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基于模糊综合评价法的物流服务质量研究全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：基于模糊综合评价法的物流服务质量研究一、引言随着全球经济的快速发展，物流行业也日益重要。
随之而来的是对物流服务质量的需求和关注，因为良好的物流服务质量可以提升企业竞争力和顾客满意度。
如何评价和改进物流服务质量成为了物流管理领域的一个热门研究课题。
本文将基于模糊综合评价法，对物流服务质量进行研究，探讨如何提升物流服务质量，以满足不断增长的市场需求。
二、物流服务质量的概念及影响因素物流服务质量是指物流企业为顾客提供的具有特定质量水准的服务。
物流服务质量包括多个方面，如配送速度、准时性、服务态度、安全性等。
物流服务质量的好坏直接影响到顾客的满意度和企业的市场声誉。
物流服务质量的影响因素主要包括企业内部因素和外部环境因素。
企业内部因素包括物流管理水平、人员素质、设备技术等，外部环境因素包括市场需求、竞争压力、政策法规等。
模糊综合评价法是一种常用的评价方法，它可以综合考虑多个因素的影响，克服了传统评价方法中对各因素权重的主观性和片面性。
在物流服务质量研究中，我们可以采用模糊综合评价法，将多个影响物流服务质量的因素进行综合评价，得出一个综合的评价结果。
这样可以更全面客观地评价物流服务质量，为企业提供改进和优化的方向。
以某物流企业为例，我们可以采用模糊综合评价法对其物流服务质量进行评估。
确定影响物流服务质量的因素，如配送速度、准时性、服务态度、安全性等。
然后，建立评价指标体系，确定每个评价指标的权重。
接着，对物流服务质量的各项指标进行模糊评价，得出模糊评价矩阵。
利用模糊综合评价法计算出物流服务质量的综合评价结果，并提出具体改进建议。
五、结论第二篇示例：基于模糊综合评价法的物流服务质量研究一、引言二、模糊综合评价法概述模糊综合评价法是一种基于模糊数学原理的综合评价方法，它允许评价对象具有不确定性和模糊性，能够很好地处理不确定信息和主观评价。
经济管理129运用多级模糊综合评判法构建配送中心系统优化评价模型谢国萍 无锡职业技术学院摘要：随着我国物流业的发展，物流配送中心也得到了迅猛的发展，在物流系统中起着至关重要的作用。
通过对配送中心作业流程分析，确认其系统运行过程中有重要影响力的各项指标，运用层次分析法分析各影响因素的权重，结合多级模糊综合评判研究配送中心系统优化路径。
关键词：物流；配送中心；模糊层次分析法；评价指标中图分类号：F272.3 文献识别码：A 文章编号：1001-828X(2017)018-0129-01配送中心系统整体优化的前提是配送中心内部各子系统之间有效的衔接和配合。
系统的控制与优化在配送中心作业流程中起着非常重要的作用，是配送中心战略目标得以实现的一个至关重要的环节。
我们从配送中心宏观角度对配送中心系统优化评价，通过各项指标的权重来判断指标的重要性，为重点管理提供理论依据。
一、物流配送中心系统的评价指标体系(一)评价原则对于配送中心系统评价而言，在于对其影响最为重要的关键因素把握。
故而在建立评价指标的是应注重关键因素的选取。
同时要尽量要考虑影响系统多种因数，对于定性问题特别要考虑指标和参数的选取问题，尽量做到最大限度的客观性。
