第三方逆向物流供应商可持续性评价的模糊多准则方法外文翻译资料

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第三方逆向物流供应商可持续性评价的模糊多准则方法

Nadine Kafa, Yasmina Hani, and Abederrahman El Mhamedi

Equipe MGSI/ LISMMA – Universiteacute; de Paris8,

140, rue de la nouvelle France, 93100 Montreuil, France

{n.kafa,y.hani,a.elmhamedi}@iut.univ-paris8.fr

摘要：由于逆向物流系统的复杂性和特殊性，一些组织会将全部或部分逆向物流过程外包给第三方供应商（3PRLP）。选择最有效的3PRLP是一项至关重要的任务，其中由于经济利益、利益相关者的压力和经济立法的原因，考虑环境标准、社会标准以及经济标准就显得很关键。而在3PRLP选择问题中，可持续性的这三个方面的联系几乎被忽略。本文的研究工作涉及这个问题，并为选择最佳的可持续的第三方逆向物流供应商提供了一种新的综合方法。采用模糊层次分析法（FAHP）对决策标准的优先权进行分配，并采用模糊偏好排序组织法进行富集评价（F- PROMETHEE）来得到评价指标的最终排序，另外，本文还给出了一个数值例子来说明所提出的方法。

关键字：可持续供应链，逆向物流，第三方供应商选择，模糊层次分析法，模糊偏好排序组织法

1 文献综述

逆向物流（RL）被定义为处理产品退货以获取可持续价值的一套要素（收集、分类、处理、信息系统和分销系统）^[1]。在当今竞争激烈的环境下，不同的组织都开始考虑供应链系统中逆向物流的管理。坎南等人^[2]指出由于需要专门的基础设施、缺乏相关经验，以及退货产品的交付、质量和数量方面存在明显的不确定性，使得退货处理成为一个复杂的问题。因此，许多组织决定将逆向物流功能外包给第三方提供商（3PRLPs）。另一方面，在逆向物流系统中引入企业社会责任原则和可持续性问题是发展完整的可持续绩效模型的一种手段^[3]。

一些研究讨论了可持续性问题，并强调了在传统供应链管理^[4]，绿色供应链管理^[5]，逆向物流^[3]和供应商选择^[6]中实现经济目标、社会目标和环境目标三重底线的重要性，虽然研究认为第三方逆向物流供应商选择中可持续发展的三个维度至今都是相当有限的。在供应链管理中，如果没有与网络中的所有合作伙伴合作，实施可持续举措和绿色实践就很困难。因此，根据综合可持续性标准选择正确的第三方逆向物流供应商可以帮助组织提高可持续发展的绩效。一些与第三方逆向物流供应商选择相关的论文已经开始关注这个问题。Wang和Zhu ^[7]提出了一个模型用来解决在低碳经济环境下选择合适的第三方逆向物流供应商的问题。塔吉克等^[8]开发了一种混合模糊AHP-TOPSIS方法来评估可持续的第三方逆向物流供应商，他们提出的框架是高度程式化的。然而，对可持续发展条件下的第三方逆向物流供应商选择问题的研究仍然存在确切的需求，因为目前的大多数模型都过于注重经济因素而对环境因素考虑甚少。本文是关于这个问题的首批研究成果之一。因此，本文的主要贡献在于为多目标的第三方逆向物流供应商选择问题提供了一个涉及可持续标准、基于混合模糊层次分析-多属性决策法的新模型。

下一节介绍了混合模糊层次分析-多属性决策法来评价第三方逆向物流供应商的可持续发展绩效；第三节举例说明并进行结果分析；最后文章得出结论。

2 第三方逆向物流供应商选择的模型

由于第三方逆向物流供应商的选择问题是一个复杂的多准则决策问题（Multiple Criteria Decision Making; MCDM）和时间消耗分配问题，所以需要一个明确的过程来解决它。所提出的模型被构造为通过解决模糊层次分析法（FAHP）算法来分配决策标准的优先级权重，并通过解决F-PROMETHEE排序算法来对第三方逆向物流供应商进行排序，如图（1）所示。

2.1可持续性决策标准

选择合适的第三方逆向物流供应商的关键标准通常包括成本、质量和财务绩效。 此外，低碳指标和社会指标可以在选择第三方逆向物流供应商时发挥关键作用，因为需要协调和整合与可持续性考虑因素有关的所有业务职能。 逆向物流外包显然应该在经济、环境和社会方面得到应用。根据Kafa等人在第三方逆向物流供应商选择领域的具体文献回顾，已经对可持续性标准和次级标准进行了详细定义^[9]。

