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基于ISM的精敏供应链实施的影响因素分析摘要：针对精敏供应链实施效果不明显的现象，文章找出了影响其实施的因素，建立精敏供应链实施影响因素关系的ISM模型，并运用ISM模型对各影响因素进行分层解释，分析各影响因素之间的内在关系，为企业降低成本，提高经济绩效和客户满意度，以及更好的实施精敏供应链提供指导。
Abstract：In view of the phenomenon that the effect of sensitive supply chain is not obvious，this article found out the factors that affect its implementation，built an ISM model of the relationship of the influence factors of the sensitive supply chain implementation and used the ISM model for layered interpretation of the various influence factors to analyze the intrinsic relations between the influence factors. It can provide guidance for enterprises to reduce costs，improve economic performance and customer satisfaction，and better implement the sensitive supply chain.关键词：精敏供应链；实施影响因素；解释结构模型Key words：sensitive supply chain；implementation influence factors；ISM中图分类号：F274 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2015）19-0076-040 引言现在的企业面对的竞争压力越来越大，包括缩短交货期、提高产品质量、改善服务、降低成本等方面，并且这种压力也广泛存在于供应链和战略联盟的各个环节。
SPSS解释结构模型（ISM）——研究系统结构关系情况解释结构模型（ISM）是一种系统分析方法，用于得到要素之间的复杂相互关系和层次。
其思想是先通过调查或者技术手段找出问题的组成要素或影响因素，然后通过矩阵模型分析各要素之间的联系，得到一个多级递阶结构模型。
比如现在我们要分析旅游社的萧条原因，发现可能跟如下要素有关：疫情影响、价格过高、旅游套餐不合理、导游质量不行、景区质量下滑、气候问题。
使用解释结构模型对其进行分析。
1. 矩阵中有哪些要素由研究问题的目标抽象确定，一般希望要素较为精炼，没有冗余重复的要素。
2. 判断要素之间的两两因果关系，如要素1对要素2是否存在影响、要素2对要素1是否存在影响，存在影响则赋值为1。
要素自身的因果关系则无需判断，故对角线的值固定为0。
其中，因果关系的判断可以根据ISM小组讨论结果、或者采用德尔菲方法确定。
邻接矩阵是表示顶点之间相邻关系的矩阵（是有向图的矩阵描述），从行的方向看，如果值为1，则代表行名的元素对列名的元素有影响。
（如图中，第一行第三/五列的值为1，则代表疫情影响对旅游套餐不合理和景区质量下滑有影响。
）分析步骤1.由研究问题的目标抽象确定模型中的要素和要素之间的关系，最终得到邻接矩阵。
要素之间的关系可以通过实际调研，组建ISM小组进行讨论、或者采用德尔菲法等方法进行确定。
2.计算邻接相乘矩阵，再通过不断自乘直至矩阵不再发生变化，得到可达矩阵。
3.通过可达矩阵进行模型的层级分解，最终得到模型的层级情况。
一般认为顶层为系统的最终目标，而下面各层分别为上一层的原因。
4.层次划分完毕后，再通过绘制有向连接图，更直观的表示模型的层次结构。
软件操作Step1：选择解释结构模型（ISM）；Step2：增加要素或者减少要素；Step3：输入邻接矩阵的值(注：邻接矩阵的值只能为0/1)；Step4：点击【开始分析】进入分析；输出结果分析输出结果1：邻接矩阵上表展示了模型的邻接矩阵，邻接矩阵即为初始输入矩阵。
基于DEMATEL-ISM组合模型的装配式建筑设计环节制约因素研究摘要：近年来，我国装配式建筑受到广泛欢迎，但由于装配式建筑的实际渗透率偏低，配套产业链不成熟，导致装配式建筑设计发展受到阻碍。
为充分了解装配式建筑设计环节的制约因素，文章采用DEMATEL-ISM模型进行分析，对影响因素进行定量设计，找出利害关系，为装配式建筑设计调整提供理论依据，促进其持续健康的发展。
关键词：模型分析；建筑设计；经济成本；市场因素引言：DEMATEL-ISM模型主要是采用矩阵与图形论述的方式进行分析，通过影响参数的确定，为矩阵设计提供数据参考。
并采取定量设计的方式将复杂问题简单化。
这种模型应用领域较为广泛，且定量分析的精度较高，对装配式建筑设计发展有着重要的现实意义。
1装配式建筑设计环节的制约因素装配式建筑设计中技术体系不健全，导致建筑构件的集成化难以得到有效发展，影响建设的质量。
例如，在部分地区，装配式建筑设计参数缺失，对技术设计标准产生不利影响，导致生产规模受到限制。
另外，受到技术条件的限制，在装配式建筑施工设计时难度较大，产生的经济成本较多，影响建筑设计的持续发展。
经济成本投入也是装配式建筑设计环节中的重要制约因素，前期的科研经费投入不足，导致技术条件始终不成熟，技术标准难以统一，影响后续的施工建设。
