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      快時尚品牌產(chǎn)品開發(fā)流程對時間績效的影響

      2016-05-24 14:44:13石春樂楊以雄
      紡織學(xué)報 2016年10期
      關(guān)鍵詞:靈敏度面料比例

      石春樂, 陳 煒, 楊以雄

      (1. 東華大學(xué) 旭日工商管理學(xué)院, 上海 200051; 2. 東華大學(xué) 現(xiàn)代服裝設(shè)計與技術(shù)教育部重點實驗室,上海 200051; 3. 東華大學(xué) 服裝與藝術(shù)設(shè)計學(xué)院, 上海 200051)

      快時尚品牌產(chǎn)品開發(fā)流程對時間績效的影響

      石春樂1,2, 陳 煒1, 楊以雄3

      (1. 東華大學(xué) 旭日工商管理學(xué)院, 上海 200051; 2. 東華大學(xué) 現(xiàn)代服裝設(shè)計與技術(shù)教育部重點實驗室,上海 200051; 3. 東華大學(xué) 服裝與藝術(shù)設(shè)計學(xué)院, 上海 200051)

      針對快時尚產(chǎn)品開發(fā)流程的時間績效問題,以快時尚品牌S為實際案例,對產(chǎn)品開發(fā)流程進行系統(tǒng)動力學(xué)建模,構(gòu)建了仿真實驗平臺。采用“戰(zhàn)略-資源-績效”的基本框架,對流程的7個主要變量進行資源配置的仿真實驗,預(yù)測了周期時間、準交率和平均產(chǎn)能等3個關(guān)鍵績效指標(KPI)的仿真估計值。使用局部靈敏度分析和熵值法,確定周期時間、準交率和平均產(chǎn)能等KPI指標的權(quán)重系數(shù),分別為53.5%、2.7%和43.4%。根據(jù)權(quán)重系數(shù)和S品牌的時間競爭戰(zhàn)略,對流程的時間績效進行綜合評價。研究發(fā)現(xiàn),批量、服裝設(shè)計速率、面料重復(fù)使用率和面料生產(chǎn)速率等變量對流程的時間績效影響較大。當S品牌的企劃確認批量減少約25%時,整體時間績效最優(yōu)。

      績效評價; 流程優(yōu)化; 系統(tǒng)動力學(xué); 快時尚品牌; 局部靈敏度

      快時尚是指盡可能縮短時尚產(chǎn)品從設(shè)計到銷售所需時間,更好地滿足消費者的需求[1]。伴隨著H&M、ZARA、UNIQLO等國外知名品牌迅速崛起,快時尚的消費觀念受到年輕人的推崇[2]。然而,如何縮短快時尚產(chǎn)品的開發(fā)周期[3-4],減少交貨時間的波動和提高準交率,科學(xué)而量化地評估企業(yè)的時間績效,都還沒得到較好的解決[5-7]。

      以時間競爭為戰(zhàn)略的快時尚企業(yè),流程[8]是關(guān)鍵因素。本文以資源基礎(chǔ)理論[9](resource-based theory, RBT)范式“資源—戰(zhàn)略—績效”為研究框架[10],將流程作為企業(yè)各類資源的載體,對產(chǎn)品開發(fā)流程進行結(jié)構(gòu)性建模,以此解釋一個企業(yè)從資源到戰(zhàn)略再到競爭力的因果關(guān)系[11]。通過績效管理可將戰(zhàn)略轉(zhuǎn)化為行動,建立起包括行為標準、結(jié)果標準和開發(fā)計劃等內(nèi)容在內(nèi)的績效體系[12]??冃гu價方法大致可分為主觀評價法、客觀評價法、綜合評價法。各種績效評價方法各有特色,但也存在一些問題[13]。隨著評價目標的多維度化,考核內(nèi)容的多元化,考核方法的多樣化,如何設(shè)計一套綜合績效評價體系,把企業(yè)戰(zhàn)略目標、資源配置與工作成效有效地結(jié)合起來,是績效管理的一項重大課題。

