物流戰略評估

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　　物流戰略評估是指以物流戰略的實施過程及其結果為對象，通過對影響並反映物流戰略管理質量的各要素的總結和分析，判斷物流戰略是否實現預期目標的管理活動。

　　在實際操作中，物流戰略評估一般分為物流戰略實施前的評估、物流戰略實施中的評估、物流戰略實施後的評估三個層次。

　　(一)物流戰略實施前的評估

　　即物流戰略分析評估，它是一種對企業所處現狀環境的評估，通過對物流評估企業物流活動的內外環境狀況的優勢、劣勢、機會、威脅幾個方面進行具體的分析，以發現最佳發展機遇，此種評估也可稱作物流現狀分析評估。分析企業物流戰略實施所面臨的外部環境和內部環境，既要考慮企業所處的巨集觀環境，也不能忽視企業所在行業的環境和企業的實際情況，通過環境的分析來發現物流戰略的優勢、劣勢，進而明確物流戰略實施的機會和威脅，實現對物流戰略的正確分析和綜合認識。

　　(二)物流戰略實施中的評估

　　即物流戰略選擇評估，它是在物流戰略的執行過程中進行，是對物流戰略執行情況與物流戰略目標差異的及時獲取和及時處理，是一種動態評估。

　　(三)物流戰略實施後的評估

　　即物流戰略績效評估，它是在期末對物流戰略目標完成情況的分析、評價和預測，是一種綜合性評估。

　　(一)全面性

　　全面性評價原則是指對物流戰略實施的諸多方面，所有過程進行全方面、多層次的全面評價，不宜過分突出某一項目或某一過程，不能偏聽偏信，要在充分搜集有關信息後再進行判斷。物流戰略評估應該覆蓋企業物流戰略管理活動的各個流程，避免出現以偏賅全的情況。

　　(二)實用性

　　物流戰略評估應該從物流戰略的實際情況出發，結合科學有效的評估方法，要確保評估體系的實用性和可操作性。一般的評估和評價活動都涉及評價指標體系，評價指標體系要繁簡適當，計算評價方法簡便易行。在能基本保證評價結果的客觀性、全面性的條件下，指標體系儘可能簡化，減少或去掉一些對評價結果影響較小的指標；要做到所設計的評價指標所需的數據易於採集，適應目前的科技管理水平；各項評價指標及其相應的計算方法，各項數據都要標準化、規範化；計算方法、表述方法要簡便、明確、易於操作。

　　(三)可行性

　　即評價一種物流戰略能夠具體實現的可行程度，認真考慮物流戰略能否成功地實。施。企業是否有足夠的財力、人力或者其他資源、技能、技術、訣竅和組織優勢來保證物流戰略的順利實施；換言之，企業是否具有有效實施物流戰略的核心能力。評估指標設置的可行性是整個評估環節中至關重要的一環。

　　物流戰略評估要藉助一定的評估方法來實現，目前可以借鑒的戰略活動評估和測試的相關方法歸納起來主要包括：層次分析法、網路分析法、平衡計分法、KPI法、模糊評價法、組合賦權法等。

　　(一)層次分析法

　　層次分析法(Analytic Hierarchy Process，AHP)是美國運籌學家T．L．Saaty教授於20世紀70年代初期提出的，AHP是對定性問題進行定量分析的一種簡便、靈活而又實用的多準則決策方法。層次分析法把複雜問題中的各種因素通過劃分為相互聯繫的有序層次，使之條理化，根據對一定客觀現實的主觀判斷結構(主要是兩兩比較)把專家意見和分析者的客觀判斷結果直接而有效地結合起來，將一層次元素兩兩比較的重要性進行定量描述。而後，利用數學方法計算反映每一層次元素的相對重要性次序的權值，通過所有層次之間的總排序計算所有元素的相對權重併進行排序。該方法自1982年被介紹到我國以來，以其定性與定量相結合處理各種決策因素的特點，以及其系統靈活簡潔的優點，迅速地在我國社會經濟各個領域內得到了廣泛的重視和應用。