企业经营者与管理人员对成本投入存在一定误区，建设经验的缺失使技术成本投入不足，环境效益与资源利用效率缺乏优势，对生产建设极为不利。
政策环境也是影响装配式建筑设计的重要因素之一，我国装配式建筑发展时间较短，在建筑市场中没有形成成熟的运行体系，目前制度法规还处在查缺补漏的阶段，使装配式建筑设计束手束脚，规模发展受到限制。
市场消费是建筑生产规模扩大的基础，由于市场的认同度较低，开发商生产效益始终提升缓慢，导致装配式建筑设计发展受到限制，影响经济建设。
2装配式建筑设计环节制约因素在DEMATEL-ISM组合模型下的分析2.1数据获取首先，将装配式建筑设计环节制约因素进行获取，将影响因素进行一一设定。
基于DEMATEL-ISM法的制造业供应链韧性影响因素研究张书健
【期刊名称】《时代经贸》
【年(卷),期】2024(21)3
【摘要】近年来,中国制造业不断成长并走向成熟的同时,也面临来自多方面的挑战,而拥有高水平的供应链韧性是制造企业抵御风险的重要条件之一。
本文从供应链的预测能力、反应能力、适应能力和恢复能力4种能力的角度共筛选了12个影响因素,构建制造业供应链韧性评价指标体系,并通过将DEMATEL和ISM相结合的方式,对所有因素进行评价。
通过对因素间的互相影响关系分析发现:供应链可见性等3个因素为根本影响因素,整合能力等7个因素为中间影响因素,动态物流和柔性为直接影响因素。
根据结论,本文对制造企业提出了多条针对性建议,以期帮助企业提升供应链韧性,抵御潜在风险。
【总页数】5页(P178-182)
【作者】张书健
【作者单位】重庆交通大学经济与管理学院
【正文语种】中文
【中图分类】F274
【相关文献】
1.基于DEMATEL-ISM的城市灾害韧性影响因素研究
2.基于DEMATEL-ISM方法的后疫情时代工程项目组织韧性影响因素研究
3.基于DEMATEL-ISM模型的装配
式建筑供应链韧性影响因素研究4.基于Fuzzy DEMATEL-ISM的高技术船舶产业链韧性影响因素研究5.基于DEMATEL-ISM方法的PPP项目组织韧性影响因素研究
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收稿日期:２０２０－０２－２４∗本文系上海市软科学研究计划项目 基于技术预见的上海智慧港口产业发展路径研究 (项目编号:186****9700)成果ꎮ作者简介:李军华(１９８５ )ꎬ男ꎬ硕士ꎬ馆员ꎬ主要研究方向为技术竞争情报和机器学习ꎻ王晓帅(１９８８ )ꎬ女ꎬ学士ꎬ工程师ꎬ主要研究方向为企业竞争情报ꎻ张善杰(１９８１ )ꎬ男ꎬ硕士ꎬ副研究员ꎬ研究方向为知识产权服务ꎮ基于ＤＥＭＡＴＥＬ－ＩＳＭ模型的产业技术影响因素分析∗以智慧港口为例李军华１㊀王晓帅２㊀张善杰１(１.上海海事大学图书馆㊀上海㊀２０１３０６)(２.上海振华重工(集团)股份有限公司㊀上海㊀２００１２５)摘㊀要:[目的/意义]系统地分析智慧港口各技术影响因素之间的层级关系和相对重要程度ꎬ对加快智慧港口的发展建设具有理论价值和现实意义ꎮ[方法/过程]通过文献调研和专家访谈ꎬ对智慧港口发展的技术因素进行提取ꎬ利用ＤＥＭＡＴＥＬ－ＩＳＭ方法对各个因素进行因果关联分析ꎮ通过因素的聚集度及层级关系ꎬ将技术因素划分为强驱动型因素㊁驱动型因素和特征型因素ꎮ[结果/结论]网络安全技术㊁人工智能㊁物联网㊁大数据和云计算是智慧港口发展建设的核心要素ꎮ提出利用移动互联网打破港口基础通信网络的制约ꎬ实现港口万物互联ꎬ让人工智能可以根据各个港口的不同用途和需求获取更加全面的数据ꎬ使港口真正变得 智慧化 等建议ꎮ关键词:产业技术ꎻ智慧港口ꎻ技术因素ꎻ决策实验室法ꎻ解释结构模型中图分类号:Ｇ３５３㊀㊀㊀㊀文献标识码:Ａ㊀㊀㊀㊀ｄｏｉ:１０.３９６９/ｊ.ｉｓｓｎ.１００５－８０９５.２０２０.０６.００８ＡｎａｌｙｓｉｓｏｆＩｎｆｌｕｅｎｃｅＦａｃｔｏｒｓｏｆＩｎｄｕｓｔｒｉａｌＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＢａｓｅｄｏｎＤＥＭＡＴＥＬ－ＩＳＭＭｏｄｅｌ:ＣａｓｅＳｔｕｄｙｏｆＳｍａｒｔＰｏｒｔＬｉＪｕｎｈｕａ１㊀ＷａｎｇＸｉａｏｓｈｕａｉ２㊀ＺｈａｎｇＳｈａｎｊｉｅ１(１.ＳｈａｎｇｈａｉＭａｒｉｔｉｍｅＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙＬｉｂｒａｒｙ Ｓｈａｎｇｈａｉ２０１３０６)(２.ＳｈａｎｇｈａｉＺｈｅｎｈｕａＨｅａｖｙＩｎｄｕｓｔｒｉｅｓＣｏ. Ｌｔｄ Ｓｈａｎｇｈａｉ２００１２５)Ａｂｓｔｒａｃｔ:[Ｐｕｒｐｏｓｅ/ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｃｅ]Ｔｈｅｐａｐｅｒｔａｋｅｓａｓｙｓｔｅｍａｔｉｃａｎａｌｙｓｉｓｏｆｔｈｅｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｓａｎｄｒｅｌａｔｉｖｅｉｍｐｏｒｔａｎｃｅｏｆｔｈｅｖａｒｉｏｕｓｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｃａｌｉｎｆｌｕｅｎｃｉｎｇｆａｃｔｏｒｓ.Ｉｔｈａｓｔｈｅｏｒｅｔｉｃａｌｖａｌｕｅａｎｄｐｒａｃｔｉｃａｌｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｃｅｆｏｒａｃｃｅｌｅｒａｔｉｎｇｔｈｅｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔａｎｄｃｏｎ￣ｓｔｒｕｃｔｉｏｎｏｆｓｍａｒｔｐｏｒｔ.