物流集团云物流运作研究.docxVIP

第1章 绪论11.1 选题背景及意义11.1.1 选题的背景11.1.2 研究的意义21.2 国内外研究现状21.2.1 国外研究现状21.2.2 国内研究现状31.3 研究的主要内容及总体框架51.3.1 研究的主要内容51.3.2 论文的总体框架6第2章 云物流的概述72.1 云物流的定义及特点72.2.1 云物流的定义72.2.2 云物流的特点72.2 云物流产生的原因82.3 云物流的运作组织及运作模式92.3.1 云物流的运作组织92.3.2 云物流的运作模式102.4 熵的基本理论122.4.1 熵与熵值122.4.2 熵权122.4.3熵的应用132.5 可拓学理论132.5.1 物元理论14第3章 云物流的风险识别153.1 风险的特点及云物流风险的分类153.1.1 风险的特点153.1.2 云物流风险的分类163.2 云物流风险的识别分析173.2.1 云物流信息层面风险的识别173.2.2 云物流信息层面风险的识别183.2.3 云物流辅助层面风险的识别193.2.4 云物流其它风险的识别19第4章 云物流风险评估模型的构建204.1 云物流风险指标体系204.1.1 风险指标体系构建原则204.1.2 云物流风险指标体系的构建204.2 云物流的风险指标筛选224.2.1 基于OWA算子的风险指标筛选234.2.2 风险发生可能性与危害性计算244.2 云物流的风险指标权重的确定254.3 云物流风险评估模型264.3.1 构造云物流物元矩阵264.3.2 云物流风险因素关联度的确定284.3.3 云物流风险等级评定29第5章 案例研究305.1 S物流集团分析305.1.1 S物流集团概况305.1.2 S物流集团云物流运作分析305.2 S物流集团云物流的风险评估305.2.1 云物流风险物元矩阵数据选取315.2.2 云物流风险指标权重的确定315.2.3 云物流风险评估结果315.3 S物流集团云物流风险规避措施.31结论31参考文献31第1章 绪论1.1 选题背景及意义 1.1.1 选题的背景 云物流（Cloud logistics）是指基于云计算应用模式的物流平台服务。在云平台上，所有的物流公司，代理服务商，设备制造商，行业协会，管理机构，行业媒体，法律结构等都集中云整合成资源池，各个资源相互展示和互动，按需交流，达成意向，从而降低成本，提高效率。物流云计算服务平台是面向各类物流企业、物流枢纽中心及各类综合型企业的物流部门等的完整解决方案，依靠大规模的云计算处理能力、标准的作业流程、灵活的业务覆盖、精确的环节控制、智能的决策支持及深入的信息共享来完成物流行业的各环节所需要的信息化要求。由于物流风险和不确定性因素对公司效益产生了越来越大的影响，近年来物流企业管理者已不仅仅关注企业利润的最大化，而是更注重企业获得预期利润的可能性以及面临的各种风险问题。特别是进入20世纪90年代以来，由于顾客消费水平不断提高，全球经济一体化进程的加快，企业之间的竞争也逐步转变为物流之间的竞争。为了提高物流的效率，人们采取种种措施建立更加敏捷和精细的物流。这些措施在大大降低物流运作成本的同时，也使得物流变得更加脆弱，难以应对各种风险的威胁。另外，物流上的各个企业彼此依赖，相互影响，任何一个中间环节出现问题，都可能波及供应网络中的其他企业，进而影响整个物流的正常运作。物流风险管理最近几年才成为物流管理一个新的热点研究方向，来自于运作管理、金融财务和企业战略管理等领域的研究者和管理者分别从不同角度对物流风险管理问题进行了大量研究。研究内容主要集中于研究风险识别和风险管理这两个过程。然而，在物流领域，由于对物流风险的研究起步较晚，对控制风险实现的方法大多集中在风险的识别和评价，有效控制方法非常欠缺，即使是市场中已有的物流风险分析工具，也主要集中于对数据的分析和预警。将工作流技术引入风险控制，扩展了对风险控制实现的思路，增加了风险控制的方法。另外，在风险分析工具中，还没有针对物流运作风险控制、用以实时引导用户操作的工具。所以，根据物流行业的特殊性，建立基本的物流风险事件模型，以工作流的方式加以控制运作，实现实时、主动的风险控制、规避系统，具有重大意义。近年来，工作流管理技术已成为各种组织挖掘信息系统潜能、实施“业务过程再造的重要使能技术，并逐渐成为当代组织信息系统的标准核心构件。工作流管理的本体有：工作、业务过程、分配和接受工作、组织结构、过程管理和业务过程信息系统等。工作流的实现包括：定义建模工作流过程及其组成活动；在动态环境中管理工作流过程及运行过程中的各个活动；用户通过客户端部件和工作流引擎进行交互。