基于混合MCDM方法的智能家居供應(yīng)商績效研究

柳玉鵬，申萬兵，曲世友，翟羽佳，郭 鑫

(1.哈爾濱工業(yè)大學(xué)(威海)管理學(xué)院，山東 威海 264209；2.大連理工大學(xué) 管理學(xué)部，遼寧 大連 116024；3.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，黑龍江 哈爾濱 150001)

基于混合MCDM方法的智能家居供應(yīng)商績效研究

柳玉鵬1，2，申萬兵3，1，曲世友1，翟羽佳3，1，郭 鑫1

(1.哈爾濱工業(yè)大學(xué)(威海)管理學(xué)院，山東 威海 264209；2.大連理工大學(xué) 管理學(xué)部，遼寧 大連 116024；3.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，黑龍江 哈爾濱 150001)

目前，智能家居供應(yīng)商績效問題已成為亟待解決的重要科學(xué)問題。本文從智能家居的內(nèi)涵和特點(diǎn)出發(fā)，構(gòu)建智能家居供應(yīng)商績效的關(guān)鍵影響因素指標(biāo)體系。將期望水平概念引入偏好函數(shù)中構(gòu)建混合MCDM方法，分析各因素間復(fù)雜的影響關(guān)系和影響程度。最后以K品牌智能家居的三家供應(yīng)商為案例研究對象進(jìn)行實(shí)證分析，找出三家供應(yīng)商績效與期望水平間的差距，并給出改進(jìn)建議。

智能家居；供應(yīng)商績效； MCDM；INRM；PROMETHEE

一、引言

近年來，物聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展引起廣泛關(guān)注。作為《物聯(lián)網(wǎng)“十二五”發(fā)展規(guī)劃》圈定的9大領(lǐng)域重點(diǎn)示范工程之一的智能家居，顯然已成為今后家居領(lǐng)域發(fā)展的必然趨勢。智能家居是以住宅為平臺，利用綜合布線技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)、安全防范技術(shù)、自動控制技術(shù)和音視頻技術(shù)將家居生活有關(guān)的設(shè)施集成，構(gòu)建高效的住宅設(shè)施與家庭日程事務(wù)的管理系統(tǒng)[1]。

作為一個新生產(chǎn)業(yè)，智能家居處于導(dǎo)入期與成長期的臨界點(diǎn)，市場消費(fèi)觀念還未形成。根據(jù)《中國智能家居設(shè)備行業(yè)發(fā)展環(huán)境與市場需求預(yù)測分析報告前瞻》分析，目前我國智能家居產(chǎn)品與技術(shù)發(fā)展迅速，面對龐大的市場需求，預(yù)計該行業(yè)將以年均19.8%的速率增長，在2015年產(chǎn)值達(dá)1240億元[2]。Juniper通過調(diào)查認(rèn)為到了2018年，中國智能家居市場規(guī)模將達(dá)1396億元人民幣[3]。雖然智能家居受到多方關(guān)注，但有關(guān)智能家居供應(yīng)商績效方面的研究仍處于起步階段[4]，目前并沒有一套完整的智能家居供應(yīng)商績效評價指標(biāo)體系，對于智能家居供應(yīng)商績效的影響因素和績效改進(jìn)方面的研究更是少之又少。因此，本研究的重點(diǎn)是在提出智能家居供應(yīng)商績效改進(jìn)的同時，建立一套科學(xué)合理、指標(biāo)關(guān)系明確且可操作性強(qiáng)的智能家居供應(yīng)商績效評價指標(biāo)體系，并為評價和改進(jìn)供應(yīng)商的績效提出有效方法。

