王 婷 翟 翼 徐志鵬

（1.吉林建筑科技學(xué)院，吉林 長(zhǎng)春 130000；2.長(zhǎng)春工業(yè)大學(xué)人文信息學(xué)院，吉林 長(zhǎng)春 130000；3.中建五局安裝工程有限公司，湖南 長(zhǎng)沙 410004）

建筑供應(yīng)鏈?zhǔn)侵笍捻?xiàng)目設(shè)計(jì)到項(xiàng)目交付運(yùn)營(yíng)的整個(gè)過(guò)程，涉及的參與方眾多，包括業(yè)主、承包商、分包商、供應(yīng)商以及監(jiān)理方等，整個(gè)流程要綜合考慮物流、資金量以及信息流等內(nèi)容，為實(shí)現(xiàn)建筑項(xiàng)目效益的最大化提供支持。本研究通過(guò)選取合適的方法對(duì)供應(yīng)鏈的實(shí)際運(yùn)營(yíng)狀況進(jìn)行評(píng)價(jià)，綜合多方要素來(lái)判斷供應(yīng)鏈目標(biāo)實(shí)現(xiàn)的可能性，為管理工作的開(kāi)展提供可靠支持，并推動(dòng)供應(yīng)鏈的正常運(yùn)行。

1 供應(yīng)鏈績(jī)效評(píng)價(jià)的重要性

供應(yīng)鏈?zhǔn)且灾行墓?jié)點(diǎn)企業(yè)為核心，以物流、信息流和資金流為對(duì)象展開(kāi)的控制作業(yè)，從原材料采購(gòu)開(kāi)始，經(jīng)過(guò)加工制造可以得到中間產(chǎn)品與最終產(chǎn)品，最后經(jīng)銷售網(wǎng)絡(luò)將產(chǎn)品送到消費(fèi)者手中。將整個(gè)流程中涉及的供應(yīng)商、制造商、銷售商及業(yè)主當(dāng)作一個(gè)整體，可為增值鏈內(nèi)的所有節(jié)點(diǎn)企業(yè)帶來(lái)經(jīng)濟(jì)效益。對(duì)供應(yīng)鏈進(jìn)行績(jī)效評(píng)價(jià)可為管理工作的展開(kāi)提供支持，更能實(shí)現(xiàn)多方合作共贏，供應(yīng)鏈上各節(jié)點(diǎn)企業(yè)連接成一個(gè)不可分割的整體，通過(guò)高質(zhì)量的協(xié)調(diào)合作來(lái)滿足客戶的需求［1］。對(duì)核心節(jié)點(diǎn)企業(yè)來(lái)說(shuō)，供應(yīng)鏈績(jī)效評(píng)價(jià)的結(jié)果可作為其生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)決策的重要依據(jù)，以此來(lái)優(yōu)化整個(gè)運(yùn)營(yíng)流程，且在多節(jié)點(diǎn)的持續(xù)合作中，核心企業(yè)可對(duì)下游節(jié)點(diǎn)企業(yè)進(jìn)行優(yōu)化，并剔除不合格的企業(yè)，進(jìn)一步增強(qiáng)整個(gè)鏈條的競(jìng)爭(zhēng)力。供應(yīng)鏈績(jī)效評(píng)價(jià)的特點(diǎn)主要體現(xiàn)在3個(gè)方面。

1.1 動(dòng)態(tài)性

供應(yīng)鏈績(jī)效評(píng)價(jià)是以整個(gè)運(yùn)營(yíng)流程為研究對(duì)象，涉及供應(yīng)商、生產(chǎn)商、銷售商及業(yè)主等，且是對(duì)所有環(huán)節(jié)進(jìn)行評(píng)價(jià)，包括計(jì)劃、采購(gòu)、生產(chǎn)及銷售。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，就是通過(guò)過(guò)程評(píng)價(jià)及時(shí)發(fā)現(xiàn)供應(yīng)鏈中存在的問(wèn)題，并為決策的制定提供參考，并不是簡(jiǎn)單的事后評(píng)價(jià)，而是通過(guò)績(jī)效評(píng)價(jià)來(lái)推動(dòng)整個(gè)供應(yīng)鏈的發(fā)展。