1.1.2 研究的意义目前云物流已成为现代物流发展的主要方向，它是以供应链上的上下游企业为基础，以移动互联网运营商、工业链和物流链为依托，通过企业共同使用的大数据技术和云计算程序处理、调度和指挥各类物流资源（铁路、公路车辆、港口海运、航空运输机、中央仓库等），将货物从供货商运送至客户的系统。 云物流能大大降低制造业、 物流业、零售业的成本，提高企业的利润，制造商、批发商、零售商三方通过云物流相互协作，共享物流信息、优化物流资源配置，以最低的成本、最短的时间完成物流任务。云物流在促进物流行业信息流通、加强物流主体间的交流，共享资源和任务数据，改善物流运营环境，优化物流资源配置，降低物流成本等方面有着不可替代的作用。通过建设云物流系统，可形成互利共赢的工业集群，改善企业的生态环境，提升工业群体的竞争力。云物流发展前景诱人，很多企业进入云物流行业，但是对云物流企业发展的风险管理研究还很少见。发展云物流的企业需要分析评估了运作云物流的风险后，建立云物流的风险管理体系以保障企业有效的规避运作风险。针对运作云物流企业的主要风险提出相应的方法，帮助企业提高自身业务能力、组织管理能力和盈利能力，为企业的成功运营提供理论支持。1.2 国内外研究现状1.2.1 国外研究现状云物流概念的研究现状。Li W，et al.认为云物流是一种基于云计算技术的物流服务提供与管理的服务模式1；LIN Yun 和TIAN Shuai hui理解云物流的角度稍有不同，他们从物流云服务的角度出发，通过界定物流云服务来看待云物流，主要思想是物流云服务平台通过虚拟化资源、整合资源、管理资源、调度资源，为客户提供个性化物流服务2；S V. Solanki B. M Gour 和 A.R. Mahajan 提出了云环境下物流任务的工作安排，以多角度工作视角，界定物流活动在生产环节中的作用，认为物流是辅助其他工序顺利完成的条件，这是以生产环境为背景，将云计算和物流联系在一起的首次研究3；Selvarani,S.,Sadhasivam,G.S.认为在云制造企业的生产工作任务的匹配中，降低成本的途径之一是控制流通过程的物流成本，云物流是保证低价服务的重要部分，是云制造里的一个辅助环节4；M. Armbrust, A. Fox, R.Griffith 等认为云物流是集合传统物流服务业中仓储、运输、包装加工、装卸搬运和信息处理等七大服务功能于一体的集约化管理平台，可以提供专业性强和综合参考价值高的物流服务或规划建议5；Lus Monteiro，Andr Vasconcelos 认为云物流是利用云计算的强大通信系统、数据技算和信息匹配能力，把用户的物流需求集合到云物流信息平台，租用云物流信息平台上的软件资源，最大限度地简化应用过程，实现所有信息的交换、处理、传递，整合零散的物流资源，实现物流效益最大化，这种物流信息的集成、处理和使用方式就是云物流6。云物流运作模式研究现状。 Mats Abrahamsson 研究了共建的物流信息平台对于提高物流企业的战略灵活性的重要作用，根据企业物流资源的集成度，灵活地适应市场需求、转变经营战略，选择与物流企业和市场需求相适应的物流运作模式7；YEHKC 研究了射频识别技术与软件体系的结合，二者把搜集到的信息整合，通过分散服务器和虚拟化技术，分析并深度挖掘数据，提供以客户为导向的智能化物流服务，研究了信息技术手段如何提升物流服务质量8；JIAO JX 研究了物流作为社会生产和商品流通环节的一部分，与供应链上的企业协调，分配供销策略，使供应链上每个成员达到最大满意度9；KONG J H 研究了物流企业间因业务往来，签订物流任务合同而构成的虚拟企业，以任务为导向整合商业信息，进行数据的综合处理，再分派给具有比较优势的承包商和货代公司，以最低的成本完成物流任务，这就是云物流的雏形10；Paul Jaeger 等主要考虑服务器均衡负载构建的云物流信息平台，利用技术手段充分发挥云的高弹性、高适应性，保证云物流平台的顺利运行，同时，云物流的低成本和高效服务的实时性特点是云物流容易获得政策支持的原因，是未来发展的潮流11；Jiang Hong等探讨了连锁企业应用云计算技术建设第四方物流平台的模式,重点分析了连锁企业第四方物流平台使用云服务完成商品配送路径规划计算和制定商品配送策略的业务流程12。1.2.2 国内研究现状云物流概念研究现状。云物流是指基于云计算应用模式的物流信息平台服务。云计算是一种基于互联网的计算方式，通过这种方式，共享的软硬件资源和信息可以按需求提供给计算机和其他设备。云物流平台就是把物流公司，代理服务商，物流需求者，行业协会，管理机构，法规政策等主体的信息通过互联网集合在一起，集合物流企业提供的资源信息，整合为云物流资源池，物流资源信息由云平台统一调配，指派给在云物流平台上发布的物流任务，服务使用者按需获得，并支付费用。 