智能家居的相關(guān)研究主要集中在技術(shù)和系統(tǒng)方面，關(guān)于智能家居供應(yīng)商的研究較少。在智能家居研究方面，美國及一些歐洲國家一直處于領(lǐng)先地位。近年來，以美國微軟公司及摩托羅拉等為首的一批國外知名企業(yè)先后躋身于智能家居的研發(fā)。此外，日韓新等國的龍頭企業(yè)紛紛致力于家居智能化的開發(fā)。2012年芝加哥科學(xué)與工業(yè)博物館在它的院子里建了一個溫室，通過溫室展覽智能家居的綠色+有線凸顯環(huán)保工作的重要性[5]。S Latif等認(rèn)為無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(WSN)是許多先進(jìn)、高效節(jié)能的數(shù)據(jù)采集(DAQ)和控制系統(tǒng)的一個重要因素，并提出了一種具有高效節(jié)能通信算法的智能家居傳感網(wǎng)絡(luò)[6]。N Balta-Ozkan等(2014)通過分析英國、德國和意大利三個歐洲國家在不同的政策和社會經(jīng)濟(jì)環(huán)境下技術(shù)和經(jīng)濟(jì)驅(qū)動的異同和障礙，強(qiáng)調(diào)了需要超越的能源消耗和管理服務(wù)的智能家居服務(wù)[7]。T Kirkham等認(rèn)為，為了充分利用智能家庭的概念，面向消費(fèi)者的多設(shè)備管理應(yīng)用程序開發(fā)與應(yīng)用是一個挑戰(zhàn)，該挑戰(zhàn)必須得到解決[8]。Carr等人通過研究表明，供應(yīng)商的依賴性能夠顯著促進(jìn)供應(yīng)商參與支持買家培訓(xùn)服務(wù)，并促進(jìn)供應(yīng)商參與產(chǎn)品開發(fā)。此外，供應(yīng)商培訓(xùn)和供應(yīng)商參與是供應(yīng)商的經(jīng)營業(yè)績提高的主要貢獻(xiàn)[9]。在國內(nèi)，屠建平和楊雪從電子商務(wù)平臺供應(yīng)鏈融資的產(chǎn)生背景及意義入手，對電子商務(wù)平臺供應(yīng)鏈金融的四種模式與傳統(tǒng)融資模式進(jìn)行了對比分析，接著運(yùn)用平衡積分卡構(gòu)建了電子商務(wù)平臺績效評價指標(biāo)體系，并用雙模糊模型對其進(jìn)行簡要的評價[10]。趙祖琴認(rèn)為供應(yīng)鏈管理的核心問題是供應(yīng)商管理，而實(shí)現(xiàn)供應(yīng)商有效管理的必然途徑就是對供應(yīng)商績效進(jìn)行評價[11]。陳誠和毛基業(yè)從供應(yīng)商的視角，探討了個體層面的情緒對組織層面戰(zhàn)略選擇與能力開發(fā)的影響機(jī)制。研究表明，面對動蕩的市場環(huán)境，服務(wù)外包供應(yīng)商需關(guān)注組織情緒基礎(chǔ)對戰(zhàn)略決策的影響，以形成有效的戰(zhàn)略選擇[12]。

總而言之，國內(nèi)外關(guān)于智能家居供應(yīng)商績效問題的研究仍處于起步階段，而且有關(guān)智能家居物聯(lián)網(wǎng)的相關(guān)研究目前主要集中在技術(shù)和系統(tǒng)方面，供應(yīng)商的研究大多集中在供應(yīng)鏈管理方面，對于智能家居供應(yīng)商的關(guān)注度還不高，理論以及影響因素方面的研究還未形成完整的體系。而且，在研究方法上，學(xué)者們多以定性研究為主，少量定量分析主要是對影響因素進(jìn)行分析驗證，缺乏指標(biāo)間復(fù)雜的內(nèi)在影響關(guān)系分析。為使這方面研究更加豐富，本文首先從智能家居的內(nèi)涵和特點(diǎn)出發(fā)，構(gòu)建智能家居供應(yīng)商績效評價指標(biāo)體系。然后，將期望水平概念引入偏好函數(shù)中構(gòu)建混合MCDM方法，識別智能家居供應(yīng)商績效關(guān)鍵影響因素。這種混合MCDM方法不僅對傳統(tǒng)決策分析模型進(jìn)行改進(jìn)，分析影響因素間復(fù)雜的相互影響關(guān)系和影響程度，而且在處理多層次決策問題上具有廣泛的適用性和優(yōu)越性，能夠有效識別智能家居供應(yīng)商績效與期望水平間的差距，從而促進(jìn)供應(yīng)商績效的改進(jìn)。

二、智能家居供應(yīng)商績效評價指標(biāo)體系的構(gòu)建

(一)智能家居的內(nèi)涵和特點(diǎn)

現(xiàn)今智能家居市場產(chǎn)品良莠不齊，沒有良好的秩序和規(guī)范。目前市場上的主流產(chǎn)品還無法很好地解決產(chǎn)品本身與市場需求之間的矛盾，使得智能家居市場還沒有完全打開，這在很大程度上阻礙了智能家居產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。而且許多廠商混淆概念，僅僅鑲嵌了傳感器就聲稱是物聯(lián)網(wǎng)家電，把產(chǎn)品貼上了RFID標(biāo)簽，就成了物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用等等。最近幾年，智能電視以及智能家電受到了人們的強(qiáng)烈關(guān)注，很多人混淆了智能家居和智能家電的概念，這是一個非常大的誤區(qū)，如果不了解清楚概念，很容易被一些家電商所誤導(dǎo)。對智能家居內(nèi)涵的梳理與界定，在很大程度上決定了智能家居供應(yīng)商績效評價指標(biāo)體系構(gòu)建的維度與標(biāo)準(zhǔn)。

