【摘要】结合当下区块链、边缘计算等迅猛发展的态势，针对企业数字供应链全过程中的风险进行界定、评价和防范，提高企业应对风险的能力。结合SCOR和BSC－SC，从计划、采购、制造、配送、回收、绩效分析和供应链协作7个维度进行指标选取，构建风险行为评价模型，利用AHP和熵权法计算主客观权重并组合赋权，利用专家打分和沃尔评分法进行指标打分，最后以志邦家居数字供应链为案例进行分析。结果显示，志邦家居在计划、制造、回收维度存在较大改进空间，进而提出防范措施，以提高其数字供应链风险识别和风险防范能力。

　　【关键词】风险评价;风险防范;组合赋权;数字供应链

　　1引言

　　在云计算等技术不断发展的背景下，企业供应链自然而然地与新一代信息技术，如人工智能、区块链、元宇宙等紧密结合起来，数字供应链将传统供应链与这些信息技术相结合，通过信息技术对供应链各个环节进行连接优化，构建覆盖整个环节的高效率、高精度的服务体系，但数字供应链风险行为会引发企业库存断供、物料呆滞、资金中断等问题。因此，需对数字供应链风险行为进行评价和防范，要求建立风险评价模型和完善风险防范策略。

　　关于数字供应链风险评价与防范，不同学者对该领域会有不同见解和研究。例如，雒文鹏等［1］在供应链核心企业风险评估中应用了改进后的AHP和模糊理论建立的综合评价模型，弥补了传统AHP标度上的缺陷;远亚丽［2］利用AHP确定权重，再基于物元可拓法和Vague集对农产品供应链进行风险评估，并根据评估结果提出防范措施;薛景梅，王昂［3］利用问卷调查法收集数据，在对数据进行分析后基于系统动力学对社区生鲜品类供应链进行风险仿真评估并提出管理建议。但是，目前以企业为例探索数字供应链风险行为评价及防范的研究还不多见，本文首先进行数字供应链风险行为界定，构建风险行为评价模型，其次选取层次分析法(AHP)和熵权法分别求出各级风险指标的主客观权重，然后选用组合赋权的方法得出综合权重，最后以志邦家居工厂及门店为例，通过问卷调查法、实地访谈法收集数据，从计划、采购、制造、配送、回收、绩效分析和供应链协作7个维度进行风险行为评价和防范研究。

　　2企业数字供应链风险评价体系

　　2．1指标体系建立

　　2．1．1指标选取原则

　　运用系统性、科学性、可操作性原则进行指标选取。全面考虑数字供应链风险行为的风险因子，保证风险评估指标体系完整;确保指标具有一定的科学内涵、明确的目的和准确的定义;所选指标尽量满足计算机对数据的要求，方便数据整理收集和分析;所选指标应具备实际操作的价值，反映企业或组织的日常运营和管理。

　　2．1．2评价思路

　　①指标选取。根据SCOR(供应链运营参考模型)和BSC-SC(平衡供应链记分法)［4］，选取七个一级指标，分别是计划、采购、制造、配送、回收、绩效分析与供应链协作，各一级指标下又包含若干二级指标，而二级指标下则是与其相对应的三级指标。

　　②权重计算。通过层次分析法与专家打分法计算主观权重;通过层次分析法与熵权法的综合应用计算客观权重;最后计算出组合权重。

　　③数字化水平打分。初始定性指标打分按照不同标准进行分级，定量指标涉及企业数字供应链的绩效分析，采用沃尔评分法进行计算。将计算出的组合权重与初始得分进行处理得到数字化水平。最后以志邦家居企业为例进行评价。

　　2．1．3指标介绍

　　依据数字供应链风险行为评价体系的原则和思路，建立数字供应链风险行为评价体系，见图1。

　　2．2权重确定方法

　　2．2．1层次分析法

　　选择八名专家给指标打分，以八位专家打分的平均分作为指标权重得分，以两指标权重得分比值构建正反判断矩阵，运用层次分析法计算指标的主观权重。

　　①确定层次结构模型:根据指标体系的三级指标建立层次结构模型;

　　②确定判断矩阵:由专家打分结果得出各指标关于上一层次的判断矩阵A=［aij］;

　　③一致性检验:计算一致性指标C．I．，并根据平均随机一致性指标R.I．计算随机一致性比率C.R.,如式(1)所示，若C.R.＜0．1，则通过一致性检验，否则重新评价;