近几年来,国内已有部分学者和社会人士提出了“云物流”的概念,它的起源与快速发展的电子商务密不可分。其中,最早提出这一概念的是星晨急便的董事长陈平,他认为云物流是一套完整的服务解决方案,该方案运用云计算服务平台和大规模云计算处理能力来完成物流行业的各环节所需要的信息化要求,在此过程中必须保证作业流程的标准性、业务覆盖的灵活性、环节控制的精确性、决策支持的智能性以及深入的信息共享15。张明,张秀芬等针对电子商务的物流瓶颈,提出并分析了基于“云物流”的一种电子商务环境下的大物流模式16。任永贵同样在电子商务环境下探讨“云物流”模式,并将这种新颖的物流管理模式称为“云快递”模式,他认为该模式是介于直营与加盟模式间的探索性模式,它吸收了这两种模式企业的优点17。云物流运作模式研究现状。王琦峰等在深入剖析了云物流体系架构的基础上提出了云物流的概念,并对云物流的关键技术展开了研究18。张明和张秀芬等人认为基于云计算的云物流主要是为了满足顾客、物流企业和政府等对物流信息的要求，处理从物流各环节产生的信息，然后通过物流信息平台将这些信息传递到整个供应链上的所有相关的组织，如物流公司，政府部门等19。姜春艳和吴克寿把云物流定义为 “以云计算方式运作的物流业模式”，认为云物流是吸收了 “云计算”和电子商务平台的基本理念后形成独特的“平台开放，资源共享，服务集成，终端无限”的一种新型商业模式20。贡祥林和杨蓉对云计算在快递行业的应用进行了概述21。张方风和李俊韬等对物流公共信息平台建设展开了研究,并挖掘出其建设需求以及需求中的云计算特征,进而针对构建信息平台的架构和主要功能方面进行了深入阐述,并将云计算应用于信息的平台设计中22。杨志和梁云从技术层面对云计算时代的企业MIS的特点进行了分析,并研究了在基于计算资源共享环境下该系统的技术构架23。杨军等从安全性角度阐述了云计算技术可能会对物流企业的信息安全风险所造成的影响,探讨了在云计算框架下的物流信息平台可能面临的新的信息安全问题,并对加强基于云计算的物流平台的安全性提出了一些建议24。1.3 研究的主要内容及总体框架1.3.1 研究的主要内容本论文以供应链协同管理为理论基础，研究了协同供应链的稳定性评价问题，识别出各环节的稳定性影响因素后，对因素之间的关联关系进行分析，并据此构建了协同供应链稳定性指标体系，对协同供应链的稳定性进行综合评价，具体内容如下：(1)绪论。介绍了论文的选题背景及研究意义、对国内外研究进行综述并且给出了论文的内容框架。(2)相关理论概述。对云物流及其风险的相关理论进行概述，并对云物流的涵义进行了界定，介绍了云物流风险评估中所用到的方法。(3)云物流的风险识别。从云物流的概念、运作模式为切入点，通过查阅文献，搜集资料等确定云物流的风险指标，根据云物流的运作模式进行分层划分，分别是：功能层面、信息层面、辅助层面，最终确定指标，然后，利用OWA算子法对云物流风险指标的影响程度进行排序，筛选出关键指标。(4)云物流的风险评估模型的构建。构建云物流风险评估的指标体系，然后通过可拓物元法构造物元矩阵，建立风险评估模型并运用熵权理论对各评价指标的权重进行客观赋值，使该模型在评价风险时更具有客观性和科学性。(5)云物流风险评估的实例分析。以S物流集团为研究对象，分析其云物流运作模式下状况，然后对云物流风险进行评价，用实例验证云物流风险评价指标选取的合理性和评价模型的可行性。总结。对论文的研究成果和创新点进行总结，指出当前研究的不足并对进一步研究重点进行了展望。1.3.2 论文的总体框架本文的主要架构如图1-1所示：云物流风险评估模型云物流的风险评估模型图1-1 论文的研究框架第2章 云物流的概述2.1 云物流的定义及特点2.2.1 云物流的定义将云计算、物联网等新兴IT技术相融合的,面向服务的网络化物流新模式,其借助第三方的云物流服务平台将各种异地的物流资源和能力进行虚拟化的表达,集合物流企业提供的资源信息，整合为云物流资源池，物流资源信息由云平台统一调配，指派给在云物流平台上发布的物流任务，服务使用者按需获得，并支付费用。实行集中的管理与经营,服务于多用户,为用户提供透明的、可随时获取的、按需使用的、安全可靠的、质优价廉的物流服务,实现物流资源的及时获取、高效协调与多方共赢。云物流的产生、发展实现了物流资源的虚拟化集中管理、一体化协同调度、异地异构资源的动态匹配以及物流服务之间的无缝衔接。2.2.2 云物流的特点云是物流行业实现信息化的一个新契机，云物流具备传统物流所不具备的特点，具体说来表现在以下几个方面：(1)使用资源便捷。云物流依托云计算中大规模的虚拟服务器、缓存技术、异构平台信息交互技术，将物流资源信息集中在服务器云端中，云物流的使用者在任何时间、任何地点只需使用一台电脑、一部智能手机或其他终端设备，通过互联网的网页，随时随地查询、发布物流资源，查询物流信息、获得物流服务。