1.2 實(shí)時(shí)性

供應(yīng)鏈績(jī)效評(píng)價(jià)是從供應(yīng)鏈的執(zhí)行現(xiàn)狀出發(fā)進(jìn)行的綜合評(píng)價(jià)，并給出相應(yīng)的建議。要想將供應(yīng)鏈績(jī)效評(píng)價(jià)的優(yōu)勢(shì)完全發(fā)揮出來(lái)，就要將理論與實(shí)踐結(jié)合起來(lái)，只有這樣才能夠保證信息的實(shí)時(shí)性，才能及時(shí)更改存在的缺陷，為供應(yīng)鏈的有效運(yùn)轉(zhuǎn)提供支持［2］。

1.3 整體性

供應(yīng)鏈績(jī)效評(píng)價(jià)的對(duì)象一直都不是核心企業(yè)，只是前期以核心企業(yè)為研究對(duì)象，然后逐漸輻射到整個(gè)供應(yīng)鏈上的所有節(jié)點(diǎn)企業(yè)，真正做到合作共贏，而非簡(jiǎn)單地面向一個(gè)企業(yè)。

2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本思想是梯度最速下降法，核心條件是通過(guò)調(diào)整權(quán)值來(lái)將網(wǎng)絡(luò)總誤差降到最小。利用梯度搜索技術(shù)以期使網(wǎng)絡(luò)的實(shí)際輸出值和期望輸出值的誤差最小。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)是一種誤差邊向后傳播邊對(duì)權(quán)系數(shù)進(jìn)行修正的過(guò)程，分為正向傳播和反向傳播兩個(gè)階段。其中，在正向傳播過(guò)程中，輸入信息從輸入層經(jīng)隱含層逐層處理后，再傳輸給輸出層，且每層神經(jīng)元狀態(tài)只會(huì)對(duì)下一層神經(jīng)元狀態(tài)產(chǎn)生影響（見(jiàn)圖1）。如果輸出層無(wú)法得到期望的輸出，便會(huì)進(jìn)入反向傳輸階段，會(huì)沿著原來(lái)的連接通道返回，對(duì)各層神經(jīng)元的權(quán)值進(jìn)行修改，將誤差降到最小。

圖1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)示意圖

2.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)

2.2.1 優(yōu)點(diǎn)。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有非線性映射的能力。多層感知器可同時(shí)做到學(xué)習(xí)及存儲(chǔ)大量“輸入—輸出”模式的映射關(guān)系，且不需要提前對(duì)這種映射關(guān)系的數(shù)學(xué)方程進(jìn)行描述［3］。另外，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱含層的節(jié)數(shù)數(shù)量將決定其學(xué)習(xí)速度及網(wǎng)絡(luò)權(quán)值；自我學(xué)習(xí)及自適應(yīng)性比較強(qiáng)，但對(duì)樣本數(shù)據(jù)有著較強(qiáng)的依賴性，基于訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)的特征，來(lái)提取數(shù)據(jù)之間存在的規(guī)則，然后對(duì)其進(jìn)行記憶處理，對(duì)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值及網(wǎng)絡(luò)誤差的處理效果較佳［4］；兼具泛化能力與容錯(cuò)能力。在設(shè)計(jì)模式分類器時(shí)，泛化能力要求網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)λ诸惖膶?duì)象進(jìn)行正確分類，并考慮訓(xùn)練后能否完成對(duì)未見(jiàn)過(guò)模式及噪聲污染模式的正確分類。容錯(cuò)能力是指在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)發(fā)生錯(cuò)誤及樣本數(shù)據(jù)不足時(shí)，對(duì)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練結(jié)果產(chǎn)生的影響較小。