　　2．2．2熵权法

　　以层次分析法的判断矩阵为依据，运用熵权法计算指标的客观权重，符号说明如表1所示。

　　①用定量数据构建判断矩阵，记为C=(Cij)m×n，n为被评价对象的评价指标个数;

　　②计算指标熵值，公式如下:

　　③在步骤②计算各指标熵值的基础上，计算体系内各指标的权重，公式如下:

　　2．2．3计算组合权重

　　利用优化改进后的乘法合成法，综合主观客观权重，计算三级指标的组合权重，公式如下:

　　2．3主观权重求解

　　以八位专家对一级指标的权重打分情况为例，构建了如下判断矩阵:

　　①根据公式(1)计算一致性指标得:

　　故判断矩阵通过一致性检验;

　　②根据层次分析法步骤④可以计算出一级指标的主观权重，如图2所示。

　　③同理可求出其他指标相对于上一层次的权重，一级指标A1下的二级、三级指标主观权重计算结果如图3所示。

　　2．4客观权重求解

　　以层次分析法的判断矩阵作为熵权法的基础，同样以一级指标为例进行客观权重求解。

　　①首先将矩阵运用归一化处理得到归一化后矩阵:

　　②再通过公式(2)计算出熵值，如图4所示。

　　③再将熵值带入公式(3)计算出相对于上一层级的权重，如图5所示。

　　④同理，求得一级指标A1下的二级、三级指标关于各自上一层级的权重，如图6所示。

　　2．5组合权重计算

　　①先根据各指标相对于上一层级的权重，以三级指标B11为例求得其相对于目标层的主观权重:0．5323×0．2563×0．1567=0．0214。同理，分别求得其它三级指标相对于目标层的主观、客观权重，如图7所示。

　　②再根据公式(4)计算各指标的组合权重，例如三级指标B11的组合权重为:0．0214×0．0188÷Σ=1 wi×wj2=0．0014。同理，求得其它三级指标的组合权重，如图8所示。

　　2．6数字化水平打分

　　一级指标中，计划、采购、制造、配送、回收与供应链协作为定性指标评价，结合前人研究［1］设置五个级别(见表2)，专家将结合具体情况进行分级，并根据其对数字供应链影响程度由高到低对各风险指标进行打分;绩效分析为定量指标评价，使用沃尔评分法［10］进行评分。

　　定性指标具体评价，以云计算平台搭建为例进行考察。

　　级别一:企业目前无法搜集客户数据，并不打算搭建云计算平台;

　　级别二:企业可以搭建云平台并实现核心数据的搜集，但该平台其他数据完整度在70%以下;

　　级别三:企业云平台运营和管理基本成熟，核心数据完整，并能够实现70%以上的其他数据搜集，开始探索物联网技术;

　　级别四:企业云平台运营和管理成熟，数据完整，并已掌握物联网技术，可以实现软硬件的互联互通;

　　级别五:企业云平台技术成熟、物联网技术成熟，且该软硬件能够持续采集多维数据，感知消费者行为，并且该企业管理层为人才培养及硬件升级提供资金支持。

　　2．7最终得分

　　最终得分计算过程:初始指标得分*权重

　　3志邦家居案例分析

　　3．1志邦家居简介

　　志邦家居股份有限公司围绕用户、设计、生产、供应链、物流五大维度的全链路“数智化”建设，在以消费者为中心，同时以流程变革为牵引，通过数据治理、拉通业务中台、布局从BI到AI的数智经营、智能化4．0工厂等信息化建设，用最佳业务实践打造了面向未来定制家居行业级、可推广的高质量发展模式。

　　3．2志邦家居供应链风险识别和评价

　　3．2．1指标得分的获得

　　a．定性指标得分。

　　对计划、采购、制造、配送、回收及供应链协作六个指标采取定性评价的方法，选取八名专家对相关指标的功能性进行打分，计算各指标所得平均分，结果如表3所示。

　　b．定量指标得分。

　　对绩效分析指标采取定量分析法，文章以6家志邦家居竞争公司(欧派家居、尚品宅配、好莱客、索菲亚、金牌橱柜、皮阿诺)2015－2022年各指标平均值为标准比率来计算志邦家居财务部分得分。

　　①根据计算结果和志邦家居竞争企业实际数据确定权重和标准比率。

　　②计算相对比率:

　　相对比率=实际比率/标准比率或标准比率/实际比率

　　③计算总评分:

　　总评分=相对比率*权重

　　以志邦家居2022年的财务数据为例，最终计算结果如表4、图9所示。

　　3．2．2最终得分

　　①将计算出的三级指标组合权重与初始得分分别相乘再求和，即可获得志邦家居企业数字供应链的最终得分3．31;

　　②计算二级指标下的三级指标的归一化权重后，即可求得二级指标赋权重得分，例如二级指标B1得分为3．63;

　　③同上一步原理，可求一级指标赋权重得分，计算结果如表5、图10所示。

　　3．3实证结果分析

　　①计划环节权重占比为0．0762，最终得分为3．47。该环节在整个供应链系统中比重较低，其中，外部信息传递时间、前段输入和企业内部信息反应速率级别处于中等位置。

　　②采购环节权重占比为0．095，最终得分为3．60。该环节在整个供应链系统中较为重要，其中，产品定价与成本管理、机器学习算法、产品交付率相对重要。

　　③制造环节权重占比为0．0981，最终得分为3．47。其中，生产柔性及仓储自动化水平指标比重较高，相应得分也在较高水平。

　　④配送环节权重占比为0．2255，最终得分为3．74。其在整个供应链系统中重要性程度占比处于较高水平，同时得分较高。

　　⑤回收环节权重占比为0．1159，最终得分为3．20。指标总体风险权重占比较高，但得分较低。

　　⑥绩效分析环节权重占比为0．0851，最终得分为0．63。相较于其他指标而言，绩效分析的权重占比处于中等水平，但相关得分低，与竞争企业相比，志邦家居绩效竞争力较低。

　　⑦供应链协作环节权重占比为0．3043，最终得分为3．62。其在整个供应链系统中重要性程度占比处于最重要位置且得分较高。

　　4数字供应链风险分析及防范策略

　　4．1计划环节

　　企业捕捉市场动态效率较低，缺乏市场调研系统，调研成本高，存在信息滞后、信息延迟的问题。市场调研流程不够数字化，部分需要人工干预，调整内外部运营所需周期过长，因而提出以下防范措施。

　　①加大研究数字化自动化市场调研系统。利用数字孪生技术支持决策、边缘计算和分析，构建数据产品体系，建立数据库，加深市场调研流程数字化，提高信息反应精度和速率。

　　②缩短外部信息传递时间。建立完善企业数据库、知识库，提高企业市场动态反应效率;发展智能组合型业务，使业务可组合、模块化，在做出决策时能够更快地进行更改和响应。

　　③缩短内部运营所需周期。利用WMS、TMS、TPL等系统实现实时在线监管，减少流通成本和时间。及时根据市场动态调整内部结构任务，将调研结果及时运用到企业经营里。

　　4．2采购环节

　　库存管理数字化水平较低，缺乏高效的预测模型，与订单没有形成有效对接。尚未形成可靠的风险预警与控制系统，因而提出以下防范措施。

　　①完善实时再规划管理。利用SCM系统与第三方征信信息对接并引入，对供应商进行风险前置监控，通过数字化供应链管理平台对存在风险的供应商进行管控。建立风险预警机制，使用数据分析和监控工具，及时发现潜在的风险信号。

　　②推广多源采购、数字化采购。将供应链向无人智能化转化以实现人机协同，将ESG(环境、社会和公司治理)纳入供应链评价，持续发展ESG生态圈，通过开设市场、整合资源等方式积极拓展国外市场。

　　4．3制造环节

　　人机交互效率低，人工参与度高，机械化水平仍有很大提升空间。设备使用不够成熟，缺乏有效的场景模拟。信息安全系统有待改善。

　　①构建数字化制造信息系统。在厂内安装数字化智慧大屏，实现生产全流程实时可见。建立WMS系统进行仓储管理，并将制造、仓储、配送、订单等信息进行数字化处理，对全链路实现实时监控和调度。

　　②提高机器设备的智能化水平。广泛应用自动规划线路、自动避障的AGV小车在生产线上工作，利用相关设备如Locus机器人、智能空中机械手等与其配合来降低人工参与度，提高智能化水平。