我國將住宅小區(qū)智能化定義為：利用4C(即計算機(jī)、通訊與網(wǎng)絡(luò)、自控、IC卡)技術(shù)，通過有效的傳輸網(wǎng)絡(luò)，將多元信息服務(wù)與管理，物業(yè)管理與安防，住宅智能化系統(tǒng)集成，為住宅小區(qū)的服務(wù)與管理提供高技術(shù)的智能化手段，以期實(shí)現(xiàn)快捷高效的超值服務(wù)與管理，提供安全舒適的家居環(huán)境[13]。

在未來，智能家居的建設(shè)主要需要滿足以下三點(diǎn)。

第一，智能家居要實(shí)現(xiàn)真正的智能化。

第二，智能家居是一個完整的系統(tǒng)，由不同功能的子系統(tǒng)構(gòu)成。每個子系統(tǒng)之間相互關(guān)聯(lián)且又相互獨(dú)立。

第三，智能家居是家居產(chǎn)業(yè)的新興模式。智能家居的面相對象主要是家庭和個人，它的結(jié)果是家庭生活方式的變革、發(fā)展和完善。

隨著智能家居建設(shè)的推進(jìn)，智能家居呈現(xiàn)為一項浩大、復(fù)雜的系統(tǒng)工程，參與的主體也是多方的。此外由于我國各個品牌經(jīng)濟(jì)實(shí)力、人才狀況以及技術(shù)水準(zhǔn)等方面有較大的差異，因此實(shí)施過程中會呈現(xiàn)出階段性特性。由此，智能家居供應(yīng)商績效評價體系的構(gòu)建也應(yīng)具有開放、前瞻、結(jié)構(gòu)清晰的特點(diǎn)，便于有側(cè)重地和分階段地實(shí)施智能家居建設(shè)。

(二)智能家居供應(yīng)商績效指標(biāo)體系

目前，很多智能家居企業(yè)在選擇供應(yīng)商時，通常著眼于價格因素來選擇合作者，對供應(yīng)商的選擇缺乏科學(xué)、合理的評價。而且，對于供應(yīng)商來說，只有明確影響供應(yīng)商績效的主要因素，才能有效地提高自己的績效。因此，亟待建立一個科學(xué)、合理的智能家居供應(yīng)商績效評價指標(biāo)體系。

本文主要采取文獻(xiàn)研究法，依據(jù)信息技術(shù)發(fā)展的規(guī)律特征和系統(tǒng)工程思想以及構(gòu)建指標(biāo)體系的四項原則[14]：科學(xué)性、可操作性、可比性和導(dǎo)向性原則，在與本領(lǐng)域?qū)＜曳磸?fù)進(jìn)行研討、修改與完善的基礎(chǔ)上，結(jié)合智能家居的內(nèi)涵和特點(diǎn)，從產(chǎn)品維度、技術(shù)維度、成本維度以及用戶維度4個維度(表1)出發(fā)，構(gòu)建了一套以客觀指標(biāo)為主、操作性較強(qiáng)的智能家居供應(yīng)商績效評價指針體系。在各個維度下，又設(shè)置了十個二級指標(biāo)。

1.產(chǎn)品維度(C1)

智能家居作為新一代的高端產(chǎn)品，現(xiàn)在還處于初級階段。目前大部分人群對智能家居的認(rèn)識還不夠清晰，消費(fèi)群體和消費(fèi)習(xí)慣還沒有形成，消費(fèi)者需要什么，如何做才能滿足消費(fèi)者需求就顯得尤為重要。那就需要智能家居設(shè)置一定的產(chǎn)品要求，以便更好地促進(jìn)智能家居供應(yīng)商發(fā)展。

因此，在該維度中設(shè)置了智能化、控制手段兩項標(biāo)準(zhǔn)。王飛等提出智能化是智能家居未來發(fā)展趨勢，智能化是指智能家居在盡量減少人工干預(yù)的前提下，自主做出正確判斷，并且適合任何年齡階段的人使用。用戶所需要的，不是對家居的遠(yuǎn)程控制，而是安全、快捷的居家體驗，這才是“智能化”[15]?？刂剖侄沃付喾N形式的智能操作終端，在日常生活中，為了能使用戶隨時對智能家居系統(tǒng)進(jìn)行控制，并獲取需要的信息，多種形式的智能操作終端是必不可少的，例如聲控、手動控制、終端控制等。

2.技術(shù)維度(C2)

技術(shù)是智能家居發(fā)展的基礎(chǔ)，智能家居自動感知，自主運(yùn)行依靠的是成熟的技術(shù)支持，技術(shù)的整合和創(chuàng)新被視為智能家居實(shí)現(xiàn)廣泛采納的首要條件。智能家居涉及的相關(guān)技術(shù)有很多，例如控制技術(shù)、傳感器技術(shù)、無線通信技術(shù)等。這是智能家居供應(yīng)商提高績效所需要的重要維度。