(2)敏捷响应。云物流信息平台拥有超大的后台存储设备和信息交互能力，24小时实时更新物流资源信息和物流服务需求，云物流资源提供方可以对新登录的物流任务信息做出即时的响应，缩短用户的等待时间，提升客户体验。 (3)服务费用低廉。云物流平台上所有的资源是按需提供给服务需求方的，使用者按需付费，资金有限的中小型物流企业不必通过购买设备和软件提升物流服务，可以在云平台上租用硬件和软件物流资源，完成物流任务，减少企业固定资产的投入，降低服务成本。另外，云物流平台上用有海量的物流任务订单，经打包整合，任务易形成规模，降低服务费用。(4)物流服务标准化。云物流平台上的任务和资源订单信息都集中到一起进行管理，为物流服务提供标准的参考，物流任务流程、服务类型、收费价格、售后服务等都能做到标准、透明。云物流平台的使用者众多，云物流平台制定的物流服务标准也易于推广，并被更多用户所接受，物流服务标准化也利于规范行业主体的行为。2.2 云物流产生的原因物流产业发展的粗放性、高成本、低效益，不仅影响了物流产业自身的健康发展，而且还拖累了经济增长。只有有效解决制约物流产业健康发展的关键性问题，降低物流成本、提高物流效益，才能在促进物流产业健康发展的同时助推经济增长。云物流的诞生、建设与发展，为我们有效解决制约物流产业健康发展的关键性问题，提供了新的思路和途径。加强云物流建设，可以有效解决我国物流经营主体规模偏小、数量偏多、集中度偏低等问题; 可以提高物流产业经营运作组织化水平，改变散兵游勇状态的经营模式; 可以使物流企业实现不仅具有信息化动力，而且具有信息化能力的愿望。云物流是云计算的一种应用模式，是基于云计算的物流服务平台。在这个云平台上，可以建立其物流资源池: 包括所有的管理机构、行业协会、物流公司、设备制造商、代理服务商、法律结构和行业媒体等。在云物流平台上，各种资源可以按需交流、互动互展、达成意向，以便降低物流成本，提高物流效率。云物流服务平台具有云计算的处理能力，能够实现作业流程的标准化、业务覆盖的灵活性、环节控制的精确性，通过智能决策支持和信息共享完成物流产业各个环节所需要的信息化要求。实际上，我国的云物流建设已经起步，并受到广泛关注。2011年5月，IBM 和宁波政府合作成立了“IBM 中国智慧物流中心”，其目的是提高企业供应链管理水平，帮助物流企业建设生态物流系统。IBM智慧物流云平台的核心是实现供应链的全程可视化，借助 IBM“物流云”的技术，应用了IBM在云计算和物联网、优化与智能分析、移动技术的研究成果，覆盖供应链可视化服务与物流运作管理服务，供应链协同网络服务与关联方门户服务，以及智慧物流移动服务等多领域。2013年4月，福田戴姆勒与中通速递的战略合作为“智达通”车载智能系统的建立奠定了基础。福田戴姆勒和中通速递在车载智能化系统方面的技术合作，为快递物流行业提供了优化的解决方案。2015年6月15日，中国物流与采购联合会和江西正广通供应链管理有限公司一起联合召开了“中国物流云平台发展研讨会”。会议认为: 只有通过现代物流的转型升级，才能降低物流成本、提高物流效率; 而要实现现代物流的转型升级，还需要得到技术创新支持，需要进一步突破管理、模式的制约; 因此发展“中国物流云平台”，推动物流模式的转型升级已是大势所趋。中国电信集团与华为公司为了中国物流云平台的建设与发展，进行了前期技术开发和应用，使中国物流云平台的建设有了技术支撑和保障。正广通供应链管理有限公司致力于整合国内中小微物流企业，集第三方、国际货代、专线、物流园区、运输车队、城市配送为一体，为中国物流云的推广和应用作了有益的研究和探索。根据目前国内物流行业的信息化现状和基础需求，云物流服务平台可以分为物流公共信息平台、物流管理平台及物流园区管理平台。物流公共信息平台面对客户服务层，具有强大的信息获取能力; 物流管理平台面对用户作业层，具有大幅度提高物流和相关企业的工作效率，进一步能够拓展出较大范围的业务领域; 物流园区管理平台面对决策管理层，能够帮助物流枢纽中心、物流园区管理辖区内的入驻企业，同时提供规划和布局功能。单个物流企业无法完成的资料收集、资源整合等，可以通过云物流服务平台来实现。云物流服务平台应具有完整的流程化、标准化的数据交互和业务协同服务功能，可以实现信息流、商流、物流、资金流的协同合一。云物流服务平台面向各类物流企业、物流枢纽中心及各类综合型企业的物流部门。云物流服务平台的建设需要借助云计算的巨大技术优势来实现。通过物联网技术和云计算技术的有机结合，可以实现社会物流资源的整合利用与优化配置。通过物联网设备和企业各层级应用系统的集成，可以促进物流管理与设备管理水平的提升。