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摘 要：如今，制造业对于电商仓储信息化水平的要求越来越高，如何让电商企业仓储变得更加高效，其实就是对企业仓储信息化水平的优化。电商企业仓储信息化水平评价体系是仓储运用信息化技术、建设信息化系统的准则。本文将电商企业仓储信息化水平评价分为出入库、存储、分拣、配送、经营活动五个方面，并细分其各方面指标，形成评价指标体系，最后利用层次分析法确定各指标的权重。
关键词：电子商务;仓储信息化管理;评价指标体系;层次分析法
一、引言
近几年，随着时代发展越来越快，网络覆盖率越来越高，网络购物越来越常见了，电商仓储的发展也达到了高峰期，但是每逢“双十一”等电商节日，很多电商仓储在运作过程中会出现七手八脚的情况，甚至爆仓。电商仓储的运作情况是电商经营和竞争优势的关键，顾客不仅看重电商企业的商品质量，更看重物流效率及包裹的完整性等情況，而电商仓储的信息化水平对电商仓储的运作有着至关重要的作用。许多电商仓储目前信息化水平还较低，只能够实现基本的收发退换以及存储的功能，在日益壮大的市场中显得没有足够的竞争力。如果全方位提高仓储的信息化水平，甚至创建以数据分析为基础的科学管理系统，建立新型信息化管理仓储，一定会促进电子商务的发展进入新的高峰，推动市场经济向前发展。
目前在国内外对于信息化发展水平的评价研究有很多，指标体系和研究方法也各具优点与特色，如郭瑞兵运用模糊数学综合评价的方法最终构造出企业信息化经济效益矩阵，以此来作为企业信息化实施成果的考核判断标准;而高升则是用熵权法与粗糙集理论来进行海洋发展评价指标体系的筛选与构建。但是对于电商企业仓储信息化水平的研究和分析很少，相关文献和资料也很难找，没有文献对此进行深入研究，在这方面也没有形成一个统一的标准。所以进行电商行业仓储信息化评价的研究，定量地对仓储的信息化建设发展情况进行分析，对于提高电商企业仓储信息化的科学决策和管理水平有着战略意义和重要的现实意义。
二、体系构建的原则
1.科学性原则
仓储信息化水平指标体系要能够客观准确地反映电商仓储信息化水平的情况，指标体系要有迹可循，符合科学规律。
2.可行性原则
所建立的指标体系是真实有效的，所需要的数据是方便测量的。
3.系统性原则
各项评价指标之间要有一定的逻辑关系，层次结构清晰，相辅相成，最后各评价指标要能够合成一个不矛盾的系统。
4.定量原则
为了更加准确地确定权重和对电商仓储信息化水平的评价，本文的所有指标均为定量指标。
5.不重复原则
为了保证每一项指标的有效性，所有指标的选取都遵循不与其他指标重复的原则。
三、电商仓储信息化水平评价体系的建立
1.评价指标
电商仓储作为货物的存储和保管中心，不仅需要对货物的信息进行完整、正确的记录，还要确保仓储的高效运转。电商仓储的信息化水平决定了仓储的运转情况和仓储的增值收益，所以本评价指标体系将以电商仓储效率与收益为起点，对电商仓储绩效影响因素及其中相互关系进行深入探究。因此，本文在对电商企业的仓储进行走访之后，根据相关工作人员的介绍及电商企业仓储实际运营过程，同时在参考国内外相关研究的基础上，划分出入库、存储、分拣、配送、经营活动五个准则层，并筛选出18个指标层指标，构建了电商仓储信息化水平评价体系。
2.层次分析法确定指标权重
（1）构建AHP模型
在用层次分析法来确定权重时，我们需要将决策的目标、考虑的因素和决策对象按相关关系分为最高层、中间层和最低层。最高层为我们决策的目的，中间层为决策的准则，最底层是准则的子因素。故按照本文确定的指标，可以构建出AHP模型如下图所示。
AHP模型图
（2）准则层判断矩阵的构建
为了获得真实客观的数据，我们通过向仓储企业相关员工发放调查问卷来确定准则层各因素的重要性，调查问卷的内容是准则层的五个因素之间的两两比较情况，最终我们共获得了368份答卷，根据其结果构造准则层判断矩阵如下。
（3）指标层判断矩阵的构建
由于问题较多，所以在指标层我们另发放了一份问卷，答题人员仍为仓储行业相关人员，这张调查问卷的内容是各个指标层的因素之间的两两比较情况，最终我们共获得了402份答卷，根据其结果分别构造出了五个准则层的指标成对比矩阵。
①出入库过程判断矩阵
②存储过程判断矩阵
③分拣过程判断矩阵
④配送过程判断矩阵