因此，在技術(shù)維度中納入技術(shù)有用性、通信穩(wěn)定以及安全與可靠性三項標(biāo)準(zhǔn)。技術(shù)有用性是指智能家居產(chǎn)品所綜合運(yùn)用的技術(shù)對用戶來說是否有用，是否解決了生活中的實(shí)際困難，并能帶來方便和快樂。正如 Wang 等人認(rèn)為一個擁有龐大基數(shù)的老產(chǎn)品之所以被新產(chǎn)品所取代的原因就是因為新產(chǎn)品有著更為有用的技術(shù)特性。并且Kauffman 等認(rèn)為隨著人們對技術(shù)價值認(rèn)知的上升，技術(shù)有用性會影響用戶的感知有用性和使用動機(jī)。通信穩(wěn)定指各個子系統(tǒng)之間有線以及無線連接穩(wěn)定性。安全與可靠性是指智能家居系統(tǒng)在受到惡意攻擊或請求關(guān)鍵數(shù)據(jù)外傳時能夠采取恰當(dāng)?shù)奶幚矸椒?，以保護(hù)系統(tǒng)安全。

3.成本維度(C3)

目前智能家居尚處于起步階段，相關(guān)技術(shù)水平還不夠成熟，而且新技術(shù)的采納必然伴隨著成本的增加，特別是對學(xué)科交叉性強(qiáng)、產(chǎn)業(yè)集成度高、應(yīng)用涵蓋面廣的智能家居而言更是如此。而成本正是用戶考慮使用或購買某產(chǎn)品的重要影響因素，成本對新技術(shù)的采納有抑制作用[16]，無法降低成本，就會導(dǎo)致智能家居產(chǎn)品價格過于高昂，讓大部分家庭望而卻步，這樣就無法實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品推廣，僅僅依靠少數(shù)富裕家庭的小部分市場是無法形成消費(fèi)主流的，也就無法抗衡傳統(tǒng)的家居產(chǎn)品，也就無法提高智能家居供應(yīng)商績效。

因此，在該維度中設(shè)置了軟硬件成本和后期成本。軟硬件成本包括硬件成本和軟件成本，硬件成本是指智能家居相關(guān)設(shè)備的成本，包括感應(yīng)器、液晶屏傳感器以及相關(guān)設(shè)備安裝時需要的費(fèi)用等。軟件成本指相關(guān)設(shè)備中需要安裝軟件的成本，包括軟件開發(fā)所需要的成本。后期成本是指整個智能家居系統(tǒng)安裝完畢后，在后期使用過程中所需要的維護(hù)成本以及產(chǎn)品升級成本。

4.用戶維度(C4)

趙英等人通過研究構(gòu)建潛在用戶接受智能家居物聯(lián)網(wǎng)的影響因素模型，并采用結(jié)構(gòu)方程模型進(jìn)行實(shí)證[17]。歸根到底智能家居還是一種商品，作為商品要想在市場競爭中保持優(yōu)勢，吸引新用戶鞏固老客戶進(jìn)而不斷擴(kuò)大市場份額，良好的用戶群是必不可少的。只有用戶對智能家居產(chǎn)品的滿意度達(dá)到一定水平，才能擴(kuò)大影響，吸引更多的家庭安裝智能家居，從而提高智能家居供應(yīng)商的績效。

因此，在該維度中納入績效期望、努力期望和售后服務(wù)三項標(biāo)準(zhǔn)?？冃谕侵赣脩羰欠裾J(rèn)為使用智能家居產(chǎn)品能夠?qū)ζ淦鸬綆椭饔?，即智能家居的?shí)用性，實(shí)用性即摒棄華而不實(shí)的功能，強(qiáng)調(diào)帶給用戶的實(shí)際效用。努力期望是指用戶為了學(xué)會使用系統(tǒng)而付出一定努力的意愿，即智能家居的易用性。如果操作過程和程序設(shè)置過于復(fù)雜，容易讓用戶產(chǎn)生排斥心理。當(dāng)用戶在使用智能家居系統(tǒng)時感覺容易使用，那么用戶就會更樂意使用智能家居。社會影響是指用戶所感受到的受周圍群體和環(huán)境的影響程度，包括認(rèn)知程度和市場推廣，用戶的認(rèn)知程度和智能家居的市場推廣程度越高，那么用戶對智能家居的使用意向也就越強(qiáng)。