[Ｍｅｔｈｏｄ/ｐｒｏｃｅｓｓ]Ｔｈｒｏｕｇｈｌｉｔｅｒａｔｕｒｅｒｅｓｅａｒｃｈａｎｄｅｘｐｅｒｔｉｎｔｅｒｖｉｅｗｓ ｔｈｅｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｃａｌｆａｃｔｏｒｓｆｏｒｓｍａｒｔｐｏｒｔｄｅ￣ｖｅｌｏｐｍｅｎｔａｒｅｅｘｔｒａｃｔｅｄ ａｎｄｔｈｅｃａｕｓｅ－ｅｆｆｅｃｔａｎａｌｙｓｉｓｏｆｅａｃｈｆａｃｔｏｒｉｓｃａｒｒｉｅｄｏｕｔｂｙｕｓｉｎｇＤＥＭＡＴＥＬ－ＩＳＭｍｅｔｈｏｄ.Ｂａｓｅｄｏｎａｇｇｒｅｇａ￣ｔｉｏｎｄｅｇｒｅｅａｎｄｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｏｆｓｅｖｅｒａｌｆａｃｔｏｒｓ ｔｈｅｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｃａｌｆａｃｔｏｒｓａｒｅｄｉｖｉｄｅｄｉｎｔｏｓｔｒｏｎｇｄｒｉｖｉｎｇｆａｃｔｏｒｓ ｄｒｉｖｉｎｇｆａｃｔｏｒｓａｎｄｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｆａｃｔｏｒｓ.[Ｒｅｓｕｌｔ/ｃｏｎｃｌｕｓｉｏｎ]Ｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｎｅｔｗｏｒｋｓｅｃｕｒｉｔｙ ａｒｔｉｆｉｃｉａｌｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ ｉｎｔｅｒｎｅｔｏｆｔｈｉｎｇｓａｎｄｂｉｇｄａｔａａｒｅｔｈｅｃｏｒｅｅｌｅｍｅｎｔｓｆｏｒｓｍａｒｔｐｏｒｔｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ.Ｔｈｅｎ ｔｈｅｐａｐｅｒｐｕｔｓｆｏｒｗａｒｄｓｏｍｅｓｕｇｇｅｓｔｉｏｎｓ ｓｕｃｈａｓｕｓｉｎｇｍｏｂｉｌｅＩｎｔｅｒ￣ｎｅｔｔｏｂｒｅａｋｔｈｅｒｅｓｔｒｉｃｔｉｏｎｏｆｔｈｅｂａｓｉｃｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｎｅｔｗｏｒｋｏｆｔｈｅｐｏｒｔ ｒｅａｌｉｚｉｎｇｔｈｅｉｎｔｅｒｃｏｎｎｅｃｔｉｏｎｏｆａｌｌｔｈｉｎｇｓｉｎｔｈｅｐｏｒｔ ｅｎａｂｌｉｎｇａｒｔｉｆｉｃｉａｌｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅｔｏｏｂｔａｉｎｍｏｒｅｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅｄａｔａａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｄｉｆｆｅｒｅｎｔｐｕｒｐｏｓｅｓａｎｄｎｅｅｄｓｏｆｅａｃｈｐｏｒｔ ｓｏａｓｔｏｍａｋｅｔｈｅｐｏｒｔｔｒｕ￣ｌｙｂｅｃｏｍｅ Ｓｍａｒｔ .Ｋｅｙｗｏｒｄｓ:ｉｎｄｕｓｔｒｉａｌｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙꎻｓｍａｒｔｐｏｒｔꎻｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｃａｌｆａｃｔｏｒｓꎻＤＥＭＡＴＥＬꎻＩＳＭ０㊀引言产业技术是由多种技术构成的复合体ꎬ是一种体系化的技术ꎬ产业技术一般可分为两类:一类是 各类产业特有的或专有的作为标志的技术ꎬ称之为４５２０２０年６月Ｊｕｎ.２０２０㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀情报探索ＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＲｅｓｅａｒｃｈ㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀第６期(总２７２期)Ｎｏ.６(ＳｅｒｉａｌＮｏ.２７２)产业基础技术 ꎬ另一类是 通用的㊁起支撑作用的技术 ꎬ是这两类技术的结合和统一[１]ꎮＡ.Ｏｋａｄａ认为ꎬ产业技术是一个具有特定结构的技术系统ꎬ这个系统以核心生产技术为中心ꎬ同时匹配多种生产技术[２]ꎮ在针对产业技术发展过程中ꎬ主要是从专利的角度开展ꎬ涵盖某产业所涉及到的技术点以及技术功效等内容ꎬ属于组成产业技术发展的各个技术点的研究ꎮ杨曦等从专利的角度研究了石墨烯产业技术竞争态势[３]ꎻ王静宇等基于专利信息研究了中国新能源汽车产业技术[４]ꎻ邱洪华等基于专利视角研究了中国动漫产业技术创新态势[５]ꎮ通过产业技术的专利分析ꎬ可以分析该产业的核心技术及基础技术ꎬ了解产业的技术热点与空白点㊁技术发展路线㊁技术功效和技术生命周期等ꎬ进而获得产业发展的创新性信息和战略信息ꎮ产业技术影响因素分析就是从技术的角度出发ꎬ研究影响产业技术发展的各个因素ꎬ分析这些因素之间的相互影响关系㊁层级关系和相对重要程度ꎬ为相关产业人员提供决策支持ꎮ徐金杰等采用ＡＨＰ法和决策实验室法(ＤｅｃｉｓｉｏｎＭａｋｉｎｇＴｒｉａｌａｎｄＥｖａｌｕ￣ａｔｉｏｎＬａｂｏｒａｔｏｒｙꎬＤＥＭＡＴＥＬ)研究了江苏省风电产业技术创新网络知识转移影响因素的层次结构[６]ꎻ丁莹莹等采用Ｇｒｅｙ－ＤＥＭＡＴＥＬ方法研究了影响产业升级的制约因素[７]ꎻ燕轲轲使用解释结构模型(Ｉｎ￣ｔｅｒｐｒｅｔａｔｉｖｅＳｔｒｕｃｔｕｒａｌＭｏｄｅｌｉｎｇꎬＩＳＭ)分析了战略性新兴产业技术路线图情景要素之间的层级关系[８]ꎻ叶爱山等采用ＩＳＭ模型与ＮＫ模型对苏州市高新技术产业发展影响因素进行了分析[９]ꎮ上述文献均有涉及采用ＤＥＭＡＴＥＬ或ＩＳＭ方法来研究产业技术的影响因素ꎬ但并未结合这两种方法来进行研究ꎮ本文针对产业技术发展所涉及的各种技术ꎬ通过集成ＤＥＭＡＴＥＬ和ＩＳＭ来分析产业技术影响因素间的相互作用关系和相对地位ꎬ同时通过构建技术层级结构图来揭示影响产业技术发展的表层因素和根本性因素ꎬ最后通过智慧港口案例验证模型的有效性ꎮ１基于ＤＥＭＡＴＥＬ－ＩＳＭ的产业技术影响因素分析方法１.