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摘 要：提出了一种混合型方法用于评测供应链业务流程执行效率。首先，建立了包含供应链业务流程执行情况消耗及产出指标的概念模型。然后通过构建模糊数据包络分析方法用于计算一个给定的供应链在业务流程消耗转换为产出时的效率。最后应用蒙特卡罗模拟方法对模糊DEA所产生的区间效率进行了排序。通过10个中国物流企业真实算例的分析证实在业务流程执行效率评测中，该方法是一种稳健而直接的工具。
关键词：业务流程执行效率；模糊数据包络分析；供应链管理；Monte Carlo模拟
中图分类号：F224 文献标识码：A
Abstract： In this paper， a hybrid approach has been proposed to measure the performance efficiency of business process in supply chains. First， a conceptual model including consumption and output index of performance of business process in supply chains has been represented. Then， a fuzzy data envelopment analysis（FDEA）has been proposed for measuring the efficiency of transformation process in which a given supply chain transforms consumption of business process into output of business process. In the last step， a Monte Carlo simulation process has been provided to rank the interval efficiency of proposed FDEA. The proposed hybrid procedure has been applied in case of ten China logistics industry supply chains to address its ability as a robust and straightforward tool to measure the performance efficiency of business process in real cases.
Key words： performance efficiency of business process； fuzzy data envelopment analysis； supply chain management； Monte Carlo simulation
供应链是一个连续的流程，从原材料到终端客户，其间包含产品设计、市场预测、采购、流程设计、制造、销售配送等不同的功能。供应链执行效率是企业竞争优势的重要内容，问题在于如何评测企业的供应链执行效率。影响供应链执行效率的因素有很多，传统的供应链评测研究主要关注于伙伴的选择、关系的协调性及供应链结构等方面。本研究的焦点是供应链业务流程的有效性，因为“流程效率是评测供应链执行有效性的核心”[1]。
（1）问题的提出
供应链的业务流程相当复杂，影响流程执行效率的因素也有很多，那么选择何种方法去评测企业的供应链执行效率是本研究需要解决的第一个问题。其次，如何界定供应链流程的执行效率？选取何种指标才能体现流程执行效率的输入和输出对比关系？回答这些问题将有助于企业认识到其对供应链的投入在多大程度上转化为效益产出，同时也可为企业决策者提供有关非最优流程的优化方向。
（2）文献研究
从文献检索来看，近几年来，与本研究内容相关的研究成果从不同的研究视角，采用不同的研究方法，以不同的评测指标对供应链业务流程的执行效率进行了分析，并相应提出了多样的评测模型。典型研究成果主要体现在：
Wang Ting et al[2]（2007）提出了一整套相对较为完整的双层供应链业务流程绩效评价指标体系，由DEA（Data Envelopment analysis 数据包络分析）构建成对比较矩阵（pairwise comparison matrix），AHP（Analytical hierarchical process 层次分析法）进行业务流程执行效率的归一化处理及排序。但在具体计算过程中，由于某些指标存在不确定性，无法得到准确数据，M.Adel EI-Baz[3]（2011）在此方法基础之上应用了模糊集理论（fuzzy set theory），使得该方法适应性更加广泛。
WenAn Tan et al[4]（2007）采用作业制成本制度（Activity-Based Costing ABC）和作业制管理制度（Activity-Based Management ABM）对制造型企业供应链中六个主要的动态业务流程类进行了分析，包括作业流、产品信息流、资源流、成本流、现金流和利润流。