表1 智能家居供應(yīng)商評價指標(biāo)體系

三、基于混合MDCM的智能家居供應(yīng)商績效關(guān)鍵因素識別

本文應(yīng)用混合MCDM方法研究智能家居供應(yīng)商績效的改進(jìn)，其中應(yīng)用到的三個分析處理方法為：決策實(shí)驗室分析法(decision-making trial and evaluation laboratory，DEMATEL)、DANP(DEMATEL-based ANP；ANP全稱為analytic network process，網(wǎng)絡(luò)層次分析法)和引入期望水平概念的PROMETHEE法(preference ranking organization methods for enrichment evaluations，偏好順序結(jié)構(gòu)評估法)。本文首先使用DEMATEL技術(shù)找出影響關(guān)系矩陣來建立影響網(wǎng)絡(luò)關(guān)系圖譜(influential network relationship map，INRM)，并結(jié)合ANP的基本概念得出DANP的影響權(quán)重，從而解決各維度/標(biāo)準(zhǔn)交互影響的復(fù)雜關(guān)系[18]；然后結(jié)合改進(jìn)的PROMETHEE方法識別候選供應(yīng)商與期望水平間的差距，并給出優(yōu)先序列。傳統(tǒng)的PROMETHEE I 和 II方法會針對指標(biāo)設(shè)置無差異閾值和偏好閾值，本研究將采用期望水平和最壞水平代替無差異閾值和偏好閾值。在現(xiàn)實(shí)生活中，管理者根據(jù)期望水平就可以判斷并提高供應(yīng)商績效，而不是根據(jù)相對良好的水平來判斷績效高低，這避免了“在劣質(zhì)的備選方案中選擇最好的”，即避免“在一籃爛蘋果中找出最好的”[19-21]。本文在計算供應(yīng)商差距的同時，將使用以上方法根據(jù)INRM來減少差距，從而提高各個標(biāo)準(zhǔn)、維度和整體方案的績效以達(dá)到期望水平，并討論哪一維度/標(biāo)準(zhǔn)最需要被改進(jìn)。

(一)構(gòu)建影響關(guān)系網(wǎng)絡(luò)圖

DANP(基于ANP的DEMATEL方法，叫做DANP)方法是曾國雄等人提出的最新方法[22]，并且廣泛應(yīng)用于很多領(lǐng)域。在實(shí)際應(yīng)用中，由于評估指標(biāo)相互依存，DANP方法除移了AHP和ANP方法的傳統(tǒng)假設(shè)，利用DEMATEL方法構(gòu)建評價指標(biāo)體系中維度及標(biāo)準(zhǔn)的影響網(wǎng)絡(luò)關(guān)系圖譜(influential network relationship map，INRM)，并探究各個因素之間的相關(guān)性，得到影響關(guān)系矩陣。DEMATEL方法能夠識別各個維度/指標(biāo)之間復(fù)雜的相互依賴關(guān)系，已經(jīng)成功應(yīng)用于判斷緊急情況、知識管理以及關(guān)鍵影響因素識別。該方法主要由以下四步組成：

步驟 1:構(gòu)建初始平均矩陣A

步驟 2: 構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)化的直接影響矩陣N

步驟 3: 求出總影響矩陣T

步驟 4: 構(gòu)建影響性網(wǎng)絡(luò)關(guān)系圖(INRM)

(二)獲取影響權(quán)重

步驟 6:計算出加權(quán)超級矩陣Wα

步驟 7:加權(quán)超級矩陣Wα穩(wěn)定化

(三)PROMETHEE方法識別供應(yīng)商的差距

PROMETHEE是求解多準(zhǔn)則決策問題的一類有效方法。Macharis指出恰當(dāng)?shù)臋?quán)重更有益于提高PROMETHEE結(jié)果的準(zhǔn)確性[23]。因此，本文選用PROMETHEE方法對備選方案進(jìn)行排序，使決策者在多個可供選擇的供應(yīng)商中做出更好的選擇。具體步驟如下：

步驟 8:基于期望水平計算各個指標(biāo)的偏好函數(shù)

步驟 9: 計算基于期望水平的多準(zhǔn)則偏好指標(biāo)

該方法中定義π(aq,ak)為多準(zhǔn)則偏好指標(biāo)，是決策者在所有評估準(zhǔn)則綜合評估下，對成對供應(yīng)商 (a, b)中供應(yīng)商 a 優(yōu)于供應(yīng)商 b的偏好程度。

步驟 10:計算流入流出量

這步計算流出量和流入量，流出量表示供應(yīng)商 q優(yōu)于其他所有供應(yīng)商的程度,流入量用于描述其他所有供應(yīng)商優(yōu)于供應(yīng)商 q的程度。

步驟 11:通過流出量和流入量對供應(yīng)商進(jìn)行排序(DANPROMETHEE I)

步驟 12:計算每個供應(yīng)商的凈流量(DANPRO-METHEE II)