１㊀方法定义ＤＥＭＡＴＥＬ是由日内瓦研究中心Ｂａｔｔｅｌｌｅ协会在１９７２ １９７６年间为了科学与人类事物计划所发展出来的方法ꎬ当时ＤＥＭＡＴＥＬ主要用于研究世界复杂㊁难解的问题ꎬ分析脱节和对立的世界现象[１０]ꎮＤＥ￣ＭＡＴＥＬ是利用矩阵工具进行分析的方法ꎬ有助于发现问题的本质ꎬ以此来制定对策ꎮＤＥＭＡＴＥＬ的目的是将复杂难解的问题ꎬ通过直接比较问题中因素之间的相互关系ꎬ利用矩阵运算求出所有因素之间直接与间接的因果关系及影响强度ꎬ根据计算出的影响度㊁被影响度㊁原因度和中心度ꎬ以可视化矩阵及因果关系图来表示复杂问题中因素之间的因果关系与影响程度ꎬ从而协助决策的制定[１１－１２]ꎮＩＳＭ是由Ｗａｒｆｉｅｌｄ在１９７４年为分析复杂社会经济系统的相关问题而提出来的一种层级结构分析方法ꎬ该方法利用图形理论与矩阵有向图来分析系统要素之间的逻辑关系ꎬ将系统中抽象化的因素顺序转变为层级结构图ꎬ能有效地厘清各因素之间相互影响关系ꎮＩＳＭ以离散数学和图形理论为基本概念ꎬ并将行为科学与数理逻辑概念应用到二维矩阵ꎬ通过布尔代数运算将系统因素间的关系矩阵转换为多层级结构图ꎬ通过该图能将一个系统内的全部元素之间的相互关联性呈现出来[１３]ꎮＩＳＭ是一个着重于要素之间的关系㊁原因或结果的层级构造的结构调查方法ꎮ１.２㊀ＤＥＭＡＴＥＬ－ＩＳＭ方法模型构建ＤＥＭＡＴＥＬ虽然能通过因果关系图识别系统的核心要素及其影响程度ꎬ却不能有效划分系统的结构层次ꎬ也不能识别系统的表层因素及根本因素ꎬ而ＩＳＭ虽然能通过层级结构图来反映系统的基础因素和根本因素ꎬ却不能识别各个因素在系统中发挥的作用大小ꎮ因此ꎬ将二者有机结合既能更全面地明确系统的逻辑关系与层次结构ꎬ又能全面地识别其中的核心要素及因素类别ꎮ基于ＤＥＭＡＴＥＬ－ＩＳＭ模型的产业技术影响因素分析流程如图１所示ꎮ产业技术研究小组针对研究的问题ꎬ收集相关信息ꎬ剖析系统要素ꎬ建立指标体系ꎮ一般可借鉴文献调研和专家咨询等方法获取影响系统的关键因素ꎬ标记为ｆ１ꎬｆ２ꎬ ꎬｆｎꎮ基于ＤＥＭＡＴＥＬ－ＩＳＭ模型的关键实施步骤如下:(１)确定直接影响矩阵ＤＥＭＡＴＥＬ－ＩＳＭ模型把系统分为了因素和因素跟因素之间的联系ꎬ一般通过德尔菲法来确定因素之间的相互影响程度ꎬ即比较因素ｆｉ对因素ｆｊ的影响ꎬ反之亦然ꎮ因素之间影响关系强弱的度量方法一般采用５级标度法ꎬ通过取０到４之间的整数值来代表:没有影响㊁较小影响㊁一般影响㊁较大影响和非常大影响ꎮ因为因素不需要和自身作比较ꎬ所以矩阵对角线上的值为０ꎮ若系统影响因素数为ｎꎬ采用５５５２０２０年６月李军华等:基于ＤＥＭＡＴＥＬ－ＩＳＭ模型的产业技术影响因素分析第６期(总２７２期)图１㊀基于ＤＥＭＡＴＥＬ－ＩＳＭ模型的产业技术影响因素分析流程级标度法比较后ꎬ可确定一个ｎˑｎ的直接影响矩阵ＦꎮＦ＝０ｆ１２ｆ２１０ｆ１ｎ ｆ２ｎ⋮⋮ｆｎ１ｆｎ２⋮０éëêêêêêêùûúúúúúú.(１)其中ꎬ因素ｆｉｊｉ＝１ꎬ２ꎬ ꎬｎꎻｊ＝１ꎬ２ꎬ ꎬｎꎬｉʂｊ()表示因素ｆｉ对因素ｆｊ的直接影响程度ꎮ若ｉ＝ｊꎬ则ｆｉｊ＝０ꎮ(２)规范直接影响矩阵归一化是对事物标准化的常规操作ꎬ常见的规范直接影响矩阵的方法有行和最大值法㊁列和最大值法㊁行和列和最大值法以及最大值取弦法等ꎬ本文采用行和最大值法得规范化直接影响矩阵ＮꎮＮ＝１ｍａｘ(ðｎｊ＝１ｆｉｊ)Ｆ.(２)(３)计算综合影响矩阵综合影响矩阵Ｔ表示的是系统因素间关系直接影响和间接影响的综合效应ꎬ因为ｌｉｍｋң¥Ｎｋ＝Οꎬ所以综合影响矩阵可通过下列公式得到:Ｔ＝Ｎ＋Ｎ２＋Ｎ３＋ ＋Ｎｋ()＝ð¥ｋ＝１Ｎｋ＝Ｎ(Ｉ－Ｎ)－１.(３)其中ꎬΟ为零矩阵ꎬＩ为单位矩阵ꎮ(４)计算四种影响程度根据综合影响矩阵Ｔ中值ｔｉｊ进一步计算出每个因素的影响度㊁被影响度以及中心度与原因度ꎮ影响度是矩阵Ｔ各行值之和ꎬ表示各行对应因素对所有其他因素的综合影响值ꎬ该集合记为ＤꎮＤｉ＝ðｎｊ＝１ｔｉｊꎬ(ｉ＝１ꎬ２ꎬ３ꎬ ꎬｎ).(４)被影响度是矩阵Ｔ各列值之和ꎬ表示各列对应要素受到所有其他各要素的综合影响值ꎬ该集合记为ＣꎮＣｉ＝ðｎｊ＝１ｔｊｉꎬｉ＝１ꎬ２ꎬ３ꎬ ꎬｎ().(５)中心度是系统因素的影响度和被影响度之和ꎬ记作Ｍｉꎬ之差称为原因度ꎬ记作Ｒｉꎮ中心度表示其影响其他因素以及被其他因素所影响的总程度ꎻ原因度表示通过此因素影响及被影响的差异ꎬ如果原因度大于０ꎬ称为原因要素ꎻ反之ꎬ称为结果因素ꎮ(５)绘制因果关系图因果关系通过以(ＭｉꎬＲｉ)为坐标构成的二维图形来表示ꎬ横轴为Ｍｉꎬ纵轴为Ｒｉꎮ因果关系图可以将复杂的因果关系简化为易懂的结构ꎬ为深入了解问题提供了方向ꎬ通过该图的协助ꎬ决策者可根据因素中的原因因素或结果因素来制定合理的决策ꎮ(６)计算整体影响矩阵整体影响矩阵Ｈ(Ｈ＝[ｈｉｊ]ｎˑｎ)由综合影响矩阵６５２０２０年６月情报探索第６期(总２７２期)Ｔ和单位矩阵Ｉ组合而成ꎬ如公式(６)所示:Ｈ＝Ｔ＋Ｉ.(６)(７)确定可达矩阵为了确定可达矩阵Ｋ(Ｋ＝[ｋｉｊ]ｎˑｎ)ꎬ需要引入阈值λ对整体影响矩阵中的元素进行处理ꎬ如公式(７)所示:ｋｉｊ＝１ꎬｈｉｊȡλ(ｉꎬｊ＝１ꎬ２ꎬ ꎬｎ)０ꎬｈｉｊ<λ(ｉꎬｊ＝１ꎬ２ꎬ ꎬｎ){.