　　4．4配送环节

　　配送信息协同性水平较低，需要与供应链形成实时有效的对接与信息共享。智能化水平仍有提升空间，在途监控、无人配送等新技术亟待引进。

　　①促进供应链协同与信息共享。与供应链参与方建立协同合作机制，加强信息共享和沟通，如利用云仓配技术，将分散在不同网点的货物集中存储于协同仓中，实现统仓管理。

　　②充分利用高新技术，建立稳定可靠的信息系统。将AI应用到供应链中，进行路线优化，如利用自动驾驶机器人开展无人配送服务。

　　4．5回收环节

　　回收数字化程度较低，尚未形成完善的回收体系，没有为客户提供便利通畅的回收渠道，导致客户回收积极性较低。

　　①完善数字化回收体系。应用智能识别与分类技术，利用计算机视觉、红外线识别、激光扫描等技术，对废旧物进行快速、准确的识别与分类。通过物联网、大数据等技术，实时收集废旧物资的种类、数量、品质等信息，为企业回收提供决策依据。

　　②提供定制化回收服务。运用逆向物流技术，通过优化物流网络，实现废旧物资从生产地到回收企业的高效运输，降低物流成本。采用精细化处理，对废旧物资进行环保处理并实现再制造，减少资源浪费。

　　4．6绩效分析环节

　　与竞争企业相比绩效较差，缺乏系统科学的绩效管理体系，资金使用效率有待提高，存在一定的负债风险。

　　①建立科学合理的绩效管理体系。对其绩效管理流程加以设计，确立和分配每个部门的职能和运营指标，同时对所确立指标的完成度进行实时监控，将绩效考核流程与企业奖赏制度相匹配，帮助企业内部及时落实项目、工程等的进度。

　　②绩效考核推行数字化发展。数字化发展帮助企业精准连接部门职能与部门指标，帮助各级管理者监督企业整体的实时运营情况、各个项目进展。健全企业融资制度。建设更加全面的预算管理和更加合理的筹资结构，优化资金配置，保证资金的使用精准可循，提高资金的使用效率。

　　4．7供应链协作环节

　　端到端互联水平较低，缺乏准确高效的信息协同机制，容易造成企业间信息闭塞、信息不对等问题。

　　①搭建物流数字化协同平台。利用数字化实现行业上下游数据互联互通，推进管理系统SaaS化，将重要业务和流程实现系统化、电子化，将数据和系统应用集成化，在各环节逐步渗透，推动端到端融合，通过技术赋能，实现业务协同。

　　②推广随处运营的运营模式。包括协作和生产力、安全远程访问、云和边缘基础设施、数字化体验量化以及远程运营自动化支持。用分布式云取代私有云，为云计算提供边缘云和其他新用例，如物联网边缘云、全球网络边缘云。

　　［参考文献］

　　［1］雒文鹏，广晓平，李帅帅，等．改进的FAHP在供应链核心企业风险评估中的应用［J］．物流科技，2017，40(02):132-135.

　　［2］远亚丽．基于物元可拓法和Vague集的农产品智慧供应链风险评估［J］．物流科技，2020，43(03):133－136+139.

　　［3］薛景梅，王昂．社区电商生鲜品类供应链风险控制研究———以“美团优选”为例［J］．价格理论与实践，2023(02):156－160.

　　［4］Garaihy E H W．Analysis of supply chain operations reference(SCOR)and balanced scorecard(BSC)in measuring supply chains efficiency using DEMATEL and DEA techniques［J］.Journal of Global Operations and Strategic Sourcing，2021，14(4).

　　［5］Beamon B M．Supply chain design and analysis:Models and methods［J］．International Journal of Production Economics，1998，55(3):281－294.

　　［6］李旭宏，李玉民，顾政华，等．基于层次分析法和熵权法的区域物流发展竞争态势分析［J］．东南大学学报(自然科学版)，2004(03):398－401.

　　［7］郑宏，蔡宇翔．大数据环境下入侵风险评估优化模型仿真分析［J］．计算机仿真，2016，33(09):292－295.

　　［8］何永贵，刘江．基于组合赋权－云模型的电力物联网安全风险评估［J］．电网技术，2020，44(11):4302－4309.

　　［9］蔡成武．定制化家居行业成本力打造研究———基于志邦家居的降本实践［J］．中国总会计师，2021(11):183－185.

　　［10］张书馨，张倩．基于沃尔评分法下的电子商务企业绩效评价［J］．中小企业管理与科技(中旬刊)，2021(09):146－148.

　　［11］李博渝，钟敏．华为供应链风险防范与管控研究［J］．物流科技，2022，45(19):137－139.