供应链风险及基于信息熵的供应链稳定性评价
[摘要]根据评估视角的差别，提出供应链结构风险与运营风险概念。仅考虑供应链上单个企业，引入信息熵的概念，建立模型评估运营风险的大小。并针对某跨国公司采购部供应链12个月的数据，计算信息熵大小，与部门DPMO指标进行拟合。实证表明，信息熵的大小与DPMO的大小存在明显线性关系。
[关键词]供应链；风险；信息熵；稳定性评价
[中图分类号]F274 [文献标识码]A [文章编号]1005—152X（2017）03—0158—04
1供应链与供应链风险
随着供应链时代的到来，企业竞争法则发生了深刻的变化。其成败不仅取决于企业对于自身组织机能的正确发挥，也依赖于企业对整个供应链的掌控与把握。尤其是在近些年顾客需求多样化、个性化的背景下，买方市场变化多端，难以预测，传统的纵向一体化管理方式因为其庞大的体积、缓慢的决策速度逐渐不能适应环境变化，而且由于纵向一体化使得企业产品线过长，投入过大，无法专注于自身的优势产品，更加削弱了自身竞争力。为了寻求专业分工带来的资源、人才、技术、管理等优势，各个企业专注于自身核心业务，而将非核心业务外包给专业企业。这在降低成本的同时也带来了供应链的风险。将业务外包，企业对生产的管控能力降低，增加了生产的外部风险。而且一旦供应链上的企业由于内外部环境影响产生动荡，极易沿着整个供应链向上下游扩散、传播，影响整个供应链甚至是行业的运作，尤其是行业内向多条供应链提供产品的核心供应商，他们的供应断裂，导致的可能是整个产业的覆灭。因此，越来越多的企业将供应链上的企业纳入组织的管理范围之列，对供应链进行评价预测，为制定相应生产策略提供参考。
互联网思维诞生了大量的轻企业。一批原先专注于软件设计、品牌营销的公司进入实体产业，依靠对供应链的整合实现全球化采购，并将生产外包给代工厂，实现软件与硬件的结合。轻模式省去了大量的固定资产投资，依靠强大的供应链整合能力，采购业内顶级零部件进行组装生产，诞生了特斯拉、小米等一批优秀公司。但这种模式的缺点显而易见：一旦供应链一个环节出现问题，整个公司的生产将无法进行。因此，如何保证整个供应系统持续可靠，不仅具有学术价值，对此类轻企业的生产经营活动更是具有极大的指导意义。
依据风险的来源，供应链风险可分为环境风险、结构风险和信息风险。其中环境风险主要指外部自然、经济、政治等变化给供应链带来的不稳定。结构风险则是供应链的拓扑结构对于供应链的影响，它主要取决于供应链中某一级企业控制的资源结构以及各企业的选择策略。信息风险则是指由于上下游企业之间的信息不对称以及信息传播过程中产生的延迟、噪声，导致整个供应链决策达不到最优效果，典型表现形式就是牛鞭效应和逆向选择，由于下级供应商对上游企业生产信息的不了解和供应链成员之间的信息不对称，产生了供应链各级企业的大量库存和劣质品驱逐优质品现象。
2结构风险与运营风险
供应链的出现提高了整个社会运营的效率。根据供应链策略的不同，部分企业之间选择密切合作，相互依赖，形成上下游紧密耦合的串行链状结构，即链状供应链（如图1所示）。假设供应链上单个企业可靠性水平为Pi，n个企业彼此独立运营，供应链整体可靠性水平为链上所有企业可靠性水平的乘积，即：
链状供应链优缺点都相当明显。由于供应链结构的简化，供应链上的企业之间沟通、决策相对简单，更容易实现信息共享与利润共享。但是链状结构使得单个企业出现问题，会迅速波及整个供应链网络，导致整个供应链的运行活动无法进行。且随着供应链规模的不断增加，链上企业的不断增多，这种风险会越来越大。
因此，在另外一些供应链中，上游企业采用同时向多个下游同级供应商购买原材料的策略，单个下游供应商也同时向多个上游企业供货，形成了相互交错的网状供应链（如图2所示）。网状供应链的优势很明显：采购行为的可替代性变强，即使单个供应商出现违约行为，也可以很快从备选供应商处满足采购需求。同时，一个行业内如果有多个供应商，由于供应商之间的竞争，会使得该行业持续发展，质量风险降低，服务水平提升，供方市场风险大大减小。
经典的供应链理论将供应链风险定义为由于供应链上不确定因子给整个供应链带来损失的可能性。这就告诉我们对于企业运营行为，其供应链风险实际上是供应链不稳定性的度量。一旦单个企业的供应商过多，供应的品种过于丰富，那么企业采购组合的可能性增多，不确定因子总数增多，其风险也增大。我们定义这种风险为供应链运营风险，它与结构风险在本质上有所区别。结构风险常常对于整个供应链来说，供应链单层企业数少，则结构风险大，结构风险出现在供应链形成之时；运营风险则发生在供应链形成之后的企业运作过程中，建立在供應链上提供单种产品和服务的企业数相对确定，他们各自的质量水平也相对稳定的前提下，其风险主要来自于企业的不合理供应商组合或者过于频繁地更换供应商，是总体结构风险稳定下的一种选择风险。它是一种相对的、持续的稳定状态，包含在总体供应链结构框架之内，并且能够持续一定的时间。经典的供应商管理理论都认为企业在选择供应商之后，应该与供应商建立良好的合作伙伴关系，短期内不予更换，以减少供应链系统的不稳定性。