對于無法比較的情況，本文將使用Step12，并將其定義為DANPROMETHEE II。

四、實(shí)證分析

本部分首先利用DANP方法來識別影響智能家居供應(yīng)商績效的關(guān)鍵影響因素，并以某一品牌的三家智能家居供應(yīng)商為研究對象展開案例分析，依據(jù)關(guān)鍵影響因素對三家供應(yīng)商的績效進(jìn)行評測，并給出改進(jìn)建議。

(一)數(shù)據(jù)收集

本研究將影響關(guān)系分為五個尺度，分別為：0無影響，1低影響，2有影響，3影響度高，4極高影響。并邀請七位專家學(xué)者(包括物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域多年進(jìn)行系統(tǒng)開發(fā)的人員、電子商務(wù)研究人員和信息安全研究人員等)進(jìn)行相關(guān)問卷訪談[26-28]。然后，對7位專家學(xué)者所填的問卷回收再反饋給各個專家讓其進(jìn)行修改，經(jīng)過兩輪收集后得到最終專家的意見，其影響尺度以算術(shù)平均數(shù)計算得出(表2)，記作矩陣A。

表2 初始矩陣A

為檢驗所得數(shù)據(jù)的可信度，對其進(jìn)行95%的置信度分析。得出Alpha=4.482%<5%，可知所得數(shù)據(jù)在95%置信度水平下是可信的，所以我們可進(jìn)行下一步計算。

(二)構(gòu)建影響關(guān)系網(wǎng)絡(luò)圖

將初始平均矩陣標(biāo)準(zhǔn)化，即可得到直接影響矩陣N?？傆绊戧P(guān)系矩陣T中，行加總為r，列加總為c。以中心度(r+c)作橫軸，結(jié)果度(r-c)作縱軸，畫出各維度及維度內(nèi)指標(biāo)相互影響的坐標(biāo)圖，即影響網(wǎng)絡(luò)關(guān)系圖(圖1到5所示)。圖1顯示的是4個維度之間的相互影響關(guān)系，可以看出，C1(產(chǎn)品維度)的中心度最高，對其他3個維度有著極大的影響，其次是C2(技術(shù)維度)。維度之間影響的優(yōu)先級是C1(產(chǎn)品維度)-C2(技術(shù)維度)-C3(成本維度)-C4(用戶維度)。智能家居產(chǎn)品維度的完善能夠?qū)ζ渌齻€維度的提高起到關(guān)鍵作用，從而促進(jìn)供應(yīng)商競爭力的提升。

同樣，使用該種分析方法分析各個維度內(nèi)部指標(biāo)的依賴影響關(guān)系，得出在C1(產(chǎn)品維度)中g(shù)1(智能化)對g2(控制手段)產(chǎn)生影響。因此，要想使智能家居產(chǎn)品更具吸引力，就要首先改進(jìn)智能家居的智能化程度。在C2(技術(shù)為度)中，g4(通信穩(wěn)定)影響g5(安全與可靠性)，g4(通信穩(wěn)定)和g5(安全與可靠性)對g3(技術(shù)有用性)產(chǎn)生影響，g4(通信穩(wěn)定)應(yīng)該首先得到改進(jìn)。對智能家居系統(tǒng)的技術(shù)人員來說，必須保證各個子系統(tǒng)和用戶之間通信的穩(wěn)定，無論有線連接還是無線連接。在C3(成本維度)中，g6(軟硬件成本)能夠?qū)7(后期成本)產(chǎn)生影響，這說明要想降低智能家居系統(tǒng)的總成本，首先要減少系統(tǒng)本身的軟硬件成本，這樣在后期維護(hù)中所需的成本也會相應(yīng)下降。在C4(用戶維度)中，g9(努力期望)對g8(績效期望)和g10(社會影響)產(chǎn)生直接影響，這說明用戶對智能家居的易用性較為關(guān)注，當(dāng)用戶感覺智能家居系統(tǒng)越容易使用，用戶就會認(rèn)為其實(shí)用性越強(qiáng)，受到周圍群體和環(huán)境的影響也就越強(qiáng)烈。

圖1 四大維度影響關(guān)系圖

圖2 產(chǎn)品維度影響關(guān)系圖 圖3 技術(shù)維度影響關(guān)系圖

圖4 成本維度影響關(guān)系圖 圖5 用戶維度影響關(guān)系圖

(三)計算每個因素的影響權(quán)重

表3 權(quán)重匯總表

從表6中的數(shù)據(jù)可看出社會影響、努力期望、績效期望是專家考慮最為重要的因素，影響權(quán)重分別為：0.163、0.156、0.155，而成本因素的權(quán)重最低，軟硬件成本以及后期成本的權(quán)重分別只有0.050和0.063。在技術(shù)維度中，技術(shù)有用性相對權(quán)重較高。產(chǎn)品維度則相對均衡，智能化以及控制形式所占權(quán)重相同。結(jié)果表明，對于智能家居供應(yīng)商來說，用戶維度所占權(quán)重接近一半，是最重要的考慮因素。而成本維度是所占比重最小，這說明隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展以及人們生活水平消費(fèi)水平的提高，成本所帶來的價格問題已不是影響供應(yīng)商績效的最主要因素。