2.2模糊层次分析法

层次分析方法（AHP）^[10]的基本概念是将一般决策问题建模为包含子问题的层次结构，这些子问题可以很容易地进行评估，以便通过成对的方式来比较决策层次结构中每个层次的元素以确定优先级。这种方法已经广泛应用于包括供应链管理在内的多项研究。

图1.提出的用于选择最佳3PRL提供者的模糊AHP-PROMETHEE模型

由于供应商的选择标准总是包含意义的模糊性和多样性，Kwong和Bai ^[11]提出了用于评估选定标准权重的模糊层次分析算法，如下：

步骤1：构建每个级别的模糊判断矩阵（FCMs）。模糊理论集合^[12]与层次分析法中的成对比较相结合，以获得更为有利的人为推理，这些推理是近似的而非精确的。决策者（DM）偏好以模糊成对比较矩阵（FCM）的形式表示，使用语言模糊量表表示三角模糊数（TFN）（equally=1，moderately=3，strongly=,5，very strongly=,7，extremely=9）。

A=FCM()=；=

步骤2：确定不同决策元素的优先级。每个矩阵的元素优先级通过求解模糊特征值和特征向量来完成。A模糊特征值是一个模糊数解：

（1）

x是包含模糊数的非零n1模糊特征向量。

引入区间算法和进行模糊乘法和加法。通过定义置信水平来将决策者（DM）的置信度整合到判断中^[13]，TFN可以被表示为：

（2）

例如，关于置信水平，模糊数的下限3和上限1/3可以通过应用等式（2）来获得。

判断矩阵A的满意程度是由DM根据乐观指数估计的。 指数的值越大被定义为线性凸组合的较高乐观程度^[13]：

(3)

特征向量x是通过固定并将最大特征值代入方程（1）来计算的。

步骤3：使用Saaty解释的数学公式CR = CI/RI计算矩阵的一致性比率^[10]。 ％或更低的CR值是可以接受的。

步骤4：归一化权向量以确定局部和总重要权重（Wi）。

按照以上说明的步骤，使用MATLAB软件包计算主方面，标准和子标准的优先级权重（见表1），然后在第三部分中分析结果。

2.3模糊PROMETHEE排序算法

富集评价的偏好排序的组织方法（PROMETHEE）是解决传统简单的排序方法和多目标决策问题，应用于各个领域的研究。这种方法由Brans和Vincke ^[14]基于通过成对比较不同标准之间的成对比较来开发一个有价值的排序关系而开发。作为应用PROMETHEE方法的第一点，需要显示每个标准的每个潜在替代方案的性能水平的评估表。在本文中，所有的替代方案（3PRLPs）都使用语言尺度和相应的模糊数（TFN）【很好=（7,7,9），好（5,7,9），公平=（3,5,7），差=（1,3,5），很差=（1,1,3）】。模糊数的去模糊化使用Chen和Hsieh提出的分级平均积分表示法（GMIR）^[15]。如果TFN =（a，b，c），则TFN的GMIR R（TFN）为：

R(TFN)=1/6(c 4a b) （4）

在这项研究中，还需要关于标准优先权的附加信息，因为PROMETHEE方法不能将权重分配给标准。PROMETHEE的各个步骤可简要概述如下：

步骤1：计算备选方案（a）的偏好函数（b）在每个子标准“A”组中的替代准则：

(5)

其中（a,b）是第二个子系统上“a”和“b”评价的区别标准。Brans和Vincke ^[14]解释了几个基本的偏好函数，如V准则，高斯准则和U准则。在这项研究中，通常选择的功能主要是与定性标准一起使用^[16]。

步骤2：使用方程式（6）和方程式（7）计算每种替代方案的输出流量和输入流量，以便通过部分前置“PROMETHEE I”技术对备选方案进行排序，该技术引入了替代方案之间的不可比性。然后使用公式（8）计算净流量，用总预先订购“PROMETHEE II”技术对替代品进行排序。

（6）

（7）

（8）

Visual PROMETHEE软件包括PROMETHEE的基本方法，用于计算超排量流量并对排名进行排名。

3 结果的应用和讨论

这里讨论的问题涉及到一家制造公司想通过将其外包给3PRLP来实施逆向物流活动。公司希望考虑所有可能影响逆向物流功能效率的关键因素。此外，为了实现可持续的竞争优势，在3PRLP选择过程中考虑社会和环境以及经济属性至关重要。目前，该公司有四种选择，即RLP 1，RLP 2，RLP 3和RLP 4。为了选择正确的供应商，应用了所提出的模型。在要求全球物流经理作为有关公司的决策者（DM）回答包括所有可能的成对比较的调查问卷之后，每对选定标准的相对重要性是优先考虑的。

表1 决策标准的优先权重