3基于信息熵的供应链运营风险评价
在衡量系统稳定性时，熵是一种非常有效的方法。它起源于热力学中，最初用来衡量体系的混乱程度。1948年信息论之父香依借鉴了热力学的概念，将熵理论推广到衡量信息量的大小中，它与某种特定的信息出现的概率P有关。香依认为，信息熵值大小的衡量应该满足以下三个条件：
4实证研究
我们选择R公司从2013年5月到2014年3月的12个项目，项目中产品零部件数量从几十到上百不等，单个项目供应商数量从25到62不等，分别供应电器元件、钣金塑料件和其他连接件。电气元件直接影响最终总装成品功能的实现，因此是核心元件，钣金塑料件多作为支撑元件，用来对电气元件进行紧固、支撑，其他连接件则对整个装置进行辅助以及实现防水、防尘等特殊要求。这里，我们依据R公司的做法，将产品分为三类，对应的重要度分别为3，2，1。相对应地，供应商也被分为三类，分别供应三类元器件。对于三类供应商，由历史数据，其变更概率分别近似服从入为0.01、0.03、0.05的泊松分布。因此，总的信息熵为：
DPMO（Defects Per Million Opportunities），又称百万机会缺陷数，是衡量生产、职能部门运营过程中错误率的一项重要指标。它源自六西格玛管理中，用来表示在一百万次机会中，产品、过程或服务没有达到顾客或者标准要求的数量。在生产性部门中，DPMO常用来衡量产品中不合格点的概率，如PCB板上不合格焊点数占总焊点数的比率；在职能部门中，多用来衡量流程或服务不合格的数量占总机会数的概率，如报表中错误数据的概率、采购超期发生概率等。R公司上海分公司早在成立之初即引入DPMO体系评价职能部门绩效。在本节中，供应链运营过程主体是采购部门，因此我们收集采购部门在这12个项目上的DPMO情况，见表2。
比较信息熵的值与DPMO的值，可以发现当信息熵变化时，DPMO的值也跟着变化。为了更直观地反映这种变化，我们分别做信息熵与DPMO的折线图，如图3所示。
由图3可以看出，DPMO的变化曲线与信息熵的变化曲线趋势上具有一定的相似性，二者之间可能具有一定的相关性。为了验证这一想法，我们以DPMO为相应变量，信息熵为自变量，运用Minitab进行回归分析。回归方法采用最常用的最小二乘法，得到回归图形如图4所示。
由图4可以看出，DPMO与信息熵之间的线性拟合方程为：
DPMO=-22.74+4.27*信息熵 （7）
另外，数据点沿着拟合曲线上下分布，没有明显失拟的点，调整后的相关系数为84.3%，回归效果显著，DPMO与信息熵之间存在明显的线性关系。
这种现象其实不难理解。信息熵是对供应链运营过程的稳定性进行衡量，信息熵高代表供应链不稳定性较高，在一个不稳定性较高的系统中，出现各种错误的可能性必然会增加，因此DPMO会随着信息熵的稳定性不断地变化，二者呈现一定的线性关系。
与DPMO相比较，信息熵也是一种评估供应系统稳定性的指标。但是与DPMO不同的是，信息熵衡量的是一种潜在的风险，是一项前期的预测指标，可以用来对将要运营的系统进行风险评估，或者对一个已经运行的系统进行评价与改善。DPMO则基于已经发生的错误，更多的是一种事后评估。利用信息熵指标，我们可以在单个企业的供应系统形成之时，评价其潜在的风险大小，采取相应措施，进行事前控制，降低可能出现的风险，提升整个系统的稳定性。
5结论与展望
供应链的可靠性是建立在单个企业运营可靠基础之上的，有效的供应链可靠性评价与控制对于实现供应链的高效管理意义重大。因此，找到合适的方法，进行合理的預测具有非常重要的现实意义。在企业供应链的日常运营过程中，需要采取各种措施消除供应过程中的不稳定性，降低运营风险，最终降低运营过程中的出错率，减少相应的质量损失，使企业的效益得到不断提升。基于本文研究成果，笔者给出如下建议：
（1）采用更加科学合理的方式评价挑选合格供应商，保持较长时间不变，减少因供应商变更产生的各类风险；
（2）在一定程度内保持大规模采购，避免频繁无序地下单；
（3）在产品的设计上也需要更加合理，能采用通用零件的尽量采用通用零件，增加零部件之间的互换性，减少总零件数量，这不仅会减少采购的难度，更会对生产装配过程产生极大的便利；
（4）在功能的实现上，减少影响核心功能零部件的数量，尽量不要将无关零件总成在核心元器件上，核心元器件与其他零部件尽量相互独立。
