复杂性管理和供应链绩效评定 ——一个领域的研究和概念框架外文翻译资料

Complexity management and supply chain performance

Assessment. A field study and a conceptual framework

Marco Perona, Giovanni Miragliotta

Abstract

This paper presents the results of an empirical research program devoted to investigate how complexity can affect a Manufacturing companyrsquo;s performances, and those of its supply chain. In-depth industry case studies involving 14 Italian Companies at different stages in the household appliances industry are here presented: more than 200 numerical data and 50 descriptive questions were asked to eight different key managers within each company, focusing on sales, inbound and Outbound logistics, product and process engineering, production and organisational issues. Empirical evidence confirms that the way companies handle their operations system complexity has a deep effect on how well they perform.

Relying on these first evidences, are search refinement is proposed by means of a careful classification of complexity sources on one side and of complexity control levers on the other. Then, a first interpretative and theory building attempt is done to set relationships among the operating context, the adopted managerial levers and the operating performances achieved. The model suggests that the ability to control complexity within manufacturing and logistic systems can be regarded as a core competence in order to jointly improve efficiency and effectiveness at a supply chain wide scale.

1.Introduction

Innovation, globalization of markets and increasingly demanding customers are trends manufacturing companies cannot escape.So they have to supply a growing mix of products, with features more tailored to customersrsquo; individual needs, both in terms of products characteristics and of support services. This relentless effort has caused a ballooning in the complexity of supply chains: wider product variety, smaller production lot sizes, more tiers and different actors to co-ordinate within each supply chain, etc. As an example(see Clark and Wheelwright, 1992), in the mid-1960s the Chevrolet Impala was the best selling car in the USA, and the platform on which it was based was selling 1.5 million units a year; in 1991 the best selling car was the Honda Accord, and the platform on which it was based was selling 400000 units a year: a decrease by a factor of four despite the increase in the overall market size. So,competition now involves producers as well as suppliers and distributors, thus making the overall system more complex to be managed. Thus, the control and management of this increasing level of complexity can be regarded as a strategic issue for companies.

This remark highlights the need to tackle complexity as a managerial issue on its own. For instance, it is unknown, at current state of the art, how to define and measure the complexity of a manufacturing or a logistic system; how and if this complexity can actually affect the systemrsquo;s performances, and therefore which advantages and how they can be gathered by better coping with complexity. This paper comes as an early report from a specific research program pursuing exactly these objectives; to this extent, the Italian household appliances sector was used as a test bed.

More specifically, the paper focuses on the presentation of some empirical results and on their interpretation. To this extent, the paper is arranged as follows. Chapter 2 discusses an introductory background of the research, portraying the existing body of knowledge about this topic. Chapter 3 introduces the new empirical research aimed at collecting new data concerning this matter, and Chapter 4 discusses some of the most interesting outcomes. Finally Chapter5 presents a conceptual model conceived to provide an overall interpretation of relevant variables and management policies devoted to complexity control,while Chapter 6 discusses some concluding remarks.

2. Background

2.1. Conceptual aspects

What does complexity mean? Some may think that complexity is merely the opposite of simplicity; others may think that complexity is a synonymous for complicacy. Actually, both these definitions are wrong, especially the second one. “Complicated” and “complex” both come from Latin words, but the first one originally means “of things knotted, entwined with each other”, while the second one means “of things which interact among each other”. So, to understand a complicated system all there is to do is to subdivide it in all its single elements: then, treating each element separately will lead to the solution of the problem. This is actually what happens, for instance, with a system of linear equations: no matter how big is the system, a “complicated” procedure is all you need to solve it. Conversely, complex systems are made up by single elements which have intimate connections, counter intuitive and non-linear links: as a consequence, complex systems present self-emerging, often chaotic, behaviours ( Forester,1961). Thus, understanding the functioning of each single part does not imply to understand the whole system. A non-linear differential equation, or a human community, are good examples of complex systems.

