虚拟企业如何选择伙伴之模型

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时间:2018-10-17

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1、虚拟企业如何选择伙伴之模型【摘要】合作伙伴的选择在虚拟企业的组建过程中是一个非常重要的决策问题,能否选择出有竞争力和相容的合作伙伴,关系到虚拟企业的成败。文章提出了一种虚拟企业伙伴选择的三阶段模型,实现了关系理论,层次分析法和0-1目标规划在伙伴选择中的运用。  【关键词】虚拟企业;伙伴选择;关系理论;层次分析法;目标规划     市场竞争的加剧并伴随着经济全球化趋势和信息技术的不断发展,市场瞬息万变,传统而封闭的生产模式越来越缺乏竞争力;企业单凭自身的能力已经难以把握复杂多变的市场机遇。虚拟企业作为一种新的制造模式,通过

2、联合具有不同核心能力的合作企业,迅速集成各成员公司在业务、知识、信息、制造资源等方面的优势,占领市场共同面对市场竞争。建立虚拟企业的关键环节是选择敏捷的、有竞争力的和相容的伙伴,也就是说如何通过对各潜在伙伴企业的特征信息进行分析、整理、评估,在众多的企业中选择出合适的伙伴组成X络联盟。因此,本文提出了一个虚拟企业伙伴选择的三阶段模型。    一、第一阶段:关系理论定性初选    通常,虚拟企业中的核心企业被称作盟主,负责管理整个虚拟企业的运行,而加入到虚拟企业中的那些具备精良设备或特殊设计能力的企业被称作盟友。面对某一市场

3、机遇,首先由一个各方面实力都较强的企业主动充当盟主,盟主根据市场需求分析出自己生产能力以外的要求,确定虚拟企业的业务过程(如产品设计,零部件制造,总装,销售等),在X上征求盟友,然后根据各企业提供的项目申请情况和企业的自然信息,在诸多申请者当中为每个业务过程筛选出理想的盟友,结成虚拟企业。从成千上万个有希望进行合作的伙伴中缩小范围,挑选出可供进行精选的伙伴系列。在这一阶段,那些抽象因素以及难以进行量化描述的因素都将被考虑到,用关系理论对潜在的合作伙伴进行过滤可以快速剔除不合格的候选伙伴。  (一)持续性:持续性是指合作关系

4、已经存在的时间。持续时间越长,合作关系越紧密。在虚拟环境下,需要采集和考虑的信息包括合作伙伴关系已经持续多久、打算持续多长、虚拟企业合作关系的形成是为了满足短期的需要还是较长期的需要。  (二)频率性:是指单位时间内合作伙伴之间联系的次数。在虚拟环境下,需要采集的信息包括,多长时间相互联系一次,多长时间需通讯一次,需通讯数据和信息的类型,通讯时需要什么类型的技术硬件/软件,是否能实现。  (三)多样性:是指交互联系的方式的多少。虚拟企业中要实现跨组织的活动有许多形式,如快速原型程序、工程设计数据、生产计划等。在虚拟环境下,

5、需要采集的信息包括应该完成的任务及是否能灵捷地执行、完成何种任务。  (四)对称互补性:对称是指从一个企业到另一企业的联系与从另一企业到这一企业的联系应该相似。为此,两企业的文化、业务过程、技术特征需要彼此匹配。互补是指企业之间的资源与核心能力应互补,企业间集成的深度越深,则对称性越高。  (五)互动性:是指信息交流是否建立在信任、合作、开放、忠诚的基础上。这影响到企业间共享知识的程度,也关系到核心能力的相互了解和发挥。  以上这5个方面,结合候选企业的相关资料,可制成相应的数据采集表,便于既快又有效地剔除不合格的企业。 

6、   二、第二阶段:层次分析法定量精选    经过第一阶段初选后,候选伙伴的数目大大减少,接下来要进行的是横向比较——比较每一业务类型的各位候选伙伴之间的竞争力,从中选出最符合盟主要求的一小部分企业。  影响伙伴选择的因素很多,在伙伴选择的过程中确定这些影响因素也非常重要。在国际市场竞争中,“质量”、“成本”、“服务”无疑是成功的关键,在满足设计要求的同时,谁的产品质量佳,成本低,服务好,谁就会在竞争中获胜。同时,为了保证虚拟企业的敏捷性和对市场的快速反应能力,完成产品的“时间”也是一个不可忽略的因素。其次,“人员”对产品

7、的设计起着决定性的作用,设计人员的能力、创造性、经验等都影响着产品的设计。基于以上的考虑,选定质量、成本、服务、时间和人员等5个因素作为进行伙伴评价的关键决策因素。  虽然已选定了影响伙伴选择的5个关键因素,但如何对这5个关键因素进行全面的考虑,以选择出最优化的合作伙伴,是一个很重要却又是十分困难的问题。本文选择层次分析法。层次分析法是国外上世纪70年代末提出的一种新的系统分析方法,能将定性问题定量化、它对于解决多层次,多目标的大系统优化问题行之有效。  根据此法,求同一层次上的权系数是问题的关键。将当前层次上的因素为A1

8、,…,An,对所有因素进行两两比较得到数值,其定义如表1,显然aij=1/aij,aii=1。记A=(aij)n×n  则A为因素A1,…,An的判断矩阵。记A的最大特征根为λmax,属于λmax的归一化的特征向量为ax和atica软件都可求得。在得到判断矩阵A时,有时免不了出现判断上的不一致性,因而为

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