　　AHP法的特點是將思維過程數學化、系統化，以便使決策依據易於被人接受。同時，AHP對定量信息的需求不多，但決策人員對決策問題的本質、所包含的系統要素及其相互之間的邏輯關係必須掌握得十分透徹；AHP對無結構化的系統評價及多目標決策問題更為適用，AHP方法解決問題的基本思路，就是把系統各因素之間的隸屬關係由高到低排成若幹層次，建立不同層次元素之間的相互關係，根據對一定客觀現實的判斷，就每一層次相對重要性給予確定，利用數學方法，確定表達每一層次的全部元素的相對重要性次序的權值，通過排序結果，對問題進行分析和決策。這種方法既不單純地追求高深數學知識，又不片面地註重定性行為的邏輯推理，而是把定性方法與定量方法有機地結合起來，使複雜的系統分解清晰，把多目標、多準則的決策問題化為多層次單目標的兩兩對比問題，然後輔之以簡單的數學運算。

　　Saaty教授認為，研究一個大系統可以在時間和空間上進行逐級分解。從系統的層次性出發，把系統與環境分開，由高層次到低層次進行逐級分解，把整個系統分解為一個金字塔式的樹狀層次結構。層次分析法解決問題時，首先根據問題的性質和要達到的目的，將系統分解為不同的組成要素，然後按要素間的相互關聯影響和隸屬關係，南高到低排成若幹層次；在每一層次按某一規定規則，對該層次各要素逐對進行比較，寫成矩陣形式，利用一定數學方法，計算該層各要素對於該準則的相對重要性次序的權重以及對於總體目標的組合權重，併進行排序，利用排序結果對問題進行分析和決策。

　　利用層次分析法求解多目標決策問題，一般計算過程有四步：①建立問題的遞階層次結構模型；②構造兩兩比較判斷矩陣；③層次單排序及其一致性檢驗；④層次總排序。

　　1．建立問題的遞階層次結構模型

　　應用層次分析法決策問題時，首先要把問題條理化、層次化，構造出一個有層次的結構模型。在這個模型下，複雜問題被分解為元素的組成部分，這些元素又按其屬性及關係形成若幹層次，上一層次的元素作為準則對下一層次的有關元素起支配作用。這些層次可以分為三類：第一是最高層(目標層)：只有一個元素，一般是分析問題的預定目標或理想結果；第二是中間層(準則層)：包括了為實現目標所涉及的中間環節，它可以由若幹個層次組成，包括所需要考慮的準則、子準則；第三是最底層(方案層)：包括了為實現目標可供選擇的各種措施、決策方案等。

　　遞階層次結構的層次數與問題的複雜程度及需要分析的詳盡程度有關，一般地，層次數不受限制。每一層次中各元素所支配的元素一般不要超過9個，這是因為支配的元素過多會給兩兩比較帶來困難。一個好的層次結構對於解決問題是極為重要的，如果在層次劃分和確定層次元素間的支配關係上舉棋不定，那麼應該重新分析問題，弄清元素間相互關係，以確保建立一個合理的層次結構。

　　2．構造兩兩比較判斷矩陣

　　在建立遞階層次結構以後，上下層元素問的隸屬關係就被確定了。下一步是要確定各層次元素的權重。對於大多數社會經濟問題，特別是比較複雜的問題，元素的權重不容易直接獲得，這時就需要通過適當的方法導出它們的權重，層次分析法利用決策者給出判斷矩陣的方法導出權重。記準則層元素C所支配的下一層次的元素為U₁，U₂，...，U_m。針對準則C，決策者比較兩個元素U_i和U_j哪一個更重要，重要程度如何，並按表l中定義的比例標度對重要性程度賦值，形成判斷矩陣A=(，其中就是元素U_i與U_j相對於準則C的重要性比例標度。

　　判斷矩陣A具有如下性質：①>0；②以=1／；③=1，稱為正互反判斷矩陣。根據判斷矩陣的互反性，對於一個n個元素構成的判斷矩陣只需給出其上(或下)三角的，n(n-1)個判斷即可。

　　3．層次單排序及其一致性檢驗

　　通過兩兩比較得到的判斷矩陣A不一定滿足判斷矩陣的互反性條件，AHP採用一個數量標準來衡量A的不一致程度。

　　設W = (W₁,W₂,...,W_n)^T是階判斷矩陣的排序權重向量，當A為一致性判i斷矩陣時，有：

　　用W = (W₁,W₂,...,W_n)^T右乘上式，得到AW=nW，表明w為A的特征向量，且特征根為n。即對於一致的判斷矩陣，排序向量W就是A的特征向量。如果A是一致的互反矩陣，則有以下性質：。當A具有一致性時，λ_max = n，將λ_max對應的特征向量歸一化後()，記為W = (W₁,W₂,...,W_n)^T，W稱為權重向量，它表示U₁，U₂，...，U_m在C中的權重。

