基于GO 法的汽车供应链可靠性分析

邹玉琪 陈熙睿 管 峰*

（东北林业大学 交通学院，黑龙江 哈尔滨150040）

随着我国国际地位和综合国力的不断提高，我国的汽车需求与制造也进一步发展。汽车是一种工序复杂繁多的工业产品之一，汽车的制造是典型的离散型制造。因此，汽车的生产、销售、维修等一系列活动的顺利进行均需要供应链上各个行业与部门的高度配合。本文就汽车行业供应链的可靠性进行研究，为汽车行业提高市场竞争力与服务效率提供一种基于GO 法的行业可靠性分析方法。

1 汽车供应链与GO 法

1.1 汽车供应链的结构与供应链可靠性评价指标

（1）汽车供应链的结构。汽车供应链是一个涉及多个领域、多个环节、多个过程的供应链群，其具有产业规模大，链条长，相关性强的特点。汽车供应链是指从原材料二级供应商与零部件一级供应商的物料供应链到整车生产完成交付至消费者手中的所有流程，即包含采购、运输、仓储、生产制造、销售配送等整个业务流程[1]。汽车供应链即汽车从原材料演变而成成品汽车的整个流程，通过前馈的信息流、资金流与反馈的物流、供应信息流将供应链的各个节点联系起来，形成一条完整的生产销售线。图1 为汽车供应链系统结构与运作流程示意图。

图1 汽车供应链系统结构图

（2）汽车供应链的可靠性与可靠性评价指标。可靠度简单可以概述为在规定的时间和条件下完成规定功能的能力，而汽车供应链也可以称为汽车供应链管理，即将正确的零部件、产品等以正确的数量和方式在适当的地点交给正确的客户或在正确的时间以合理的成本提供给合适的买方定制性服务（如售后维修服务等），并且能够在物流流程开始到结束的整个过程中提供客户需要的准确信息。

在可靠性工程中，一般有可靠度、失效率、可靠性寿命特征、可用度四个可靠性评价指标，本文主要以可靠度进行分析。

可靠度可用故障概率分布函数进行描述，表示在规定的使用条件下和规定的时间内，无故障地发挥规定功能而工作的产品占全部工作产品的百分率，表达式如下：

1.2 GO 法简介

GO 法是一种以成功为导向的系统概率分析技术，主要用于解决复杂系统的可靠性问题。GO 法分析由输入事件开始经过GO 图进行GO 法运算计算得相关指标数据。GO 图由操作符和信号流组成，其中，操作符代表各节点之间的逻辑关系，信号流代表各单元的状态。汽车供应链中各个节点企业部门与实际的物流关系均可用GO 图表示。因而，可以运用GO 运算有效分析系统的可靠性。我国对GO 法的研究起始于沈祖培[2]等学者，后续也有进一步的发展，如江秀红[3]等人提出了一种新型GO 法操作符应用于多状态系统评价中。

2 汽车供应链GO 图的建立与可靠性分析

2.1 GO 图的建立

根据图2 并结合汽车行业实际情况建立汽车供应链物流服务系统GO 图。

图2 汽车供应链物流服务系统的GO 图

表1 GO 图中操作符含义及数据

2.2 可靠度数据分析

本文实际案例统计数据和GO 图中的各操作符含义如表1所示。

参考文献中操作符计算法则计算出信号流在各个状态下的故障率，即可根据故障率对系统进行可靠性评价。计算数据统计结果如表2 所示。

表2 汽车供应链物流服务系统的故障率统计结果

本文所设计的汽车供应链物流服务系统可为客户提供包括运输、仓储、配送在内的多项业务，在相应的统计周期内，通过计算法则计算得到该系统最终的故障率为4.9%，进而可计算该系统各节点相应的可靠度。

由表2 结果分析可知，该系统的物流服务可靠度为0.951，具有较高的可靠度；由表2 与表3 对比分析可知，供应链系统的可靠度不仅与系统中的每个节点的故障率有关，还与供应链系统的结构密切相关；表3 中的数据纵向对比分析可知，各个环节的可靠度高低清晰明了，在进行汽车供应物流管理中着重抓住供应链中薄弱的节点。管理者可在此节点进行有针对性的可靠性管理，以确保供应链的平稳运行，降低物流成本提高物流效率；物流行业往往存在业务外包的现象，业务外包大大提高了物流速度，但是也使得供应链系统更加复杂庞大，加大了供应链物流管理难度，降低了供应链系统的可靠性，本文所提出的模型有助于实现供应链可靠性管理常态化，提高企业供应链管理的可靠度。

3 结论

本章根据汽车物流供应链体系流程图构建了GO 图模型，并根据操作符、信号流的计算公式计算出了该模型的整体可靠度和每个节点的可靠度。本文所提出的GO 图模型不仅可以为物流管理者提供一份较为完整的供应链可靠性评价报告，还可以量化每一个供应链节点的可靠度，使得供应链管理更加具有针对性和侧重点，提高供应链管理的效率和规避风险的能力。