From a manufacturing companyrsquo;s point of view, complexity arises because of the variety which exists within the boundaries of its supply chain. Each aspect of variety is linked with many others: for instance, the choice of putting on the global market a very rich variety of finished products requires to master a wide amount of different and equally demanding technologies; to control and exploit many different sales channels; to deliver to a large amount of logistic customers; to manage a large variety of different subgroups, components and raw materials. In turn, to manufacture a wide mix of components, subgroups and final products, together with the need to d

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复杂性管理和供应链绩效评定

——一个领域的研究和概念框架

摘要

本文介绍了一个实证研究计划，专门研究复杂性是如何影响一个制造业公司的表现，以及对其供应链的影响。进行了深度的工业案例研究，涉及了14家不同阶段的家电行业的意大利公司：在每个公司中有8个关键的管理者被问到200多个数值数据和50个描述性问题，专注于销售，入站和出站物流，产品和工艺工程，生产和组织问题。经验证据证实，公司处理他们的操作系统的复杂性的方式对它们的绩效表现有着深刻的影响。

根据第一个证据，通过仔细分类复杂性来源的侧面和复杂性的控制杠杆，对另一个搜索细化提出了建议。然后，第一个解释和理论构建，是关于经营范围、所采用的管理杠杆和经营业绩之间的关系。该模型表明，制造和物流系统的控制复杂性的能力可以被视为一个核心竞争力，因为在供应链范围内可以共同提高效率和有效性。

1.简介

市场的创新、全球化和客户的越来越高要求的这种趋势，是制造企业无法逃避的。因此，他们必须提供越来越多的产品组合，伴随着更适合客户的个性化需求的功能，无论是在产品特性还是服务支持方面。这种持续的努力导致了供应链复杂性的不断膨胀：更广泛的产品种类，更小的生产规模，更多的层次和不同的角色来协调各个供应链等。举个例子（Clark和Wheelwright，1992），在上世纪六十年代的美国，雪佛兰Impala是最畅销的汽车，基于这个平台它的销售量达到每年150万台。在1991的最畅销汽车是本田Accord，基于这个平台它的销量为一年40万台：相比之下减少到了大约四分之一，尽管整体市场规模是增长的。因此，现在的竞争包括了生产商、供应商和分销商，从而使整个系统的管理更加复杂。因此，不断提高的复杂性的控制和管理可以被认为是所有公司的战略性问题。

这句话强调了处理复杂性问题的需求其本身就是一个管理问题。例如，在当前的技术水平下，如何定义和衡量一个制造业或物流系统的复杂性，这是未知的；如何影响以及这种复杂性是否真正能够影响到系统的性能，如何通过更好地应对复杂性来明确它们的优势以及收集他们的优势。本文来自早期的一篇报道，这篇报道来自一个为了追求这些目标而制定的一个具体的研究计划；在这个程度上，意大利家用电器行业被作为测试平台。

更具体地，本文重点介绍一些实证结果并对他们作出解释。为了达到这个目的，本文如下安排。第2章论述了本研究的背景，描述关于这个话题的现有知识。第3章介绍了新的实证研究，旨在收集有关这一问题的新的数据，第4章讨论了其中一些有趣的结果。最后第五章提出了一个概念模型的构想，以提供一个关于复杂性控制问题的相关变量和管理政策的解释，同时在第6章中讨论了一些结论性的评论。

1. 背景

2.1.理论方面

什么是复杂性？有些人认为复杂性是简单的反义词；有些人则认为复杂性是指复杂的同义词。事实上，这两种定义都是错误的，特别是第二个。“复杂1”和“复杂2”都是来自拉丁文，第一个词的原始意义是指“事情打结，互相缠绕”，但是第二个词语的意思是“相互之间相互作用的事物”。因此，要理解一个复杂的系统就是要细分它所有的单个元素：然后，单独处理每一个元素就能找到解决问题的方法。这是实际存在的情况，例如，用线性方程组：不管系统有多大，一个“复杂”的过程就是你需要解决的问题。相反，复杂的系统是由单一的互相关联的元素组成，反直觉和非线性链接：作为结果，复杂系统呈现自我涌现的效果，这常常是混乱的(福雷斯特，,1961)。另外，了解每一个单独元素的功能并不意味着了解整个系统。非线性微分方程，或是一个人类共同体，都是复杂系统的好例子。