(７)阈值λ设置的目的是剔除影响程度较小的影响关系ꎬ简化系统结构ꎬ便于层级结构的划分ꎬ一般由专家或者决策者根据实际情况而定ꎮ(８)进行层级划分将可达矩阵Ｋ第ｉ行中所有为１的列对应的因素组成的集合定义为Ｓｉꎬ称为可达集合ꎻ将矩阵Ｋ第ｉ列中所有为１的行对应的因素组成的集合定义为Ｑｉꎬ称为先行集合ꎮ满足Ｓｉ＝ＳｉɘＱｉ的因素为最高级的因素集合ꎬ抽取完之后删除可达矩阵中相应的行和列ꎬ再从剩下的矩阵中抽取最高级因素ꎬ该方法属于结果优先的层级抽取方法ꎬ相关研究中均采用的是该方法ꎻ满足Ｑｉ＝ＳｉɘＱｉ的因素为最底层的因素集合ꎬ属于原因优先的层级抽取方法ꎬ目前应用较少ꎮ本文采用结果优先－原因优先的轮换抽取方式来进行层级划分ꎬ其好处在于保证根本因素全部放置到最下一层ꎮ(９)构建层级结构图根据划分好的层次ꎬ重新排列可达矩阵ꎬ得到骨架矩阵ꎬ可通过骨架矩阵来绘制层级结构图ꎬ构建层级结构图时需要把重复的路径删除ꎬ即删除最短路径ꎮ２ 智慧港口产业技术影响因素分析港口作为全球综合交通运输的枢纽ꎬ在促进国际贸易和地区发展中起着举足轻重的作用ꎬ全球贸易中约９０％的贸易由海运业承载ꎬ作业效率对于港口至关重要ꎮ在 工业４.０ 互联网＋ 大发展的时代背景下ꎬ港口也进行全自动化㊁数字化的转型升级ꎮ伴随着２０１５年世界首个全自动化港口(鹿特丹ＭａａｓｖｌａｋｔｅＩＩ码头)的开港运营ꎬ港口进入了一个全新的发展阶段ꎬ即从全自动化的智能港口开始向智慧港口发展ꎮ２０１９年１１月ꎬ交通运输部等九部门联合印发了«关于建设世界一流港口的指导意见»ꎬ提出了建设智能化港口系统㊁加快智慧物流建设等重点任务ꎻ到２０２５年ꎬ部分沿海集装箱枢纽港初步形成全面感知㊁泛在互联㊁港车协同的智能化系统ꎻ到２０３５年ꎬ集装箱枢纽港基本建成智能化系统ꎮ２.１㊀智慧港口的特点(１)全面感知ꎮ当船舶申请靠港时ꎬ根据港口作业流程的需要ꎬ利用传感器网络㊁移动互联网和物联网等技术ꎬ采集和传输港口㊁船舶㊁车辆和货物的位置信息及状态信息ꎬ同时针对不同传感器的数据进行融合并存储在港口云信息平台中ꎮ(２)智能决策ꎮ对存储在云平台中的港口作业数据ꎬ利用大数据等技术ꎬ对岸桥㊁自动导引小车和场桥等设备进行智能调度ꎬ下达操作指令并监控执行ꎮ同时ꎬ对港口复杂作业计划及应急事件等问题也能作出有效的决策ꎬ如船舶的优先靠泊及舱位的分配等问题ꎮ(３)自主装卸ꎮ在智能决策基础上ꎬ采用人工智能技术ꎬ通过人机交互和港口信息系统的自主学习ꎬ使得港口设备能自主识别和确定装卸作业对象ꎬ并快捷㊁高效㊁安全㊁自主地完成作业任务[１４]ꎮ总的来讲ꎬ智慧港口就是各种新型信息技术在港口领域的深度应用ꎬ是港口发展的高级阶段ꎬ其发展的终极阶段就是港口的各个作业设备将具备自我学习㊁自我适应㊁自我决策㊁自我完善等四大特征ꎬ港口自身有了生命力ꎬ将根据外界环境的变化来选择自我发展路径[１５]ꎮ２.２㊀智慧港口技术影响因素集科学而系统地建立智慧港口技术影响因素集是分析智慧港口发展技术影响因素的前提和基础ꎮ因此ꎬ需要在遵循因素选取的全面性㊁科学性㊁互补性㊁可比性和可操作性等原则基础上ꎬ合理选取发展智慧港口的技术影响因素ꎬ以确保所选取的因素能客观反映智慧港口的发展规律ꎬ体现智慧港口的发展方向ꎮ当前ꎬ新兴技术的发展已经为 智慧港口 的建设奠定了技术基础ꎮ殷林认为ꎬ智慧港口的建设应顺应数字化发展趋势ꎬ不断将大数据㊁区块链㊁物联网㊁５Ｇ通信㊁人工智能等新技术应用于港口生产和管理ꎬ实现港口高质量发展目标[１６]ꎻ杨凯等构建了智慧港口评价指标体系ꎬ认为智慧港口的发展建设需要借助大数据分析㊁云计算㊁移动互联网㊁ＩｏＴ㊁ＲＦＩＤ等技术[１７]ꎻＲ.Ａｂｏｏｚａｒ等认为ꎬ智慧港口的发展需要借助于传感器㊁云计算㊁雾计算㊁物联网㊁机器人㊁ＲＦＩＤ和大数据等技术[１８]ꎻＳ.Ｍａｘ认为ꎬ人工智能㊁物联网㊁大数据和区块链等技术是智慧港口建设的关键技术因素[１９]ꎮ７５２０２０年６月李军华等:基于ＤＥＭＡＴＥＬ－ＩＳＭ模型的产业技术影响因素分析第６期(总２７２期)智慧港口的建设和发展涉及多种技术因素ꎬ是多种技术因素共同作用的综合反映ꎮ因此ꎬ构建智慧港口技术影响因素集ꎬ应该从智慧港口的发展规律和特点出发ꎬ从多个层面加以考虑ꎮ通过全面梳理现有研究ꎬ以 智慧港口 和 ＳｍａｒｔＰｏｒｔ 为主题进行文献调研ꎬ将智慧港口中经常提及的５Ｇ技术和ＲＦＩＤ技术分别归类到移动互联网和物联网技术类ꎬ初步确定了发展智慧港口的关键技术因素ꎻ然后通过对港口专家进行访谈作进一步的确定ꎬ最终选取发展智慧港口的技术影响因素集合为:电子信息化平台(ｆ１)㊁系统仿真技术(ｆ２)㊁智能诊断技术(ｆ３)㊁网络安全技术(ｆ４)㊁云计算(ｆ５)㊁大数据(ｆ６)㊁人工智能技术(ｆ７)㊁区块链(ｆ８)㊁物联网技术(ｆ９)和移动互联网(ｆ１０)ꎮ３㊀智慧港口产业技术影响因素的ＤＥＭＡＴＥＬ－ＩＳＭ分析３.１㊀因素分析根据上述建立的智慧港口发展技术影响因素集ꎬ笔者邀请了２０名港口领域的专家ꎬ分别由来自海事类高校的科研工作者㊁上港集团技术中心㊁上海振华重工技术研究部和洋山四期码头的管理人员组成焦点小组ꎬ焦点小组根据因素之间的作用程度对影响因素进行打分ꎬ打分规则为无影响＝０㊁较小影响＝１㊁一般影响＝２㊁较大影响＝３㊁非常大影响＝４ꎬ将所得的结果取平均数的整数(四舍五入)ꎬ建立智慧港口技术影响因素直接影响矩阵Ｆꎬ如表１所示ꎮ表１㊀直接影响矩阵因素ｆ１ｆ２ｆ３ｆ４ｆ５ｆ６ｆ７ｆ８ｆ９ｆ１０ｆ１００１０００２０１０ｆ２００２１１１１１１０ｆ３１００２２０００００ｆ４３２３０４３４３３４ｆ５４３４１０４４３３３ｆ６３３４２３０３３３２ｆ７３３４２４４０３４３ｆ８３１２２２３２０２２ｆ９２３３２４４４３０３ｆ１０４３３１２２１２２０对表１按公式(２)进行规范化处理ꎬ然后按照公式(３)计算综合影响矩阵ꎬ计算结果见表２ꎮ表２㊀综合影响矩阵因素ｆ１ｆ２ｆ３ｆ４ｆ５ｆ６ｆ７ｆ８ｆ９ｆ１０ｆ１０.０３１０.０２７０.０６９０.０２２０.０３５０.０３２０.０９１０.０２７０.０５９０.０２５ｆ２０.０６１０.０４７０.１３３０.０７００.０９２０.０８７０.０８７０.０８００.０８２０.０４７ｆ３０.０７５０.０３３０.０４７０.０８６０.１０２０.０４００.０４３０.０３４０.０３７０.０３５ｆ４０.３０６０.２２９０.