1、1供应链质量风险管理【摘 要】供应链质量风险管理理论尚处于初级阶段，与现实需求尚存较大差距。本文从供应链质量风险要素及界定、风险评估及应急管理三个方面对该领域所存文献进行了评述，在此基础上构建了其研究的系统框架。对供应链质量风险要素进行了初步分析，并构建了其对供应链质量绩效影响的研究假设。通过框架构建及初步探究，以期为研究者和管理者对该领域进一步深入研究提供有益指导。 【关键词】供应链；质量风险；系统框架；贝叶斯网络；随机规划 引言 由于经济全球化水平的提高、产品生命周期的缩短、顾客需求变化的加快，以及供应链本身多参与主体、跨地域、多环节的特征，供应链运作面临的质量风险因素逐渐增多，质量事故频
2、繁发生，质量风险损失不断加大1。据美国消费品安全委员会（CPSC）公布的官方资料显示，CPSC 在 2008 年因产品存在质量风险共发动召回 386 次。所有这些事件无不和供应链质量风险问题密切相关。一系列重大实践表明，质量风险管理已成为供应链管理的一个突出问题。供应链已成为企业参与全球经济和提高竞争力的有效形式，如何对供应链质量风险进行有效识别、评估及管理，是企业保持健康和持续稳定发展的重要途径。 进入 21 世纪后，供应链质量管理逐渐成为供应链领域研究的热点问题，而作为其中重要分支的供应链质量风险管理尚处于初级阶段，体现2出多样性、表面性和非系统性特点，与现实问题实际需求差距较大2。因此，
3、加强供应链质量风险管理的研究，构建其研究框架，对防范供应链质量风险、提高质量竞争力、建立并运作高效的供应链将具有重要的理论和现实意义。 1.国内外研究现状及趋势 供应链质量风险管理主要包括风险的定义、评估与管理，因此本文围绕这三个方面对该领域国内外研究现状及趋势进行评述。 1.1 供应链质量风险要素及界定研究 由于供应链质量风险问题的复杂性，加之质量风险信息披露的局限性，迄今尚未形成有关供应链质量风险广泛认可的要素及定义3。供应链网络复杂性的增加是供应质量风险的主要来源之一，另外，供应链中存在的大量不确定性也是引致供应链质量风险的重要因素。还有一些学者认为在供应链的运作过程中，如果合作伙伴滥用
4、其他供应链成员的信息，对质量的危害是巨大的。著名供应链管理专家 Christopher S.Tang（2006）则从产品、供应、需求和信息四个不同角度研究了供应链质量风险管理。目前比较系统的关于供应链质量风险要素界定是 2004年 3 月美国汽车工程师协会（SAE）出版的国际航空航天质量组织（IAQG）推荐的标准 ARP9134供应链风险管理指南 ，该指南将供应链运营中存在的质量风险，如企业业务规划、供应链上运营安全、供应链数据库建立、供应链风险防范、管理、协作关系以及人员培训等方面的质量风险进行了归纳和验证，给出供应链质量风险评估模型。 国内学者的研究主要是在上述研究基础上进行了扩展。蒋家东
5、、赵3晗萍等人（2008）提出了供应链质量风险的基本定义，划分了供应链质量风险的三种形态，讨论了供应链质量风险的主要特征。雒继忠、郭占春等人（2008）将风险管理的思想和方法应用到了质量管理之中，研究了质量风险管理的识别和评价、质量风险管理的基本方法等4。 众多学者从不同角度对供应链质量风险要素进行了分析和探讨，但由于其复杂性、动态性和信息披露局限性，导致该领域研究成果相对匮乏，更多的则来源于对供应链风险要素的提炼和扩展。另外，目前尚缺乏一个系统的确定供应链质量风险要素的方法，除了理论上的研究，未来更应结合供应链运营的实际情况，通过实地调研和访谈，更加有效地提炼出切合实际的供应链质量风险要素。
6、 1.2 供应链质量风险评估及贝叶斯网络方法 目前对于供应链风险定性描述较多，定量评估研究较少，或者对某些特殊的风险做了定量分析。在定量分析方面主要使用的方法包括：模糊综合评价方法、粗糙集方法、基于熵值的评价方法、神经网络方法等。上述研究大都忽略了因风险因素之间的相关性而导致风险具有扩散性的这样一个事实，即风险因素不仅给所在企业带来风险，也会通过供应链网络传递给其他企业，进而增加整个网络的风险。同时，供应链风险具有典型的动态性特征，上述研究也未很好地解决何对供应链质量风险动态评估问题5。 针对上述问题，本文提出基于贝叶斯动态网的供应链质量风险动态评估方法。贝叶斯网络（Bayesian Netw
7、ork，BN）因其可以将先验信息与数据相结合进行来发现新的知识，因此近年来被越来越多地应用在知4识发现、决策和专家系统应用领域6。 目前关于 BN 的主要有以下一些问题需要进行进一步的研究：首先，BN 参数学习和网络结构学习方法。完整数据情况下，参数学习使用似然估计技术，结构学习一般有两类方法：一类是基于打分函数和网络结构搜索的方法；一类是基于相关性分析的方法7。结构学习是一个 NP 难题，尤其是在数据不完整和存在隐藏变量的情况下，经常使用近似算法如 Monte-Carlo 方法、EM 算法及其扩展算法 SEM，EM-EA。但仍存在计算复杂度高、无法找到最优解、结构缺乏因果性等问题。其次，绝大
