本文是一篇物流论文，笔者针对供应链合作伙伴选择SCLI协同策略的问题，基于收益最大化，构建了基于EGT的SCLI协同演化博弈模型；解析了制造商、供应商以及二者联合演化博弈过程；分析了额外收益及其分配系数、风险系数、协同成本、惩罚系数等相关因素对SCLI协同策略选择的影响。研究结果为制造型企业实践SCLI协同提供了理论基础，有助于提高供应链节点企业的SCLI协同意识和协同行为。
第1章 绪论
1.1 研究背景与意义
智能制造是新一轮工业革命的核心，是制造业创新驱动、转型升级的制高点、突破口[1, 2]。从智能制造的发展及应用情况来看，世界上的制造强国都在想方设法努力发展本国的智能制造[3]。智能制造是一个大系统工程，其中，智能产品是主体，智能生产是主线，数字化网络化智能化是生产技术创新的共性使能技术，而“智能生产”实质上就是智能化集成制造系统[1]。在智能制造环境下，市场需求呈现多样化个性化特征，制造企业为适应这一变化，其生产模式逐渐从传统的大批量生产向多品种小批量生产转型。在此背景下，混流生产成为实现这一转型的重要途径[4]。混流生产是典型的柔性化、精益化和敏捷化生产方式，具有品种多、批量小、混合流水生产等特征，是当前农机、汽车、发动机、家具、家电等装配制造企业为了适应市场个性化需求普遍采用的先进生产方式。
当前，供应链竞争已经取代了企业竞争[5]，未来的供应链将更多强调系统优化与全供应链的绩效，强调完全协同性[6, 7]。供应链包含物流、资金流、信息流三大流[8]，其中供应链物流是供应链上所有物流活动的总称，贯穿供应链全流程，对提升供应链整体服务质量至关重要[9]。现代供应链物流强调供应链成员组织不再孤立地优化自身的物流活动，而是通过协作、协调与协同，提高供应链物流的整体效率[10]。智能制造对供应链物流提出了过程数字化、网络协同化和决策智能化等精准服务需求，对制造过程强调精益化、强调精准交付[11]。然而，传统供应链物流协同性不足无法实现精准服务，智能制造环境下混流生产的复杂性使这一状况更为突出，已成为影响智能制造系统发挥作用的重要因素。现代物流的灵魂是信息[12]，信息协同是协同理论在信息科学中的一个典型应用[13]，即以信息为对象，多个信息源在规定的时间和空间内，按照统一的规则实现信息的有序流转。物流信息协同是支撑物流功能聚合的技术基础[14]。因此，供应链物流信息（Supply Chain Logistics Information，SCLI）协同是实现供应链物流精准服务需求的重要因素[15]。从智能制造需求视角，研究混流生产的SCLI协同机制，形成SCLI协同进而实现智能制造对供应链物流要求的精准服务需求，对智能制造的顺利实施具有重要的理论和现实意义。
1.2 国内外研究现状综述
著名供应链管理专家David Anderson在1999年首次提出供应链协同之后，与该研究相关的方向受到了国内外众多学者的重点关注[18]。近年来，与之相关的研究成果在总体呈上升趋势，产生了一些重要的成果，在一些方面取得了较为显著的进展，但真正研究SCLI协同方面的研究成果相对较少。对国内外的相关成果进行归纳分析总结，这方面的成果主要集中在供应链物流协同、供应链信息协同以及物流信息协同三个方向。
1.2.1 供应链物流协同研究现状
供应链物流协同是SCLI协同的目标，其通过供应链上的节点企业在物流上的有效配合和协同，以物流精益化为目标，提高供应链物流对市场需求和生产的快速响应能力，满足智能制造对供应链物流提出的精准服务需求。
1. 供应链物流的建设及优化
冰火等（2014）[10]从前提、核心、重点、支撑、突破、方向等方面提出了烟草供应链物流的建设路径，它们分别是战略定位、客户服务、精益管理、先进技术、物联网建设、专业运作。Trappey等（2016）[19]系统地设计、分析和评价了一站式物流服务的改进框架，旨在为企业提供全球供应链环境下的综合和全面服务。翁卫兵等（2014）[20]研究了多重不确定环境下战略联盟供应链物流计划优化问题。刘艳秋等（2017）[21]针对第三方物流服务商的可靠性问题进行了研究，在建立物流服务契约时，考虑了物流服务商的可靠性。覃雪莲等（2018）[9]对供应链物流服务质量的内涵、特点、形成机理等进行总结，认为供应链物流具有复杂性、全局性等特点，并从量表开发和评价方法等方面对供应链物流服务质量度量研究进行系统评述。
2. 供应链物流协同在供应链中的作用
