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网络分析法在制鞋厂逆向物流绩效指标评
价中的应用
约瑟·莱昂纳多·西尔维娜·吉米内斯a， 维利奥·安东尼奥·所罗门b
卡里里地区大学a ，圣保罗州立大学b
摘 要
逆向物流旨在优化消费品及其组成材料在生产周期中的退货环节，其主要激励因素是经济、客户服务、法律、企业公民和企业形象。对逆向物流实践的评价涉及到多个相互关联的方面，如环境立法、技术、成本、外部关系等。本文将呈现出巴西塞阿拉州的一个小制鞋厂的情况，并以对其逆向物流的重点指标评价为例。逆向物流评价模型可以应用网络分析法，因为网络分析法可以评估依存关和既在影响。
关键词 多准则决策；逆向物流；网络分析法；绩效指标；制鞋厂。
- 引言
在过去的四十年里，从对经济发展的限制进行核查开始，环境问题就变得突出起来，回收利用、再利用、减少资源消耗、环境责任和绿色产品的制造等术语也进入了讨论的议程。同时，为了在市场上具有竞争力，企业需要通过增加废弃材料的数量来制造更多种类的产品、经常更加频繁的创新和拥有更短的生命周期(包括新材料、计划淘汰等)。
法律要求企业做出更大努力去回收或最终处置适当的废弃材料或废物。另一方面，对这些材料价值回收的追求，战略问题，以及竞争所带来的市场营销，都要求公司改进他们的退货政策。
从这个意义上说，逆向物流可以在战略上和业务上做出贡献，通过重新获得经济价值和增加提供服务的价值来遵守法律，减轻风险，提升企业形象。面对全球化和可持续性方面的挑战，逆向物流成为一个重要的利益领域，这是导致一家公司实施逆向物流制度的原因：法律(强制)、经济和商业。
逆向物流作为一个功能区，需要进行规划、评估和控制。然而，尽管逆向流动对业务业绩十分重要，但对大多数公司来说，对逆向物流的管理收益却十分有限，原因可能有缺乏计算机化的管理系统，难以衡量产品和/或材料的回报的影响，以及公司不承认需要适当控制下摆等。应该考虑到，对多个相关因素的绩效指标的评价涉及到环境立法、技术、成本、外部关系等方面。
本文对巴西东北部塞阿拉州卡里里地区的一个小鞋厂逆向物流绩效指标进行了评价。因此，本文采用了一种基于可持续经营绩效的逆向物流管理模型，从经济、社会、环境等方面进行了分析。
在该模型中，应用了一种多准则决策方法：网络分析法。之所以选择网络分析法，是因为它允许评估依赖关系或既存影响。通过这种方式，我们打算确定绩效指标之间的优先次序，并与所提及行业的特点相联系。
制鞋业是所谓的传统工业的一部分，因此属于劳动密集型产业，并可能在生产过程中呈现出手工制作的特。供应链中的相互作用与所用材料的类型密切相关：如注射、纺织、皮革和合成材料。鞋类部门在巴西经济中占有非常重要的地位，由大公司组成，主要是由中小型企业组成的产业集群。在卡里里地区，坐落着200多个工厂，其特点是它们主营业务生产合成材料。
本文作如下安排：第二节讨论了与逆向物流相关的概念；第三节讨论了与网络分析法相关的基本概念；第四节介绍了所使用的方法；第五节展示了结果及其讨论；第六节介绍了工作的结论。
- 逆向物流
逆向物流的目标是促进消费品或其组成材料返回生产或商业循环，增加经济价值、提高生态效用，法律服务水平和地点利用情况。在整个1980年的十年中，逆向物流被定义为从客户到生产者的物料针对主流的移动，随后衍生出更为复杂的定义。
在文献中，逆向物流的一些定义有着更重要的地位：物流领域涉及产品的回收、资源的减少、回收、材料的再利用、更换或修理、回收货物的再制造和翻新以及废物的妥善处置。或者，计划、实施和控制原材料、在制品、成品和相关信息从消费者终点到源头的高效和成本效益流动的过程，目的是重新获得价值或给予适当的处置。