Min-Yuan Cheng et al[5]（2009）提出了以流程值（process value PV）为核心数据，采用排队理论（Queuing Theory）对业务流程再造前后的流程执行效率进行评测的方法框架。另外，作者在另一篇文章中采用同样的方法对流程执行的结构化管理也进行了分析[6]。
F.falalvand et al[7]（2010）采用DEA和PROMETHEE Ⅱ方法，基于供应链运作参考模型（Supply-Chain operations Reference model SCOR）的五阶段业务流程，即计划、采购、生产、发运和退货，提出了优化供应链流程执行效率的手段和评测方法。 Loukas C. Tsironis et al[8]（2010）单纯以流程时间为评测依据，运用Petri网和模糊数据的分析方法对工作流的执行效率进行分析，并给出了评测方法。
以上不同的方法体系集中于对供应链业务流程绩效的有效性进行评测，但并没有提出一个系统化的方法对流程投入转化为流程产出的效率问题进行细致的研究。
1 供应链业务流程执行效率评测概念模型
为了评测不同层级的供应链业务流程执行效率，需要对影响流程执行效率的输入输出因子进行梳理。从已经提及的文献来看，因为采用的评测方法和思维逻辑不同，研究者所提出的评测指标也不尽相同。以评测体系的完整性作为视角来分析，F.falalvand et al提出了以业务状态和流程状态为矩阵的指标评测框架，业务状态分为三层，分别为过程层、流程层和供应链层，流程状态则以供应链运作参考模型为依据，将供应链业务流程分为五个阶段，即计划、采购、生产、发运和退货。在F.falalvand et al的框架中，其流程执行效率的度量依据被确定为可靠性、响应度、敏捷性、成本和资产管理。WenAn Tan et al以作业制成本及管理制度作为辨识企业业务流程的依据，并提出评价要素为时间、质量、服务、成本、速度、效率和重要性。其他作者由于研究方法不同，评价指标也简繁不一。表1显示了不同研究者所采用的评测要素。
1.1 确定供应链业务流程执行效率的评测角度
供应链的复杂性决定了供应链业务流程执行效率评测的复杂性。本文在进行评测的时候，将供应链看作一个集成化组织整体来对待，而不单独考虑其中某个节点企业的运作绩效。结合系统论中“黑箱”理论，将供应链看作是一个黑箱，以流程为切入点，从其消耗的资源和产出的成果两个角度来评价供应链的业务流程执行效率水平。在此，我们将供应链中每个节点企业视同为整个供应链业务链条中的一个组成部分，如果将其作为一个个独立的评测主体来看待，则存在评测指标不一致、算法复杂、评测结果的可比性不强等缺陷。但以供应链作为整体系统的视角来分析，其流程架构的合理性、运营效率的高低等绩效标准均可从供应链业务流程的资源消耗及产出两个方面加以体现。但供应链业务流程的消耗和产出不是简单地将每个节点企业的消耗和产出加总，而是从供应链整体的角度对消耗和产出进行控制。由此，本文从供应链整体出发，从消耗和产出两个角度对供应链业务流程绩效评价体系进行构建。
另外，任何评测体系都是一个变化的过程，V.Gigch et al[9]（1991）认为评测体系是通过体系变换状态下的因素所赋予的变换程序有组织的体系转换，这一转换程序将输入元素转变成输出元素，并且在有组织的体系中转换程序是增值的。而从消耗和产出两个角度进行评价可以很好地考察出供应链业务流程运作的增值过程。
1.2 消耗—产出型供应链业务流程执行效率评测指标体系确定
在文献研究的基础上，综合考虑DEA算法的特性及评测指标的完整性，本文提出以柔性、响应度、财务状况和竞争力作为产出指标，以成本、时间、技术和组织结构为消耗指标。由于篇幅所限，作者不再展开探讨每个指标的具体含义，但与前面所述的研究者所提的评测指标进行了对比，可以看出，从不同方面与本文所提的评测体系是相契合的。其对应情况见表2及表3。
产出指标代表着供应链业务流程执行状况的当前已存在的状况和水平，同时，也可被认为是供应链流程体系的输出；消耗指标代表着供应链业务流程的潜在状况和水平，不同消耗指标的投入可产生不同的供应链业务流程的产出水平，所以其可被认为是供应链流程体系的输入。输入是否被有效地转化为输出是评测供应链业务流程执行效率的重要手段，其概念模型见图1。全面的供应链业务流程执行效率是关于产出指标和消耗指标的一个函数。
1.3 关于模糊DEA的简要回顾
模糊数的概念首次被提出是在20世纪50年代，而数据包络分析是著名的运筹学家A. Charnes和W.W. Cooper等人在1978年以相对效率概念为基础发展起来的一种效率评价方法[10]。自第一个DEA模型发表后，结合模糊数的DEA模型及相关的重要理论结果不断出现。Schmidt P[13]（1984）、Bauer P W[11]（1990）和Greene W H[12]（1990）提出随机边界模型用于解决DEA有效性评判中的不确定性方法。Nagano F et al[15]（1995）和Guo P et al[14]（1998）通过调查问卷获取DEA模型的输入数据，问卷中采取“好”、“中等”和“差”三个等级来反映被评判单元的程度。Peijun Guo et al[16]（2001）对输入或输出是对称三角形模糊数的问题进行了讨论。Entani et al[17]（2002）提出了以乐观和悲观规划函数为基础的间隔数DEA模型。Lertworasirikul et al[18]（2003）采用模糊线性规划的方法对模糊集数据进行排序。Zerafat Angiz et al[19]（2010）提出了采用α截集解决不确定条件下模糊DEA评判决策单元的模型。最近，Hatami-Marbin et al[20]（2011）在总结了模糊DEA研究文献的基础上，提出了DEA方法的四种分类，分别为容差法、基于α截集的方法、模糊排序法和可能集法。