Ramanathan等（2014）[22]通过实证方法从物流、供应商、零售商视角研究了绿色供应链中的协同角色。刘华明等（2016）[23]认为伙伴关系、物流能力对供应链整合均有显著的正向影响，伙伴关系对物流能力也具有显著的正向影响，且不同规模及行业企业的伙伴关系和物流能力对供应链整合的作用大不相同。段华薇等（2016）[24]考虑在企业社会责任和集中决策时，物流服务供应链总利润更大，且双方利润都与其社会责任效用因子正相关，收益共享契约能有效地对物流服务供应链进行协调。
第2章 智能制造环境下混流生产特征及SCLI协同需求分析
2.1 智能制造环境下混流生产的特征分析
2.1.1 智能制造概述
制造业是国民经济的基础，是立国之本、兴国之器、强国之基。近些年来，各国纷纷推出以“智能制造”为主题的国家发展战略，使得智能制造受到世界工业发达国家的关注越来越多，是世界制造业发展的一大趋势和重要方向[101]。 智能制造是一个不断演进发展的大概念。1989年Kusiak首次明确提出了“智能制造系统”一词[102]。此后，随着智能制造被越来越多的国家作为重要发展战略，各国都根据实际情况对智能制造进行了定义。在我国具有较强代表性的定义是由中国工程院周济院士等提出的：“智能制造是先进信息技术与先进制造技术的深度融合，贯穿于产品设计、制造、服务和回收的全生命周期，旨在不断提升企业的产品质量、效益、服务水平，减少资源消耗，推动制造业创新、绿色、协调、开放、共享发展[2]”。在智能制造中，智能产品是主体，智能生产是主线，以智能服务为中心的产业模式变革是主题[1]。智能制造将驱动制造系统向敏捷响应、高质高效、个性定制、绿色健康、舒适人性的方向发展[101]。新一代智能制造是数字化网络化智能化制造，是新一代人工智能技术与先进制造技术的深度融合[2]。
一方面智能制造的内涵和特征非常丰富且仍在发展过程之中，另一方面各个国家对智能制造的理解并不一致，造成不同国家的智能制造特征也呈现多样性。主要国家和地区具有代表性的智能制造特征如表2-1所示。
2.2 智能制造环境下混流生产的SCLI内涵
2.2.1 供应链物流运作模式
供应链是围绕核心企业，通过对信息流、物流、资金流的控制，从采购原材料开始，制成中间产品以及最终产品，最后由销售网络把产品送到消费者手中的将供应商、制造商、分销商、零售商，直到最终用户连成一个整体的功能网络结构。传统供应链结构如图2-2所示。
在现代全球市场竞争日趋激烈、不确定性不断增加、技术发展日益迅猛的环境下，企业意识到很难完全依靠自身在新的市场环境中获得竞争优势，企业必须扩大合作与协同，共同生产，分担风险，增加利润，必须与其供应链上的各个合作企业协同合作才能实现企业目标，因此企业与企业之间的竞争已经转化为供应链与供应链之间的竞争[5]。供应链系统是一个复杂的系统，包括物流、资金流和信息流等相互关联的结构[50]，与营销、计划、采购、运输、仓储、配送、生产等多个环节相关。
传统供应链地域化特征明显，然而随着计算机网络信息技术的快速迅猛发展和其在供应链上各个领域的广泛应用，供应链可以借助于现代信息技术将供应链网络上分散于各地的合作企业的各相关流程高效地集成在一起，实现多流程协同工作，从而使供应链整体的利益最大化。制造型企业通过对其供应链进行重塑来实现其供应链系统的优化[103]。
第3章 基于EGT的供应链合作伙伴物流信息协同策略 ................... 31
3.1 供应链合作伙伴间物流信息协同问题分析 ................................ 31
3.2 EGT概述 .............................. 32
3.3 供应链合作伙伴SCLI协同的演化博弈模型 ......................... 33
第4章 基于GGRA和DEMATEL的SCLI协同网络优化 .............. 55
4.1 智能制造环境下混流生产的SCLI协同网络问题分析 .................................. 55
4.2 GGRA 和DEMATEL方法 .......................... 57
4.2.1 GGRA ............................................. 57
4.2.2 DEMATEL ...................................... 59
第5章 供应链物流信息协同流程优化 ....................... 75