      1 產(chǎn)品開發(fā)流程的系統(tǒng)動力學(xué)模型

      1.1 概念模型和仿真模型

      某公司創(chuàng)于2002年,在國內(nèi)有6個品牌(含S品牌),年銷售額40億元。消費者以18~25歲的年輕女性為主,她們大都具有較高的文化素質(zhì)及一定的經(jīng)濟能力與審美水平,服裝品牌意識強,喜愛運動,持有健康積極生活態(tài)度。近年來,作為大中型企業(yè)的S品牌正致力于打造基于時間競爭的快時尚供應(yīng)鏈,其產(chǎn)品開發(fā)流程沿用業(yè)內(nèi)通用的看樣會形式。通過與S品牌總監(jiān)、設(shè)計總監(jiān)、供應(yīng)鏈主管、樣板師主管等資深專業(yè)人士進行訪談和素材整理,梳理了S品牌產(chǎn)品開發(fā)流程,并界定流程的研究范圍如下:從產(chǎn)品企劃和設(shè)計開始,涵蓋生產(chǎn)樣板和面料開發(fā)以及準備大貨生產(chǎn)的過程。

      本文使用系統(tǒng)動力學(xué)[14](system dynamics, SD)的方法,從中觀視角對S品牌的產(chǎn)品開發(fā)流程進行建模,構(gòu)建仿真實驗平臺[15]。系統(tǒng)動力學(xué)用存量和流量描述系統(tǒng)。存量表示系統(tǒng)在任意特定時刻的狀態(tài),是系統(tǒng)積累作用的結(jié)果。流量是一段時間內(nèi),進入或離開存量的物質(zhì)或信息。流量表示存量變化的快慢。參數(shù)描述存量和流量之間的數(shù)量關(guān)系。實線箭頭表示變量之間存在數(shù)量關(guān)系?!霸磪R點”表示系統(tǒng)的外部環(huán)境,即研究界限以外的部分。如圖1所示,概念模型[16]定義了包括存量、流量和參數(shù)在內(nèi)的67個變量,以及周期時間、周期時間標準差、準交率和平均產(chǎn)能等4個函數(shù),共71個變量。根據(jù)S品牌產(chǎn)品開發(fā)流程,建立了存量—流量圖。

      在概念模型的基礎(chǔ)上,用數(shù)學(xué)方程進一步描述模型變量間的數(shù)量關(guān)系,由系統(tǒng)動力學(xué)仿真軟件STELLA編譯模型的微分方程從而實現(xiàn)仿真。仿真以天為單位,運行期設(shè)定為2年(730 d),時間步長(DT)取1/4 d。關(guān)于S品牌產(chǎn)品開發(fā)流程建模和仿真的詳細過程可參考文獻[16]。

      1.2 變量的初始值

      仿真前,把主要存量的初始值設(shè)置為零,同時為各流量和參數(shù)賦予初始值,這些初始值依據(jù)S品牌的調(diào)研數(shù)據(jù),并根據(jù)訪談記錄和歷史數(shù)據(jù)進行核對校驗,如表1所示。

      1.3 時間績效的KPI指標

      Chase等總結(jié)了企業(yè)運營競爭的7個維度:價格、質(zhì)量、交付速度、交付可靠性、應(yīng)變需求變化的能力、柔性和新產(chǎn)品開發(fā)速度、特定產(chǎn)品的其他標準[17]。其中,涉及到時間的維度有4個:交付速度、交付可靠性、批量(應(yīng)對需求變化的能力)、品種(柔性和新產(chǎn)品開發(fā)速度)。結(jié)合S品牌的實際運營狀況,本文研究提煉了3個戰(zhàn)略型的時間績效KPI指標:T(cycle time,周期時間)、R(delivery rate,準交率)、F(MEAN flow,平均產(chǎn)能)。指標定義如下:T為采用仿真的方法,在各流量進入流程時設(shè)置計時標簽,記錄各流量離開流程的時間,并計算流量經(jīng)過整個流程的平均時間,天(d);R=(1-S/T)×100%,描述整個產(chǎn)品開發(fā)流程交貨的可靠性,%。其中,S(cycle time STDDEV)為描述周期時間的標準差;F表示仿真過程中計時流量的平均速率,描述整個產(chǎn)品開發(fā)流程的平均有效設(shè)計產(chǎn)能,款式/天(SKC/d)。

      1.4 模型的仿真與驗證

      模型的準確性和實用性必須用一系列驗證和確認(verification & validation,簡稱V&V驗證)進行測試。從調(diào)研數(shù)據(jù)、概念模型、仿真模型和輸出結(jié)果等4個方面[18]對流程的系統(tǒng)動力學(xué)模型進行V&V驗證。仿真結(jié)果與S品牌的實際運營情況基本一致,如表2所示。為有效降低仿真結(jié)果與實際值的偏移,采用批均值法對仿真結(jié)果進行統(tǒng)計處理,使得仿真估計值(即KPI的仿真平均值)具有較好的無偏性、有效性和相合性[16]。