⑤经营活动过程判断矩阵
（4）用Python代码确定权重
在对矩阵运算从而确定权重时，利用Python的NumPy来进行矩阵运算，NumPy库没有使用Python本身的数组机制，而是提供了ndarray对象，该对象不仅可以方便地存取数组，还拥有丰富的数组计算函数，很适合用来进行矩阵的科学计算。
我们需要利用Python对由问卷调查所得到的成对比矩阵进行权向量的计算和一致性检验，不一致程度指标CR的计算公式为：
当CR<0.1时，判定成对比较矩阵A具有满意的一致性，计算得到指标层的成对比矩阵一致性CR=0.005650，指标层的成对比矩阵分别为CR1=0.073994、CR2=0.021395、CR3=0.023103、CR4=0.021395、CR5=0.024792，均小于0.1，故其具有满意的一致性。
然后对矩阵的最大特征根对应的特征向量进行标准化，形成权向量，该向量可以反应各因素的权重。
最终计算得到电商企业仓储信息化水平评价指标权重如下表所示。
表2 信息化水平评价指标权重
四、结语
本文通过对电商仓储企业实地走访和研究的方式，筛选出了评价体系的18个指标，通过层次分析法来对指标的权重进行测定，在此过程中向电商仓储企业相关工作人员发放调查问卷，从而构建出成对比矩阵，最后利用Python来进行计算，得到各项指标的权重，最终得到了电商仓储的信息化评价体系。本文中的指标皆为定量指标，要求准确的数据，对于一些信息化程度较低、纯人工记录数据的仓储来说，可能有些数据不方便测量，无法完全适用本文的评价体系。未来技术的发展速度十分迅速，可能会有许多新型技术应用到仓储的管理过程中，届时本文的评价指标体系可能不再完全适用，需要扩大调查范围并且对指标进行优化。
参考文献：
[1]郭瑞兵.企业信息化经济效益评价指标体系研究.2007.
[2]邹方园.基于物联网技术的智能仓储管理系统在制造业中的应用研究.2021.
[3]张博.供应链仓储系统评价指标体系.2018.
[4]姜旭.基于组合赋权模型的物流企业绩效评价指标体系构建研究.2020.
[5]陈沛光.多能互补框架下电网项目综合效益评价指标体系构建.2021.
[6]高升.基于熵权法与粗糙集理论的海洋发展评价指标体系筛选与构建.2021.
[7]方艳春.电商仓储分拣作业优化策略研究.2018.
作者简介：周倩（2000.10- ），女，汉族，湖北省黄冈市人，长江大学，本科在读，研究方向：物流管理
关键词：电子商务;仓储信息化管理;评价指标体系;层次分析法
一、引言
近几年，随着时代发展越来越快，网络覆盖率越来越高，网络购物越来越常见了，电商仓储的发展也达到了高峰期，但是每逢“双十一”等电商节日，很多电商仓储在运作过程中会出现七手八脚的情况，甚至爆仓。电商仓储的运作情况是电商经营和竞争优势的关键，顾客不仅看重电商企业的商品质量，更看重物流效率及包裹的完整性等情況，而电商仓储的信息化水平对电商仓储的运作有着至关重要的作用。许多电商仓储目前信息化水平还较低，只能够实现基本的收发退换以及存储的功能，在日益壮大的市场中显得没有足够的竞争力。如果全方位提高仓储的信息化水平，甚至创建以数据分析为基础的科学管理系统，建立新型信息化管理仓储，一定会促进电子商务的发展进入新的高峰，推动市场经济向前发展。
目前在国内外对于信息化发展水平的评价研究有很多，指标体系和研究方法也各具优点与特色，如郭瑞兵运用模糊数学综合评价的方法最终构造出企业信息化经济效益矩阵，以此来作为企业信息化实施成果的考核判断标准;而高升则是用熵权法与粗糙集理论来进行海洋发展评价指标体系的筛选与构建。但是对于电商企业仓储信息化水平的研究和分析很少，相关文献和资料也很难找，没有文献对此进行深入研究，在这方面也没有形成一个统一的标准。所以进行电商行业仓储信息化评价的研究，定量地对仓储的信息化建设发展情况进行分析，对于提高电商企业仓储信息化的科学决策和管理水平有着战略意义和重要的现实意义。
二、体系构建的原则
1.科学性原则
仓储信息化水平指标体系要能够客观准确地反映电商仓储信息化水平的情况，指标体系要有迹可循，符合科学规律。
2.可行性原则
所建立的指标体系是真实有效的，所需要的数据是方便测量的。
3.系统性原则
各项评价指标之间要有一定的逻辑关系，层次结构清晰，相辅相成，最后各评价指标要能够合成一个不矛盾的系统。
