隨著科技應用的新發展對現在的云模式應用新改革有何新技巧呢?物流中的云發展管理模式有哪些呢?本文是一篇物流管理論文。文章通過對云模式的分析介紹。建立應急物流系統服務能力綜合評價指標體系，對應急物流系統服務能力展開綜合評價研究。在評價過程中，采用云模型和特爾斐法挖掘并確定應急物流系統服務能力評價影響因素及其權重，同時，利用逆向云發生器實現評價指標評語的定性定量之間的轉換，根據轉換結果，利用多因素綜合評判方法進行綜合評測，從而得到系統的綜合服務能力評價值，并提出相應的優化和改進建議。該評價過程考慮了現實世界和人類認識的模糊性和隨機性，為系統服務能力的完善和提升提供了可行性的方法和思路，評價結果更具可信度和說服力。

　　摘 要：應急物流系統服務能力的強弱直接關系到能否有效控制突發性事件，進而減小損失，避免災難影響的擴大。文章針對應急物流系統服務能力評價展開研究。構建評價體系，運用人工智能學中的云模型確定系統評價因子的權重，同時利用云發生器實現評語的定性定量的轉換;進而提出基于云模型的系統評價步驟，并通過算例展現評價過程，從而為應急物流系統的持續改進提供有針對性的建議和借鑒。

　　關鍵詞：應急物流,服務能力,云模型,評價,物流管理論文

　　隨著人類不斷對自然資源的掠奪式開發和利用，人類所賴以生存的環境日益惡化，成為許多自然災害頻發的誘因。如2008年我國南方大部分地區的低溫雨雪冰凍災害和“5.12”四川汶川特大地震;2009年甲型H1N1流感病毒在全國的肆虐等。諸如此類突發事件，如不能及時響應處理，將會危及人民生命和財產的安全，造成社會的不穩定。

　　論文網推薦：《物流技術與應用》，《物流技術與應用》1996年創刊，是我國最早以報道物流系統技術與應用為主要內容的刊物之一，刊物以“讓世界物流了解中國，讓中國物流走向世界”為宗旨，以推廣先進物流技術和設備的普及應用為己任，在國內外公開發行，讀者遍及世界各地。與國內各級政府部門、物流專業協會(學會)、物流相關的各行業協會(學會)業、研究機構也建立了交流與溝通。

　　通過比較分析可見，這些突發事件在救助過程中有一些共同點：災區短時間內需要大量的應急救援物資;災區由于交通和通訊被破壞的原因，與外界聯系處于暫時中斷狀態，成為信息孤島。因此，高效快速獲得災區的一線信息，派遣救援隊伍進入災區，并將救援物資運抵災區顯得十分重要。若沒有強大的應急物流系統做支撐，在短時間內將應急救災物資運抵災區幾乎是不可能的。建立一套反應速度快、服務能力強的應急物流服務系統，并不斷改善和優化是當前形勢發展的迫切需要。

　　1 應急物流系統及服務能力評價研究現狀

　　1.1 應急物流系統

　　應急物流系統(Emergency Logistics System)是一個由眾多物流元素、物流環節和物流實體組成的相互聯系、相互協調、相互作用的有機整體。該系統為了滿足突發性事件，如自然災害、公共衛生事件、重大事故等的物流需求，借助現代信息技術，整合物流諸要素，以時間效益最大化和災害損失最小化為目標，及時、快速提供救援物資和實施救援活動。

　　根據實際運行的需要，應急物流系統的核心體系機構為應急物流指揮協調中心，下設三個主要職能型部門，分別為：應急物資采購及儲存部門、物資運輸保障部門和應急物資分配部門。應急物流總指揮中心以及各職能部門之間通過信息平臺進行有效、實時的溝通協調，使整個應急物流系統高效有序運行。應急物流系統運作流程如圖1所示。

　　1.2 應急物流服務能力評價研究現狀

　　在國內，諸多學者對應急物流系統的服務能力、系統評價體系等方面進行了相關研究：劉小群等從物流系統能力的角度分析了應急物流，并從有效性、柔性、獨特性、開放與可擴展性、整體性等五個方面對其特征進行了剖析;李建國等對導致應急物流產生的四種突發公共事件所側重的六種應急物流保障部門的物資儲備進行了分析，并應用層次分析法評價了應急物流的保障能力;聶彤彤從物流網絡環境的視角，并從組織能力、信息能力、基礎能力、預案建設能力和敏捷性建設能力評價等方面對應急物流中心的能力評價展開分析和討論;余德建等采用網絡分析理論進行研究并力求建立應急物流保障能力評價方法，同時通過算例對應急物流的保障能力進行評價。