      序號變量類型數(shù)值數(shù)據(jù)來源與說明1款式面料比參數(shù)1.35企業(yè)實地調(diào)研??钍綌?shù)/面料數(shù)=98/73=1.34(取1.35)2服裝設(shè)計速率流量3.5每年銷售的款式數(shù)為900款,通過率70%,則每天設(shè)計速率為900/0.7/365=3.52(取3.5)3制作初樣流量3企業(yè)實地調(diào)研4制作二樣流量6企業(yè)實地調(diào)研5制作三樣流量12企業(yè)實地調(diào)研6新開發(fā)面料比例參數(shù)0.5企業(yè)實地調(diào)研7制作面料花版流量1.5企業(yè)實地調(diào)研8單款訂貨量參數(shù)3000企業(yè)實地調(diào)研9面料生產(chǎn)速率流量8000企業(yè)實地調(diào)研10歷年面料比例參數(shù)0.25企業(yè)實地調(diào)研11庫存面料比例參數(shù)0.25企業(yè)實地調(diào)研12企劃通過率參數(shù)0.7企業(yè)實地調(diào)研13訂購率參數(shù)1企業(yè)實地調(diào)研14服裝款式烤箱160企業(yè)實地調(diào)研15二樣款式烤箱112企業(yè)實地調(diào)研16周期時間KPI68.62使用CTMEAN函數(shù)計算流程仿真模型的周期時間17準交率KPI81.71R=(1-S/T)×100%18平均產(chǎn)能KPI1.85使用THROUGHPUT函數(shù)計算流程的平均有效設(shè)計產(chǎn)能

      表2 KPI指標調(diào)研平均值Tab.2 Average research values of KPI

      2 優(yōu)化流程的仿真實驗

      2.1 優(yōu)化流程與資源配置

      通過對產(chǎn)品開發(fā)流程的不同資源配置方案進行仿真實驗,從復(fù)雜的流程中找到影響時間績效KPI指標的主要變量,定量地研究業(yè)務(wù)流程的資源投入量(如資金、設(shè)備、人力等)變化對預(yù)期產(chǎn)出量(時間績效KPI)變化的影響,從而降低管理成本,幫助企業(yè)對流程優(yōu)化進行決策。本文采用局部靈敏度分析方法[19]進行流程資源配置的仿真實驗。摩爾斯分類篩選法[20]是目前應(yīng)用較廣的一種局部靈敏度分析方法,屬于一次1個因子變量法(one factor at a time,OAT),即選取仿真模型中的某個變量,在取值范圍內(nèi)改變其數(shù)值,且保持其他變量不變,運行仿真模型得到時間績效KPI數(shù)值。

      資源投入一般分為2類:一類是增加投入,以提升價值、提高產(chǎn)品和服務(wù)質(zhì)量、增加產(chǎn)能、加快交貨周期、提高組織運作效率及保證安全生產(chǎn)等;另一類是減少投入,以降低運營成本、減少環(huán)節(jié)耗費時間、降低庫存和節(jié)能減排等。如表1所示,其中的服裝設(shè)計速率、制作面料花版、面料生產(chǎn)速率3個變量的運行值隨資源(成本)投入增加而增大,其余變量則相反。

      2.2 優(yōu)化流程對預(yù)期時間績效的影響

      本文研究將各變量的原投入比例設(shè)為100%,按投入比例的增減進行分檔仿真實驗。Sterm認為進行仿真實驗時取值比例一般在2倍于統(tǒng)計和主觀猜測的范圍內(nèi)[14]比較合適,也是容易實現(xiàn)的,因此,資源投入比例設(shè)為基準比例的25%到175%之間,按增加投入分為3檔(125%、150%、175%),而減少投入也分為3檔(25%、50%、75%)。

      仿真結(jié)果表明,多數(shù)變量的擾動變化對時間績效的影響為零,或者非常小,影響較大的變量有7個。用批均值法對7個主要變量進行處理,得到KPI指標的仿真估計值(以下簡稱輸出值),如表3所示。

      3 仿真結(jié)果與分析

      本文研究采用熵值法測算預(yù)期KPI指標的權(quán)重比例,然后對流程主要環(huán)節(jié)的資源配置進行局部靈敏度分析,得到各預(yù)期時間績效KPI指標的靈敏度系數(shù)及其綜合評價指標,根據(jù)靈敏度系數(shù)的大小給出優(yōu)化流程的參考方案。

