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关于供应链绩效的评价，一般研究都会参照美国供应链协会发布的供应链运作参考模型 SCOR(Supply Chain Operations Reference model)。该模型提出了11 项用于衡量供应链绩效的指标: 供应链管总理成本、产品销售成本、供应链的响应时间、生产的柔性、增值生产率、现金流周转时间、存货供应天数、净资产回报率、订货满足情况、配送性能和订单完成提前期等。26377
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Beamon（1998）将指标分为两类，一是定量指标（包括销售额、成本等可以直接获取数值的指标）和定性指标（包括供应链柔性、顾客满意度等无法直接获取数值的指标）[26]。另外，Beamon（2005）认为供应链成功的三个重要战略目标是互相平衡彼此作用的期望的生产量、柔性以及资源的使用这三个因素[27]。Norton和Kaplan（1992）提出供应链平衡记分法，基于对以往绩效评价中的财务指标的综合，增加了创新能力、顾客满意度、企业内部流程等评价指标[28]。郑培在2008 年提出了供应链的五文动态平衡积分卡，分别是财务、顾客、内部程序、学习成长以及供应商(包括准时交货率、生产柔性)五个层面[29]。陈潇尧（2013）建立了以BSC-SCOR为主体的供应链绩效评价联合模型，利用两者特点进行优势互补，并从顾客、财务、内部业务流程、革新和发展四个角度选取20个指标作为其研究绩效评价的量化指标[30]。论文网
Gunasekaran（2004）觉得应从运作、战略和战术三个层面进行分析才能更好地理解并改善供应链绩效，同时在这三个层次上探讨计划、资源、制造和交货这几个供应链活动 [31]。Bloch（2006）把当前的供应链绩效评价分为内部绩效评价(包括生产能力、成本管理、资产管理、质量和服务等)、外部绩效评价(包括客户适应状况、基准评估)和综合绩效评价(包括现金周转时间、供应链总成本、安全库存时间、供应链响应时间、在架与库存比等) [32]。霍佳震（2002）等详细研究和构建了集成化供应链整体绩效评价体系，认为供应链绩效应包括两个方面内容，即供应链价值(总成本、产出、财务状况)和顾客价值(质量、柔性、可靠性、价值)[33]。
大多数文献重点都放在对供应链绩效评价体系的完善上，包含完善指标评价方法、增加指标数量、对指标权重的科学计算等。
Saaty（1990）提出一种多层次、多准则的结合了定性与定量的评价方法，即层次分析法(AHP) [34]。它有效地将人的主观经验判断和数学处理巧妙的结合起来，有效分析目标准则体系层次间的非序列关系。数据包络分析法(Data Envelopment Analysis, DEA)是A. Charnes和W.W. Cooper（1978）共同提出的一种能系统评价相对有效性的分析方法[35]。它基于相对效率概念，将不同决策单元之间的相对效率用数学规划模型比较出来，根据多指标投入与产出数据对相同类型部门的相对效益或有效性，能够获得每个决策单元的综合效率指标并且进一步量化出来。人工神经网络(Artifical Neural Networks, ANN)，一个基于大脑的神经结构模拟建立起来的有向图为拓扑结构的动态系统。具体来说就是模拟生物神经元的大量人工神经元为节点，用模拟轴突一突触一树突对的有向加权弧将各节点连接起來，有向弧的权值则表示两个相互连接的神经元相互作用的强度，从而构造出有向图[36]。美国学者L.A.Zadeh在20世纪60年代就提出了著名的模糊数学理论[37]，采用精确的数学方法来表现模糊性现象即应用模糊数学的合成原理，在不确定环境下，定量化那些边界不清、不易量化的因素，探讨各类因素的影响，计算其对所评价事物的隶属度，从而综合评价事物。樊雪梅（2013）提出一种以仿生学理论中的 LMBP 算法对供应链绩效进行评价的新方法，并首次结合业务流程建模(BMP)理论与方法，从理论层面构建基于业务流程建模的供应链绩效综合评价(BMP-SCPE)模型，对供应链绩效进行全面及分阶段的理性评价，并通过实证研究进一步验证该模型的科学合理性[38]。