8、部分现有模型中的变量都是离散型变量，而实际应用中往往需要在模型中加入连续变量。目前处理连续变量的主要方法是进行离散化，构建混合贝叶斯网络将是更为实用的途径。第三，贝叶斯网络模型的动态学习能力体现在其根据新数据对参数和结构的增量学习能力上。目前贝叶斯网络的参数学习较为典型的是顺序更新方法，但是仍缺少很好适用于混合网络、带有隐藏变量的增量学习算法。 1.3 供应链应急管理及随机规划方法 应急管理最先是由 Causen 等人（2001）提出来的，而供应链应急管理的研究思想则是来自于对航空公司应急管理系统的研究。目前对供应链应急管理更多从库存、二次采购、柔性生产等方面提出各种战略措施，部分学者也从数量
9、折扣契约、回购契约等形式实现战术性运作8。现有文献对供应链应急管理研究更多侧重定性分析，定量分析较为匮乏，而定量分析中主要是确定性方法，这与由于大量不确定性导致的供应链风险实际情况不符。 针对上述问题，本文在研究框架中提出基于随5机规划的供应链应急模型构建方法。SP 在供应链领域的应用主要包括：供应链模型的构建，供应链的生产计划与转换问题，供应链战略和战术制定问题，以及供应链风险问题9。 虽然随机规划在供应链领域的应用取得了一定的进展，但还需在以下几个方面做出改进：第一，目前随机规划更多的是考虑成本最小或利润最大化的单一目标，实际的供应链运作需要同时考虑多目标问题。第二，目前随机规划更多地考虑
10、的是需求不确定性问题，而供应链质量风险是由供应链各个环节的不确定共同作用所导致，如何将多维不确定性转化为随机规划的目标或约束问题尚需进一步深入。第三，在处理供应链风险问题时，随机规划的稳健性性问题还需进一步明确。Mulvey 等人（1995）通过在目标函数中加入方差参数描述风险容忍程度，来解决随机规划的稳健性问题规划。但其改进略显简化，对于复杂的风险问题需探讨更加有效的方式。 2.供应链质量风险管理系统框架构建 2.1 供应链质量风险管理系统框架构建目的 供应链质量风险管理的系统框架的构建应该能达到以下目的：（1）能够明晰影响供应链质量风险要素体系及其对供应链绩效的影响；（2）开发评估供应链质
11、量风险的有效方法；（3）探索供应链质量风险应急管理的合理模型及算法。通过对该领域的研究，能为研究者和管理者提供有效识别供应链质量风险要素的理论指导，实现对供应链质量风险的动态评估以及有效的应急管理。同时也能为解决供应链质量风险实际问题提供指导，增强供应链质量风险管理能力，提升供应链运作绩效。 62.2 供应链质量风险管理系统框架的主要内容 （1）提炼供应链质量风险关键要素 结合供应链运作过程中的不确定性和复杂性，对现有供应链质量风险文献进行收集分析，初步形成供应链质量风险要素构成体系；分析供应链质量风险要素对供应链质量绩效的影响机理，构建二者之间的理论模型，并提出相关假设；设计开发面向供应链质
12、量风险的量表及问卷，可以考虑选取我国部分省市不同类型知名制造企业作为样本进行问卷发放和数据收集及分析，对所提假设进行验证；提炼对供应链运作绩效具有显著影响的质量风险要素作为关键质量风险因素。 （2）供应链质量风险动态评估 以供应链关键质量风险要素及相互关系为基础，构建供应链质量风险的贝叶斯动态评估网络。提出该网络的先验概率分布、结构学习、预测推导和模型评价的方法，同时考虑不完整数据和含有隐性变量情况下的网络结构的增量学习方法，实现供应链质量风险评估模型的动态学习和更新。针对某一特定行业（如：汽车制造业）供应链，通过对其供应链质量风险历史事件及相关数据的收集，将所构建模型运用于该行业供应链质量风
13、险实践评估，明确质量风险来源、大小及可能带来的影响，为企业采取有效措施避免或减少风险提供决策支持。 （3）供应链质量风险应急模型构建 结合应急管理的相关理论和方法，综合考虑供应链质量风险管理的多目标需求（如：利润最大，风险最小） ，将供应链关键质量风险要素转化为恰当的模型目标或约束，运用随机规划理论构建两阶段及多阶段供7应链质量风险应急模型。开发求解模型最优解或满意解的算法策略，并运用仿真等方法对模型的稳健性问题进行分析和验证。 基于其研究内容，本文构建供应链质量风险管理系统框架如图 1 所示。 图 1 供应链质量风险管理的系统框架 3.供应链质量风险要素及研究假设初步探究 3.1 供应链质量
14、风险要素初步分析 本文运用元分析（Meta-analysis）方法初步提炼供应链质量风险要素。通过对国外有关供应链质量风险要素研究进行搜集整理，得到 28 篇研究成果，共提出 63 项因素（含重复计算） 。由于每一篇研究所用的因素名称不同，但其中有些因素的内涵是一致的，为了避免提取的因素具有重复性，将所有搜集文献中的驱动因素进行精炼提纯，从供应链运作流程角度将其质量风险要素分为 4 大类 18 个构面，具体如表 1 所示。 3.2 供应链质量风险要素与质量绩效研究假设 在相关文献研究成果基础上，对供应链质量风险因素与绩效关系初步做出全面的研究假设，为下一步从实证的角度提炼供应链质量风险关键要素