      3.1 時間績效KPI指標的信息熵及權(quán)重

      在信息論中,信息熵是系統(tǒng)無序程度的度量[21],其表達式為

      表3 流程主要變量的資源配置仿真實驗結(jié)果Tab. 3 Simulation results on resource allocation of process key variables

      注:SKC表示服裝款式的數(shù)量。

      式中:xi為第i個狀態(tài)值(總共有m個狀態(tài));P(xi)為出現(xiàn)第i個狀態(tài)值的概率。

      1)計算第j項指標下第i個方案占該指標的比重

      (1)

      2)由計算第j項指標的熵值

      (2)

      3)計算第j項指標的差異系數(shù)

      (3)

      對于第j項指標,指標值Xij的差異越大,對方案評價的作用越大,熵值越小。所以,gj越大指標越重要。

      4)求權(quán)重

      (4)

      由以上步驟經(jīng)計算可得到,各項KPI指標T、R、F權(quán)重分別為53.9%、2.7%、43.4%。由此說明,S品牌通過優(yōu)化流程能相對有效地提高周期時間T和平均產(chǎn)能F,而優(yōu)化準交率R則比較困難,占比僅2.7%。

      熵值法根據(jù)各項指標的變異程度來確定權(quán)重,是一種客觀賦權(quán)法,避免了人為因素帶來的偏差,但由于忽略了指標本身的重要程度,有時確定的指標權(quán)重會與預(yù)期的結(jié)果相差甚遠。本文研究結(jié)合S品牌的時間競爭戰(zhàn)略和實際運營情況,提高準交率R的權(quán)重比例,將各項KPI指標的比例調(diào)整:T為40%、R為20%、F為40%。

      3.2 KPI指標的綜合評價

      為進一步定量研究資源投入比例對流程時間績效KPI指標的影響,本文用研究局部靈敏度系數(shù)Si表示資源投入量(表1中的流量和參數(shù)等變量)變化對預(yù)期產(chǎn)出量(時間績效KPI輸出值)變化的影響程度。

      (5)

      式中:Si為靈敏度系數(shù);P0為變量的初始值;Y0為模型的初始輸出值;Pi為參數(shù)第i次運行值;Yi為模型第i次運行,本文研究每次仿真實驗的3個KPI輸出值分別為YT, i、YR, i、YF, i。

      根據(jù)S品牌開發(fā)設(shè)計流程的運行狀況,結(jié)合表1的變量初始值P0和KPI初始輸出值Y0,表3的變量運行值Pi和KPI輸出值Yi,以及式(5),可得到各KPI指標的靈敏度系數(shù)。為便于數(shù)據(jù)分析,本文對(Pi-P0)/P0進行取絕對值處理,得到下式:

      (6)

      此外,由于指標R和F與流程的時間績效呈正相關(guān),而指標T與流程的時間績效呈負相關(guān),故對T的靈敏度系數(shù)取負值,使3個KPI指標可統(tǒng)一分析。最終得到S品牌開發(fā)流程的各關(guān)鍵變量的局部靈敏度系數(shù),如表4所示。可看到,經(jīng)過預(yù)處理后,當靈敏度系數(shù)為正數(shù)時,投入資源對KPI指標產(chǎn)生正影響;反之,靈敏度系數(shù)為負數(shù),投入資源對KPI指標產(chǎn)生負影響。

      結(jié)合3.1節(jié)的各KPI指標權(quán)重系數(shù),得到下式:

      (7)

      由此可計算各變量優(yōu)化比例的時間績效總靈敏度系數(shù)STOTAL。

      3.3 優(yōu)化產(chǎn)品開發(fā)流程的時間績效

      由表4靈敏度系數(shù)的大小可知,流程的各時間績效KPI指標優(yōu)化方案分別如下。

      1)T的靈敏度系數(shù)在服裝款式的資源投入比例為125%(即企劃確認批量減少25%)時,為最大正值0.58,時間績效最佳;在面料生產(chǎn)速率的資源投入比例為25%(即面料生產(chǎn)速率降低75%)時,為最大負值-1.71,時間績效最差。

      2)R的靈敏度系數(shù)在服裝設(shè)計速率的投入比例為125%時,為最大正值0.28;在款式面料比的投入比例為125%(即每種面料用于服裝款式的數(shù)量比例下降25%)時,為最大負值-0.23。