2 供应链业务流程执行效率评测方法
上述已提及，供应链业务流程执行效率的产出指标和消耗指标可以作为评测用DEA的输入和输出因子加以计算，其指标的内容及模糊属性在图1中已表述清楚。为不失一般性，本论文中所有指标数据均采用三角形模糊数。其模糊DEA模型可通过下述方法推导得出。
首先，基本的DEA的C2R模型是一种基于线性规划的方法，它的数学表达式如下：
3 决策单元的分类与排序 4 算例分析
5 结论要点
本论文以不确定条件下的模糊数据集为基础，提出了Monte Carlo模拟的模糊DEA方法用于评测供应链业务流程的执行效率。如果将供应链业务流程的执行过程替代为“黑箱”，则其消耗和产出指标可以是供应链业务流程系统的输入和输出因子。本文提出的指标体系在评测的概念模型中得以集中体现。由于供应链业务流程指标因素的不确定性，本文提出了最优α截集的DEA模型用于解决模糊集的乐观及悲观最优值，通过Monte Carlo模拟的方法可以解决不同决策单元的排序问题。此方法构成了一个完整的供应链业务流程执行效率评测解决方案，其方法体系见图2。最后以一个真实算例证实了该方案的有效性。
对供应链业务流程执行效率的评测不仅可以帮助物流企业发现流程问题，通过对消耗—产出指标的权衡提高流程效率，同时也可对供应链企业业务流程再造起到指南作用。
参考文献：
[1] Shingo Aoki， Akio Naito， Ryota Gejima. Data envelopment analysis for a supply chain[J]. Artif Life Robotics， 2010，15：171
-175.
[2] Wang Ting， Yi Shuping， Yang Yuanzhao. Performance evaluation method for business process of machinery manufacturer based on DEA/AHP hybrid model[J]. Chinese Journal of mechanical engineering， 2007，20（3）：91-97.
[3] M.Adel EI-Baz. Fuzzy performance measurement of a supply chain in manufacturing companies[J]. Expert systems with Applications， 2011，38：6681-6688.
[4] WenAn Tan， Weiming Shen， Jianmin Zhao. A methodology for dynamic enterprise process performance evaluation[J]. Computers in Industry， 2007，58：474-485.
[5] Min-Yuancheng， Hsing-Chih Tsai， Yun Yanlai. Construction management process reengineering performance measurements[J]. Automation in Construction， 2009，18：183-193.
[6] Min-Yuan Cheng， Chi-En Chang. Performance Evaluation of Construction Business Process Reengineering[J]. Journal of Automation in Construction， 2010，7：321-326.
[7] F.falalvand， E.Teimoury， A.Makui， M.B.Aryanezhad. A method to compare supply chains of an industry[J]. Supply Chain Management： An International Journal， 2011，16（2）：82-97.
[8] Loukas C.Tsironis， Dimitris S.Sfiris， Basil K.Papadopoulos. Fuzzy performance evaluation of workflow stochastic Petri Nets by means of Block Reduction[J]. IEEE transaction on syatems， MAN， and cybernetics-Part A： Systems and humans， 2010，40（2）：352-362.
