设备维护与管理的量化评估研究

本文在设备维护与管理的量化评估中引入了平衡计分法和层次分析法,在此基础上建立了全面合理的评估指标体系,结合设备维护与管理目标实现指数的设计实现了设备维护与管理工作的量化评估,该评估方法的有效性在应用示例中得到了验证。     

测算管理效率:一条基于管理有效性的新途径

管理有效性反映的是评价单元生产绩效或经济绩效的相对改变程度.管理有效性值的度量可以通过数据包络分析方法实现.本文发现从管理有效性出发测算管理效率可以在一定程度上弥补现有一些测评管理效率方法的不足,并论证了基于管理有效性理念测算管理效率的合理性与可行性.最后利用本文提供的方法对某集团公司下属10个分公司2006年的管理效率进行了测算,并得到了一些值得借鉴的结论.为了满足数据包络分析的经验法则,评价单元的生产绩效或经济绩效由因子分析法获得.     

经济运行视角下机械设备的维护及管理

机械设备的维护管理是一项系统性工程,是提升高校实践教学有效性的基础和保障。在教学中,应根据实际情况,观察分析设备运行的经济合理状况,调整维护、管理的方法。本文对影响机械设备管理维护的主要因素进行了分析,并针对性地提出机械设备维护管理对策,以期为机械设备管理、维护的科学化发展提供一些参考和借鉴。     

商业银行分理处效率对效益的影响程度分析

在运用数据包络分析方法对商业银行分理处进行效益和效率的评价的基础上,提出分析效率对盈利性影响程度的方法,通过对某商业银行支行的12个分理处的实证分析,初步证明了该方法的有效性。     

基于双前沿面数据包络分析的循环全局Malmquist指数

利用全部时期的技术构成的前沿面为参照,将双前沿面数据包络分析下的Malmquist指数拓展为双前沿面数据包络分析下的全局Malmquist指数。该全局Malmquist指数不仅较好地综合了乐观前沿面和悲观前沿面两部分信息,而且满足循环性检验;不仅可以避免由于前沿面选择的不同而导致的差异,还可以避免因时期选择的任意性而导致的差异。将其用于福建省工业行业2001-2008年的全要素生产率分析,研究结果较好地说明了该方法的有效性和实用性。     

基于电子商务的供应商评价与优化

通过对相关文献的回顾,阐明了建立指标体系和改进评价方法的必要性,重新构建了电子商务环境下供应商评价的指标体系,并提出选择用数据包络分析和层次分析法相结合的方法对供应商进行评价,最后用评价实例证明了该评价方法的有效性.     

论UPS与直流电源的在线维护及管理

UPS、直流电源的在线维护与管理弥补了传统方式的投入成本高,维护人员工作量大,不易实时掌握设备运行状态和关键数据,设备事故预防能力低等不足,可以获得良好效益。本文主要从其系统的组成及其功能方面提出了简要的管理维护建议。     

考虑缓冲区库存不足情况下的设备维护与缓冲区库存联合优化研究

针对缓冲区库存不足的两设备流水线生产系统(2M1B系统)设备维护问题,提出了生产设备维护与缓冲库存联合优化模型。首先,采用指数分布描述设备故障规律,表达运行周期的总故障次数;其次,通过分析缓冲区库存量在达到额定库存后的变化,提出了利用条件概率改进库存充足和库存不足两种情况下的设备维护和缓冲库存模型,基于更新酬劳定理,以故障次数和额定库存为决策变量,以总费用为目标函数,建立缓冲区库存不足情况下的设备维护与缓冲库存联合优化模型,并且将生产系统的缺货费用集成到了总费用模型;最后,通过算例分析,计算故障次数和最优缓冲区额定库存量,进行了灵敏度分析,验证了模型有效性,丰富了考虑缓冲库存的设备理论。     

基于DEA的学科有效性评价

高校重点学科的评选是我国加强教育和科技发展一项重要举措。针对强调学科水平的同时,需要注意办学效益问题,本文运用数据包络分析(DEA)方法建立了学科技术有效性评价模型,通过对同学科多所院校的投入产出观察数据,得出了相应技术有效性与否的结论。结果表明,该模型不仅能评价学科的办学效益水平,而且能对非技术有效的学科,提供改进依据。     

基于DEA的作业消耗资源效率分析

将数据包络分析(DEA)引入了作业成本管理(ABM),给出了适用的定量化分析方法,从不同角度分析了作业消耗资源的效率.确定作业消耗资源的DEA有效性;确定各DMU在有效生产前沿面上的"投影",并为下一期间的作业改进提供信息;确定资源投入的总体利用率和各项输入可变资源的利用率.最后,用该模型对某企业的作业进行了实证分析.     