(四)運(yùn)用PROMETHEE評價供應(yīng)商績效

在該方法中，本文會選取一個智能家居品牌，根據(jù)該品牌的工程師以及設(shè)計人員對其供應(yīng)商的評分，并通過計算得出在本文所構(gòu)建的指標(biāo)體系下每家供應(yīng)商的相互排名，從而幫助該品牌的決策者在供應(yīng)商的決策上做出更好的選擇。K智能家居是廣州市某電子科技有限公司旗下核心業(yè)務(wù)——智能家居自主品牌。該公司是一家專門從事數(shù)字城市、數(shù)字社區(qū)的核心技術(shù)及智能化產(chǎn)品的研發(fā)、生產(chǎn)及銷售的綜合性高科技企業(yè)。該品牌在2010年到2013年連續(xù)4年被評為中國十大智能家居品牌。目前該品牌共有三家潛在供應(yīng)商，并將其命名為a1、a2、a3。通過與該品牌智能家居工程師的溝通與介紹，工程師對本文所提出的指標(biāo)體系進(jìn)行了解，并在本文構(gòu)建的指標(biāo)體系下分別對三家供應(yīng)商進(jìn)行打分。

通過步驟8和步驟9可以得出三家供應(yīng)商相互之間的偏好指標(biāo)π(aq,ak)，即供應(yīng)商aq優(yōu)于供應(yīng)商ak的偏好程度。根據(jù)步驟10可以計算出每個供應(yīng)商的流出量以及流入量，結(jié)果如表5所示。以供應(yīng)商a2為例，a2優(yōu)于其它供應(yīng)商的偏好程度是0.032(流出量)，而其它供應(yīng)商優(yōu)于a2的偏好程度是0.070(流出量)。在步驟11中，根據(jù)每一個供應(yīng)商的流入流出量，可以對其進(jìn)行等級排序。對于無法確定順序的供應(yīng)商，例如本文中供應(yīng)商a1的流出量和流入量都大于供應(yīng)商a2，運(yùn)用DANPROMETHEE I方法無法確定優(yōu)劣順序，通過步驟12 DANPROMETHEE II方法中計算每個供應(yīng)商的凈流量，再進(jìn)行比較排序，最終排序結(jié)果如圖5所示。根據(jù)DANPROMETHEE I方法的結(jié)果，供應(yīng)商a3排序在第一位，a1和a2共同處在第二位。在DANPROMETHEE II方法下，供應(yīng)商a2凈流量大于供應(yīng)商a1，因此最終排序供應(yīng)商a2優(yōu)于供應(yīng)商a1。

表5 流出量、流入量以及凈流量

DANPROMETHEE I DANPROMETHEE II圖5 DANPROMETHEE I和II方法等級排

在評價過程中，可計算出三家供應(yīng)商距離期望水平的差距率，見表6從表中可看出供應(yīng)商a1在用戶維度上與期望水平之間的差距值為33.00%，因此，供應(yīng)商應(yīng)首先在用戶維度上有所改進(jìn)。績效期望與期望水平的差距值為37.00%，因此，供應(yīng)商如果相對用戶維度有所改進(jìn)，就要首先改進(jìn)它的績效期望。同理，對于供應(yīng)商a2來說要想提高績效，首先要改進(jìn)績效期望，從而改進(jìn)用戶維度。對于供應(yīng)商a3來說要提高其績效，要首先改進(jìn)技術(shù)維度中的技術(shù)有用性。

表5 三家供應(yīng)商與期望水平的差距率

五、結(jié)論與建議

通過對混合MCDM方法的研究，本文得出如下結(jié)論與建議：

(1)隨著經(jīng)濟(jì)、技術(shù)的飛速發(fā)展和人民生活水平的提高，物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)已進(jìn)入智能家居領(lǐng)域，并逐漸改變著人們的生活居住方式，成為新的經(jīng)濟(jì)增長點(diǎn)拉動我國經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，引起了政府、企業(yè)和民眾的熱切關(guān)注。智能家居企業(yè)選擇智能家居供應(yīng)商是決策問題，從決策角度來分析供應(yīng)商的選擇更能接近問題的本質(zhì)。從多目標(biāo)屬性和不確定性的特點(diǎn)出發(fā)選擇供應(yīng)商問題，混合MCDM方法是值得關(guān)注的方法。截止到目前尚未出現(xiàn)該方法在供應(yīng)商選擇上的應(yīng)用。通過對智能家居供應(yīng)商績效關(guān)鍵影響因素識別的實(shí)證分析，該方法的有效性和可操作性得到了驗證。