[9] V.Gigch， J.P System. Design Modeling and M eta modeling[M]. New York： NY： Plenum Press， 1991.
[10] 魏权龄. 评价相对有效性的DEA方法[M]. 北京：中国人民大学出版社，1988.
[11] Bauer P W.. Recent developments in the econometric estimation of frontiers[J]. Journal of Econometrics， 1990，46（1/2）：39-56.
[12] Greene W H.. A Gamma2distributed stochastic frontier model[J]. Journal of Econometrics， 1990，46（1/2）：141-163.
[13] Schmidt P， Lin T F.. Simple tests of alternative speciation in stochastic frontier models[J]. Journal of Econometrics， 1984，24（3）：349-361.
[14] Guo P.， Tanaka H.. Extended fuzzy DEA[C] // Proceedings of the 3rd Asian Fuzzy System Symposium， 1998，41（3）：517-521. [15] Nagano F.， Yamaguchi T.， Fukukawa T.. DEA with fuzzy output data[J]. Journal of Operational Research Society， 1995，40（3）：425-429.
[16] Peijun Guo， Hideo Tanaka. Fuzzy DEA： a perceptual evaluation method[J]. Fuzzy Sets and System， 2001，119（1）：149-160.
[17] Entani， T.， Maeda， Y.， Tanaka， H.. Dual models of interval DEA and its extension to interval data[J]. European Journal of Operational Research， 2002，136：32-45.
[18] Lertworasirikul， S.， Fang， S.， et al. Fuzzy data envelopment analysis（DEA）： a possibility approach[J]. Fuzzy Sets and Systems， 2003，139：379-394.
[19] Angiz， L.， Emrouznejad， A.， and Mustafa， A.. Fuzzy assessment of performance of a decision making units using DEA： A non-radial approach[J]. Expert Systems with Applications， 2010，37：5153-5157.
[20] Hatami-Marbini， A.， Emrouznejad， A.， Tavana， M.. A Taxonomy and Review of the Fuzzy Data Envelopment Analysis Literature： Two Decades in the Making[J]. European Journal of Operational Research， 2001，19（1）：56-61.
[21] G.R. Jahanshahloo， F. Hosseinzadeh Lotfi， F. Rezai Balf， H. Zhiani Rezai. Using Monte Carlo method for ranking interval data[J]. Applied Mathematics and Computation， 2008，201：613-620.
关键词：业务流程执行效率；模糊数据包络分析；供应链管理；Monte Carlo模拟
中图分类号：F224 文献标识码：A
Abstract： In this paper， a hybrid approach has been proposed to measure the performance efficiency of business process in supply chains. First， a conceptual model including consumption and output index of performance of business process in supply chains has been represented. Then， a fuzzy data envelopment analysis（FDEA）has been proposed for measuring the efficiency of transformation process in which a given supply chain transforms consumption of business process into output of business process. In the last step， a Monte Carlo simulation process has been provided to rank the interval efficiency of proposed FDEA. The proposed hybrid procedure has been applied in case of ten China logistics industry supply chains to address its ability as a robust and straightforward tool to measure the performance efficiency of business process in real cases.