３３１０.１２４０.３２００.２８４０.３１００.２５７０.２６７０.２７６ｆ５０.３１３０.２４３０.３４１０.１５００.１８４０.２９２０.２９３０.２４００.２５１０.２２８ｆ６０.２６７０.２２９０.３２２０.１７００.２６１０.１６００.２５２０.２２８０.２３７０.１９１ｆ７０.３０００.２５６０.３５８０.１８８０.３１９０.３０９０.１９１０.２５４０.２９２０.２４３ｆ８０.２３３０.１４１０.２２００.１４５０.１９４０.２１６０.１９００.１０８０.１７８０.１６４ｆ９０.２６８０.２５５０.３２６０.１８５０.３１５０.３０６０.３０４０.２５３０.１７１０.２４１ｆ１００.２４３０.１８６０.２３１０.１０５０.１７６０.１６９０.１４４０.１５４０.１６１０.０８４㊀㊀对表２按公式(４)和(５)进行计算ꎬ可得智慧港口发展各技术因素的影响度和被影响度以及中心度和原因度ꎬ计算结果见表３ꎮ表３㊀ＤＥＭＡＴＥＬ计算结果因素影响度被影响度中心度原因度ｆ１０.４１８２.０９７２.５１５－１.６７９ｆ２０.７８６１.６４６２.４３２－０.８６０ｆ３０.５３２２.３７８２.９１０－１.８４６ｆ４２.７０４１.２４５３.９４９１.４５９ｆ５２.５３５１.９９８４.５３３０.５３７ｆ６２.３１７１.８９５４.２１２０.４２２ｆ７２.７１０１.９０５４.６１５０.８０５ｆ８１.７８９１.６３５３.４２４０.１５４ｆ９２.６２４１.７３５４.３５９０.８８９ｆ１０１.６５３１.５３４３.１８７０.１１９㊀㊀根据表３的计算结果ꎬ利用Ｐｙｔｈｏｎ中的Ｍａｔｐｌｏｔ￣ｌｉｂ包ꎬ得到智慧港口发展技术影响因素的中心度及原因度分布情况ꎬ如图２所示ꎮ根据智慧港口发展技术因素的因果关系图ꎬ结合专家意见ꎬ简化系统因素之间的关系ꎬ取阈值λ＝０.２２ꎬ对表３按公式(６)和(７)进行计算ꎬ可计算出智慧港口发展技术因素的可达矩阵ꎬ如表４所示ꎮ表４㊀智慧港口产业技术因素可达矩阵因素ｆ１ｆ２ｆ３ｆ４ｆ５ｆ６ｆ７ｆ８ｆ９ｆ１０ｆ１１０００００００００ｆ２０１００００００００ｆ３００１０００００００ｆ４１１１１１１１１１１ｆ５１１１０１１１１１１ｆ６１１１０１１１１１０ｆ７１１１０１１１１１１ｆ８１０１００００１００ｆ９１１１０１１１１１１ｆ１０１０１００００００１８５２０２０年６月情报探索第６期(总２７２期)图２㊀智慧港口产业技术因素的中心度－原因度分布㊀㊀可达矩阵表示的是因素通过一定的长度对其他因素影响关系的矩阵ꎬ表明系统因素之间是否存在影响关系ꎮ根据表４所示的可达矩阵ꎬ采用结果优先－原因优先的轮换抽取方式来进行层级划分ꎬ可得到骨架矩阵ꎬ如表５所示ꎮ表５㊀智慧港口产业技术因素骨架矩阵因素ｆ１ｆ２ｆ３ｆ８ｆ１０ｆ５ｆ６ｆ７ｆ９ｆ４ｆ１１０００００００００ｆ２０１００００００００ｆ３００１０００００００ｆ８１０１１００００００ｆ１０１０１０１０００００ｆ５１１１１１１１１１０ｆ６１１１１０１１１１０ｆ７１１１１１１１１１０ｆ９１１１１１１１１１０ｆ４１１１１１１１１１１根据骨架矩阵的划分结果ꎬ将智慧港口产业技术因素分为四个层级ꎬ如图３所示ꎮ图３㊀智慧港口产业技术因素解释结构模型３.２㊀结果分析根据图２和图３所示的ＤＥＭＡＴＥＬ和ＩＳＭ计算结果及因素间关系ꎬ结合ＤＥＭＡＴＥＬ模型的分类法则和技术因素的聚集度以及ＩＳＭ模型的层级结构图ꎬ将全部技术因素分为３类:①强驱动型因素(象限Ⅰ)ꎬ作为原因型因素ꎬ其原因度大于０ꎬ且中心度大于３.７ꎬ表明这类因素对智慧港口发展的影响是最显著的ꎬ且对系统内其他结果型因素有较大的影响ꎻ②驱动型因素(象限Ⅱ)ꎬ同样是原因型因素ꎬ其原因度大于０ꎬ但是中心度小于３.７ꎬ表明这类因素在智慧港口的发展中有重要的地位ꎻ③特征型因素(象限Ⅲ)ꎬ作为结果型因素ꎬ其原因度小于０ꎬ中心度小于３.７ꎬ表明这类因素是其他原因型因素的综合影响结果ꎬ与其他因素密切关联ꎬ对智慧港口的发展具有一定的影响力ꎮ(１)智慧港口发展强驱动型因素分析由图２和图３可以看出ꎬｆ４㊁ｆ５㊁ｆ６㊁ｆ７㊁ｆ９属于强原因因素ꎬ网络安全技术(ｆ４)表现出强烈的主动性ꎬ具体表现为其影响度值最大ꎬ属于根本型因素ꎬ可见该因素能够强烈地影响其他因素ꎬ但其自身却很难受其他行为因素的影响ꎮ２０１９年１０月ꎬ由南洋理工大学与剑桥大学牵头㊁英国劳氏船级社赞助的一份报告显示ꎬ若亚洲５国(中国㊁日本㊁韩国㊁新加坡㊁马来西亚)１５个港口遭网络攻击瘫痪ꎬ最高可能造成１１００亿美元的经济损失[２０]ꎮ与网络安全技术类似ꎬ物联网技术(ｆ９)同样具有较强的影响度ꎬ被影响度较低ꎬ表现出较强的主动性ꎮ从技术因素的中心度而言ꎬ人工智能技术(ｆ７)的中心度最大ꎬ其次是物联网技术(ｆ９)㊁大数据(ｆ６)和云计算(ｆ５)ꎬ说明这四个因素是智慧港口发展中最为重要的四个技术因素ꎬ９５２０２０年６月李军华等:基于ＤＥＭＡＴＥＬ－ＩＳＭ模型的产业技术影响因素分析第６期(总２７２期)这一结论与专家的定性分析相吻合ꎮ另外ꎬ从解释结构模型可以看出ꎬ云计算㊁物联网㊁大数据和人工智能之间表现出较强的互动性ꎬ构成强连通因素ꎬ它们对智慧港口发展建设的影响结果通常是一致的ꎬ可以看成一个独立的系统ꎮ由于彼此之间存在着强连通性ꎬ在建设智慧港口的时候如果仅改进一个因素往往达不到好的效果ꎬ需要对整个层次的因素进行改进才能达到预期的效果ꎮ(２)智慧港口发展驱动型因素分析智慧港口发展的驱动型因素有区块链(ｆ８)和移动互联网(ｆ１０)ꎬ其原因度大于０但中心度小于３.