仓库是供应链中的关键节点，直接影响客户满意度和运营效率。随着沙特阿拉伯“2030愿景”推动物流基础设施发展，零售仓库数量增加，竞争加剧，亟需科学的绩效评估工具。本研究旨在通过组合多准则决策方法(Multi-Criteria Decision-Making, MCDM)，评估沙特西部四个大型零售仓库的绩效，识别最佳实践，为决策者提供改进依据。研究采用G-BWM (Group Best–Worst Method) 确定指标权重，RATMI (Trace-To-Median Index) 进行仓库排名，涵盖成本、质量、时间、生产力和安全五个维度。

• 文献综述

仓库关键绩效指标

仓库绩效指标常分为时间、成本、质量、生产力等维度。Rouwenhorst等从流程、资源、组织角度分类仓库；Gu等强调存储和拣选对绩效影响最大；Staudt等通过内容分析法提炼出四大类指标。Vatumalae等聚焦马来西亚超市仓库，Phyllis在肯尼亚中型仓库研究中提出五大类指标，Ghaouta和Okar则在3PL (Third-Party Logistics) 服务商中归纳30个KPI。

MCDM在仓库绩效评估中的应用

Kusrini等用AHP (Analytic Hierarchy Analysis) 和SNORM (Standard Normalization) 评估印尼超市仓库；Al Amin等用AHP-TOPSIS (Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution) 选择仓库位置；Ulutas等用灰色MCDM模型选址；Bairagi用模糊MCDM评估仓库位置。MCDM也广泛用于仓库布局设计，Demircioglu和Ozceylan综述发现AHP、ELECTRE、PROMETHEE (Preference Ranking Organization Method for Enrichment Evaluation) 最为常用。

MCDM工具概述

常用MCDM方法包括ELECTRE、SAW、SWARA、AHP、BWM、VIKOR、TOPSIS等。BWM由Rezaei于2015年提出，通过成对比较最佳和最差准则简化权重计算。Haseli等在此基础上提出G-BWM，支持群体决策。RATMI由Abdulaal和Bafail于2022年提出，结合MCRAT (Multiple Criteria Ranking by Alternative Trace) 和RAMS (Ranking the Alternatives based on Median Similarity) 方法，通过中位数相似性排序备选方案。本研究首次将G-BWM与RATMI组合应用于零售仓库绩效评估。

材料与方法

零售仓库绩效评估的拟议框架

研究分三个阶段进行：

第一阶段：识别仓库与绩效指标

研究团队实地走访沙特西部多个仓库，筛选出四个长期运营的大型零售仓库 (A、B、C、D)。通过问卷收集数据，问卷涵盖仓库主要活动 (收货、上架、存储、拣选、包装发货、其他运营)、各活动KPI及具体指标。最终确定35个绩效指标，涵盖时间、成本、质量、生产力、安全五个维度。

第二阶段：确定指标权重 (G-BWM)

采用G-BWM方法，由仓库专家对主要活动、KPI和具体指标进行成对比较，计算各层级权重。专家使用1-9标度评分，通过几何平均整合群体意见，构建优化模型求解权重。最终权重见表3，所有指标权重之和为1。

第三阶段：仓库绩效排名 (RATMI)

RATMI方法步骤包括：构建决策矩阵、归一化处理、加权归一化、确定最优方案、分解最优方案与各方案、计算迹 (trace) 和中位数相似性、综合得到多数指数Ei，最终按Ei排序。v取0.5，平衡两种策略。

• 结果与讨论

结果

1. 指标权重

G-BWM计算出35个指标的权重，其中接收活动权重最高 (0.315)，其次是包装发货 (0.209)、拣选 (0.151)、其他运营 (0.132)、存储 (0.123)、上架 (0.07)。各指标权重详见原文表3。

2. 仓库排名

RATMI计算结果显示：仓库A得分1.000，排名第一；仓库D得分0.949，排名第二；仓库C得分0.522，排名第三；仓库B得分0.000，排名第四。

讨论

安全措施仍有提升空间，可进一步降低事故率。

仓库B紧随其后，在成本、质量、时间、生产力方面表现良好，但成本管理仍有优化空间，需持续改进流程以保持高效。

仓库C得分中等，成本管理尚可，但质量控制、时间管理、生产力方面需加强。建议引入先进技术、优化流程、强化安全培训。

仓库D得分最低，成本控制、质量控制、时间管理、生产力、安全均需大幅改进。应优先实施成本节约措施、强化质量流程、优化运营效率、加强安全投入。

研究为决策者提供了基于数据的改进方向，支持资源分配和战略规划。同时，仓库间可共享最佳实践，推动行业整体提升。

结论

本研究首次将G-BWM与RATMI组合应用于零售仓库绩效评估，构建了包含成本、质量、时间、生产力、安全五个维度的综合框架。通过沙特西部四个仓库的实证分析，验证了方法的可行性与有效性。仓库A为最佳实践，其他仓库可根据评估结果针对性改进。

研究局限与未来方向

本研究存在以下局限：数据依赖专家主观判断，存在个人偏差；样本仅四个仓库，地理范围有限，结果推广需谨慎；线性模型可能无法完全捕捉实际复杂关系；评估为单一时点，未考虑动态变化；未纳入外部环境因素。未来研究可扩展至更多地区、行业，结合数据驱动方法 (如机器学习) 动态更新权重，并探索与其他MCDM方法的集成应用。

阅读英文原文：https://www.mdpi.com/2305-6290/8/1/10

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