2.2.2 缺點(diǎn)。在網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過(guò)程中，有可能會(huì)出現(xiàn)局部極小的情況，從而無(wú)法得到全局最優(yōu)的結(jié)果，可通過(guò)改進(jìn)學(xué)習(xí)速率及添加附加動(dòng)量來(lái)對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化。在以往的研究中，BP算法是通過(guò)試算或試驗(yàn)來(lái)確定學(xué)習(xí)速率。但因問(wèn)題復(fù)雜度差異明顯，當(dāng)學(xué)習(xí)速率太大時(shí)，會(huì)導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)權(quán)值產(chǎn)生較大的波動(dòng)，當(dāng)學(xué)習(xí)速率較小時(shí)，網(wǎng)絡(luò)權(quán)值的收斂速度會(huì)有所降低，可通過(guò)調(diào)整學(xué)習(xí)速率來(lái)得到準(zhǔn)確的最優(yōu)解；隱含層選取沒(méi)有相關(guān)理論指導(dǎo)，要結(jié)合目前已有研究中的經(jīng)驗(yàn)公式來(lái)確定取值范圍，通過(guò)試算來(lái)確定最佳隱含層數(shù)的過(guò)程比較煩瑣，要與學(xué)習(xí)速率聯(lián)合，使學(xué)習(xí)速率的難度提高；訓(xùn)練過(guò)程中對(duì)新樣本的學(xué)習(xí)可能會(huì)造成舊樣本被“遺忘”，執(zhí)行過(guò)程中如果訓(xùn)練樣本出現(xiàn)增減，網(wǎng)絡(luò)均會(huì)重新訓(xùn)練，從而導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)權(quán)值發(fā)生改變，直接與前一階段的取值失去關(guān)聯(lián)。但對(duì)數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行重新訓(xùn)練、檢驗(yàn)及預(yù)測(cè)時(shí)，網(wǎng)絡(luò)權(quán)值依然會(huì)被保存。

3 建筑企業(yè)供應(yīng)鏈績(jī)效評(píng)價(jià)

3.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用

用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)整個(gè)供應(yīng)鏈進(jìn)行績(jī)效評(píng)價(jià)時(shí)，整個(gè)過(guò)程可看作是通過(guò)訓(xùn)練數(shù)據(jù)來(lái)對(duì)布爾相量進(jìn)行逼近。任意函數(shù)均可被一個(gè)有三層單元的前饋網(wǎng)絡(luò)逼近，這樣就可采用三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)對(duì)供應(yīng)鏈績(jī)效進(jìn)行評(píng)價(jià)。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)供應(yīng)鏈績(jī)效評(píng)價(jià)過(guò)程如圖2所示。

圖2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)供應(yīng)鏈績(jī)效評(píng)價(jià)過(guò)程

本研究采用帶沖量因子的梯度下降法來(lái)訓(xùn)練BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，算法訓(xùn)練過(guò)程如下。

假設(shè)訓(xùn)練樣例為(x,t)序?qū)?，其中，x為網(wǎng)絡(luò)輸入值相量，t為目標(biāo)輸出值。

①創(chuàng)建BP網(wǎng)絡(luò)，包括有nη個(gè)輸入、nhidden個(gè)隱藏單元及nout個(gè)輸出單元。

②對(duì)所有網(wǎng)絡(luò)權(quán)值進(jìn)行初始化處理，wi（0）為小的隨機(jī)值（如-0.05~0.05）。

③以第m個(gè)訓(xùn)練樣例(x,t)為對(duì)象，使輸入沿著網(wǎng)絡(luò)前向傳播，對(duì)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)各單元u的輸出進(jìn)行計(jì)算，以及誤差沿著網(wǎng)絡(luò)的反向傳輸。

④計(jì)算網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的輸出單元k的誤差項(xiàng)δk，計(jì)算公式見(jiàn)式（1）。

⑤計(jì)算網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的隱藏單元h的誤差項(xiàng)δn，計(jì)算公式見(jiàn)式（2）。

⑥基于誤差項(xiàng)對(duì)各網(wǎng)絡(luò)權(quán)值wjj（m）進(jìn)行更新，計(jì)算公式見(jiàn)式（3）、式（4）。