７ꎬ解释结构模型中位列第二ꎬ这两个因素可以实现港口及港口间的互联互动ꎬ虽然作用强度弱于强驱动型因素ꎬ但在智慧港口的发展中具有重要的地位ꎬ是智慧港口发展的主要推动力ꎮ(３)智慧港口发展特征型因素分析智慧港口发展特征型因素有系统仿真技术(ｆ２)㊁电子信息化平台(ｆ１)和智能诊断技术(ｆ３)ꎬ其原因度均小于０ꎬ属于解释结构模型中的表层因素ꎬ这类因素能够直接影响智慧港口的发展ꎬ但受到强驱动型因素和驱动型因素的影响较大ꎮ通过以上分析可知:从技术角度出发ꎬ智慧港口的发展建设首先要保证港口数字化网络的安全ꎬ这是发展的前提ꎻ其次通过物联网技术采集港口㊁船舶㊁车辆㊁货物和人员五大基本要素的信息ꎻ接着利用云计算技术将这些分布式海量数据存储在云端并进行管理ꎬ然后对大数据进行深入分析和挖掘ꎻ最后通过人工智能技术来实现港口各个作业设备的自我学习㊁自我适应㊁自我决策和自我完善ꎮ除此之外ꎬ还需要利用系统仿真技术㊁电子信息化平台和智能诊断技术来辅助智慧港口的发展建设ꎮ值得一提的是ꎬ智慧港口的发展过程中ꎬ可以利用移动互联网打破港口基础通信网络的制约ꎬ实现港口万物互联ꎻ同时ꎬ通过区块链技术帮助各个港口打破 数据孤岛 格局ꎬ促进跨港口间数据的流动和共享ꎬ形成一个自由开放的数据市场ꎬ让人工智能可以根据各个港口的不同用途和需求获取更加全面的数据ꎬ使港口真正变得 智慧化 ꎮ４ 结论针对复杂的产业技术系统ꎬ本文通过集成的ＤＥＭＡＴＥＬ－ＩＳＭ模型对产业技术发展影响因素进行了分析ꎬ通过该模型可以了解各影响因素之间的关联性及影响程度ꎬ通过层级关系图可识别影响产业技术发展的深层次因素ꎬ并针对智慧港口案例ꎬ采用ＤＥＭＡＴＥＬ－ＩＳＭ模型对智慧港口发展的技术组成因素进行量化分析ꎬ根据各因素的聚集度和层级关系图ꎬ将技术因素归为强驱动型因素㊁驱动型因素和特征型因素ꎮ分析结果表明:网络安全技术㊁物联网㊁人工智能㊁大数据和云计算是智慧港口发展建设的核心要素ꎮ由于智慧港口产业的技术组成因素较多ꎬ其归类和因素之间相互作用程度是由行业专家评判ꎬ另外在设定阈值λ时也是通过专家得出ꎬ存在一定的主观性ꎮ在后续研究中ꎬ将进一步完善指标因素ꎬ结合智能港口生产作业等ꎬ对智慧港口产业的技术影响因素进行更加深入的研究ꎮ参考文献[１]㊀陈昌曙.产业研究论纲[Ｊ].自然辩证法研究ꎬ１９９４(１１):４８－５４.[２]㊀ＯＫＡＤＡＡ.Ｉｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎｔｏｉｎｄｕｓｔｒｉａｌｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ:Ｒｅ￣ｓｅａｒｃｈａｎｄｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｆｏｒｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｃａｌｐｒｏｇｒｅｓｓ[Ｍ].ＮｅｗＹｏｒｋ:ＮｏｖａＳｃｉｅｎｃｅＰｕｂｌｉｓｈｅｒｓꎬ２０１３.[３]㊀杨曦ꎬ余翔ꎬ刘鑫.基于专利情报的石墨烯产业技术竞争态势研究[Ｊ].情报杂志ꎬ２０１７ꎬ３６(１２):７５－８１ꎬ８９. [４]㊀王静宇ꎬ刘颖琦ꎬＡＲＩＫ.基于专利信息的中国新能源汽车产业技术创新研究[Ｊ].情报杂志ꎬ２０１６ꎬ３５(１):３２－３８.[５]㊀邱洪华ꎬ龙斌.基于专利视角的中国动漫产业技术创新态势研究[Ｊ].情报杂志ꎬ２０１７ꎬ３６(９):５１－５７. [６]㊀徐金杰ꎬ武忠.基于ＡＨＰ和ＤＥＭＡＴＥＬ法的技术创新网络知识转移研究:以江苏省风电产业技术创新联盟为例[Ｊ].情报杂志ꎬ２０１２ꎬ３１(９):１２１－１２５ꎬ１３５. [７]㊀丁莹莹ꎬ李铮.基于Ｇｒｅｙ－ＤＥＭＡＴＥＬ的产业升级制约因素识别[Ｊ].统计与决策ꎬ２０１９ꎬ３５(１６):６７－７０. [８]㊀燕轲轲.战略性新兴产业技术路线图的情景规划研究[Ｄ].广州:暨南大学ꎬ２０１３.[９]㊀叶爱山ꎬ夏海力ꎬ章玲玲.苏州市高新技术产业集群动力因素分析:基于ＩＳＭ模型和ＮＫ模型[Ｊ].环境工程ꎬ２０１８(３６):２９９－３０２.[１０]㊀ＭＯＨＡＭＭＡＤＤＥꎬＡＬＩＮꎬＤＡＲＩＡＪＫꎬｅｔａｌ.Ｓｏｃｉａｌｍｅｄｉａａｄｄｉｃｔｉｏｎ:ＡｐｐｌｙｉｎｇｔｈｅＤＥＭＡＴＥＬａｐｐｒｏａｃｈ[Ｊ].Ｔｅｌｅｍａｔ￣ｉｃｓａｎｄＩｎｆｏｒｍａｔｉｃｓꎬ２０１９(４３):１－１４.[１１]㊀ＭＡＶＩＲＫꎬＳｔａｎｄｉｎｇＣ.Ｃｒｉｔｉｃａｌｓｕｃｃｅｓｓｆａｃｔｏｒｓｏｆｓｕｓｔａｉｎａｂｌｅｐｒｏｊｅｃｔｍａｎａｇｅｍｅｎｔｉｎｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ:ＡｆｕｚｚｙＤＥＭＡ￣ＴＥＬ－ＡＮＰａｐｐｒｏａｃｈ[Ｊ].ＪｏｕｒｎａｌｏｆＣｌｅａｎｅｒＰｒｏｄｕｃｔｉｏｎꎬ２０１８(１９４):７５１－７６５.[１２]㊀ＨＯＴＣꎬＣＨＩＵＲＨꎬＣＨＵＮＧＣＣꎬｅｔａｌ.Ｋｅｙｉｎｆｌｕ￣ｅｎｃｅｆａｃｔｏｒｓｆｏｒｏｃｅａｎｆｒｅｉｇｈｔｆｏｒｗａｒｄｅｒｓｓｅｌｅｃｔｉｎｇｃｏｎｔａｉｎｅｒｓｈｉｐ￣ｐｉｎｇｌｉｎｅｓｕｓｉｎｇｔｈｅｒｅｖｉｓｅｄＤＥＭＡＴＥＬａｐｐｒｏａｃｈ[Ｊ].Ｊｏｕｒｎａｌｏｆ０６２０２０年６月情报探索第６期(总２７２期)ＭａｒｉｎｅＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ－Ｔａｉｗａｎꎬ２０１７ꎬ２５(３):２９９－３１０. [１３]㊀ＪＯＨＮＮＷ.ＤｅｖｅｌｏｐｉｎｇＩｎｔｅｒｃｏｎｎｅｃｔｉｏｎＭａｔｒｉｃｅｓｉｎＳｔｒｕｃｔｕｒａｌＭｏｄｅｌｉｎｇ[Ｊ].ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＳｙｓｔｅｍｓꎬＭａｎꎬａｎｄＣｙｂｅｒｎｅｔｉｃｓꎬ１９７４(１):８１－８７.[１４]㊀陶德馨.智慧港口发展现状与展望[Ｊ].港口装卸ꎬ２０１７(１):１－３.[１５]㊀马巍巍.对我国智慧港口建设的认识与思考[Ｊ].水运管理ꎬ２０１８ꎬ４０(１):４－６.[１６]㊀殷林.