　　如果判斷矩陣不具有一致性，則λ_max > n，此時的特征向量W就不能真實地反映U₁，U₂，...，U_m在目標中所占比重，定義衡量不一致程度的數量指標：

　　對於具有一致性的正互反判斷矩陣來說，CI=0，由於客觀事物的複雜性和人們認識的多樣性，以及認識可能產生的片面性與問題的多少、規模大小有關，僅依靠CI值作為A是否具有滿意一致性的標準是不夠的。為此，引進了平均隨機一致性指標Rf。Rr是多次重覆進行隨機判斷矩陣特征值的計算後取算術平均數得到的，對於n-1～11，平均隨機一致性指標R工的取值用表來確定。

　　定義CR為一致性比例，，當CR<O．1時，則稱判斷矩陣具有滿意的一致性，否則就不具有滿意一致性。

　　4．層次總排序

　　計算同一層次所有因素對於最高層(總目標)相對重要性的排序權值，稱為層次總排序，這一過程是由高層次到低層次逐層進行的。最底層(方案層)得到的層次總排序，就是n個被評價方案的總排序。若上一層次A包含m個因素A₁，A₂，…，A_m，其層次總排序權值分別為a₁，a₂，…，a_m，下一層次B包含m個因素B₁，B₂，…，B_n，它們對於因素A_j的層次單排序的權值分別為b_1j，b_2j，…，b_mj(當B_k與A_j無關時，取b+kj為0)，此時B層次的總排序權值如表所示。

　　如果B層次某些因素對於A_i的一致性指標為CI，相應的平均隨機一致性指標為碼，則B層次總排序一致性比例為：

　　當CR<0．1，認為層次總排序的結果具有滿意的一致性。

　　如不滿足一致性條件，需對判斷矩陣進行調整。層次分析法最終得到方案層各決策方案相對於總目標的權重，並給出這一組合權重所依據整個遞階層次結構所有判斷的總一致性指標。據此，決策者可以作出決策。AHP通過分析影響目標的一系列因素，比較其相對重要性，最後選出得分最高的方案即為最優方案。

　　AHP模型使各決策層之間相互聯繫，並能推出跨層次之間的相互關係。模型的頂層為企業的總目標，然後逐層分解成各項具體的準則、子準則等，直到管理者能夠量化各子準則的相對權重為止。層次分析法能夠為決策者解決各種複雜系統問題，但它也存在一些缺憾。AHP未能考慮到不同決策層或同一層次之間的相互影響，AHP模型只是強調各決策層之間的單向層次關係，即下一層對上一層的影響。因此，在實際工作中對總目標層進行逐層分解時，時常會遇到各因素交叉作用的情況。

　　(二)網路分析法

　　網路分析法(ANP)是美國匹茲堡大學的T．L．Saaty教授於1996年提出的，它是在AHP的基礎上發展而形成的一種新的決策方法。AHP方法核心思想是將系統劃分為若幹層次，只考慮上一層元素對下一層元素的支配和影響關係，同時假設同一層次的元素之間是相互獨立的，不存在相互依存的關係。

　　ANP與AHP的最大不同在於它考慮了不同層次之間的信息反饋與同一層次元素之間的相互依存關係，當各元素相互獨立時即為傳統AHP遞階層次結構。因此，AHP是ANP的一個特例。

　　ANP方法考慮系統中低層元素對高層元素的反饋作用，將系統分為兩個部分：一個是控制層，包括問題目標及決策準則；另一個是網路層，由所有受控制層支配的元素組成，元素之間有相互作用。當控制層所有的決策準則均被認為是彼此獨立的，則是一個典型的AHP遞階層次結構，每個準則的權重可由傳統的AHP法獲得。網路層由受控制層支配的元素組成，它們相互影響，形成網路結構。ANP方法解決問題的關鍵是利用“超矩陣”對各種相互作用的因素進行綜合分析，得出其混合權重，從而確定選擇方案。各因素的相對重要性指標由專家打分、問卷調查等形式得到。

　　ANP方法的基本步驟：

　　第一步：建立系統結構模型。對於一個決策問題，首先需要進行系統的分析，研究判斷元素之間、層次之間的相互依存及反饋關係，界定決策目標和準則，然後構造出由控制層和網路層形成的ANP模型。