Key words： performance efficiency of business process； fuzzy data envelopment analysis； supply chain management； Monte Carlo simulation
供应链是一个连续的流程，从原材料到终端客户，其间包含产品设计、市场预测、采购、流程设计、制造、销售配送等不同的功能。供应链执行效率是企业竞争优势的重要内容，问题在于如何评测企业的供应链执行效率。影响供应链执行效率的因素有很多，传统的供应链评测研究主要关注于伙伴的选择、关系的协调性及供应链结构等方面。本研究的焦点是供应链业务流程的有效性，因为“流程效率是评测供应链执行有效性的核心”[1]。
（1）问题的提出
供应链的业务流程相当复杂，影响流程执行效率的因素也有很多，那么选择何种方法去评测企业的供应链执行效率是本研究需要解决的第一个问题。其次，如何界定供应链流程的执行效率？选取何种指标才能体现流程执行效率的输入和输出对比关系？回答这些问题将有助于企业认识到其对供应链的投入在多大程度上转化为效益产出，同时也可为企业决策者提供有关非最优流程的优化方向。
（2）文献研究
从文献检索来看，近几年来，与本研究内容相关的研究成果从不同的研究视角，采用不同的研究方法，以不同的评测指标对供应链业务流程的执行效率进行了分析，并相应提出了多样的评测模型。典型研究成果主要体现在：
Wang Ting et al[2]（2007）提出了一整套相对较为完整的双层供应链业务流程绩效评价指标体系，由DEA（Data Envelopment analysis 数据包络分析）构建成对比较矩阵（pairwise comparison matrix），AHP（Analytical hierarchical process 层次分析法）进行业务流程执行效率的归一化处理及排序。但在具体计算过程中，由于某些指标存在不确定性，无法得到准确数据，M.Adel EI-Baz[3]（2011）在此方法基础之上应用了模糊集理论（fuzzy set theory），使得该方法适应性更加广泛。
WenAn Tan et al[4]（2007）采用作业制成本制度（Activity-Based Costing ABC）和作业制管理制度（Activity-Based Management ABM）对制造型企业供应链中六个主要的动态业务流程类进行了分析，包括作业流、产品信息流、资源流、成本流、现金流和利润流。
Min-Yuan Cheng et al[5]（2009）提出了以流程值（process value PV）为核心数据，采用排队理论（Queuing Theory）对业务流程再造前后的流程执行效率进行评测的方法框架。另外，作者在另一篇文章中采用同样的方法对流程执行的结构化管理也进行了分析[6]。
F.falalvand et al[7]（2010）采用DEA和PROMETHEE Ⅱ方法，基于供应链运作参考模型（Supply-Chain operations Reference model SCOR）的五阶段业务流程，即计划、采购、生产、发运和退货，提出了优化供应链流程执行效率的手段和评测方法。 Loukas C. Tsironis et al[8]（2010）单纯以流程时间为评测依据，运用Petri网和模糊数据的分析方法对工作流的执行效率进行分析，并给出了评测方法。
以上不同的方法体系集中于对供应链业务流程绩效的有效性进行评测，但并没有提出一个系统化的方法对流程投入转化为流程产出的效率问题进行细致的研究。
1 供应链业务流程执行效率评测概念模型
为了评测不同层级的供应链业务流程执行效率，需要对影响流程执行效率的输入输出因子进行梳理。从已经提及的文献来看，因为采用的评测方法和思维逻辑不同，研究者所提出的评测指标也不尽相同。以评测体系的完整性作为视角来分析，F.falalvand et al提出了以业务状态和流程状态为矩阵的指标评测框架，业务状态分为三层，分别为过程层、流程层和供应链层，流程状态则以供应链运作参考模型为依据，将供应链业务流程分为五个阶段，即计划、采购、生产、发运和退货。在F.falalvand et al的框架中，其流程执行效率的度量依据被确定为可靠性、响应度、敏捷性、成本和资产管理。WenAn Tan et al以作业制成本及管理制度作为辨识企业业务流程的依据，并提出评价要素为时间、质量、服务、成本、速度、效率和重要性。其他作者由于研究方法不同，评价指标也简繁不一。表1显示了不同研究者所采用的评测要素。
1.1 确定供应链业务流程执行效率的评测角度