⑦重復(fù)③到⑥步，直至達(dá)到指定的迭代次數(shù)或最小允許誤差等滿足條件。

式中：η為學(xué)習(xí)速率；α為沖量因子；nη為網(wǎng)絡(luò)輸入數(shù)量，nhidde n為隱藏單元數(shù)量；nout為網(wǎng)絡(luò)輸出單元數(shù)量；x為從單元i到單元j的輸入；wj為單元i到單元j的權(quán)值［5］。

3.2 動(dòng)態(tài)供應(yīng)鏈績(jī)效指標(biāo)體系

結(jié)合現(xiàn)有的研究成果，在傳統(tǒng)模式的基礎(chǔ)上，對(duì)動(dòng)態(tài)供應(yīng)鏈績(jī)效指標(biāo)體系的架構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化，并調(diào)整為多維評(píng)價(jià)分析模型，包括注冊(cè)資本金、證件有效性、納稅人資格、資金技術(shù)實(shí)力、誠(chéng)信經(jīng)營(yíng)及社會(huì)責(zé)任履行、質(zhì)量保障、數(shù)量保障、交貨保障、服務(wù)保障等9個(gè)維度，以此來(lái)選取動(dòng)態(tài)供應(yīng)鏈的績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)。注冊(cè)資本金是用來(lái)評(píng)價(jià)企業(yè)規(guī)模及其盈利能力、資金周轉(zhuǎn)率、現(xiàn)金周轉(zhuǎn)時(shí)間、盈利能力、資金周轉(zhuǎn)率、現(xiàn)金周轉(zhuǎn)時(shí)間等，以此來(lái)反映供應(yīng)鏈凈資產(chǎn)流動(dòng)情況及供應(yīng)鏈現(xiàn)金流速度；證件有效性用來(lái)檢查公司的營(yíng)業(yè)執(zhí)照、組織機(jī)構(gòu)代碼證、稅務(wù)登記證或社會(huì)統(tǒng)一信用代碼證等證件是否齊全、合法、真實(shí)有效；納稅人資格用來(lái)確認(rèn)其是否具備一般納稅人資格；資金技術(shù)實(shí)力用來(lái)核查企業(yè)資金是否雄厚、技術(shù)水平在行業(yè)內(nèi)是否領(lǐng)先；誠(chéng)信經(jīng)營(yíng)及社會(huì)責(zé)任履行主要核查企業(yè)是否誠(chéng)信經(jīng)營(yíng)、是否積極履行社會(huì)責(zé)任；質(zhì)量保證用來(lái)評(píng)價(jià)企業(yè)有無(wú)不良行為記錄和產(chǎn)品質(zhì)量問(wèn)題；數(shù)量保障用來(lái)核查每批供應(yīng)物資或設(shè)備數(shù)量與實(shí)際需求量是否一致等；交貨保障用來(lái)確認(rèn)以往的合作能否保質(zhì)保量按時(shí)供貨以及響應(yīng)時(shí)間、存貨周轉(zhuǎn)率、次品率與技術(shù)先進(jìn)性等，反映出供應(yīng)鏈對(duì)多方需求變化的柔性響應(yīng)、庫(kù)存資金占用情況、質(zhì)量以及技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)力［6］；服務(wù)保障主要核查參與工作的積極性和企業(yè)利潤(rùn)增長(zhǎng)率、信息共享水平以及新產(chǎn)品研發(fā)周期等，反映出供應(yīng)鏈各節(jié)點(diǎn)企業(yè)的發(fā)展?jié)摿Α⒐?jié)點(diǎn)企業(yè)之間信息的無(wú)縫對(duì)接程度及供應(yīng)鏈響應(yīng)速度。

4 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的供應(yīng)鏈績(jī)效評(píng)價(jià)

4.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

4.1.1 網(wǎng)絡(luò)層。該層是由一個(gè)隱含層、一個(gè)輸入層和一個(gè)輸出層組成的三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。當(dāng)隱含節(jié)點(diǎn)數(shù)足夠多時(shí)，可利用任意精度逼近任何連續(xù)函數(shù)，從而直接確定三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)。