同时，也有一些研究讨论了将可回收产品与后消费者联系起来的反向渠道。
或者，更多地强调售后货物的回流（由于有效期结束而退回，库存过多，质量问题等）。
自2010年以来，巴西法律已将国家固体废弃物政策赋予国家、机构和人口以责任。它定义逆向物流是一种经济和社会发展的工具，其特点是采取一套行动、程序和手段，以便利收集和退还固体废物给商业部门，在您的循环或其他生产周期中再利用，或进行环境上适当的最终处置。
逆向物流的主要原因阐述了产品最终目的地的根本区别，涉及初级和二级市场、修理、再制造、拆解、回收、填埋和焚化。
文献中讨论的一个方面是逆向物流的驱动因素，可能是环境、技术和法律因素，经济和社会责任，公司公民身份和经济动机。
与逆向物流相关的驱动因素可分为经济、法律、客户服务、企业公民身份和企业形象。
鉴于文献中查明的关于主题所需研究的差距（与组织和效率有关的因素、对竞争力和企业业绩的影响、帮助决策和评价方案效率的工具，以及纳入可持续性指标）。已经提出了一种结合战略问题的逆向物流管理模式（在4.2节中解释），该模型考虑到了系统性，并提供了作为绩效评估指南的潜力。
- 网络分析法
多准则决策是指在存在冲突的情况下进行决策的方法和程序，即协助分析可考虑多种有形和无形标准的行动或备选办法。多准则决策可分为多目标决策方法和多属性决策方法，且后者具有离散的决策空间。在本文中，多准则决策一词用于处理多属性决策问题或多属性决策方法，包括层次分析法、网络分析法、指数函数标准化方法、Macbeth、Maut和PROMETEE。
1980年，托马斯·萨蒂开发并公布了网络分析法，其基础是层次分析法。网络分析法是层次分析法的一个推广，它可以分析准则之间的依赖关系和方案间的影响。当没有这种依赖和影响时，层次分析法就成为网络分析法的特例。
层次分析法是根据线性层次结构建立的，如图1(A)所示（图1(A)显示了一个自上而下的、有四个层次的层次结构）。
另一方面，在网络分析法中，标准的重要性不仅影响替代的重要性，而且替代的重要性也会影响标准的重要性。为了考虑这些问题，网络分析法被用于具有反馈环（反馈网络）的网络结构中，如图1(B)所示。
(A)线性层次结构 (B)具有反馈、内外受影响的网络
图1.（A）线性层次（层次分析法）；（B）反馈网络（网络分析法）
应突出两个层次分析法特征。首先，关于层次结构，从上到下，作为一个级别的元素在顶层元素的基础上进行比较。二是考虑独立元素之间在同一水平，假设一组的元素互不影响。
它是在图1（b）所观察到的外部依赖性（外部关系）元素之间的关系C4-C3，C2-C4，C1-C4，C1和C3的集群要素间的内在相关性，和簇C2和C3之间的反馈。反馈让我们把未来变成现在，决定如何去实现一个理想的未来。
层次分析法有着广泛的应用范围，是一种最广泛的方法，在复杂和主观性的决策中应用。它在规划、最佳替代选择、资源分配、冲突解决等方面都有广泛的应用，特别是考虑到定性和定量因素的影响。此外，网络分析法比其他方法的主要优点之一是无形因素的数值评估，使用基本规模。
层次分析法的应用，如在多准则决策最离散的方法，包括三个步骤：确定标准和方案决策，分配的重要性和性能值的标准和方案，结果的合成。应用层次分析法的三个主要操作是：层次结构的构建，分析优先次序（建立（s）矩阵决策，两两判断和优先计算）以及检查比较中判断的一致性，最后得出优先排序的定义。
