摘 要

随着我国国民经济的繁荣，物流行业的发展迅猛，第三方物流企业数目呈现井喷式增长，竞争也随之愈演愈烈。在竞争日益激烈的市场环境下，物流企业除了提供更多种类的物流服务外，在服务质量上也应该有足够的重视。物流服务质量作为衡量一个物流企业的重要指标，反映在运输、储存、装卸、搬运、包装、流通加工、配送等各个方面。如此看来，如何分析和评价一个第三方物流企业的服务质量就显得尤为的重要。

SPC技术在传统质量控制中有着重要作用，而控制图又可以说是SPC最为重要的工具。利用合适的质量控制图可以反映和监控某一物流行为或物流过程的稳定性和可控性，在物流服务质量中，帮助企业上在发生质量问题前提前预防和控制，对物流行为做出可靠的评估和实时的追踪。

本文将以第三方物流企业物流运输过程中的“货物损坏情况”为主要研究对象，研究运输过程中的货物破损率，比较分析累积和控制图(CUSUM)和其他的低不合格品率控制图，利用控制图来监控和预警物流运输过程中的货物损坏情况，做到过程监控和及时预警，这对于衡量运输过程质量状况和提高物流服务质量水平有着巨大帮助，同时具有积极的质量效益与较重大的经济意义。

关键词：物流服务质量；物流运输；统计过程控制；累积和控制图；低不合格品率

Abstract

With the further development of China's economy, the logistics industry is developing rapidly, and the number of third-party logistics enterprises is increasing, and the competition is becoming increasingly fierce. In the increasingly competitive market environment, logistics enterprises should pay enough attention to service quality in addition to providing more kinds of logistics services. As an important indicator of a logistics enterprise, logistics service quality is reflected in all aspects of transportation, storage, loading and unloading, handling, packaging, circulation processing and distribution. How to control the quality of logistics enterprises is particularly important.

SPC technology plays an important role in quality control, and control chart is the main tool of SPC. Quality control chart can be used to analyze and monitor the logistics activity is stable and controlled, and help enterprises to truly on logistics service quality control "in advance" for the prevention and control, to make a reliable assessment process of logistics.

This article will with the third party logistics enterprise logistics transportation "goods in good condition degree" as the main research object, research in the process of transport goods breakage, comparative analysis of accumulation and (CUSUM) control chart and other low nonconforming rate control diagram, use of control chart for monitoring and early warning logistics transport goods damage in the process, process monitoring and early warning in time, for the measure transport process quality and improve the level of logistics service quality has a positive quality benefit and great economic significance.

Key Words：Logistics Service Quality；Logistics Transportation；Statistical Process Control；Low defective rate；CUSUM

目录

摘要...............................................................Ⅰ

Abstract...........................................................Ⅱ

第一章 绪论 1

1.1课题的来源 1

1.2课题的研究背景 2

1.2.1 物流服务质量研究背景 2

1.2.2 SPC技术与控制图的运用背景 3

1.2.3 不合格品率控制图研究背景 4

1.3课题研究的目的及意义 4

1.4国内外研究现状 5

1.5本文主要研究内容 6

第二章 常规不合格品率控制图的研究 8

2.1 常规的不合格品率控制图 8

2.1.1 P控制图的原理及研究 8

2.1.2 np控制图的原理及研究 9

2.2 常规不合品率控制图的局限性 9

第三章 累积和统计图的设计与研究 11

3.1 CUSUM控制图的原理及应用 11

3.1.1 CUSUM控制图设计原理 11

3.1.3 CUSUM控制图的特点及种类 12

3.1.4 CUSUM控制图在物流方向的应用 14

3.2 CUSUM控制图的控制方法 14

3.2.1 V型模板法 15

3.2.2 固定控制界法 15

3.2.3 两种控制方法比较与总结 16

第四章 实际案例背景下的CUSUM控制图的制作 17

4.1 数据来源及背景 17

4.2 利用Minitab绘制CUSUM控制图 18

4.3 控制图运行情况分析 23

第五章 结论和展望 24

参考文献 25

致谢 27

第一章 绪论

1.1课题的来源

随着中国物流行业的蓬勃发展，第三方物流企业大量涌现，要想在激烈的市场竞争环境下脱颖而出，企业提供的物流服务的质量显得尤其重要。美利坚Tenessee学院在对选定的著名第三方物流公司运作情况和他们的顾客进行深入调研的基础上，公布了以下9个关于物流服务质量的关键参考标准：