　　第二步：確定評價體系中各評價指標的權重，構建超矩陣。由於網路分析法考慮了不同層次問的信息反饋和同層元素間的相互依存關係，因此在確定權重時，較層次分析法複雜，不再是簡單的兩兩元素對上層元素的比較，而是需要確定各元素被其他元素的影響程度。各元素的權重值組成的網路型矩陣即超矩陣。

　　第三步：引人模糊矩陣。由專家對各因素進行打分，通過模糊綜合評價方法建立表示各元素對評價結果等級的隸屬度的模糊評價矩陣。

　　第四步：計算結果，分析總水平。

　　(三)平衡計分卡法

　　平衡計分卡法是1992年由哈佛大學商學院教授羅伯特·S．卡普蘭和復興國際方案總裁戴維·P．諾頓設計的，是一種全方位的、包括財務指標和非財務指標相結合的策略性評價指標體系，平衡計分卡法最突出的特點是：將企業的遠景、使命和發展戰略與企業的業績評價系統聯繫起來，它把企業的使命和戰略轉變為具體的目標和評測指標，以實現戰略和績效的有機結合。平衡計分卡(Balanced Score Card，BSC)，作為一種戰略績效評價工具，它以全面系統的視角，從財務、客戶、內部業務流程、學習和創新4個維度，採用財務指標與非財務指標、滯後指標與前置指標、短期指標與長期指標相結合的指標體系，評價供應商的短期績效與長期戰略目標。BSC以願景和戰略為中心，從4個維度綜合考慮影響企業績效的各類指標，這4個維度的指標並不是孤立的，平衡計分卡存在著清晰的因果關係鏈：學習成長指標將在未來影響內部業務指標，內部業務指標則會在未來影響顧客方面的指標，最終對未來財務維度指標產生影響；財務維度指標是對過去業績的總結和評價，它與企業的發展戰略緊密聯繫，同時作為其他3個維度的最終目標和衡量標準，使企業財務與非財務業績動因之間構成一條垂直的因果關係鏈，並貫穿於平衡計分卡的4個維度。在企業物流戰略績效評估中可以運用平衡計分法使經理們能從4個重要方面來觀察企業：顧客如何看我們?(顧客角度)；我們必須擅長什麼?(內部角度)；我們能否繼續提高並創造價值?(學習與創新角度)；我們怎樣滿足股東?(財務角度)。平衡計分法在戰略執行的過程中對戰略實施的結果從財務指標、非財務指標進行全面的衡量。平衡計分法解決了傳統管理體系的一個嚴重缺陷。它從顧客、內部業務流程及學習和發展等三個不同的角度測評績效的指標，彌補了傳統財務指標的不足之處。它能使企業在瞭解財務結果的同時，對自己未來發展能力的增強和無形資產收購方面取得的進展進行監督。平衡計分法並不是取代財務指標，而是對其加以補充。

　　(四)KPI法

　　關鍵業績指標(Key Performance Indicator，KPI)是通過對企業內部流程的輸入端、輸出端的關鍵參數進行設置、取樣、計算、分析，衡量流程績效的一種目標式量化管理指標，是把企業的戰略目標分解為可操作的工作目標的工具，是企業績效管理的基礎。KPI可以使部門主管明確部門的主要責任，並以此為基礎，明確部門人員的業績衡量指標。建立明確的切實可行的KPI體系，是做好績效管理的關鍵。

　　確定關鍵績效指標有一個重要的SMART原則。SMART是5個英文單詞首字母的縮寫：

　　(1)S代表具體(Specific)，指績效考核要切中特定的工作指標，不能籠統。

　　(2)M代表可度量(Measurable)，指績效指標是數量化或者行為化的，驗證這些績效指標的數據或者信息是可以獲得的。

　　(3)A代表可實現(Attainable)，指績效指標在付出努力的情況下可以實現，避免設立過高或過低的目標。

　　(4)R代表現實性(Realistic)，指績效指標是實實在在的，可以證明和觀察。

　　(5)T代表有時限(Timebound)，指註重完成績效指標的特定期限。建立KPI指標的要點在於流程性、計劃性和系統性。首先，明確企業的戰略目標，併在企業會議上利用頭腦風暴法和魚骨分析法找出企業的業務重點，也就是企業價值評估的重點。而後，再用頭腦風暴法找出這些關鍵業務領域的關鍵業績指標(KPI)，即企業級KPI。