从制造公司的角度看，由于在供应链的范围内存在了多样性，于是产生了复杂性。品种的每一个方面都与许多其他的相关联：例如，对全球市场的选择，需要对各种成品需要掌握大量信息，同时需要技术；控制和开发许多不同的销售渠道；交付大量的物流客户；管理各种不同的子产品、组件和原材料。相反，制造一个广泛的混合组件，子产品和最终产品，以及通过不同方式满足不同客户的需求，可能会引发在不同地点小批量制造它们的需求，在处理自动化过程中，小批量的非重复制造可能会成为一个约束，而各种各样的部件来采购，可能需要与在全球范围内与大量不同的供应商进行互动。

品种的管理是一个著名的管理课题：很多杰出的作品一直致力于讨论产品，分销渠道，供应商，零部件等的种类，这样可以增强竞争力，但同时也会增加协调和管理成本等，这就需要达到一个利益的平衡点。在管理领域中，复杂性概念的越来越深化的部分是经营管理：从广义上讲，精益生产和准时化生产（见Womack et al.，1990）基本上是以减少复杂性为目的，是在“精简，更好”的原则下进行的。大量的文献上可以找到这些原则（参见舍恩伯格，1983），在20世纪80年代以来最新的创新理念和技术，现在已经成为生产管理领域的标准。另一个将品种的控制进行了深入研究的领域，就是新产品和工艺开发领域。变化减少方案（参见Suzue、kohdate，1990；galsworth，1994），模块化（参见Ulrich和Tung，1991； Sanchez和Mahoney，1996； Baldwin和Clark，1997）、成组技术和细胞制造（参见Suresh和Kay，1997）、产品平台设计（参见Meyer和Lehnerd，1997； Robertson和Ulrich，1998），大规模定制（pineetal。，1993）和价值分析（参见pahlandbeitz，1988；价值分析；1993）已成为工程师和设计师的日常生活词汇。此外，营销专家也开始研究复杂性：例如，Quelch和Kenny(1994)的表示，未检查的产品线延伸会削弱一个品牌的形象，扰乱贸易关系，增加成本；事实上，即使营销管理者可能会看到一个整体的销售增加，但是制造业和物流管理者则可能会因为额外的复杂性而不堪重负：作为一个全球性的影响，过度的产品线扩展会增加空间要求等，这将导致更低的品牌忠诚度，停滞的客户需求，较差的贸易关系。

2.2经验证据

正如在第1节中所提到的，一个关于复杂性与经营业绩之间关系的全面的视角仍是缺乏的，关于这个问题的研究能找到的很少。其中我最感兴趣的在这个领域的一个研究来自Adani等人。（2002），他们专注于研究意大利三个重要产业的供应链管理措施的扩散，即家用电器业，时尚业和图书出版业，表现最好的总是与行业平均水平相比拥有较低复杂性的供应链：参考家用电器表1显示意大利生产商收集的组件和原始设备制造商的主要数据。

这些研究结果有助于强调，有一些参数之间具有相关性，可以与各种复杂性控制和公司绩效相关联。然而，他们并不能解释这种相关性的方向，是否是复杂性的降低导致了更好地业绩或者是更大的资源可用性带来的良好绩效。并且，因为这项研究是针对不同的目标，它不能解释上述关联是如何运作的。

表格1

来自Adani等人的经验证据(2002),关于意大利家电供应链

子样本 最佳实验结果 平均样本结果

观察相关复杂性变量 8.6 6.6

组件标准化指数

成品数量(原始设备制造商) 900 980

平均订货量(单位/订单，供应商） 15000 3700

供应商数量(原始设备制造商) 132 471

客户数量（供应商） 41 87

中间产品数量（供应商） 385 710

有效业绩

组件运营资本成本（%周转率） 0.1 0.8

报废成本(%周转率) 0.1 0.5

成品运营总成本（%周转率） 0.1 0.5

运输成本(%周转率) 1.0 1.4

行政成本(%周转率) 0.3 0.8

经济绩效

营业利润(%周转率) 12.4 4.2

平均每年营业额增长 20.6 13.1

此外，相关解释的缺乏不能被现存的文献所补足；更糟的是，管理文献不能提供一个适合的解释，用来评估以控制复杂性为目的的行为的有效性的测量方法。例如，Stalk(1198)说最终项目种类减少百分之五十能够使生产率提高百分之三十以及成本降低百分之十七，Hardle and Lodish(1994) 表示有例子表明产品线延伸提升了整体公司的绩效。这些有争议的结果强调可能存在一定量的“有效品种”（能够在增加成本以外提高销售量），在“有害品种”方面，并不是真正创造了客户价值，而是增加了内部成本。此外，降低复杂性不是处理复杂性问题的唯一方法：也有可能减少它的影响。例如，Suzue and Kohdate (1990) 提出了五种技术在不影响成品的种类的同时，降低了部分产品的数目以及减少了制造它需要的操作数：这使得其降低了内部的复杂性，而不影响市场，再一次强调，多样化的智能管理可以通过同时提高效率和效益之间来转移平衡。