表1.1 物流服务质量9个关键指标

对于一个第三方物流企业的正常运作而言，这九个关键指标渗透在该企业日常的方方面面，任何一个指标不达标都会影响该物流企业的服务质量乃至信誉。

一般情况下，企业在处理这些指标的时候大都停留于简单的定性分析，缺乏足够的数据支持与数据分析。SPC技术是依托于数学分析与统计方法的过程控制工具，在生产制造领域运用成熟，对于监控产品的质量有着重要作用。SPC的核心——控制图可以分析和监控物流活动是否稳定和受控，给管理者提供参考意见，可以做到事前预防，减少质量问题的发生^[1]。

将控制图用于管控物流服务质量，利用统计学的知识进行物流服务质量分析，是非常具有研究意义和实施价值的。虽然目前在物流企业实施SPC管控的案例还很少见，但是前景十分乐观。

本文将以上述9个指标中的“货品完好程度”为主要对象，货品完好程度可以转换为运输过程货物损坏，损坏货物可以视为“不合格品”，以此来反应运输质量，作为判断物流服务好坏的一个重要指标。如何利用控制图评价和分析物流运输过程中出现的货物损坏情况是一个非常具有意义的研究方向。本文在对物流服务质量和控制图进行详细研究与比较的基础上，介绍和研究了CUSUM控制图以及，通过统计运输过程中损坏的包裹数，绘制缺不合格品数累计和控制图，反映一段时间的运输服务质量，对发现的故障样本点做出分析和处理。

1.2课题的研究背景

1.2.1 物流服务质量研究背景

物流服务质量(Logistics Service Quality, LSQ)用来指满足物流参与者相关需要的能力水平。具体是指以准确性、时效性、经济性、客户满意度等指标来衡量的物流服务的好坏。物流是货品从供应地到接收地的实体流动过程，主要环节包括运输、储存、装卸、搬运、包装、流通加工、配送等环节。物流服务质量与物流各环节息息相关，其衡量指标更是体现在物流活动的各个方面，包含运输服务质量、存储服务质量、配送服务质量、物流信息服务质量等一系列方面。当我们研究物流服务质量的时候，不能仅仅停留在简单直接的定性分析及评价，更要从具体数据入手，利用统计学相关理论进行科学的定量分析。在物流服务质量评价体系中，常见的可以进行测量的服务质量的变量有：订单完成率、退货率、交货准确率、响应时间、待补订单滞留时间、货损理赔数等。

由于社会经济的不断发展，物流行业也日新月异，独立的物流服务提供商（第三方物流企业）大量涌现。物流服务的种类也在不停地增多，产业链得到进一步延伸，诸如二次包装、贴标签条码、第三方物料管理、物流信息系统建设等物流服务，都极大拓展了物流服务质量的内容。对于第三方物流服务企业而言，物流服务质量含义的持续加深，对企业维持高水平物流服务质量提出了更高的挑战。作为第三方物流企业，物流服务水平的决定着市场占有率，物流服务质量的高低是企业的生命线，也是最重要的竞争力。只有不停加大对物流服务质量的管控，物流企业才能具备充沛的生命力与强大的竞争力^[2]。

1.2.2 SPC技术与控制图的运用背景

统计过程控制（Statistical Process Control，SPC），是一种与统计学息息相关，基于概率统计而出现过程控制工具。SPC是应用概率论与统计学理论对生产制造进程中的每个环节进行控制、监管和评价，从而保证产品与服务满足要求的一种质量工具。SPC的核心思想在于预防，即在出现质量问题之前发出预警，从而使质量管理者提前警觉，做出应对，避免造成损失。80多年来，质量管理相关学者在全世界范围内不断践行着SPC理论，到目前为止SPC理论已经发展的非常成熟，特别是与计算机、互联网技术结合日益紧密。同时，很多企业，特别是生产型企业，运用SPC技术进行质量控制，取得了十分良好的成效。控制图理论是SPC中应用最为广泛的一种技术，对于分析和判断生产或制造过程是否处于稳定，预报和警示异常现象有着积极的作用。控制图最先在1924年由美国质量管理研究专家休哈特（Walter A. Shewhart）发明。在随后的质量管理发展中，控制图的运用日趋广泛，在生产制造领域的质量监管中占有举足轻重的地位，逐渐成为质量管理中不可或缺的重要工具。