　　其次，各部門的主管需要依據企業級KPI建立部門級KPI，並對相應部門的KPI進行分解，確定相關的要素目標，分析績效驅動因數(技術、組織、人)，確定實現程，分解出各部門級的KPI，以便確定評價指標體系。

　　再次，各部門的主管和部門的KPl人員一起再將KPI進一步細分，分解為更細的KPI及各職位的業績衡量指標。這些業績衡量指標就是員工考核的要素和依據。這種對KPI體系的建立和測評過程本身就是統一全體員工朝著企業戰略目標努力的過程，也必將對各部門管理者的績效管理工作起到很大的促進作用。

　　指標體系確立之後，還需要設定評價標準。一般來說，指標指的是從哪些方面衡量或評價工作，解決“評價什麼”的問題；而標準指的是在各個指標上分別應該達到什麼樣的水平，解決“被評價者怎樣做，做多少”的問題。

　　最後，必須對關鍵績效指標進行審核。比如，審核這樣的一些問題：多個評價者對同一個績效指標進行評價，結果是否能取得一致?這些指標的總和是否可以解釋被評估者80％以上的工作目標?跟蹤和監控這些關鍵績效指標是否可以操作?等等。審核主要是為了確保這些關鍵績效指標能夠全面、客觀地反映被評價對象的績效，而且易於操作。

　　每一個職位都影響某項業務流程的一個過程，或影響過程中的某個點。在訂立目標及進行績效考核時，應考慮職位的任職者是否能控制該指標的結果，如果任職者不能控制，則該項指標就不能作為任職者的業績衡量指標。比如，跨部門的指標就不能作為基層員工的考核指標，而應作為部門主管或更高層主管的考核指標。

　　績效管理是管理雙方就目標及如何實現目標達成共識的過程，以及增強員工成功地達到目標的管理方法。管理者給下屬訂立工作目標的依據來自部門的KPI，部門的KPI來自上級部門的KPI，上級部門的KPI來自企業級KPI。只有這樣，才能保證每個職位都是按照企業要求的方向去努力。善用KPI考評企業，將有助於企業組織結構集成化，提高企業的效率，精簡不必要的機構、不必要的流程和不必要的系統。

　　(五)模糊評價方法

　　模糊數學是20世紀60年代由Zadeh L．A首先提出來的。模糊數學理論可採用精確的數學方法來描述模糊性現象。目前模糊數學是研究現實中許多界限不分明問題的一種數學工具，其基本概念之一是模糊集合。利用模糊數學和模糊邏輯，能很好地處理各種模糊問題。模糊綜合評價，就是運用模糊數學的基本理論，通過綜合考慮影響某事物的各個因素，來對實際問題的優劣作出科學的、綜合的評價的方法。具體地說，就是以模糊數學為基礎，應用模糊關係合成的原理，將一些邊界不清、不易定量的因素定量化，從多個因素對被評價事物隸屬度等級狀況，進行綜合性評價的一種方法。模糊綜合評價多級模型基本原理如下：

　　將評價因素組成因素集U，並將U分成若幹組：

　　則，子因素集U_i={u_i1，u_i2，…，u_imi}，各個子集包含的因素個數各不相同。於是：

　　U={u_i1，u_i2，…，u_imi,u₂₁;…，u_2m2;u_pi,…，u_pnp}

　　再令U={u₁,u₂,…，u_n}，稱U為二層因素及元素，u_i為一層因素集U的子集。

　　設評價集V={υ₁,υ₂,…，υ_m}。對U={u_i1，u_i2，…，u_imi}中諸因素分別進行單因素評價，確定隸屬度函數，得道隸屬度，建立模糊映射：

　　:

　　=(,,…，)

　　的模糊評價矩陣R_i。以{U_i,V,R_i}為原始模型，在U_i中給出諸因素的權重分配:

　　W_i={ω_i1,ω_i2,ω_ini}(各因素的權重值和為1)，

　　既可以求得綜合評價結果：

　　 (i=1,2,…，n)

　　歸一化S_i為S'_i;

　　在考慮二層因素集U={u₁,u₂,…，u_m},以S'_i作為u_i因素的單因素評價，建立模糊影射:，;

　　得到二層評價矩陣R=(S'₁,S'₂,…，S'_n),以(U,V,R)為原始模型，在U中給出諸因素的權重分配W={ω₁,ω₂,…，ω_ni},則可求得又一層的綜合評價結果。