所以实际上缺少的是一个模型，能够解释相关变量和公司为了减少或管理复杂性问题所做的努力之间的关系。而且，与现有的大部分文献成果不同，这些文献只用来部分视角（成品，组件，生产流程等）来解决复杂性问题，而它是一个关于整个公司的全面的观点，更有趣的是，它在整个供应链文献上也是缺少的部分。

3.实证研究

这部分介绍了本文的研究计划的主要特点。为了实现这个目标，第3.1节提出了研究目标和为了实现目标制定的研究计划；第3.2节是一份关于收集方法和详细资料的报告，第3.3节介绍了被采访的企业样本的主要特点。

3.1研究计划和目标

（i)为了描述制造型企业如何解决他们供应链中的复杂性问题，以及如何应对不同的问题，能够影响当地或者全球的业绩。第一个目标是通过直接收集大量的来自不同公司同一部门但是供应链层次不同的关于复杂性驱动、控制等级和工艺性能的数据。

(ii)提出一个解释性模型设计来定义和分类复杂性的程度和来源，同时控制杠杆和连接性能。为了实现这一目标，将进行一个广泛并且深入的数据分析，同时进行检索和整理以前的在这个领域的相关知识。

(iii)提出了一个规范模型，旨在理解关于复杂性控制杠杆与其获得的结果之间的逻辑关联。最终结果应该通过了解什么可以做以及可以预期的结果，帮助管理者确定他们关于复杂性问题的做法。为了达到这一结果，我们需要依赖于对收集的数据进行实证分析，而进行实证分析则是通过前面提到的解释性模型。

3.2数据采集方法

鉴于上述目标,我们决定诉诸广泛的案例研究，因为与邮件调查相比，它们在收集到的数据方面确保了更高的质量。案例研究适合理论构建，并且，允许收集非定量数据，从而更好地支持第3.1节中得到第二个课题目标。

通过深度访谈进行数据收集，采访时按照标准形式采访，帮助采访者和被采访者在每次会面采访时集中在同一个方面。在我们最终使用这些数据前，在研究项目的早期阶段，我们在几家公司进行了测试。

我们在采访的公司中选择了多个受访者：通过这种方式我们提高了数据的可用性和收集到的信息的质量。我们选择的受访者有：该公司的首席执行官或是业务部的主管；各主管部门负责人（不管在不同的组织内如何称呼或安排）：销售、采购、分销、生产计划与控制、产品工程、工艺工程、质量和会计；此外，我们还采访了每一个生产工厂的管理者。

为了最快速度和方便地完成数据采集工作，我们在采访的前几周，事先通过电子邮件或传真的方式给每个人寄去与他们相关的部分。然后，我们的支持团队在识别和调试棘手问题方面提供电话协助，同时收集检索中需求的数据。采访在每日的拍摄中进行，两个或三个队伍同步进行：首先，研究者与受访者团队举办了联席会议，分享关于一些问题的共同观点以及解决工作的具体时间表；然后进行了采访调查；最后，在这一天的结尾时间，研究者举行了一个2小时的述职会议，用来共享并且讨论收集到的数据（或者还没有收集到的），同时相应地修改行程列表。从之后的一天开始，所有收集到的数据，意见和文件编码方面：中央数据库（在一个简单的表格上），一个包含完整采访数据的文字文档。所有的定量和非定量的数据通过一组标准的交叉检查进行处理，和所有不一致或不明确的方面与相应的管理者商讨进行了分类，通过电话或通过后续采访：超过一半的公司需要进行二次调查采访，以完成数据收集，然而不是所有的受访公司都能提供所需要的全部数据。

给出所采用的数据收集方法，强调可提供无推论统计分析或相关测度是很重要的，是一套支持复杂控制杠杆、复杂驱动因素及性能指标内在联系的证据。

3.3样本描述lt;

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