5.1 智能制造环境下混流生产的SCLI协同流程优化问题分析 .......................... 75
5.2 SCLI流程的数据序列 .................................... 77
第6章 基于SPC和信息熵的SCLI协同质量评价方法
6.1 智能制造环境下混流生产的SCLI协同质量评价问题分析
尽管目前对质量问题的研究颇多，但针对智能制造环境下混流生产的SCLI协同质量方面的研究仍然比较鲜见。为了科学地评价SCLI协同质量，需要进一步探讨SCLI协同质量的定义，构建SCLI协同质量评价的指标体系。
6.1.1 SCLI协同质量
在1924年，美国的休哈特博士首次把统计学应用于质量控制，此后不断有新的质量管理思想和理论产生。每一种新的思想和理论的诞生，都会对质量的概念进行重新定义和理解。目前，比较为大众所接受的传统质量概念主要有两种，一种是ISO9000对质量的定义：质量是反映产品或服务满足明确和隐含需要能力的特征和特性的总和，这种定义是从产品或服务自身角度进行定义的。另一种是美国质量管理学家朱兰对质量的定义：质量就是适用性，该定义是从使用者角度进行定义的。这些定义是通用的质量定义，在针对特定情况时，都会对其进行更准确的定义，以与本章内容相关的信息质量定义为例，文献[139]认为其通常可以简单地定义为信息的“适用性”，而文献[140]认为其更完整地说是“人们在某些信息使用环境中对信息的完善性和有用性的主观判断，这与他们对信息的期望或其他可用信息有关”。
根据第一种传统质量定义从协同自身进行定义，智能制造环境下混流生产的SCLI协同质量可以定义为物流信息协同本身的质量。然而基于该定义对SCLI协同质量进行评价，结果仅仅是协同本身的质量，与智能制造环境下混流生产的供应链物流的最终目标无关。根据第二种传统质量定义从使用者角度进行定义，智能制造环境下混流生产的SCLI协同质量可以定义为SCLI协同的信息需求者对所接收到的物流信息的满意度。如果信息能满足其需求，协同质量就高，反之亦然。
第7章 结论与展望
7.1 主要研究工作及结论
实现制造业从传统制造向智能制造转型是一项复杂的系统化工程。为解决传统供应链物流协同性不足难以提供智能制造要求的精准服务这一影响智能制造系统发挥作用的重要问题，以农机装备制造型企业为研究对象，集成演化博弈理论、广义灰色关联分析、统计过程控制、信息熵等方法，从组织、网络、流程和质量角度对智能制造环境下混流生产的供应链物流信息协同机制进行探索，形成了一套以“组织层-网络层-业务层-应用层”四个层面有机组合为核心的智能制造环境下混流生产的SCLI协同机制，为实现智能制造环境下供应链物流精准物流服务提供理论和方法支撑。论文的主要研究工作及结论概括如下：
1. 智能制造环境下混流生产特征及SCLI协同需求分析
分析了智能制造环境下混流生产的特征以及此环境下的供应链物流运作模式和SCLI特征。SCLI协同是指与供应链物流活动相关的所有信息的协同，其目的是使供应链上与物流信息相关的信息在规定的时间和空间内，按照统一的规则实现物流信息的有序流转，使供应链能够做出及时准确的物流活动决策。实现SCLI协同需要供应链物流合作伙伴全面参与物流信息协同，在信息网络上实现相关重要节点提供关键信息，在流程上实现信息的及时稳定传递，在应用时获得高质量的协同。为实现SCLI协同必须建立相应的机制，提出了包含组织层的供应链合作伙伴物流信息协同策略、网络层的SCLI协同网络结构、业务层的SCLI协同流程优化模型和应用层的SCLI协同质量评价方法四个层面有机组合的SCLI协同机制框架。
2. 基于EGT的供应链合作伙伴物流信息协同策略研究
组织层的供应链合作伙伴物流信息协同是实现SCLI协同的组织基础工作。通过构建基于EGT的供应链合作伙伴物流信息协同策略模型，分析形成SCLI协同演化稳定策略，探讨了SCLI协同形成机理。分析认为：供应链上的合作伙伴在实践中会不断调整策略，最终达到SCLI协同；合适的收益分配系数有助于供应链企业选择SCLI协同策略；额外收益越多，供应链企业选择SCLI协同策略的可能性越大；风险越高供应链企业SCLI协同策略所占比例越低；SCLI协同成本越大，供应链企业采用SCLI协同战略的意愿越低；如果不采用SCLI协同的供应链节点企业能够获得足够的收益，其它企业也将不协同物流信息；提高成本分摊系数、惩罚系数都可以促进供应链节点企业选择SCLI协同。
参考文献（略）