　　更多層的評價依此類推，將評價的結果與相應的效用值相結合，可求得總體綜合評價結果。

　　模糊綜合評價可以用來對人、事、物進行全面、正確而又定量的評價，因此它是提高領導者決策能力和管理水平的一種有效方法。在面對複雜的戰略決策方案時，運用模糊綜合評價方法，就可能避免由於主觀決策失誤給工作帶來的損失。同時為了提高決策的科學性，應採用層次分析法確定各評價指標的權重。

　　(六)組合賦權法

　　指標體系中各評價指標對物流戰略效果的貢獻大小和重要程度不同，對評價指標問的這種差異需要通過賦以不同權重值的辦法表示，多指標評價大多需要事先確定各屬性的權重。關於屬性權重的確定方法，主要有主觀賦權法和客觀賦權法。主觀賦權法是由評價者根據自己的經驗及對屬性指標的主觀重視程度而賦權的一類方法；而客觀賦權法是基於各方案相應各屬性的數據而確定的方法。由於兩類賦權方法各有優缺點，二者具有一定的互補性，一種合理的做法就是集成或綜合主客觀權重，這種賦權方法稱為組合賦權法。主觀權重確定可以借鑒採用AHP法，層次分析法屬於主觀賦權法，它是對人們主觀判斷做形式的表達、處理與客觀描述，通過構造判斷矩陣，計算判斷矩陣的最大特征根和特征向量，進而得到方案或目標相對重要性的定量化描述。由於在計算中進行了判斷矩陣的一致性檢驗，它剋服了兩兩相比的不足。前面已經介紹過了AHP法，

　　此處不再論述。德爾菲法也屬於主觀賦權法，它依據系統的程式，採用匿名發表意見的方式，即專家之間不得互相討論，通過多輪次調查專家對問卷所提問題的看法，經過反覆徵詢、歸納、修改，最後彙總成專家基本一致的看法，以此作為預測的結果。這種方法將定性分析與定量分析有機地結合起來，具有廣泛的代表性，較為可靠。

　　客觀權重的確定可以採用熵值法等。

　　熵(Entropy)的概念源於熱力學，它描述了分子運動的無序運動程度和混亂程度，後由c．E．Shannon引入資訊理論，在資訊理論中，信息熵是系統無序程度的度量，其表達式為：

　　式中：

　　x_i——第i個狀態值(共有m個狀態)；

　　P(x_i)——出現第i個狀態值的概率。

　　設有m個待評對象，記為S={S₁，S₂，…，S_m)，有n個評價指標，記為C={C₁，C₂，…，C_n)；S_i對C_j形成原始指標數據矩陣，其中,≥0,0≤i≤m,0≤j≤n。均為“效益型”(若不是，則可通過規範化轉化為效益型)。對於某項指標j，若各待評對象的指標值x\ddot{y}間的差距越大，則該指標在綜合評價中所起的作用越大；反之，作用越小。

　　(1)計算指標值在指標j下的權重：

　　(2)計算指標j的熵值e_j

　　其中，k>O，In為自然對數，e_j≥0。

　　若對於給定的j全部相等，那麼：

　　此e_i時取極大值,即。

　　若，於是有0≤e_j≤1。

　　(3)計算指標歹的差異性繫數g_j：

　　g_j=1-e_j

　　(4)定義權重（將熵值轉換為反映差異大小的權數）：

　　為了一定程度上避免主觀賦權法和客觀賦權法各自帶來的權值上的偏差，對由主觀賦權法得到的權值向量w和客觀賦權法得到的權值向量V進行組合，得到綜合考慮主客觀因素的指標權重向量U:

　　並以此作為評價各指。

　　(5)綜合評價值的計算：

　　根據上述公式求得的第八章物流戰略實施、評估與控制A_i。 　　 　　客觀權重確定還可以通過調查搜集的實際數據進行無量綱處理，要結合企業物流活動的實際，有時還要用到個別訪談和調查問卷等方法。①個別訪談法。是指企業根據評價檢查的需要，結合評價指標體系對物流戰略的執行者和企業員工進行單獨訪談，以獲取有關信息。②調查問卷法。是指企業設置問卷調查表，分別對不同層次物流戰略實施活動進行問卷調查，根據調查結果對相關項目作出評價。