15、奠定基础。 （1）供应质量风险与质量绩效研究假设 供应质量是整个供应链质量的源头所在，供应商提供原材料及零部件质量对下游企业产品质量具有至关重要的影响。供应中断、供应商交货延迟、过度依赖个别供应商或供应商垄断以及供应商产品质量不合格都会对供应链质量绩效产生影响，基于此分析，提出如下供应质量风险8与质量绩效研究假设： H1：供应质量风险对供应链质量绩效有显著影响； （2）制造质量风险与质量绩效研究假设 制造企业往往处于供应链的核心地位，其质量水平对整个供应链的质量绩效具有决定性作用。影响制造质量的要素主要包括质量战略计划、质量预防措施、产品研发、信息系统、技术、设备等。与之相关的制造质量风险要素
16、诸如制造企业质量战略计划制定过高或过低、质量预防措施不当或失效、研发失败、技术失效、设备实施失败等都会对供应链绩效产生不良影响。基于此，提出如下制造质量风险与供应链质量绩效研究假设： H2：制造质量风险对供应链质量绩效有显著影响； （3）上下游链接质量风险与质量绩效研究假设 供应链上下游链接主要包括物流、信息流和资金流的链接。上下游链接质量对整个供应链的平滑运行及质量具有重要作用。存在与上下流链接的质量风险主要包括企业间的道德风险、物流失败风险以及信息不对称风险等，这些风险要素的存在对供应量质量绩效也具有显著的影响。基于此分析，提出如下上下游链接质量风险与质量绩效研究假设： H3：上下游链接质
17、量风险对供应链质量绩效有显著影响； （4）外部环境风险与质量绩效研究假设 根据系统论观点，供应链所处政治、经济、社会、法律、政策环境等都会对供应链运作产生作用。比如突发的自然灾害及社会事件都会对供应链质量绩效产生严重不良影响。与供应链产品或质量标准相关的法9律及产业政策的变更也会对供应链质量绩效产生影响。基于此分析，提出如下外部环境风险与质量绩效研究假设： H4：外部环境风险对供应链质量绩效有显著影响； 基于上述分析，可构建供应链质量风险要素与质量绩效的结构关系模型，如图 2 所示。 图 2 供应链质量风险要素与质量绩效的关系模型 4.结论 供应链质量风险事件频发已引起理论和实践管理对该领域的
18、高度重视，而供应链质量风险管理理论尚处于初级阶段，与现实需求尚存较大差距。本文在对供应链质量风险要素及界定、风险评估及应急管理三个方面文献评述基础上，构建了对该领域研究的系统框架。并对供应链质量风险要素进行了初步分析，构建了其对供应链质量绩效影响的研究假设。未来的研究可在此基础上从以下几个步骤展开：（1）进一步通过企业访谈完善供应链质量风险因素，明确供应链质量风险各特征变量的测量指标。 （2）实证辨识对供应链质量绩效及持续稳定安全有显著影响的关键质量风险因素。 （3）根据实证研究结果，建立初步的贝叶斯网络结构，提出明确的贝叶斯网络的先验概率分布、结构学习、预测推导和模型评价的方法。 （4）综合
19、考虑供应链质量管理的多目标需求，将供应链关键质量风险要素转化为恰当的模型目标或约束，构建两阶段及多阶段供应链质量风险应急模型。 参考文献： 1Christophel”S.Tang.Perspectives in supply chain risk 10managementJ.International Journal of Production Economics，2006，103（2）：45l-488. 2Ila Manuj， John T.Mentze. Global supply chain risk managementJ.Journal of Business Logistics，
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21、J.International Journal of Production Economics，2007，108（1-2）：291-301. 6Kreng，V.B.，Chang，C.H.Bayesian Network Based Multi-agent System-Application in E-MarketplaceJ，Computers and Mathematics with Applications， 2003，46（2-3）：429-444. 7Leonard，T.，Hsu，J.S.J.Bayesian MethodsM.China Machine Press， Beijing，2005. 8Tomlin BOn the value of mitigation and contingency strategies for managing supply chain disruption risksJ.Management Science，2006，52（5）：639-657. 9Azaron，A.，Borwn，K.N.，Tarim，S.A.，Modarres，M.，A