控制图的种类具有多样性，适用范围也大不相同。依据对数据进行分类并处理的方式不同，可以划分成：常规控制图、CUSUM控制图和EWMA控制图；根据对产品质量特征状况的不同进行分类，又可以划分成计量型控制图和计数型控制图^[1]。具体如下表所示：

表1.2 休哈特控制图分类表

很多质量管理学者和企业质量管理人员在进行质量分析、质量管控和质量评价的过程当中都会绘制控制图，根据图形进行质量改进。在质量分析方面，控制图可以用来衡量过程的稳定程度，即分析在统计学上，过程是否处于受控状态；在质量管控方面，可以用来判断何时需要对过程加以干预，使其准确进行，而什么时候则需要维持过程的稳定，保持原状态；在质量改进评价，控制图可以一目了然地告诉管理者某一过程哪里失控，何时失控^[3]。

1.2.3 不合格品率控制图研究背景

在种类繁多的控制图中，有一类低不合格品率控制图，这种控制图主要用来研究不合格品数和不合格品率，对于质量控制有着积极的意义。目前常用的不合格品（率）控制图有P图和np图，后来，又有专家陆续发明了几何图，慢慢的又将几何图与CUSUM控制图，EWMA控制图结合起来分析不合格品（率），取得了巨大的突破^[4]。

1.3课题研究的目的及意义

谈及“物流服务质量”这一概念，就不得不提到质量控制。质量管理在企业生产运作的各个方面都有着运用和体现。传统的质量管理，强调的核心在于是“检验”。检验这一环节，作为质量控制的重要职能之一，它是以过程生产结果为对象的活动。随着时代的不断发展，现在要强调的质量控制，可以说是在传统概念上的“检验”之外，增加了“过程控制”这一功能。利用过程控制来加强质量管理，深化质量管理是各行各业都在思考和试行的重要方向。

过程控制是贯穿于某一过程从开始到结束的全部时间概念的活动，它以“预防为主”为主要的原则。在管理者实施过程管理的过程中，统计过程控制（SPC）图和质量控制图是最为主要的工具，利用统计过程控制图进行生产过程管理，使得运行过程达到统计控制状态，通过已知或确定的作业条件，进而获得可预测的产品质量的过程，亦称可预测过程。建立可预测的过程，不仅对保证产品质量有深远的意义，而且能优化原有过程，给质量管理者更多的帮助与支持。

SPC技术最早出现在生产制造领域，用于监管生产制造过程是否稳定和提高产品质量，在欧美发达国家的制造业中发挥了巨大的作用。SPC具有强大的数据监测与分析功能，可以向管理者提供数据支持并帮助决策。随着质量管理理念的推广和统计学知识的深入应用，SPC在企业中的运用愈加广泛，已经不仅仅局限于生产制造领域，质量控制已经慢慢发展到产品前期准备、产品生产、产品服务及产品咨询等各个环节的质量控制。建立在“预防为主”原则上的过程控制的方法论，已经不仅仅局限于生产制造中的过程控制，同时不但对于制造过程，就是对于一切工作、行为都可以看作是一个运动的过程来控制。这样一来，统计过程控制这一概念就具有了广大的生命力和普遍的适用性。我们在研究物流服务质量之一概念时，完全可以借助“过程控制”来补充和完善原有的物流服务质量概念。

事实上，SPC技术，特别是控制图相关理论，不仅可以用于生产制造领域，一切有过程和输出的领域都可以运用质量控制图来进行监控。物流作为一种服务，其实质是物品从供应地到接受地的实体流动过程。其输出可以看作在时间和空间效益上满足客户的需要。因此将物流活动反映控制图上，利用控制图分析和监控物流活动是否稳定和受控有着积极的意义^[5]。

具体来说，将控制图理论用于第三方物流企业，有着以下四个方面的积极意义：

1、可以帮助第三方物流企业在运输、仓储等一系列过程的服务质量控制上真正做到“事先”的预防和管控，对物流行为做出可靠性评估，提供更多的参考意见。

2、通过确定某一物流行为的统计控制界限，可以判断某一物流行为是否失控，是否需要干预。

3、早期预警，实时监控，及时发现可能存在的物流问题。

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