我国智慧港口建设实践和发展思考[Ｊ].港口科技ꎬ２０１９(８):１－３.[１７]㊀杨凯ꎬ胡亚杰ꎬ马瑞鑫.我国智慧港口评价指标体系初步研究[Ｊ].水道港口ꎬ２０１７ꎬ３８(６):６４７－６５２.[１８]㊀ＡＢＯＯＺＡＲＲꎬＡＬＩＫＳꎬＡＢＤＥＲＲＡＨＭＥＮＢꎬｅｔａｌ.ＴｏｗａｒｄｓＳｍａｒｔＰｏｒｔ:ＡｎＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆＡＩＳＤａｔａ[Ｚ].２０１８ＩＥＥＥ２０ｔｈＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＨｉｇｈＰｅｒｆｏｒｍａｎｃｅＣｏｍｐｕｔｉｎｇａｎｄＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓꎬ２０１８(４):１４１４－１４２１.[１９]㊀ＭＡＸＳ.ＳｍａｒｔＰｏｒｔｓｏｆｔｈｅＦｕｔｕｒｅ:ＡＤｉｇｉｔａｌＴｏｍｏｒ￣ｒｏｗ[ＥＢ/ＯＬ].(２０１９－０９－１７)[２０１９－０９－２１].ｈｔｔｐｓ://ｗｗｗ.ｐｏｒｔｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ.ｏｒｇ/ｎｅｗｓ/ｓｍａｒｔ－ｐｏｒｔｓ－ｏｆ－ｔｈｅ－ｆｕｔｕｒｅ－ａ－ｄｉｇｉｔａｌ－ｔｏｍｏｒｒｏｗ.[２０]㊀Ｌｌｏｙｄ ｓｏｆＬｏｎｄｏｎꎬＣａｍｂｒｉｄｇｅＣｅｎｔｒｅｆｏｒＲｉｓｋＳｔｕｄ￣ｉｅｓꎬａｎｄＮａｎｙａｎｇＴｅｃｈｎｏｌｏｇｉｃａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ.Ｓｈｅｎａｔｔａｃｋ:ＣｙｂｅｒｒｉｓｋｉｎＡｓｉａＰａｃｉｆｉｃｐｏｒｔｓ[Ｒ].Ｌｏｎｄｏｎ:ＮＴＵＩＲＦＲＣꎬ２０１９.１６２０２０年６月李军华等:基于ＤＥＭＡＴＥＬ－ＩＳＭ模型的产业技术影响因素分析第６期(总２７２期)。
基于ISM模型的标准信息化影响因素分析
张守健
【期刊名称】《哈尔滨工业大学学报》
【年(卷),期】2010(042)008
【摘要】为研究标准信息化过程中各因素之间的作用关系和关键因素,将标准作为一类显性知识,利用解析结构模型(ISM)原理,构建标准信息化模型,确定标准的转移方、使用方、信息化环境、自身因素等4个因素集.通过界定各因素之间的有向作用关系,得出影响标准信息化各因素的递阶结构有向图和各层因素集.标准信患化过程是一项复杂的系统工程,按照各因素之间的层次关系和作用方向,为实施标准信息化工程提供可靠、高效的路径.
【总页数】5页(P1306-1310)
【作者】张守健
【作者单位】哈尔滨工业大学,营造与房地产系,哈尔滨,150040
【正文语种】中文
【中图分类】T-65
【相关文献】
1.基于ISM模型的农户参与生猪期货意愿的影响因素分析
——以江西省为例 [J], 付莲莲;赵金霞;喻龙敏
2.基于Fuzzy-ISM模型的安全文化在煤矿企业职工中传播的影响因素分析 [J], 张岩峰;王浩;张晓峰
3.基于ISM模型的规模农户产业链内部融资规模影响因素分析 [J], 吕玫萱;王洪生;
赵庆功;荆瑞
4.基于ISM模型的城镇居民购买商业养老保险行为影响因素分析 [J], 李文滨
5.基于ISM模型的装配式装修发展影响因素分析 [J], 侯延香;李敏;李永福
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基于ISM的供应链弹性影响因素分析朱新球【摘要】本文借助CNKI、ISI、EBSCO、EMERALD等文献数据库,采用文献计量学方法从众多研究成果中筛选并确定出影响供应链弹性因素,通过ISM方法探析各影响因素间的关系和层次结构.【期刊名称】《价值工程》【年(卷),期】2010(029)035【总页数】2页(P45-46)【关键词】供应链弹性;ISM;影响因素【作者】朱新球【作者单位】武汉理工大学管理学院,武汉,430070【正文语种】中文【中图分类】F252供应链弹性影响因素识别的方法主要有专家调查法；情景分析法；工作——风险分解法；故障树分析法；事件树分析法；危险与可操作性研究等。
本文则通过国内外文献数据库，采用文献计量学方法从众多研究成果中筛选并确定出影响供应链弹性的因素，通过ISM方法探析供应链弹性与各影响因素间的关系以及因素间的层次结构。
弹性供应链是应对风险环境的，而不确定性是风险的应有之义。
学者们从风险和不确定性角度来探讨供应链弹性，实际上是一个事物的两个方面。
供应链弹性是源于应对突发事件情形下供应链更加脆弱[1]问题提出的，供应链脆弱性则源于供应链风险，它是由供应链风险所产生的可能危害。
供应链脆弱性的影响因素包括：一是当前供应链运行模式注重效率而非效力，二是供应链的全球化趋势，三是生产分销的集中化，四是外包生产日益盛行，五是供应商数量缩减，六是需求波动，七是供应链成员间透明性和控制措施的缺乏[2]。
供应链的弹性是指整个供应链对环境变化的适应程度，包括柔性和敏捷性。
柔性（Flexibility）是指供应链随着市场环境和条件的变化而及时调整以满足顾客需求的灵活性；敏捷性（Agility）为对供应或需求的不可预知的变化做出快速反应的能力[3]。
刘希龙（2007）在传统供应网络和多源供应网络设计的基础上，结合战略应急库存和实物期权两种应急供应方法，建立了基于应急供应的弹性供应网络模型，并认为显著提高供应网络的弹性，须达到网络成本、可靠性和弹性三者之间的平衡[4]，在建立了只考虑成本的供应网络基本模型的基础上，提出单供应商供应量限制参数实现了多源供应,并引入期望容忍服务水平，建立了考虑供应商可靠性的弹性供应网络模型并进行算例验证，研究认为多源供应、适当的冗余可以提高供应网络的弹性[5]。
