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摘要:文章以DN汽車為例,采用數(shù)據(jù)包絡分析的dea方法,通過構(gòu)建涂裝工廠的投入和產(chǎn)出的評價指標體系,運用CCR和BCC模型,對2007—2020年涂裝工廠的資源投入進行綜合效率評價和純技術(shù)效率評價。應用DEA相關的軟件完成14個決策單元的效率計算。結(jié)果表明:涂裝工廠投入平均效率處于較高水平,但是個別年份存在投入產(chǎn)出效率偏低,顯示資源的過量投入。通過進一步的投影分析,也獲得了工廠在優(yōu)化資源配置和提高生產(chǎn)效率方面的一些改進建議,為企業(yè)后續(xù)投入管理決策提供了科學依據(jù)。
引言
汽車工業(yè)是我國國民經(jīng)濟中重要的支柱產(chǎn)業(yè),近二十年來得到了快速發(fā)展,據(jù)中國汽車工業(yè)協(xié)會最新統(tǒng)計的數(shù)據(jù)顯示,2020年全年國內(nèi)汽車總產(chǎn)量達到2522.5萬臺,累計銷量共2531.1萬臺,我國的汽車產(chǎn)銷量繼續(xù)蟬聯(lián)全球第一[1]。作為汽車制造企業(yè)而言,如何轉(zhuǎn)變生產(chǎn)方式,推動能源資源的合理配置,提高生產(chǎn)效率,實現(xiàn)企業(yè)的健康發(fā)展,日益成為被關注的重點。文章以DN汽車為例,通過比較分析整車制造過程的沖壓、焊裝、涂裝、裝配四大工藝的特點,得出涂裝工廠在能源資源等投入方面所占的比重最大,所以有必要針對涂裝工廠的相關投入和產(chǎn)出效率進行綜合評價?;诖?,文章采用在績效評價方面普遍應用的非參數(shù)數(shù)據(jù)包絡分析DEA模型來評估涂裝工廠的資源投入效率,希望通過相對客觀和準確的結(jié)果,為涂裝工廠在生產(chǎn)投入決策方面提供有必要的科學依據(jù)。
1DEA評價方法與模型
DEA(DateEnvelopmentAnalysis)即數(shù)據(jù)包絡分析,該方法是1978年由著名的運籌學家A.Charnes(查恩斯),W.W.Cooper(庫伯)及E.Rhodes(羅茲)等人共同提出的,作為一種相對效率評價模型,適用于處理多投入和多產(chǎn)出的效率評價問題[2]。通過對投入和產(chǎn)出數(shù)據(jù)的決策單元DMU(DecisionMakingUnits)進行綜合分析,可以得出每個決策單元的效率指標,最終以評價該決策單元的DEA有效還是非DEA有效[2]。本文對涂裝工廠的效率分析主要選取CCR和BCC兩個模型進行評價。
1.1CCR數(shù)學模型
CCR模型(又稱CRS模型),它基于假設規(guī)模收益不變,計算的結(jié)果通常被稱為綜合效率(包含技術(shù)效率和規(guī)模效率)。它可以從投入和產(chǎn)出兩個角度進行衡量,分別建立投入角度CCR模型和產(chǎn)出角度的CCR模型。本文主要選取投入角度的CCR模型進行分析。在求解CCR投入角度的模型中,若結(jié)果為θ*<1,則說明決策單元DMU0為CCR非DEA有效;若結(jié)果為θ*=1,則說明決策單元DMU0為CCR弱DEA有效;若結(jié)果為θ*=1,而且存在任一最優(yōu)解都滿足S-*=0,S+*=0的條件,則說明DMU0為CCRDEA有效。
1.2BCC數(shù)學模型
BCC模型是基于假設規(guī)模收益可變的情況下,對CCR模型增加一個約束條件,該模型計算得到的效率通常成為純技術(shù)有效[3],即在投入一定的前提下,在當時的技術(shù)條件產(chǎn)出已經(jīng)達到最大。類似于CCR模型,BCC模型也可以分為投入角度和產(chǎn)出角度的兩個BCC模型。在求解BCC投入角度的模型中,若結(jié)果為θ*<1,則說明該決策單元DMU0為BCC非DEA有效;若結(jié)果為θ*=1,則說明該選取的決策單元DMU0為BCC弱DEA有效;若結(jié)果為θ*=1,而且存在任一最優(yōu)解都滿足S-*=0,S+*=0的情況,則說明該選取的DMU0為BCCDEA有效。
2涂裝工廠資源配置效率的實證分析
2.1涂裝資源配置指標體系的構(gòu)建
本文在綜合分析涂裝工廠的生產(chǎn)制造的特性以及DEA模型應用條件,將決策單元DMU的評價指標分為投入和產(chǎn)出兩大類。其中投入指標為:用電量(X1),燃料費(X2),設備維護費(X3),材料費(X4),生產(chǎn)人力(X5),產(chǎn)出指標為:下線產(chǎn)量(Y1),故障間隔(Y2)。具體如表1所示。
2.2數(shù)據(jù)來源
基于評價指標體系的構(gòu)建,本文研究的數(shù)據(jù)來源于DN汽車涂裝工廠2007—2020年內(nèi)部各年《涂裝車間目標指標達成經(jīng)營月報》等數(shù)據(jù),通過年度數(shù)據(jù)有條件的整合和選取,最終得出涂裝工廠資源投入和產(chǎn)出的數(shù)據(jù)。
2.3求解結(jié)果與分析評價