(二)评标体系根据上述原则，我们建立了配送中心系统三级评价指标体系，1.目标层--A(配送中心的物流体系)；2.准则层--B1(经济性指标)、B2(配送中心服务指标)、B3(技术性指标)、B4(社会性贡献度指标)；3.指标层--B1--C11(固定成本：包括设施设备、库房场地等费用)、C12(可变成本：包括工资、日常水电、物流包装、保管等费用)、C13(客户直接经济收益：客户服务体验等)；B2--C21(订单准确率：考核配送系统优劣的关键指标)、C22(订单准确率：考核系统的配送质量)、C23(平均配送反应速度：考核配送系统所达到的服务水平)；B3--C31(物流设施设备：设施设备运用及效果等)、C32(物流软件的运用：主要考核信息传递及时、快速、准确性等)、C33(自动化水平：自动化程度等)；B4--C41(社会节约程度：物流成本最优化水平等)、C42--(社会贡献度：整体运行优化能力等)、C43--(配送能力：快速、准确的配送能力等)。
物流系统“结合部”管理信息系统模糊综合评价模型的研究作者：缪兴锋别文群（广东轻工职业技术学院）2010-09-25物流系统是一个复杂的、多元的巨系统，它包含了从物资管理、物资包装、物资运输、物资储存、物资加工到为用户服务、需求预测与组织控制等各子系统（或称部门、环节）。
这些子系统虽然各司其职，各有分工，但为了实现物流系统的总体目标，必然在工作、职能、工序、区域等诸多方面产生交叉部分，我们称之为物流“结合部”。
显然，“结合部”是物流各部门相互配合、共同完成物流功能的一个非常重要的环节，它体现了在物质资料的链式移动过程中物流各部门、各环节之间相互制约、相互作用、相互依赖的关系，这种关系是否和谐，即“结合部”各部门间的工作是否协调，将直接影响整个物流系统的性能与效益。
如何保证整个物流系统的正常运作以发挥其在整个物流过程中的“结合部”作用，管理信息化即通过建立高性能的物流管理信息系统是一个必不可少的进程，同时也是一个关键的手段。
关于物流管理信息系统建设运行后的效果如何，如何改进，需要进行科学合理的评价。
下面本文针对物流“结合部”的管理信息系统的评价问题作一探讨。
1．物流“结合部”及其管理信息系统功能分析物流“结合部”又称物流接点，是物流网络中连接物流线路的结节之处。
所以又称物流结节点。
而物流节点是物流基地、物流中心和配送中心组成，如果按其运动的程度即相对位移大小观察，它是由许多运动过程和许多相对停顿过程组成的。
一般情况下，两种不同形式运动过程或相同形式的两次运动过程中都要有暂时的停顿，而一次暂时停顿也往往联接两次不同的运动。
物流过程便是这种多次的运动——停顿——运动——停顿所组成。
与这种运动形式相呼应，物流网络结构也是由执行运动使命的线路和执行停顿使命的结点两种基本元素所组成。
线路与接点相互关系、相对配置以及其结构、组成、联系方式不同，形成了不同的物流网络，物流网络的水平高低、功能强弱则取决于网络中两个基本元素的配置和两个基本元素本身。
全部物流活动是在线路和结点进行的。
其中，在线路上进行的活动主要是运输，包括：集货运输、干线运输、配送运输等。
物流功能要素中的其他所有功能要素，如包装、装卸、保管、分货、配货、流通加工等，都是在结点上完成的。
所以，从这个意义来讲，物流结点是物流系统中非常重要的部分。
实际上，物流线路上的活动也是靠结点组织和联系的，如果离了结点，物流线路上的运动必然陷入瘫痪。
物流中心是物流综合管理、控制与调配的一个地区性机构，能有效地保证商品流通，对于通过物流操作的一体化、社会化来实现商品周转率的提高与社会资金占用的节省有着极其重要的作用。
显然，物流中心是一个“结合部”非常集中的地方，就整体而言，它本身也是一个巨大的“结合部”，运用物流“结合部”的理论研究成果，对物流中心各相关部门与环节进行管理与控制，可有效协调部门间、人员间、设备间的分工与合作关系，合理确定并实施各结合子系统目标，使之紧紧围绕物流中心总效益这一总目标，促进物流中心工作的顺利开展。
物流中心作为物资流通的集散地，最主要的功能是融商流、物流、信息流为一体，成为制造商、分销商或第三方物流商的仓储保管、流通、附加值加工与配送的中心，能提供针对不同物流需求用户的订货、仓储、运输、物流附加值服务、信息咨询等服务。