Benchmarking of maintenance and outage repair in an electricity distribution company using the value-based DEA method

Benchmarking of electricity distribution utilities has been widely used as a means to contribute for the adoption or reinforcement of enhanced competitiveness and innovation practices to optimize costs, increase customer satisfaction, improve corporate image and maximize profits. The purpose of this paper is to present a benchmarking study for the maintenance and outage repair activity carried out by a Portuguese electricity distribution company, EDP Distribuição (EDP-D), using the value-based DEA method, which builds on links between data envelopment analysis (DEA) and multiple criteria decision analysis (MCDA). This study illustrates the impact of the incorporation of managerial preferences in the classification and ranking of 40 network areas served by EDP-D, confronting the results with a previous study based on a BCC DEA model. In order to deal with the underlying uncertainty, the value-based DEA method for performance evaluation is adapted to include the concept of super-efficiency. Besides identifying best practices, sources of inefficiency, gaps relatively to best practices and opportunities for improvement, this analysis supports the introduction of corrective measures and informs decisions about future goals.     

具有双重角色和非期望要素的供应商评价两阶段DEA模型

在基于DEA方法的供应商评价过程中,会出现供应商同时具有双重角色要素和非期望输出要素的情形。文章提出了一个处理双重角色要素的新思路,认为DEA模型中双重角色要素同时扮演了输入和输出两个角色,所有双重角色要素本质上就是网络DEA模型中的中间变量,并同时认为包含双重角色要素的生产系统一定能分解成为多个子系统,其中的双重角色要素既是一个子系统的输入,同时又是另一个子系统的输出。为测度供应商的效率,基于已有关系型两阶段DEA模型,将供应商的生产运营视为两阶段过程,其双重角色要素视为两阶段过程的中间变量,并通过将所有输出以加权和的形式表达,但对非期望输出用负的权重的方式,提出了一个具有双重角色和非期望输出要素的供应商评价两阶段DEA模型,最后用一个实例验证了方法的可行。     

Data envelopment analysis: Prior to choosing a model

In this paper, we address several issues related to the use of data envelopment analysis (DEA). These issues include model orientation, input and output selection/definition, the use of mixed and raw data, and the number of inputs and outputs to use versus the number of decision making units (DMUs). We believe that within the DEA community, researchers, practitioners, and reviewers may have concerns and, in many cases, incorrect views about these issues. Some of the concerns stem from what is perceived as being the purpose of the DEA exercise. While the DEA frontier can rightly be viewed as a production frontier, it must be remembered that ultimately DEA is a method for performance evaluation and benchmarking against best-practice. DEA can be viewed as a tool for multiple-criteria evaluation problems where DMUs are alternatives and each DMU is represented by its performance in multiple criteria which are coined/classified as DEA inputs and outputs. The purpose of this paper is to offer some clarification and direction on these matters.     

Developing a supplier selection system through integrating fuzzy AHP and fuzzy DEA: a case study on an auto lighting system company in Taiwan

Supplier selection plays a very important role in supply chain management. This study intends to develop a novel performance evaluation method, which integrates both fuzzy analytical hierarchy process (AHP) method and fuzzy data envelopment analysis (DEA) for assisting organisations to make the supplier selection decision. Fuzzy AHP method is first applied to find the indicators’ weights through expert questionnaire survey. Then, these weights are integrated with fuzzy DEA. We use α -cut set and extension principle of fuzzy set theory to simplify the fuzzy DEA as a pair of traditional DEA model. Finally, fuzzy ranking using maximising and minimising set method is able to rank the evaluation samples. A case study on an internationally well-known auto lighting OEM company shows that the proposed method is very suitable for practical applications.     

基于混合DEA模型的医药行业上市公司经营效率相对有效性评价

DEA模型作为一种客观的多指标决策方法应用十分广泛.但目前使用频率较高的两种通用模型C²R模型和C²GS²模型,在单独使用时都有比较大的局限性,评判结果往往无法令人满意;针对这一问题,本文提出构建混合DEA模型,并应用混合DEA模型对医药上市公司的经营效率相对有效性评价进行实证分析,阐述了混合DEA模型的使用方法,验证了评判方法的可行性和科学性.     