　　應急物流體系服務能力的研究現狀表明，在服務能力評價或服務績效評價等方面還存在一些有待改進的地方：如現有的研究對于系統評價指標體系的建立不夠科學合理;在評價指標各因子所占權重時主觀性較強，缺乏科學性;在具體評價中，部分指標具有一定的隨機性和模糊性，在對其量化過程中，只是簡單地根據經驗值來確定，不能有效反應該指標在量上的真實數據等。

　　2 云模型理論

　　1995年，在概率論和模糊數學的基礎上，我國工程院院士李德毅教授提出了云的概念，并深入研究了模糊性和隨機性及兩者之間的關聯性。云模型是用語言值描述的定性概念與其數值表示之間的不確定性轉換模型。以云模型表示自然語言中的基元——語言值，用云的三個數字特征——期望E■、熵E■和超熵H■表示語言值的數學性質。當前，云模型在數據挖掘、決策分析、智能控制、圖像處理等眾多領域發揮著極其重大的作用。

　　期望E■是定性概念在論域的中心值，最能代表該概念，隸屬度為1。熵E■是定性概念模糊度的度量，體現定性概念定向表示的范圍，熵的值越大，概念所能接受的數值范圍越大，意味著概念越模糊。超熵H■是熵E■的熵。它反映了云滴的離散程度。超熵H■越大，代表著某點的隸屬度的隨機性越大。通過云的三個數字特征值可以將模糊性和隨機性綜合到一起，實現定性與定量之間的映射。

　　云的生成算法稱為云發生器，云發生器包括：正向云發生器、X條件云發生器、Y條件云發生器和逆向云發生器。由云的數字特征產生云滴，稱為正向云發生器;給定云的三個數字特征E■，E■，H■和特定的數值X■的條件下的云發生器稱為X條件云發生器;給定云的三個數字特征E■，E■，H■和特定的確定度值μ■的條件下的云發生器稱為Y條件云發生器;給定符合某一正態云分布規律的一組云滴x■，μ■作為樣本，產生描述云模型所對應的定性概念的三個數字特征E■，E■，H■，稱為逆向云發生器。X和Y兩種條件云發生器是運用云模型進行不確定性推理的基礎。結合正向云發生器和逆向云發生器，可以實現定性與定量的隨時轉換。

　　3 應急物流系統服務能力評價

　　運用云模型對應急物流系統服務能力進行評價是以量化專家對于各評價因素對服務能力影響程度的判斷為基礎，使用云模型的可視化特點獲取各評價因素的權重，更具合理性和科學性;利用德爾菲法確定因素層次結構，并利用云模型發生器實現系統服務能力評價指標的定性定量的轉換;運用多因素綜合評判模型對已量化的數據進行計算，得到待評價的應急物流系統的服務能力。具體步驟如下：

　　(1)建立應急物流系統評價指標體系——將評價前制定的總體評價目標進行細化，得到諸多分目標;專家組中各位專家根據自身的認知和經驗，初步確定評價因素體系，進一步確定系統總體評價過程中各評價因素所占權重的分布范圍，并進行定性描述。

　　(2)獲得云模型的數字特征——采用德爾菲法，進行打分;利用X條件云發生器完成專家定性認識的定量轉換;并采用均值法逆向云發生器求得數據樣本的數字特征E■，E■，H■。

　　(3)確定系統各評價因素的權重——在(2)的基礎上，借助正向云發生器生成評價云圖，并根據云圖判斷專家對不同評價因素影響強度的離散程度;循環若干次，獲得各評價因素的權重。

　　(4)實現模糊語言評價的量化范圍——制作應急物流系統服務能力評價調查表，收集待評價系統的評價因素的基本數據資料;確定各評價因素評價標準的語言描述與數值的對應關系。