2.3.1基于CCR模型的綜合效率分析。本文應用DEA-SolverPro5.0版軟件,從CCR投入角度的模型公式,以2007年涂裝工廠的投入效率進行建立模型。同樣以此方法對2008—2020年的投入建立CCR投入角度的數(shù)學模型,可求得14年間涂裝車間各決策單元DMU投入角度的相對效率。由DEA-SolverPro5.0軟件對選取數(shù)據(jù)進行計算,共有10個年份的涂裝投入效率值θ=1,也就是DEA有效,即技術(shù)和規(guī)模的綜合有效,而2008年、2014年、2018年、2019年涂裝投入的效率值分別為0.995、0.998、0.942及0.935,即θ<1,顯示DEA非有效。這表明這四年期間涂裝的資源投入相對于其他年份資源投入偏高,或者說低于其他年份投入的產(chǎn)出效率。在進一步對涂裝工廠2007—2020年的投入指標進行投影分析。除效率值θ<1得年份外,其他各年份的實際資源投入和模型計算的目標投入相等,表現(xiàn)為指標投影值(Projec-tion)相一致。而θ<1的2008年、2014年、2018年、2019年涂裝車間的實際投入都要比目標投入值高。所以也驗證了基于投入的技術(shù)效率是傾向于以最小投入獲得一定的產(chǎn)出的這一原則。比如以效率值θ最低的2019年為例分析:在用電量可以減少56.9萬度,燃料費可以低減25.6萬元,設備維護費可以低減130.7萬元,材料費可以低減6.53萬元,人力可再低減80.6人,而同時可以保持目前的產(chǎn)出不會發(fā)生變化。同理其他的2008年、2014年、2018年在保持產(chǎn)出不變的情況下,資源的投入都可以進行相應的縮減。2.3.2基于BCC模型的純技術(shù)效率分析。我們可以看出通過CCR模型投入角度的分析結(jié)果,只能確認綜合效率的DEA有效,無法確認是技術(shù)有效還是規(guī)模有效,所以我們有必要引入BCC模型,以確認在純技術(shù)上是否有效。利用BCC投入角度的模型公式,對2007年涂裝車間的投入效率進行模型建立。同樣以此方法對2008—2020年的投入建立BCC投入角度的數(shù)學模型,可求得14年間涂裝的車間投入的相對效率。由DEA-SolverPro5.0軟件最終對數(shù)據(jù)計算的結(jié)果,共有13個年份的涂裝BCC投入的效率值θ=1,顯示純技術(shù)有效。而2018年的效率值θ=0.9788<1,為非DEA有效,說明在2018年涂裝工廠資源投入一定的情況下,在當時的技術(shù)條件下,產(chǎn)出沒有達到最大。進一步對2007—2020年的投入指標進行投影分析。除2018年外,其他各年份得實際投入與目標投入相一致,即投影Projection值一致。而2018年效率值θ<1,說明要實現(xiàn)純技術(shù)有效的情況下,需對2018年的投入進行改進:在用電量可以減少38.7萬度,燃料費可以低減23.3萬元,設備維護費可以低減46.4萬元,材料費可以低減6.9萬元,人力可再低減36.5人。3結(jié)論與建議本文通過運用DEA模型對DN汽車涂裝車間2007—2020年生產(chǎn)的投入效率進行測評,可以得出以下結(jié)論:(1)從規(guī)模報酬不變的角度,用CCR投入角度的績效評價,共有10個年份的決策單元DMU投入資源的有效利用率θ=1,顯示DEA有效;從規(guī)模報酬可變的角度,用BCC模型投入角度的績效評價,共有13個年份的純技術(shù)效率值θ=1;總體來看涂裝車間資源投入的效率相對較高,而且各年份總體穩(wěn)定。(2)通過效率的評價,我們也發(fā)現(xiàn)在2008年、2014年、2018年、2019年存效率未達到最大值,通過效率投影分析結(jié)合以上結(jié)論提出幾點建議:1)推動節(jié)能生產(chǎn)降低能源消耗。涂裝工廠是整車制造的能源消耗大戶,占70%~80%。對于推動節(jié)能降耗對生產(chǎn)資源投入改善,提高綜合效率是非常重要的。2)對材料使用精細化管理。一是基于公司ERP系統(tǒng)建立涂裝車間的物料管理系統(tǒng),將車間的直接材料和間接材料納入信息化管理,使物料管理及時有效。二是基于車型的差異建立各車型單車物料消耗基準用量管控機制,納入日常監(jiān)控,節(jié)約物料的浪費。3)設備維護檢修能力及設備更新?lián)Q代。DN汽車公司,設備使用年限已超過二十年,生產(chǎn)設施及設備趨于老化,導致車間的檢修投入增加及設備的故障的間隔縮短。基于投入效率的改善,對設備的預防性保養(yǎng)能力需要加強,人員的維護技能有待提升。4)優(yōu)化生產(chǎn)人力投入。一是通過生產(chǎn)編程及時進行調(diào)整人力配置,建立隨產(chǎn)量變動而變動的人力配置需求機制,精簡人力投入,可將冗余人力轉(zhuǎn)出推動開展專案性工作項目創(chuàng)造其他的附加價值。二是加大機器人等自動化設備的導入,降低生產(chǎn)工程站的人/機比例,降低工廠的編制人力,以提高工廠的生產(chǎn)效率。
作者:陳逢業(yè) 單位:福州大學經(jīng)管學院