进一步利用云计算的强大运算能力、通信能力、匹配能力，建设成物流需求信息集成平台，以便使用户将应用过程化繁为简，实现全部信息传递、交换和处理的集约化和一体化。“十三五”规划纲要提出了云计算创新发展的要求，为云物流服务平台的建设与发展指明了方向，提供了发展机遇。毫无疑问，物流产业的健康发展必将为我国经济增长注入新的活力。2.3 云物流的运作组织及运作模式 2.3.1 云物流的运作组织 在云物流系统中主要存在3种用户角色:资源提供者、云物流平台运营者、资源使用者。资源提供者通过对整个供应链中的物流资源和物流能力进行感知、虚拟化接入,以服务的形式提供给第三方运营平台(云物流平台运营者);云物流平台运营者主要负责对云物流服务的高效管理和运营,按照资源使用者的请求,动态、灵活的提供相应的服务;资源使用者可以在云物流平台的支持下,按照其需求动态地使用各类物流服务,并能实现多个主体的协同交互。在物流云运行过程中,知识起着核心支撑作用,知识既能够帮助实现物流资源和物流能力的虚拟化接入和服务化封装,还能为云服务下实现高效管理和智能查找等功能提供支撑。2.3.2 云物流的运作模式已有的非云环境下物流运作模式的内容有：资源整合方式以共建物流和战略联盟两种为主，能使用和调配的物流资源，仅仅是几家合作企业各自拥有或者共同拥有的物流资源，数量十分有限；只能提供小范围内的功能型物流服务，如单一库存服务、运输服务和包装加工服务，服务对象也是固定的；非云物流运作模式的信息传递方式以电话、传真、纸质单据、电脑录入等方式管理物流信息。本文构建的云物流运作模式是一种介于直营和加盟之间的一种非资产型、集中型物流运作的全新模式。包括四个方面的内容：资源整合的方式、提供服务的内容、信息支持者和信息传递方式如图2-1所示。(1)资源整合方式。云物流运作模式的资源整合方式采用直营的方式为用户提供发布资源和任务的信息平台，吸收大型物流企业中闲置的物流资源，而中小型物流企业采用加盟的方式，将零星的物流资源在云平台上集合为一个整体，发布到云物流平台上；云物流运作模式集合社会上物资源的信息，资源的所有权依然归原物流企业所有，云物流平台管理的是信息，统一调配物流资源的使用权，所以云物流是集中型、非资产型的物流运作模式。(2)服务对象范围。云物流运作模式下由于任务和资源都是由云平台统一分配，所以物流企业的服务对象由固定商家、固定路线扩展到多家雇主、多项业务，增强与新客户的合作机会，服务内容从基础的物流服务扩展到多功能的智能化物流服务。(3)信息的支持者。云物流平台的信息支持者不仅包括传统物流运作模式中的任务参与双方和信息技术支持方，它还集合气象交管、交通运输、政府和海关等与物流相关的部门的信息，都集中到云平台上。(4)信息传递方式。云物流运作模式改变了传统依靠电话、邮件、传真联系物流业务、确认物流信息的方式，在公有云的信息服务平台上集合物流资源和任务信息，通过互联网、计算机和各种终端设备，强化物流承运人、货主、交通、气象各部门如图2-1 云物流运作模式图2.4 熵的基本理论2.4.1 熵与熵值“熵”这一名词最早由鲁道夫克劳修斯提出，应用于热力学，用于表示一种能量的分布状态，分布越分散，则熵越大，随着研究的深入逐步应用于在信息论及控制论等领域中。在信息论中，它是用于描述体系的紊乱程度的一种标尺，依据系统已知信息多少来衡量系统风险的大小。在研究中，可以通过熵值来判断事物的随机性、判断某个指标的离散程度。指标的不确定性越大，熵值随而增大，进而对评价因素的影响程度降低，反之，指标的不确定性越小，熵值减小，其影响程度逐渐升高。指标的熵值为1时表明指标完全无序，对评价因素的影响为零，各指标对评价因素的影响程度称作差异性系数，通过该指标信息熵与1的差值表示。2.4.2 熵权熵赋权法是一种常用的客观赋权法，根据信息熵理论，熵值是信息量的概率加权统计平均值，表示系统信息无序的程度。根据信息熵的定义，设是第j个指标的熵值，则有 (2-1)式中，可以表示供应链的指标状况为的概率；规定是，可得。因此第个指标的熵值为，它表示的是各评价对象的指标对应数据的差异度。当熵值小时，评价对象在该指标上的表现差距就越大，该指标提供的有效信息就越多，因此该指标对应的权重也应越大，反之亦然。因此熵权的大小应该与对应信息熵反向变动，再考虑到指标的归一化标准，即可得出第j个指标的熵权值的计算公式。 (2-2)熵权是该指标的样本数值差异大小的度量，体现了指标能够分辩评价对象间差异的能力。2.4.3熵的应用自从克劳修斯提出热力学第二定律及引进热力学熵以来，熵的内涵不断的发展和完善，在物理学科的内外开辟了一个又一个新的研究领域，熵成为众多学科发展的“关节”和“引线”。将概率引入热力学第二定律，建立熵与概率之间的联系，这在物理学发展史中具有突破性的重要意义。