(2)為強(qiáng)化創(chuàng)新引領(lǐng)作用，國家在十三五期將促進(jìn)大數(shù)據(jù)、云計算、物聯(lián)網(wǎng)的廣泛應(yīng)用，從而推動我國進(jìn)入創(chuàng)新型國家和人才強(qiáng)國行列。作為物聯(lián)網(wǎng)9大領(lǐng)域重點(diǎn)示范工程之一的智能家居，將會大力發(fā)展、突破創(chuàng)新。正確評價智能家居供應(yīng)商的績效，不僅可以幫助企業(yè)選擇優(yōu)秀的供應(yīng)商，還可以幫助供應(yīng)商識別自身優(yōu)劣，從而促進(jìn)企業(yè)轉(zhuǎn)型，拉動我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展。

(3)由于影響智能家居供應(yīng)商績效的因素眾多，各因素之間也有相互影響關(guān)系，一般多準(zhǔn)則決策方法很難識別出各因素間的關(guān)系，而混合MCDM方法能夠深入分析智能家居影響因素內(nèi)部結(jié)構(gòu)，得出具體維度與各指標(biāo)間復(fù)雜的相互影響關(guān)系和影響程度，從而能更有針對性地識別差距。為了有效識別供應(yīng)商績效的高低，本方法還引入了偏好函數(shù)概念，對PRPMETHEE方法進(jìn)行改進(jìn)，避免了“在劣質(zhì)的備選方案中選擇最好的”，有助于提高結(jié)論有效性及實(shí)用性。

(4)“一帶一路”的實(shí)施需要中國更多的產(chǎn)品和技術(shù)被世界所認(rèn)可，物聯(lián)網(wǎng)是讓中國企業(yè)走向世界的重要手段?；诨旌螹CDM方法正確評價和選擇智能家居供應(yīng)商，可以對供應(yīng)商做出較全面、具體、客觀的評價，這不僅對企業(yè)產(chǎn)品的順利生產(chǎn)和質(zhì)量的安全提供保障，而且給企業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展打下夯實(shí)基礎(chǔ)，發(fā)揮了物聯(lián)網(wǎng)在“一帶一路”發(fā)展中的重要作用。

(5)未來一段時期，供給側(cè)改革將成為我國發(fā)展經(jīng)濟(jì)新動力的主攻方向。物聯(lián)網(wǎng)作為創(chuàng)新性的新興技術(shù)，對培育新供給提供了有效的內(nèi)生動力。智能家居作為市場前景廣闊的新型消費(fèi)品，使用混合MCDM方法對其供應(yīng)商績效的正確評價，有助于完善戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展政策支持體系，從而促進(jìn)供給側(cè)改革。

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(本文責(zé)編：辛城)

IdentificationofKeyFactorsinSmartHomeSuppliers’PerformanceBasedonHybridMCDMApproachandItsEmpiricalTest

LIU Yu-peng1，2, SHEN Wan-bin3，1, QU Shi-you1, ZHAI Yu-jia3，1, GUO Xin1

(1.ChinaSchoolofEconomic&Management，HarbinInstituteofTechnology，Weihai264209，China; 2.SchoolofManagement，DalianUniversityofTechnology，Dalian116024，China; 3.SchoolofEconomic&Management，HarbinInstituteofTechnology，Haerbin150001，China)

Recently, smart home supplier performance, as an important scientific issue, needs urgently to be solved. Starting from the characteristics of smart home, this paper constructs the key influence factors indicator system of smart home supplier performance. This paper also introduces the concept of aspiration level into the preference function to construct the hybrid MCDM (multiple criteria decision-making) method for analyzing the complex influence relationship and degree among factors. At last, the research makes an empirical analysis of three suppliers of K brand and finds gaps of the suppliers striving toward the aspiration levels, according which, we can provide improvement suggestions.

smart home; supplier performance; MCDM; INRM; PROMETHEE

2016-11-20

2017-06-28

國家自然科學(xué)基金(71402040)；中國博士后基金資助項目(2015M571310)；威海市科技發(fā)展計劃項目(2014DXGJ18)。

柳玉鵬(1981-)，男，山東龍口人，哈爾濱工業(yè)大學(xué)(威海)管理學(xué)院副教授，博士，研究方向：決策理論與方法、物聯(lián)網(wǎng)。

F713.56

A

1002-9753(2017)10-0153-10