供应链的复杂性决定了供应链业务流程执行效率评测的复杂性。本文在进行评测的时候，将供应链看作一个集成化组织整体来对待，而不单独考虑其中某个节点企业的运作绩效。结合系统论中“黑箱”理论，将供应链看作是一个黑箱，以流程为切入点，从其消耗的资源和产出的成果两个角度来评价供应链的业务流程执行效率水平。在此，我们将供应链中每个节点企业视同为整个供应链业务链条中的一个组成部分，如果将其作为一个个独立的评测主体来看待，则存在评测指标不一致、算法复杂、评测结果的可比性不强等缺陷。但以供应链作为整体系统的视角来分析，其流程架构的合理性、运营效率的高低等绩效标准均可从供应链业务流程的资源消耗及产出两个方面加以体现。但供应链业务流程的消耗和产出不是简单地将每个节点企业的消耗和产出加总，而是从供应链整体的角度对消耗和产出进行控制。由此，本文从供应链整体出发，从消耗和产出两个角度对供应链业务流程绩效评价体系进行构建。
另外，任何评测体系都是一个变化的过程，V.Gigch et al[9]（1991）认为评测体系是通过体系变换状态下的因素所赋予的变换程序有组织的体系转换，这一转换程序将输入元素转变成输出元素，并且在有组织的体系中转换程序是增值的。而从消耗和产出两个角度进行评价可以很好地考察出供应链业务流程运作的增值过程。
1.2 消耗—产出型供应链业务流程执行效率评测指标体系确定
在文献研究的基础上，综合考虑DEA算法的特性及评测指标的完整性，本文提出以柔性、响应度、财务状况和竞争力作为产出指标，以成本、时间、技术和组织结构为消耗指标。由于篇幅所限，作者不再展开探讨每个指标的具体含义，但与前面所述的研究者所提的评测指标进行了对比，可以看出，从不同方面与本文所提的评测体系是相契合的。其对应情况见表2及表3。
产出指标代表着供应链业务流程执行状况的当前已存在的状况和水平，同时，也可被认为是供应链流程体系的输出；消耗指标代表着供应链业务流程的潜在状况和水平，不同消耗指标的投入可产生不同的供应链业务流程的产出水平，所以其可被认为是供应链流程体系的输入。输入是否被有效地转化为输出是评测供应链业务流程执行效率的重要手段，其概念模型见图1。全面的供应链业务流程执行效率是关于产出指标和消耗指标的一个函数。
1.3 关于模糊DEA的简要回顾
模糊数的概念首次被提出是在20世纪50年代，而数据包络分析是著名的运筹学家A. Charnes和W.W. Cooper等人在1978年以相对效率概念为基础发展起来的一种效率评价方法[10]。自第一个DEA模型发表后，结合模糊数的DEA模型及相关的重要理论结果不断出现。Schmidt P[13]（1984）、Bauer P W[11]（1990）和Greene W H[12]（1990）提出随机边界模型用于解决DEA有效性评判中的不确定性方法。Nagano F et al[15]（1995）和Guo P et al[14]（1998）通过调查问卷获取DEA模型的输入数据，问卷中采取“好”、“中等”和“差”三个等级来反映被评判单元的程度。Peijun Guo et al[16]（2001）对输入或输出是对称三角形模糊数的问题进行了讨论。Entani et al[17]（2002）提出了以乐观和悲观规划函数为基础的间隔数DEA模型。Lertworasirikul et al[18]（2003）采用模糊线性规划的方法对模糊集数据进行排序。Zerafat Angiz et al[19]（2010）提出了采用α截集解决不确定条件下模糊DEA评判决策单元的模型。最近，Hatami-Marbin et al[20]（2011）在总结了模糊DEA研究文献的基础上，提出了DEA方法的四种分类，分别为容差法、基于α截集的方法、模糊排序法和可能集法。
2 供应链业务流程执行效率评测方法
上述已提及，供应链业务流程执行效率的产出指标和消耗指标可以作为评测用DEA的输入和输出因子加以计算，其指标的内容及模糊属性在图1中已表述清楚。为不失一般性，本论文中所有指标数据均采用三角形模糊数。其模糊DEA模型可通过下述方法推导得出。
首先，基本的DEA的C2R模型是一种基于线性规划的方法，它的数学表达式如下：
3 决策单元的分类与排序 4 算例分析
5 结论要点
本论文以不确定条件下的模糊数据集为基础，提出了Monte Carlo模拟的模糊DEA方法用于评测供应链业务流程的执行效率。如果将供应链业务流程的执行过程替代为“黑箱”，则其消耗和产出指标可以是供应链业务流程系统的输入和输出因子。本文提出的指标体系在评测的概念模型中得以集中体现。由于供应链业务流程指标因素的不确定性，本文提出了最优α截集的DEA模型用于解决模糊集的乐观及悲观最优值，通过Monte Carlo模拟的方法可以解决不同决策单元的排序问题。此方法构成了一个完整的供应链业务流程执行效率评测解决方案，其方法体系见图2。最后以一个真实算例证实了该方案的有效性。
对供应链业务流程执行效率的评测不仅可以帮助物流企业发现流程问题，通过对消耗—产出指标的权衡提高流程效率，同时也可对供应链企业业务流程再造起到指南作用。
参考文献：
[1] Shingo Aoki， Akio Naito， Ryota Gejima. Data envelopment analysis for a supply chain[J]. Artif Life Robotics， 2010，15：171
-175.