事实上，统治物理学思想近3个世纪之久的单一的、机械的、线性因果式的还原论和确定论方法并不能解释和解决人类原本就存在的复杂性问题。对于包含随机性、或然性的复杂过程的研究，只有用统计方法才更为方便可行。统计熵的提出是熵概念应用的依据，信息熵的出现是熵概念应用的标志。在自然科学和社会科学的各个领域中存在着大量的不同层次不同类别的随机事件的集合，每一种随机事件的集合所包含的不确定性和无序度都具有各自相应的概率分布特征(在这里，无序度是指系统组成要素之间无规则的联系和转化程度)。熵是关于概率分布函数的函数。因而所有这些不确定性和无序度都可以不受各个学科内容的限制，用熵这个统一的概念来描述，这就是熵概念能够广泛使用的实践与理论基础。据不完全统计，目前至少有7080种熵，应用于自然、生产、思维及社会等各个领域中。由于现代科学技术的发展、各学科的相互渗透、边缘学科的产生以及科学向整体化发展的趋向，熵又成为更为一般化的科学概念的发展趋势，表现出具有更大的普遍性和更高的概括性，显示出具有哲学范畴的特征和方法论意义。当前信息熵概念的应用已经涉及到工业、农业、交通运输、土地利用、矿藏预测、环境保护、气象预测、工商管理、公共管理、金融市场、医疗卫生等各个行业。特别是信息熵、模糊熵、管理熵已经广泛应用于工程科学、管理科学、社会科学各个分支领域。在科学发展史上，评价某些概念的重要性，是看它能否反复出现在许多的描述和定律之中，是看它是否波及离最初表述范围很远的领域之中，是看它是否增进了人类对世界的认知并成为一种新的世界观，熵是一个具备这些特征且正处在蓬勃发展中的新的重要性概念。2.5 可拓学理论可拓学是 1983 年由我国学者蔡文创立的一门学科，它以物元理论与可拓集合论为支柱，是通过客观世界中事物量变与质变的相互转换关系作为解决矛盾问题一种理论方法。2.5.1 物元理论在客观世界中，事物是质和量的统一体，事物量变与质变是紧密联系相互制约的，经典数学从客体中抽象出它的量与形，研究数量关系与空间形式，由于它撇开了事物质的方面，因此，对于涉及质的变换的矛盾问题，就暴露出其局限性。可拓论引入了物元的概念，将客观世界看作一个物元世界，综合考虑物元中量变与质变的转换，进而为解决客观世界的矛盾问题提供了新的思路。物元理论，评价对象的物元，表示评价对象特征的名称，表示评价对象的特征值的取值范围，因此评价对象可用维物元矩阵来表示: (2-3) 把待评对象的物元表示为:确定经典域和节域经典矩阵是由事物的特征以及特征的标准值范围组成的矩阵，记为，如公式（2-4）所示。式中，表示事物的第个状态；表示事物的第个特征；为事物在状态下特征的取值范围。节域矩阵用于描述各种状态下事物、事物特征及其特征量取值范围的矩阵，记为，如公式(2-5)所示。 计算待评价物元关于各评价等级的关联函数。 其中， 式中，为指标对应的评价值与经典域的间距，为指标对应评价值与节域的间距，为指标关于风险等级的关联度。第3章 云物流的风险识别3.1 风险的特点及云物流风险的分类3.1.1 风险的特点（1）损失性风险本身就具有潜在的损失,而这种损失往往是风险因素潜伏积蓄到一定程度才爆发出来,且带来的损失多种多样。 （2）不确定性风险为预期的概念,未来的损失产生只有可能性,没有必然性。损失的程度也无法确定。 （3）客观性不管是自然灾害(地震、台风等)还是意外事故(战争、冲突等),都是客观存在的,它独立于人的意识之外,不以人的意志为转移。自然界的物质运动和社会发展规律都由客观规律决定,因此,人不可能也不能完全灭除风险,而只能改变风险存在和发生的条件,降低风险发生的概率、减少损失程度。（4）偶然性风险对某个特定的个体来说,是偶然的,随机的。风险时间上具有突发性,带来的后果却是灾难性的。（5）可测性人类用统计办法处理相对独立的偶发事故资料,对一定时期和范围内大量的风险事故进行观察、综合统计,可以掌握某种风险运行的规律,预测出将来某一时间里特别风险发生的频率与带来的损失。风险的可测性正是风险管理学科产生和发展的基础。（6）双重性也叫投机性,大部分风险都有两面性,存在损失的可能也存在获利的可能。这使得人们在看到风险危害性,提高对风险的控制能力的同时,也加强对风险规律的探索,把握时机,科学决策,获得风险报酬。上述风险的几个特征中,损失和不确定性是风险的两个本质特性,其它特征均是由这两个特征派生而来的。3.1.2 云物流风险的分类 云物流技术的引进，在很大程度上规避了传统物流模式的风险。比如在生产、配送等环节，各种检测设备的使用，极大地解决了产品在生产过程中由于监管不到位，温度、湿度等因素的变化，造成的问题; 在产品流通市场，消费者也可以读取电子标签的相关信息，了解产品的生产日期、产地以及保质期等相关信息，从而买得放心。