通过计算得到的右特征向量W元素的优先级值，根据Aw =lambda;w在这个方程式中，lambda;是最大特征值和正互反矩阵，即，Aij = 1 / A E Aijgt; 0，i，j = 1, 2hellip;n，矩阵a的阶[30]。
一致性或连贯性，通过指标CR验证（一致性比率），CR =(lambda;N)/(n -1)RI里，那里是RI（随机一致性指标）。矩阵A是100%一致(CR = 0)如果lambda;= N，这发生在比及物aij = aik /公司，或aji = ajk / aik= aij-1考虑逆矩阵，满意。CRle;0.2是可以接受的。如果CR较大，则应进行评审。高度不一致表明缺乏理解，这可能导致错误的决定。
层次分析法的一个苛求与它应用所需的判断量有关。然而，通过比较比较有偏差的关系（具有较大的偏倚）和应用传递关系来完成矩阵，可以得到比较少的比较一致的数组。因此，数组中所需要的比较次数，这等于n(n - 1)/ 2，可以减少，例如算法不完全的成对比较现可以采用n-1比较，或软件专家选择使用2n-3比较。
对网络分析法的应用，利用层次分析法的相同的程序产生被包含在决策超优先级，以下步骤必须遵循：
步骤1（问题：1.a）问题的结构（设定的目标，识别元素组合成集群）；1.b）的网络建设（依赖关系和反馈之间的元素，这是最好的通过全球矩阵视关系的集群和地方之间的元素关系推广）。
步骤2（比较）：2.a）两两比较（使用基本尺度）元素之间和簇之间和计算决策向量；2.b）一致性检查。
步骤3（构建超矩阵得到的结果）：3.a）无重量超矩阵建设，其中列出了所有的元素安排在他们的集群和适当的决策向量加权超矩阵的获取，即超无重量乘以簇的优先级，这是一个随机矩阵，并获得超极限，随着超矩阵加权幂法应用取得的；3.b）的重点从极限矩阵得出最终结果。
- 方法
该方法展示分为两部分，第一部分涉及研究方法，第二部分涉及所使用的评价模型。
4.1研究方法
这项调查是以纯粹的定性方法进行的，因为调查是采用个案研究的方法进。定性研究的重点在于被研究对象的视角，以及试图解释其所处的环境。
该案例研究可用于深化对特定现象的描述。在这个意义上，学习的单位或统一性应根据预期的结果故意确定。
案例研究是一种搜索策略时使用的问题是怎样的？原因是什么？关注当代事件。
这项研究是在一个小型工厂进行的，工厂位于塞阿那州卡里里地区鞋厂聚集地，是材料管理部门的一名代表提供的资料。本研究的目的是评价逆向物流指标的优先次序。
4.2评价模型
评价采用逆向物流管理模式。该模型的目的是实现可持续的经营业绩，其中包括通过可以衡量和评价的逆向物流实践分析经济、社会和环境方面的情况。
图2给出了模型层次结构，其中包括逆向物流程序形成的标准簇，以及对逆向物流指标进行分组的备选方案集群。
图2 .网络分析法模型相互作用的层次结构
逆向物流项目的优先级，如图2所示，根据对可持续业务绩效的影响，已经在前面定义过了。仅给出了逆向物流指标聚类中的内部相互作用。然而，如表1所示，在指标和方案之间考虑依赖性(反馈)。
表1.全球影响矩阵
|
簇群 |
逆向物流指标 |
逆向物流程序 |
|
逆向物流指标 |
1 |
1 |
|
逆向物流程序 |
1 |
0 |
表2列出了逆向物流、逆向物流绩效指标的程序以及用于构建该模型的相关绩效度量。
表2. 巴西公司最常用的逆向物流业绩指标和衡量标准（略）
表2含局部模型范围的矩阵
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SA |
EC |
CL |
OC |
ER |
TI |
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