　　(5)實現定性定量轉換——通過運用云模型發生器，實現各評價指標的定性語言描述與定量之間的轉換，從而獲得量化值。

　　(6)計算系統得分——獲得評價指標的權重和量化值后，運用多因素綜合評判方法計算得到系統最終評價得分;根據得分，判斷系統的服務能力，并提出相應的優化建議。

　　4 算 例

　　4.1 確定評價指標體系及評價標準

　　評價指標體系構建的合理性和科學性直接關系到評價結果的可信度和參考價值。一般來說，評價指標體系的層次多寡由待評價系統的復雜性以及評價精度共同決定。結合待評價系統的實際運作狀況，建立如表1所示的評價指標體系及評價標準。

　　表1中，評價因子五個不同層次的評價標準是通過德爾菲方法，以評價專家根據自己的知識、經驗積累為基礎，用定性、模糊的語言值來表達一定量的數值范圍。例如“應急物流技術水平”中的評價因子“收集的信息準確度”的評價標準——“優、良、中、較差、差”分別對應于該物流系統的技術水平優劣的不同數值范圍。

　　4.2 各評價因素權重的確定

　　根據專家知識、經驗建立各評價因素的權重數值分布范圍及與之相對應的定性的語言描述。如表2所示。

　　專家組成員對已建立的評價因素體系進行強度等級打分，在此基礎上，運用云發生器進行定性描述與定量數值的相互轉換;用正向云發生器產生云圖，并經多次循環，逐漸可視化控制專家經驗的收斂速度。

　　實際評價過程顯示：在第一輪專家意見征詢中，由于專家組成員對應急物流系統服務能力的含義、各評價因素對系統服務能力的影響強度的理解還不到位，導致熵和超熵都較大。也表明信息比較分散、每個數值隸屬于相應語言值的隸屬度的隨機性變化也較大;利用這時云模型的數字特征E■、E■和H■，采用正向云發生器發現得到的云滴的離散度仍然比較大，表明專家之間的認識還存在很大的分歧，還未統一認識;在第二輪專家意見征詢時，將第一輪專家打分的結果經過篩選分類和歸納整理后反饋給各專家，讓其逐步調整自己的打分結果。結果發現云模型的熵和超熵開始減小。利用這時的E■、E■、H■，并通過正向云發生器得到的云圖由霧狀開始向云凝聚，表示概念逐步開始形成;將第二輪專家打分的結果歸納整理后再次反饋給專家，進行第三輪專家的意見征詢統計，發現熵和超熵再次減小，利用這時的E■、E■、H■，發現通過正向云發生器得到的云圖凝聚性再次增強，表示概念已經形成，認識已經統一;經過多輪的意見征詢，應急物流系統服務能力評價因素的權重得到最終的確定，結果如表3所示。

　　4.3 評價指標的定性定量轉換及綜合評判

　　表4是待評價的應急物流系統服務能力評價的調查表。根據評估專家組的知識和經驗積累，對評價指標體系中的各個評價標準用云模型進行描述，然后使用云發生器實現服務能力評價的具體指標項的定性定量轉換，獲取各個評價指標的量化值，如表4。

　　根據已經獲得的系統各個評價因素的權重值和表4中的待評價系統中各評價指標的量化值后，利用如下的多因素綜合評判模型公式進行計算：

　　P=■W■F■

　　其中：i為評價因子數目;F■為第i個因子的量化值;W■為第i個因子的權重。

　　經計算，該應急物流服務系統的綜合服務能力的綜合評價得分為86.86。根據評價得分，可見該系統的總體服務能力處于中上等級的良好等級。由于系統是一個互相聯系的有機整體，任何一項出現問題都會影響整個系統的服務水平，所以，整體綜合評價得分高并不能保證系統就一定能夠提供可靠的高水平服務。因此，需要根據具體的評價結果對系統進行優化和完善。該系統需要在管理控制機制及物流技術的采用等方面加強管理和分析研究，采取相應有效的措施，如提高管理控制的信息化水平、加強管理職能部門人員的技能培訓、對相應的應急軟件系統進行升級換代、及時關注物流技術的發展動向并組織學習，在適當時機將新的技術或方法應用到現有系統中等。通過發現系統的薄弱環節，并采用相應的優化措施和手段對系統進行優化提升，達到完善系統服務能力的目的。