当产品出现质量问题时也可以使用追溯系统找出问题出现的关键点，从而能够及时解决问题并能明确划分责任归属。但是，在使用新技术带来方便的同时也不可避免地出现新的问题。比如在信息层，信息共享的同时也可能会带来信息泄露、信息丢失等风险。本文总结出来云物流各层级的风险指标体系如图 3-1 所示。图3-1 云物流风险指标3.2 云物流风险的识别分析3.2.1 云物流信息层面风险的识别功能层使用感应器对物体性状及变化进行动态的感知，并通过无线射频等技术对感知状况进行采集。因此，在功能层，相关的检测传感设备失灵或者故障将直接导致风险的产生。按照云物流的一般运作流程，在生产阶段可能面临的风险有: 温度、湿度控制设备故障风险、质量检测不及时不准确风险，反应不及时风险。在加工环节，可能面临的风险有: 品质检验设备故障风险、加工技术设备故障风险以及采购风险。在配送环节，可能面临的风险有: 配送故障风险、GPS 定位系统故障风险、货物丢失风险。物流配送中心运营中采取的传统经营方式逐步过渡到现代交易方式电子网络交易等,如果参与管理的单位缺乏相应的冷链物流管理经验,会遇到交易混乱等问题。生鲜电商物流配送大多由第三方物流或者快递行业完成,而这些行业处于松散和无序的状态,唯钱是图,急功近利,在服务质量上打折扣,造成管理上的巨大风险。主要体现在投诉引发的信誉风险、网点覆盖低失去顾客风险、管理不好导致衔接过程复杂导致成本过高的风险(1)配送相关设备技术故障风险配送相关设备技术故障风险主要指配送车辆的设备发生故障所引发的食品存储的卫生安全风险,如温湿度计、空调机、自动报警系统损坏或失效。生鲜配送的全程必须做好温度控制。设备一旦出现故障,温度可能失控,导致储存的食品冷链断裂。此风险通过冷链相关技术设备质量来衡量。(2)配送车辆抛销风险配送车辆抛错风险可通过配送车辆的质量好坏程度来衡量。(3)配送技术更新不及时风险。生鲜的配送主要体现在冷链技术上。冷链技术日新月异,而企业因为资金成本的原因可能无法应用最新技术,最后导致配送技术跟其他生鲜电商的差距风险。(4)延时配送风险生鲜对于配送时间要求非常高,而大部分物流快递由于配送业务量大、配送区域广,由于城市交通的拥堵,经常会因迟延交货面临赔偿损失的风险。(5)货物误交风险按运单上约定的交货方式交给约定的收货人是物流配送企业的职责,但是在配送实践中,配送人员为了节省时间,抑或收货人怕麻烦,往往省略查验身份证(或相关证件)这个步骤,就让收货人直接签名取件,或者由于信息传递出错、工作人员马虎,最后导致没有按照约定方式交给正确的收货人,必须承担赔偿责任风险。(6)货物损坏风险此风险发生的原因有两种,客观因素是各种自然灾害和意外事故,主观因素则包括员工的操作失误等造成的货物损失。3.2.2 云物流信息层面风险的识别信息层通过互联网技术将所感知到的数据经微处理器处理后进行远距离传输。在这一层次上，会将感知层所获取的信息经过处理后传递到互联网，通过信息平台实现共享。但是由于相关技术还不成熟而且缺乏统一的标准，导致在这一层次上还存在着诸多问题。网络层面临的风险有:信息传递不对称风险、信息泄露风险、虚假信息风险、IT 技术风险、物联网标准风险、信息丢失风险、恶意信息干扰风险、网络不稳定风险。这些风险将会直接导致信息的使用者向信息层传递时，信息接收者对信息的误读误判，从而使得生产者做出错误的生产计划，生产商对于市场供需状况分析不明确，导致产能不足或者产品积压的后果，政府监管部门也可能会实行错误的宏观调控措施，使市场形势趋于恶化。(1)系统安全风险生鲜电商必须在网络上完成交易,企业的信息系统必须与网络进行连接,因此信息系统可能被黑客攻击,系统保密性出现问题,导致企业信息被盗风险。(2)信息传递风险首先现代网络安全存在的巨大的隐患,如安全机制的不健全、安全漏洞和间谍软件、攝虫、病毒、木马等因素在一定的程度上给信息的传递带来了风险;其次企业内部结构存在问题或者企业信息化程度较低,会导致内部信息流不顺畅;再次,信息在处理的过程中可能会因为技术原因导致信息失真,最终产生信息可用性、信息完整性、及信息真实性等风险。(3)信息共享风险由于企业信息系统自身的建设不够,使得车辆信息、需要配送的社区和顾客分布状况、交通状况等信息共享不充分风险,此风险也会导致配送计划的不合理,造成配送的延迟。3.2.3 云物流辅助层面风险的识别在这一层次中面临的风险主要有: 国家政策法规风险、内部运营管理风险、市场环境风险、社会经济风险、物流人才需求风险、技术创新风险。这一层次中的风险不再是各参与者单独承的风险，而是由多个参与者共同联系在一起产生和承担的。(1)政策法规风险国家的宏观政策一定程度上会给“最后一公里”配送带来风险,譬如交通上的管制:为控制车流量,所有的经济中心城市均通过发放车辆通行证的方式控制货车进城。