4.1.2 輸入節(jié)點(diǎn)數(shù)i和輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)k。輸入節(jié)點(diǎn)數(shù)為確定的評(píng)價(jià)指標(biāo)個(gè)數(shù)，如本研究選取9個(gè)評(píng)價(jià)維度，即輸入節(jié)點(diǎn)數(shù)為9。輸出節(jié)點(diǎn)數(shù)是由建筑供應(yīng)鏈績(jī)效評(píng)價(jià)結(jié)果來(lái)確定的，由于評(píng)價(jià)結(jié)果分為優(yōu)、良、中、差四個(gè)等級(jí)，此時(shí)輸出節(jié)點(diǎn)數(shù)為4，即可通過(guò)四維向量來(lái)表示［7］。當(dāng)輸出為（1，0，0，0）時(shí)，績(jī)效評(píng)價(jià)結(jié)果為優(yōu)；輸出為（0，1，0，0）時(shí)，績(jī)效評(píng)價(jià)結(jié)果為良；輸出為（0，0，1，0）時(shí)，績(jī)效評(píng)價(jià)結(jié)果為中；輸出為（0，0，0，1）時(shí)，績(jī)效評(píng)價(jià)結(jié)果為差。

4.1.3 隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)j。目前，在確定BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱藏層節(jié)點(diǎn)數(shù)時(shí)，采用較多的是“試湊法”。本研究在應(yīng)用過(guò)程中，針對(duì)單隱含層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性映射能力不足的特點(diǎn)，為了得到預(yù)定的映射關(guān)系，就要保證隱含層的節(jié)點(diǎn)數(shù)量多一些，這樣才能夠更好地提升神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的可調(diào)參數(shù)，最終確定隱藏層節(jié)點(diǎn)數(shù)為6［8］。

4.2 算例應(yīng)用

對(duì)供應(yīng)鏈績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)取值和績(jī)效綜合評(píng)價(jià)結(jié)果進(jìn)行分析，分別取“1-5”“1-10”“1-10”“1-5”“1-10”“1-15”“1-15”“1-15”“1-15”的數(shù)值進(jìn)行評(píng)判?；贐P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)物資供應(yīng)鏈進(jìn)行績(jī)效評(píng)價(jià)，其中隱含層為6、輸出層為4、輸入層為15。在［-1，+1］區(qū)間內(nèi)隨機(jī)確定一個(gè)數(shù)值為權(quán)值wjj與Vjk的初始值，設(shè)定學(xué)習(xí)速率η為0.1，控制誤差不超過(guò)0.01。最終應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算工具箱，將所有訓(xùn)練樣本輸入進(jìn)行訓(xùn)練［9］。對(duì)BP網(wǎng)絡(luò)的整個(gè)學(xué)習(xí)過(guò)程進(jìn)行總結(jié)，訓(xùn)練結(jié)束時(shí)一共進(jìn)行了40次訓(xùn)練，并對(duì)以后的建筑供應(yīng)鏈績(jī)效進(jìn)行科學(xué)預(yù)測(cè)。然后向訓(xùn)練好的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)輸入設(shè)定的各項(xiàng)指標(biāo)，最終得到的輸出結(jié)果為（0.023 0，0.997 6，-0.001 7，0.007 3）與（-0.008 3，0.002 6，0.988 2，-0.004 6）。對(duì)通過(guò)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)得到的輸出結(jié)果進(jìn)行分析，可知研究對(duì)象在2021年建筑供應(yīng)鏈績(jī)效綜合評(píng)價(jià)中為良和中，與企業(yè)績(jī)效保持一致［10］。

5 結(jié)語(yǔ)

基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)對(duì)供應(yīng)鏈進(jìn)行績(jī)效評(píng)價(jià)，可針對(duì)多方影響因素進(jìn)行綜合分析，將企業(yè)經(jīng)營(yíng)發(fā)展的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)處理后，將其作為供應(yīng)鏈的績(jī)效指標(biāo)，能在很大程度上排除主觀因素帶來(lái)的影響。為了能夠進(jìn)一步提高供應(yīng)料績(jī)效評(píng)價(jià)結(jié)果的準(zhǔn)確性，還應(yīng)盡量增大學(xué)習(xí)樣本量，縮小實(shí)際輸出值與預(yù)期輸出值之間的誤差。