2 生产计划敏捷性指标体系的建立

　　生产计划是指导企业在下一阶段生产什么样的产品，以及生产多少产品。从时间的角度可以将生产计划划分为：年度生产计划、季度生产计划、月度生产计划、周生产计划和日生产计划。对于周生产计划或日生产计划，处于这一时区内的生产计划都是生产已准备进行或者是正在进行途中，越是接近这一时区表明修改计划的困难程度就越大。要求在修改计划的同时有能够使得付出的成本最低。可以通过生产计划敏捷性的研究在这困难阶段寻找最大的优化可能。

　　基于Rick Dove提出的TCRS四个层次，建立生产计划敏捷性指标体系。

　　时间（time），是衡量生产计划敏捷性的重要指标。亦称为斜升时间（Ramp up-time）[3]组织生产计划实施一次敏捷性调整所用的时间，它与需求订单的获取速度、需求订单的评审速度、生产计划的编制时间/排程速度以及生产计划的决策速度有着密切的关系，即从需求的变化开始到新生产计划形成的时间。这一指标追求越短越好。

　　成本（cost），制造企业要实现对市场响应的敏捷性往往以牺牲成本为代价。但作为敏捷性生产计划，既要有合理的消耗，也要以合理的费用来满足市场需求。即完成一次敏捷调整所花费的成本要尽可能的低甚至为零。它与生产计划变更的处理费用、生产计划变更导致的库存费用、生产计划变更导致的生产费用以及生产计划变更导致的机会成本有着密切的联系。这一指标追求越低越好。

　　鲁棒性（robustness）也叫健壮性，是指生产计划的敏捷变化过程中的稳定性和强壮性，即在受干扰的情况下，继续维持正常情况的程度。对生产计划而言，鲁棒性主要由计划订单的稳定性、下达订单的稳定性以及下达及确认订单的稳定性三个部分组成；对计划的执行结果而言表现为订单的按期交货率。

　　自适应性范围（scope of change）指的是目标经过修正后甚至在完全不同的情况下，原来的方案仍然能够被使用的，也就是生产计划能够适应顾客需求变化的范围，而且这种变化不是预先可以预测的，敏捷性生产计划适应性强调对不可预见的需求变化的适应能力和创新能力。要提高生产计划适应性范围，整个系统的信息系统、组织、控制等都需要满足可重构特性。具体指标采用生产计划的变动率和生产计划的可重构性进行表述。

　　以上四个方面的一级指标都是相互联系、相互制约的。它们平衡着不同方面的因素，反映的是一个整体优化的结果。生产计划要获得最大限度的敏捷性，就必须在最短的时间里以最低的变更成本，在满足顾客最大化需求的基础之上获得最优化的生产计划变更结果。在此以TCRS为一级指标，并在一级指标下分设若干二级指标，构建生产计划敏捷性评价指标体系，如图1所示。

　　3 生产计划敏捷性评价模型的建立

　　采用合理的评价过程是保证评价合理性的关键之

　　一[13]。生产计划敏捷性评价的目的是为了使企业认识自身敏捷性的表现，同时可以找到影响本企业生产计划敏捷性的原因，从而可以在以后的生产过程中加以改进，提高整个企业的敏捷性。为了能够更准确的对生产计划敏捷性进行评价，本文构建了生产计划敏捷性的评价模型。

　　3.1 基于D-S证据理论的生产计划敏捷性评价 1976年美国学者Shafer—G创立了证据理论，他指出对于概率推断的理解，不仅要强调证据的客观性，也要强调证据估计的主观性。本文利用文献[14-16]中提出的证据推理拓展算法，并应用到面向多专家决策的生产计划敏捷性评价中。设生产计划敏捷性等级辨识框，取：Θ={优、良、中、及格、差}；模糊评语集为：H={H1，H2，H3，H4，H5}。赋予评价等级数值：P（H1）=100，P（H2）=75，P（H3）=50，P（H4）=25，P（H5）=0。

　　定义[16]：在生产计划敏捷性评价中，设一个底层指标集为X={X1，…，XM}；ωi是指标Xi的权重，且满足ωi≥0，■ωi=1；决策专家为D={D1，…，Dn}（n≥2）。其中，Dk（k=1，…，n）表示第k个专家，dk表示第k个专家判断结果的可信度，且满足0≤dk≤1。βi（Hn）表示专家对P在指标Xi上的评价等级为Hn的置信程度，若βi（Hn）值越大，表示专家对P在指标Xi上的评价等级为Hn的置信程度越高。如专家对该生产计划P评价分布可表示：S（f（Xi））={（H1，0.4），（H3，0.2），（H5，0.2）}。若专家置信程度之和为0.8小于1。即■β■（H■）=0.8<1，表示专家评价是不完全的，未作判断的程度为0.2，即βi（H）=0.2。

　　3.2 生产计划敏捷性的评价步骤 本文将生产计划敏捷性指标体系分为两个层次，记Yi（j=1，2，…，N）为一级指标，Xi（i=1，2，…，M）为二级指标。

　　Step1：建立基本概率分配函数。

　　Step2：二级指标i下k个专家给出证据信息进行合成。得到不同指标下的基本概率分配函数。

　　Step3：各个一级指标j下证据信息进行合成，得出不同评价等级下的置信度。

　　Step4：所有一级指标下证据信息进行合成，然后计算总置信度。

　　Step5：归一化处理的过程，表示对未知信任值进行适当分配；βn（P）、βH（P）表示k位专家对所有判断信息合成后的信任程度。

　　Step6：计算生产计划敏捷性的总评价值（P）。

　　4 算例分析

　　某一制造企业对其生产计划敏捷性进行评价，据架构的生产计划敏捷体系指标，聘用三位专家进行评价，三位专家的可信度分别为0.8、0.75、0.90。各层次权重及各位专家给出的二级指标置信度S（f（Xi））值见表1所示。

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