰田的生产企业网络分析,生产管理论文复杂网络是一种新兴的多学科互相穿插的研究领域,近年来遭到了学术界的广泛关注。在不同领域研究者的推动下,复杂网络理论的应用领域从物理学、数学扩展到经济学、管理学等学科。真实世界的网络介于规则网络与随机网络之间,具有小世界和无标度性,具有这种特性的网络被称为复杂网络。复杂网络的小世界效应、无标度特性的发现为我们研究各种网络的复杂性及其运行规律提供了新的思想与方式方法。刘知远和孙茂松利用社会网络分析法构建了汉语词同现网络,并通过实证研究验证了汉语词同现网络的小世界效应和无标度特性。姜鑫和田志伟以 腾讯微博 作为研究对象,借鉴复杂网络理论和社会网络
2、分析法分析了腾讯微博社区内信息传播的 小世界 现象。孟微以情报学科研合著网络为实例,运用复杂网络分析方式方法对其进行了研究。实证研究表示清楚,汉语词同现网络、微博传播网络、科研合著网络等真实网络都是复杂网络。丰田汽车公司(下面简称 丰田 )为了适应汽车市场的竞争环境,基于企业间的分工与协作关系构建了具有特色的生产企业网络。丰田通过在生产企业网络中推行JIT生产方式,充分利用结点企业的资源,低成本高效率地开展生产活动,与网络中的企业实现了共同生存、共同发展。本文利用复杂网络理论,从小世界效应和无标度特性两个维度对丰田的生产企业网络进行分析,为认识生产企业网络的构造特征,研究生产网络中结点企业间的
3、互相关系、信息传递机制、协同生产机制等提供理论支持。 二、复杂网络理论 复杂网络是对自然界和人类社会中存在的大量的复杂系统进行一般化抽象和描绘叙述的方式,它突出强调了网络系统的拓扑构造。关于复杂网络拓扑构造的发展,在起初的100多年里,人们以为网络的拓扑构造是通过一定的规则建立的,这样的网络称为规则网络;19世纪50年代末,科学家通过随机确定结点之间的联络能否存在的方式方法建立了随机网络;最近几年来,科学家们发现,现实世界中的大量网络既不是规则网络,也不是随机网络,而是有着独特的统计特性的网络,即复杂网络。在复杂网络的统计特征中,最具有代表性的是小世界效应(smallworld effect)
4、和无标度特性(scalefree property)。 (一)小世界效应 20世纪60年代,哈fo大学心理学家Stanly Milgram设计了一个连锁信件实验,得出结论,世界上任何2个人之间都能够通过6个人建立联络,并由此提出了著名的 六度分割 (Six Degrees of Separation)理论,这是对小世界现象最早的研究。 1998年,Watts和Strogatz将小世界模型引入了对复杂网络的研究,建立了WS小世界网络模型,比拟合理地反映了既不完全规则也不完全随机的网络统计特性。Newman和Watts对上述模型进行了改良,建立了NW小世界网络模型。对于小世界效应的断定是从平均途径
5、长度L(Average path length)和聚类系数C(Clustering coefficient)这两个方面进行的。平均途径长度L是网络中任意两个结点之间距离的平均值。定义网络中两个结点i和j之间的距离dij是指连接这两个结点的最短途径上的边数,n为该网络中的结点数,则平均途径长度L是指任意两个结点之间距离的平均值,能够表示为: 具有小世界特性的网络在所有情况下,L的值都相当小,例如,远比结点数n要小,一般情况下L的值不会超过10,介于37之间。 聚类系数C是用来衡量网络中结点聚类的情况。一个结点的聚类系数描绘叙述了网络中与该结点相连接的两个结点也相连的可能性,反映了与其相邻的结点所
6、构成集合的聚集程度。整个网络的聚类系数是所有结点聚类系数的平均值。聚类系数C的取值范围为0,1。在极端的情况下,聚类系数C等于0,讲明该网络中没有任何联络,所有的结点都是孤立的结点;聚类系数C等于1,则讲明该网络中任意两个结点之间都有联络,即每个结点与其他所有结点都有联络,该网络是一个全耦合网络。一般情况下,具有小世界特性的网络的聚类系数C知足小于1但却远大于O(N1)的条件。 研究表示清楚,规则网络具有较大的聚类系数和较大的平均距离,随机网络具有较小的聚类系数和较小的平均途径长度。小世界效应是指具有较大的聚类系数C和较小的平均途径长度L的网络特征,具有小世界效应的网络,称为小世界网络。一般情
7、况下,一个网络的平均途径长度L的取值介于37之间,且聚类系数C知足小于1但远大于O(N1)的条件,则该网络为小世界网络。 (二)无标度特性 Barabasi和Albert以为现实世界中的复杂网络具有两个重要的特点:增长性和优先连接性。一方面,随着网络规模的不断扩大,网络本身的构造也在不断演化;另一方面,网络中新参加的结点更倾向于与结点度高的结点连接。他们在这里基础上提出了无标度网络的模型 BA模型。无标度特性是衡量复杂网络的另一个重要的特征,能够根据网络结点度(Degree)的分布情况断定一个网络能否为无标度网络。假如网络中结点度的分布服从幂律分布(Powerlaw),即结点度的分布函数为P(
8、k) k ( 0),则该网络就是无标度网络。 网络的结点度服从幂律分布的特征,就是网络的无标度特性。结点度的分布函数P(k)表示任何结点的结点度为k的概率。结点度是网络中一个结点所拥有的相邻结点数量,也就是与这个结点直接相连的边的数量。假设某个复杂网络中有结点度x,结点度为x的结点的数目为y,x与y之间的关系能够用一个幂函数近似地表示,就称该网络的结点度服从幂律分布。这个幂函数一般能够用公式y(x)=cx 表示,华而不实c和 都是常数, 0。 研究表示清楚,无标度网络中都存在少数的、结点度很大的高通结点,这些结点能够称为 集散结点 (Hubnode)。很多无标度网络都是由少数集散结点主导的。因
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