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公司新闻 - 我国基于一种改进的整车企业绿色物流运作评价

我国基于一种改进的整车企业绿色物流运作评价

2024-04-05 08:08:55

摘要:整车企业的物流成本已占到生产成本的30%-40%,而一些发达国家仅有10%-15%,如此之高的物流成本严重削弱了整车企业的竞争力。因此,如何降低整车企业的物流成本,使企业获得竞争优势的同时,提高利润,成为汽车整车企业目前最为关心的问题。目前,汽车整车企业的物流运作普遍存在物流资源浪费严重,噪声污染以及空气污染超标等情况,加重了物流运作的成本,同时也严重制约了整车企业的可持续发展。因此,如何选择科学、合理的绿色、节能物流运作模式也是当前整车企业迫切解决的问题。研究发现,研究绿色物流模式的较多,而对绿色模式的选择与整车企业的绿色物流模式选择的研究较少,且大多数使用的分析方法,主观影响较大,使得研究结果不够科学、客观,而本文采用的是一种优化改进的熵权TOPSIS评价模型,在该模型的计算过程中,采集的数据客观,并在数据处理过程中能够保持数据的客观性,使得实验结果更真实可靠。因此,本文针对整车企业的绿色物流模式选择进行研究,通过构建熵权TOPSIS模型,旨在为整车企业提供一套切实可行的选择方法,进

一、整车企业绿色物流运作模式选择模型构建

1.绿色物流运作模式选择的指标体系。与一般的物流运作模式选择不同,绿色物流模式在选择时,更注重在物流运作过程中的节能、环保、与自然环境和谐相处。与此同时,不同企业在选择不同物流运作模式时影响因素不同。在多数整车企业,物流运作模式的基本准则是物流管理成本、经济效益以及物流服务能力。而在绿色物流模式的理念下,整车企业的绿色物流模式选择影响因素则扩展了可持续发展、环境保护以及资源节约三个影响因素。由上述整车企业的绿色物流运作模式选择影响因素构成了绿色物流模式的评价指标体。

2.改进的整车企业绿色物流运作模式选择模型构建。本文采用改进的评价模型,是将熵组合权法与TOPSIS法结合运用,先运用熵组合权法确定各指标权重,然后再运用TOPSIS对个备选的物流运作模式进行优劣排序,在数据处理过程中,该方法能始终保持数据的客观性,有效地避免了其他方法主观性强的缺点。从而为整车企业科学地选择合适的绿色物流运作模式。


TOPSIS法是一种用于多抉择目标的统计分析法,通过计算各评价指标到理想解和负理想解之间的距离,进而将评价指标进行优劣排序,从而挑选出最优值。


Stepl:假设有a个备选物流模式,b个评价指标,组成一个多目标决策矩阵X,xij为第i个备选物流模式的第j项指标。


Step2:因为评价指标不具有相同的量纲,无法拿来直接计算,因而,需要将指标数据进行规范化处理,得到归一化矩阵Y。


Step3:熵组合权法是一种客观赋权法,在信息理论中,信息熵是对无序、不确定性的一种度量,若信息熵越小,则评价评价指标的权重越大,反之,则代表评价指标的权重越小。

二、案例分析

现以湖南省某整车企业Z公司为例,为其选择合适的绿色物流运作模式。Z公司成立于2007年,注册资本100亿元,主要以生产各种铁路机车车辆产品为主。公司目前拥有员工数1 8万人,年营业额达3000亿元。且已成为国际上众多国家铁路机车的主要供应商。近年来,Z公司也逐渐响应政府的号召,致力于发展和实施绿色物流模式,在节约资源的同时,也能降低环境污染,既给企业带来了经济效益,也带来了可观的社会效益。


1.计算评价指标权重。给出专家的各评价的重要性打分标准:低为1分,较低为3分,一般为5分,较高为7分,高为9分。为方便起见,用A、B、C分别代表自营物流模式、第三方物流模式、联盟物流模式。各指标权重的分值主要来源于Z公司物流部门专家领导的共同打分所得。针对自营物流模式,

三、结论

本文采用基于改进的熵权TOPSIS法选择模型,则能够最大程度地保持数据的客观性,并且计算过程简洁、方便,因而能够为整车企业有效地选择合适的绿色物流运作模式。尽管,Z企业选择第三方物流作为其主要的绿色物流运作模式,但是,由于绿色物流的理念近几年才真正引起人们的注意,因此,在绿色物流运作实施的过程中,仍将面临诸多的问题。这就需要政府的政策参与、第三方物流企业以及整车企业三方的共同参与来实现绿色物流运作。如:政府可以为绿色物流的发展提供相应的政策支持,尽可能减免或者降低物流运输过程中的各种税费,为绿色物流的发展提供良好的外部环境;第三方物流企业可以根据整车企业的要求,对内部的物流运作系统进行优化和改善,提高运输效率、降低运输成本、减少运输过程中对环境造成的破坏;整车企业可以根据企业产品的特点和第三方物流企业一道对绿色物流运作过程中出现的各种问题进行沟通交流,进而加快实现整车企业物流运作的绿色化,增强整车企业的竞争力的同时,也实现了整车企业的可持续发展,同时,在这过程中,第三方物流企业的竞争力也得到提升,实现绿色双赢发展。