为了满足物流中心对信息化管理的需求，物流管理信息系统必须在对物流信息的科学运筹管理的基础上，实现物流服务资源的最优化配置。
通过对物流中心功能业务的分析，可以构建包括销售管理系统、采购管理系统、仓库管理系统、财务会计管理系统、物流分析系统、决策支持系统等六个子系统，并对这些子系统进行有效的整合与集成，建立相互之间的信息交换与传递，并实现功能连接。
2．评价指标体系建立科学、合理、可行的评价指标体系是正确评价物流“结合部”管理信息系统的前提和基础，故在建立评价指标体系时应遵循全面完整性、层次性及简明科学、可测性等原则。
由于各个物流“结合部”面对的业务范围、性质以及内外部环境不尽相同，建立的指标体系也有所不同，因此，本文通过对物流“结合部”共性的分析，结合管理信息系统的特点以及物流“结合部”对管理信息系统功能的要求，建立两层指标集：第一层为：物流业务表现、物流系统供应链中上下各节点间的关系、售后服务质量评价指标、物流系统经济效益等四个方面；第二层指标如下所述。
2．1 物流业务表现指标主要指物流管理信息系统的建立和使用对物流“结合部”业务流程促进作用。
物流“结合部”服务水平指标。
满足要求次数/客户要求次数，或缺货率：缺货次数/客户要求次数100%。
“结合部”满足程度指标。
“结合部”满足要求数量/客户要求数量。
物流系统交货水平指标。
物流“结合部”业务按交货期交货次数/总交货次数。
物流“结合部”商品完好率指标。
交货时完好货物量/货物流总量100%。
2.2 物流系统中上下“结合部”间的关系物流“结合部”准时交货率指标。
准时交货率是指在一定时期内物流系统各节点准时交货(或服务)次数占其总交货(或服务)次数的百分比。
物流“结合部”正点运输率。
正点运输率是指物流系统各“结合部”服务正点运输次数/运输总次数100%。
“结合部”服务质量合格率指标。
服务质量合格率是指物流系统各“结合部”提供的服务质量合格的服务数量占服务总产量的百分比，它反映物流系统“结合部”提供物流服务的质量水平。
物流服务循环期指标。
物流服务循环期是指物流系统各“结合部”服务的节拍或间隔时间。
该指标可反映各“结合部”对其下游“结合部”需求的响应程度。
2.3 售后服务质量评价指标售后服务质量指标定性地评价物流系统各节点在提供服务后，对业务活动进行跟踪服务的质量。
在竞争激烈的市场环境下，售后服务成为竞争对手间非价格竞争、留住客户、挖掘客户潜在需求的主要手段。
售后服务质量评价指标主要有：客户售后服务响应时间、规定期内客户访问次数、物流“结合部”服务返修率、物流“结合部”客户投诉次数等四个方面。
2.4 物流系统“结合部”经济效益指标确定效益指标主要考虑物流“结合部”管理信息系统的经济效益与物流信息及物流资源的利用率。
经济效益包括所产生的直接经济效益、间接经济效益以及社会效益。
效率指标主要是指对共用信息平台信息资源的利用程度、发布信息资源的被利用程度。
用表示第一层指标，为指标集，集合表示为=｛，，，｝（）各个指标可进行细分，各个指标中的子集各不相同，=｛，，…，，…，｝，为第二层指标，表示中第个指标，表示中共有个子指标，各项指标之间可能存在一定的相关性。
物流“结合部”管理信息系统综合评价的指标体系见图1所示的层次结构模型。
3 物流“结合部”管理信息系统评价模型与方法由于物流“结合部”管理信息系统的评价指标体系中既有定量指标，又有定性指标，各因素之间还有层次之分；因此，作者在研究进行评价过程中采用了模糊综合评价法。
该方法的原理是：利用模糊集和隶属度函数等概念，应用模糊变缓原理，采用定性与定量相结合的方法，从多个方面对物流“结合部”隶属等级状况进行整体评价。
3.1 评价指标权重的确定权重选择的合理性以及准确度直接影响整个体系是否可行。