[2] Wang Ting， Yi Shuping， Yang Yuanzhao. Performance evaluation method for business process of machinery manufacturer based on DEA/AHP hybrid model[J]. Chinese Journal of mechanical engineering， 2007，20（3）：91-97.
[3] M.Adel EI-Baz. Fuzzy performance measurement of a supply chain in manufacturing companies[J]. Expert systems with Applications， 2011，38：6681-6688.
[4] WenAn Tan， Weiming Shen， Jianmin Zhao. A methodology for dynamic enterprise process performance evaluation[J]. Computers in Industry， 2007，58：474-485.
[5] Min-Yuancheng， Hsing-Chih Tsai， Yun Yanlai. Construction management process reengineering performance measurements[J]. Automation in Construction， 2009，18：183-193.
[6] Min-Yuan Cheng， Chi-En Chang. Performance Evaluation of Construction Business Process Reengineering[J]. Journal of Automation in Construction， 2010，7：321-326.
[7] F.falalvand， E.Teimoury， A.Makui， M.B.Aryanezhad. A method to compare supply chains of an industry[J]. Supply Chain Management： An International Journal， 2011，16（2）：82-97.
[8] Loukas C.Tsironis， Dimitris S.Sfiris， Basil K.Papadopoulos. Fuzzy performance evaluation of workflow stochastic Petri Nets by means of Block Reduction[J]. IEEE transaction on syatems， MAN， and cybernetics-Part A： Systems and humans， 2010，40（2）：352-362.
[9] V.Gigch， J.P System. Design Modeling and M eta modeling[M]. New York： NY： Plenum Press， 1991.
[10] 魏权龄. 评价相对有效性的DEA方法[M]. 北京：中国人民大学出版社，1988.
[11] Bauer P W.. Recent developments in the econometric estimation of frontiers[J]. Journal of Econometrics， 1990，46（1/2）：39-56.
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[14] Guo P.， Tanaka H.. Extended fuzzy DEA[C] // Proceedings of the 3rd Asian Fuzzy System Symposium， 1998，41（3）：517-521. [15] Nagano F.， Yamaguchi T.， Fukukawa T.. DEA with fuzzy output data[J]. Journal of Operational Research Society， 1995，40（3）：425-429.
[16] Peijun Guo， Hideo Tanaka. Fuzzy DEA： a perceptual evaluation method[J]. Fuzzy Sets and System， 2001，119（1）：149-160.
[17] Entani， T.， Maeda， Y.， Tanaka， H.. Dual models of interval DEA and its extension to interval data[J]. European Journal of Operational Research， 2002，136：32-45.
[18] Lertworasirikul， S.， Fang， S.， et al. Fuzzy data envelopment analysis（DEA）： a possibility approach[J]. Fuzzy Sets and Systems， 2003，139：379-394.
[19] Angiz， L.， Emrouznejad， A.， and Mustafa， A.. Fuzzy assessment of performance of a decision making units using DEA： A non-radial approach[J]. Expert Systems with Applications， 2010，37：5153-5157.
[20] Hatami-Marbini， A.， Emrouznejad， A.， Tavana， M.. A Taxonomy and Review of the Fuzzy Data Envelopment Analysis Literature： Two Decades in the Making[J]. European Journal of Operational Research， 2001，19（1）：56-61.
[21] G.R. Jahanshahloo， F. Hosseinzadeh Lotfi， F. Rezai Balf， H. Zhiani Rezai. Using Monte Carlo method for ranking interval data[J]. Applied Mathematics and Computation， 2008，201：613-620.