这使得摩托车、电动车成为了物流快递企业最普遍的配送工具,这不仅效率低下,而且存在巨大的安全隐患;有的大城市甚至还严格限制摩托车、电动车的出行。3.2.4 云物流其它风险的识别云物流在以上三个层次中所面临的风险外，还会面临由于自然灾害等不可抗力所产生的风险，企业面临的信誉风险、环境污染以及供应链参与者由于道德或法律意识缺失而带来的人为风险等。(1)自然灾害风险地震、台风、洪水、火灾、雪灾等自然灾害都可能使得运输路线发生阻碍,导致配送无法按时进行,造成商品配送延迟的风险;也会使冷链配送设备的温度和湿度的异常或剧烈变化,这些变化都可能会缩短生鲜农产品的保质期,吏可能给生鲜配送带来毁灭性旳打击。可通过历史数据反映出来的自然灾害发生概率高低程度来衡量。第4章 云物流的风险评估模型的构建4.1 云物流风险指标体系4.1.1 风险指标体系构建原则 云物流是一个关系复杂的、动态性的大系统，虽然第3章中已经给出了若干个云物流风险的影响因素，但是，在进行风险评价的时候，由于数据采集的需要，应当选取适当的评价指标体系与这些风险影响因素进行一一对应。为了保证能够从真实全面反应出这些因素，本论文对指标的选取遵循如下原则：(1)系统性原则。云物流的风险评估涉及层面广、关联领域比较多，因此，选取指标时应该尽可能对全面的覆盖给方面因素，避免遗漏重要方面，保持体系的系统性。做到整体与成员兼顾、流程与关系兼顾、宏观性指标与微观性指标兼顾以及主观指标与客观指标兼顾。(2)战略目的性原则。云物流的风险评估是对整体协同战略执行结果的风险评估。风险评估结论为协同管理的实施服务，因此评价体系的指标应该与云物流的协同战略效果相关。(3)重要性原则。由于影响云物流风险评估的指标很多，如果将所有的影响指标全部纳入到本文所建立的评价体系中，首先会严重增加文章的运算量，增大求解的难度；再者，无法突出明确指标的重要性，对于一些相对不重要的指标没有必要纳入。因此本文根据各指标对稳定性因素的代表能力的不同，选择了代表性强且影响力大的指标。(4)动态与静态结合原则。云物流风险评价指标体系，既要包含反映当前风险状况的静态指标，也要包含反映风险发展趋势的动态指标，如果都是静态指标评价结果只能表达云物流过去的风险状态，只有加入动态指标才能达到对云物流进行实时分析的目的，从而给企业制定决策提供更多参考。(5)实用性原则。评价指标应具有足够的可操作性和可扩充性，使云物流相关企业能根据自身的具体情况对指标进行运用，能够满足数据采集、统计和处理的功能，评价指标要能在实际操作中得到实践和验证。4.1.2 云物流风险指标体系的构建根据上述指标确定原则，根据稳定性影响因素的识别结果构建了云物流风险评估指标体系，对应关系见图4-1。 云物流风险评价指标体系信息层风险A1信息传递不对称风险B1信息泄露风险B2虚假信息风险B3IT 技术风险B4信息丢失风险B5恶意信息干扰风险B6网络不稳定风险B7 功能层风险A2运输风险B8储存风险B9包装风险B10装卸搬运风险B11配送风险B12物流信息反馈的风险B13辅助层风险A3国家政策法规风险B14内部运营管理风险B15市场环境风险B16社会经济风险B17物流人才需求风险B18技术创新风险B19 其他风险A4不可抗力所产生的风险B20企业面临的信誉风险B21道德或法律意识缺失而带来风险B22 在云物流风险评价指标体系中，对指标的获取方法如下：定量指标可直接利用公式代入评价对象的历史数据进行直接计算得出，定性指标可在确立相应评价标准之后，通过专家访谈等形式评估得出。本文给定的定性指标重要性的评价标准见表4-1。表4-2定性指标评分等级表评分等级高较高中等较低低分值范围1.000.85 0.840.75 0.740.60 0.590.45 0.440.00在以上22个云物流风险评估指标中，存在着不同的量纲和数量级，为了使各个指标之间更加具有可比性，在评价之前，将对指标值进行如下处理：(1)构建数据指标的判断矩阵： (4-1) 式中，代表第个评价对象中第个指标的观测值，假设有m个评价对象，n个指标。(2)标准化评价指标数据： (4-2) (4-3)式中，表示正指标集，即集合中的指标其评估数据越大对评价结果越有利；表示负指标集，即集合中的指标其评估数据越小对评价结果越有利。4.2 云物流的风险指标筛选 4.2.1 基于OWA算子的风险指标筛选OWA算子方法主要从两个方面来进行分析:即风险事件发生的概率与风险所产生的后果,是一种可以量化的风险评价办法。OWA算子的总体思路为:设函数OWA:AmA(a1，a2，am)是一组给定的数据，其中ai=(a1i，a2i，ani)T，W=(w1，w2，w3，wm）T是与函数OWA相关联的权重向量，管理者可以根