      3)F的靈敏度系數(shù)在服裝設(shè)計速率的投入比例為125%時,為最大正值1.06;在服裝設(shè)計速率的投入比例為50%~75%時,為最大負值-1.06。

      4)由式(7)計算STOTAL的靈敏度系數(shù),在服裝款式的投入比例為125%時,為最大正值0.588;在面料生產(chǎn)速率的投入比例為25%時,為最大負值-1.016。

      表4 流程變量對時間績效KPI的局部靈敏度系數(shù)Tab. 4 Local sensitivity coefficients of process variables to time performance KPI

      4 結(jié) 語

      通過快時尚S品牌的產(chǎn)品開發(fā)流程的系統(tǒng)動力學(xué)模型,對時間績效進行仿真實驗。對優(yōu)化方案進行實踐驗證,基本與仿真實驗結(jié)果吻合,于是得到以下主要結(jié)論。

      1)時間績效指標周期時間T和平均產(chǎn)能F比較容易優(yōu)化。

      2)優(yōu)化流程的資源配置可有效改善產(chǎn)品開發(fā)流程的時間績效。適當加快服裝設(shè)計速率,能提高整體時間績效,明顯改善準交率R和平均產(chǎn)能F;適當減少企劃確認批量,能有效縮短周期時間T;而過低的面料生產(chǎn)速率,則對整體時間績效有較大的負面影響。

      3)資源投入和時間績效KPI指標并非簡單的線性關(guān)系。增加投入資源可能使時間績效降低;同時,不同的資源投入比例對時間績效的正負影響差異也很大。需要注意的是,S品牌的產(chǎn)品開發(fā)流程通用的看樣會形式,具體應(yīng)用到不同企業(yè)和流程時,優(yōu)化比例往往有所差異,并對優(yōu)化效果產(chǎn)生直接影響。

      綜上所述,對以時間競爭為戰(zhàn)略的快時尚品牌企業(yè)而言,應(yīng)不斷完善多品種、小批量的產(chǎn)品開發(fā)流程,合理配置有限的資源,并改善面輔料的生產(chǎn)與交貨速度,避免其成為時間績效的瓶頸。

      FZXB

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      Influence of product development process of fast fashionbrand on time performance

      SHI Chunle1,2, CHEN Wei1, YANG Yixiong3

      (1.TheGloriousSunSchoolofBusinessandManagement,DonghuaUniversity,Shanghai200051,China; 2.KeyLaboratoryofClothingDesignandTechnology(DonghuaUniversity),MinistryofEducation,Shanghai200051,China; 3.Fashion·ArtDesignInstitute,DonghuaUniversity,Shanghai200051,China)

      To solve the issue of time performance in fast fashion product development process, this paper constructs a system dynamics model of product development process based on the practical case of a fast fashion brand S, and build a simulation experiment platform. With the basic framework “strategy-resources-performance”, the simulation experiments of resource allocation are carried about 7 key variables in the process flow, and the simulation estimated values of three key performance indicators (KPI), such as cycle time, delivery rate and MEAN flow, are evaluated. Using local sensitivity and entropy method, weight coefficients of cycle time, delivery rate and MEAN flow are recognized as 53.5%, 2.7% and 43.4%. According to weight coefficients and time-based competition strategy of brand S, time performance of process is evaluated comprehensively. The research shows that variables of batches, rate of designing clothing and fabric repeat usage have a great effect on the time performance of the process flow. When layout batches reduce by about 25%, the total time performance is optimal.

      performance evaluation; process optimization; system dynamics; fast fashion brand; local sensitivity analysis

      2015-08-27

      2016-01-29

      中央高校基本科研業(yè)務(wù)費專項資金資助項目(2232012E3-22,13D121504,CUSF-DH-D-2014068);上海市科技發(fā)展基金軟科學(xué)研究博士生學(xué)位論文資助項目(12692190500);上海市教委海派時尚設(shè)計及價值創(chuàng)造知識服務(wù)中心資助項目(13S1070241);東華大學(xué)非線性科學(xué)研究所專項資金資助項目(INS-1401)

      石春樂(1982—),男,助理研究員,博士生。主要研究方向為服裝供應(yīng)鏈,系統(tǒng)建模與仿真。楊以雄,通信作者,E-mail: yyx@dhu.edu.cn。

      10.13475/j.fzxb.20150804707

      TS 941;TP 391.9

      A

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