Evaluating USAF Vehicle Maintenance Productivity Over Time: An Application of Data Envelopment Analysis

In response to increasing costs and reductions in manpower, the Tactical Air Command (TAC) of the USAF experimented with a specialized productivity measurement model known as data envelopment analysis (DEA). A medium-sized application of DEA was employed by TAC to evaluate the productivity of its seventeen subordinate vehicle maintenance sections over a four-year period. The application reports gains in productivity and the reactions of the field managers to the use of DEA.     

带权重约束的DEA超效率评价模型及其应用研究

针对产学研协同创新项目的相对效率比较问题,数据包络分析（DEA）法是比较有效的数量分析方法。但DEA法所构建的优化模型中,由于约束条件没有充分考虑评价指标体系内部指标之间客观存在的内在权重大小信息,从而导致模型过分强调了评价单元的投入产出特征差异,甚至出现了原本非常重要的指标其权重却为0的不合理现象。本文提出DEMATEL法和数据包络分析法有机结合的思想,将运用DEMATEL法获得的指标之间内在的权重大小信息,纳入DEA法非阿基米德无穷小量ε限制的CCR模型及其超效率模型的约束条件,创新模型的可行域,构建了权重约束型ε-CCR模型和超效率ε-CCR模型。并以美国2014-2015年度国家科学基金会产学研合作研究中心发布的年度报告数据,对美国71个以高校为主导的产学研协同创新中心的相对效率进行了实证分析。实证结果显示,权重约束型超效率ε-CCR模型比没有权重约束的超效率ε-CCR模型更有效,不仅能对多个评价单位进行全排序,而且能克服无权重约束的超效率ε-CCR模型存在的评价结果不合理现象。这些结果有助于进一步推动DEA法的理论创新和应用推广,并能为多投入多产出项目的决策提供新的方法,使实际问题决策更合理更科学。     

A slack-based measure of efficiency in context-dependent data envelopment analysis

Data envelopment analysis (DEA) has been proven as an excellent data-oriented performance evaluation method when multiple inputs and outputs are present in a set of peer decision-making units (DMUs). In the DEA literature, a context-dependent DEA is developed to provide finer evaluation results by examining the efficiency of DMUs in specific performance levels based upon radial DEA efficiency scores. In DEA, non-zero input and output slacks are very likely to present after the radial efficiency score improvement. Often, these non-zero slack values represent a substantial amount of inefficiency. Therefore, in order to fully measure the inefficiency in DMU's performance, it is very important to also consider the inefficiency represented by the non-zero slacks in the context-dependent DEA. This study proposes a slack-based context-dependent DEA which allows a full evaluation of inefficiency in a DMUs performance. By using slack-based efficiency measure, we obtain different frontier levels and more appropriate performance benchmarks for inefficient DMUs.     

不完全信息下的一种信用分类方法

本文详细分析了一类典型的不完全信息的信用评价问题,即存在信用参考信息不完全或样本数据较少,以及某些指标数据为区间数等。文章首先考虑具有不完全信用参考信息的情况,在分析这类问题特性的基础上,基于数据包络分析理论(DEA),提出一种以拒绝案例集构造参考单元集的方法,并给出了相应的DEA模型。然后,进一步考虑带有较为复杂区间指标数据这类具有不完全指标信息的信用评价问题,并给出了相应的信用分析方法,最后采用算例说明本文提出方法的合理性。由于所提方法能有效地处理信用信息不完全和指标数据不完全的情况,故其具有较为广泛的实用性。     

一个新的考虑非期望产出的非径向-双目标DEA模型

如何实现对环境效率更准确的定量评价,是国际上从事DEA研究的学者们当前关注的问题之一。在传统DEA效率模型的基础上,综合考虑评价过程中期望产出与非期望产出之间的差异以及实际生产过程中人们追求期望产出最大化和非期望产出最小化的双重目标,构建非期望产出的非径向-双目标DEA环境效率评价模型,通过线性加权和法转化为一个求最大值的单目标线性规划问题。研究结果表明,这种新模型不仅可以分析DEA有效性与Pa-reto最优之间的关系,还利用决策单元的投影获得投入和产出的可调整量,从而提高考虑非期望产出的环境效率评价的精度。实证分析结果与现实情况的高度吻合,说明这种新的非径向-双目标DEA环境效率模型是有效的。