权重的确定有统计调查法、德尔菲法、层次分析法（AHP法）等，本文采用的是二级评价指标集，故应分别对一级及二级指标用德尔菲法确定权重集。
确定指标权重的基本步骤如下：以第一层指标，，，为例，第二层指标采用同样方法。
3.1.1确定各指标的重要性序列值每一个评判者提供各指标的值，｛1，2，3，4 ｝，其中最重要的指标的值为1，最不重要的指标为4。
将第个评判者就指标所给定的指标重要性序列值记为。
3.1.2编制优先得分表按成员提供的指标重要性序列值进行如下统计。
当/ >1 时，记=1，当/ <1时，记=0，设参加评议的专家共有位，将所有参加评议的专家组成员的的值累加起来，即= ，。
这样4 4统计值组成下列优先得分表，如表1 所示。
表1优先得分统计值指标X1 X2 X3 X4X1 S11 S12 S13 S14X2 S21 S22 S23 S24X3 S31 S32 S33 S34X4 S41 S42 S43 S443.1.3求值将上表中的各行值累加，得到：= ，表示第行值的累加，。
令= ｛，，，｝，= ｛，，，｝，与对应的指标的重要程度最高，而与相对应的指标的重要程度同其他指标相比最低。
3.14. 计算级差= （—）/（—），，[0，1]本文取=1，=0.1。
3.1.5 计算各指标重要程度系数= （—）/ +0.1 （=1，2，3，4），于是得到所要确定的第一层指标对目标层的权重模糊子集= ｛，，，｝，当时，进行归一化处理：令= ，=｛，，，｝= ｛/ ，/ ，/ ，/ ｝。
3.1.6子指标权重模糊集的计算利用上述方法，确定第二层指标对第一层指标的权重模糊集：= ｛，…，，…，｝，为中子指标的个数。
若时，应进行归一化处理。
3.2 建立评语集评语集是评价者对评价对象可能做出的各种评价结果组成的集合，其大小可根据实际情况及计算量的大小决定。
根据物流“结合部”管理信息系统及人的思维的特点，确立一个从高到低的评价集= ｛优85～100｝；（良70～85）；（一般60～70）；差60～以下）｝。
3.3 进行第一级的评价3.3.1模糊评价矩阵根据评价集，对每一个（）进行综合评价。
由于第一层指标下的指标的模糊性，可以通过统计调查法得到隶属于第个评语的程度，= 其中为对（）作出的第个评语的人数，为参加评选的总人数，由此得到模糊评价矩阵：，n表示中子指标的个数。
如果，则进行归一化处理。
3.3.2 一级评价向量令的一级评价向量为（，则：= =｛，，，｝，其中O 为关系合成算子。
对物流“结合部”管理信息系统的综合评价，不能仅由个别指标集确定物流“结合部”管理信息系统等级，应综合考虑以上提出的指标，故选用加权平均算法得到： = 。
式中：——指标重要程度系数。
3.4 进行第二级的评价将每个看成一个指标，=｛，，，｝。
的单指标评价矩阵为：= = ，令得二级评价向量为，可以得到二级评价向量：= = ｛，，，｝，其中，（）。
将=｛，，，｝，作归一化处理，从而得到该物流“结合部”管理信息系统隶属于各评语级别的模糊度的大小，从而得知该信息系统的优劣。
4 应用实例应用上述的评价模型和方法对某具体物流业务活动的运作过程中的物流“结合部”管理信息系统进行评价。
（1）利用德尔菲法得到第一层与第二层的权重模糊集分别为：= （0.282，0.212，0.243，0.263）= （0.263，0.268，0.232，0.237）= （0.264，0.255，0.243，0.238）= （0.213，0.189，0.232，0.201）= （0.187，0.192，0.225，0.197，0.199）（2）用统计调查法及模糊交换得到一级评价矩阵：（3）通过模糊交换得到二级评价向量：=（0.265，0.254，0.242，0.239）。