4.定量原则
为了更加准确地确定权重和对电商仓储信息化水平的评价，本文的所有指标均为定量指标。
5.不重复原则
为了保证每一项指标的有效性，所有指标的选取都遵循不与其他指标重复的原则。
三、电商仓储信息化水平评价体系的建立
1.评价指标
电商仓储作为货物的存储和保管中心，不仅需要对货物的信息进行完整、正确的记录，还要确保仓储的高效运转。电商仓储的信息化水平决定了仓储的运转情况和仓储的增值收益，所以本评价指标体系将以电商仓储效率与收益为起点，对电商仓储绩效影响因素及其中相互关系进行深入探究。因此，本文在对电商企业的仓储进行走访之后，根据相关工作人员的介绍及电商企业仓储实际运营过程，同时在参考国内外相关研究的基础上，划分出入库、存储、分拣、配送、经营活动五个准则层，并筛选出18个指标层指标，构建了电商仓储信息化水平评价体系。
2.层次分析法确定指标权重
（1）构建AHP模型
在用层次分析法来确定权重时，我们需要将决策的目标、考虑的因素和决策对象按相关关系分为最高层、中间层和最低层。最高层为我们决策的目的，中间层为决策的准则，最底层是准则的子因素。故按照本文确定的指标，可以构建出AHP模型如下图所示。
AHP模型图
（2）准则层判断矩阵的构建
为了获得真实客观的数据，我们通过向仓储企业相关员工发放调查问卷来确定准则层各因素的重要性，调查问卷的内容是准则层的五个因素之间的两两比较情况，最终我们共获得了368份答卷，根据其结果构造准则层判断矩阵如下。
（3）指标层判断矩阵的构建
由于问题较多，所以在指标层我们另发放了一份问卷，答题人员仍为仓储行业相关人员，这张调查问卷的内容是各个指标层的因素之间的两两比较情况，最终我们共获得了402份答卷，根据其结果分别构造出了五个准则层的指标成对比矩阵。
①出入库过程判断矩阵
②存储过程判断矩阵
③分拣过程判断矩阵
④配送过程判断矩阵
⑤经营活动过程判断矩阵
（4）用Python代码确定权重
在对矩阵运算从而确定权重时，利用Python的NumPy来进行矩阵运算，NumPy库没有使用Python本身的数组机制，而是提供了ndarray对象，该对象不仅可以方便地存取数组，还拥有丰富的数组计算函数，很适合用来进行矩阵的科学计算。
我们需要利用Python对由问卷调查所得到的成对比矩阵进行权向量的计算和一致性检验，不一致程度指标CR的计算公式为：
当CR<0.1时，判定成对比较矩阵A具有满意的一致性，计算得到指标层的成对比矩阵一致性CR=0.005650，指标层的成对比矩阵分别为CR1=0.073994、CR2=0.021395、CR3=0.023103、CR4=0.021395、CR5=0.024792，均小于0.1，故其具有满意的一致性。
然后对矩阵的最大特征根对应的特征向量进行标准化，形成权向量，该向量可以反应各因素的权重。
最终计算得到电商企业仓储信息化水平评价指标权重如下表所示。
表2 信息化水平评价指标权重
四、结语
本文通过对电商仓储企业实地走访和研究的方式，筛选出了评价体系的18个指标，通过层次分析法来对指标的权重进行测定，在此过程中向电商仓储企业相关工作人员发放调查问卷，从而构建出成对比矩阵，最后利用Python来进行计算，得到各项指标的权重，最终得到了电商仓储的信息化评价体系。本文中的指标皆为定量指标，要求准确的数据，对于一些信息化程度较低、纯人工记录数据的仓储来说，可能有些数据不方便测量，无法完全适用本文的评价体系。未来技术的发展速度十分迅速，可能会有许多新型技术应用到仓储的管理过程中，届时本文的评价指标体系可能不再完全适用，需要扩大调查范围并且对指标进行优化。
参考文献：
[1]郭瑞兵.企业信息化经济效益评价指标体系研究.2007.
[2]邹方园.基于物联网技术的智能仓储管理系统在制造业中的应用研究.2021.
[3]张博.供应链仓储系统评价指标体系.2018.
[4]姜旭.基于组合赋权模型的物流企业绩效评价指标体系构建研究.2020.
[5]陈沛光.多能互补框架下电网项目综合效益评价指标体系构建.2021.
[6]高升.基于熵权法与粗糙集理论的海洋发展评价指标体系筛选与构建.2021.
[7]方艳春.电商仓储分拣作业优化策略研究.2018.
作者简介：周倩（2000.10- ），女，汉族，湖北省黄冈市人，长江大学，本科在读，研究方向：物流管理