摘要
在数据丰富的运营环境中，对制造敏捷性以及环境、社会和治理（ESG）响应能力的高频监测需求日益增加。然而，许多实际指标的监测频率较低、可分解性较差，或在每周的监控环境中难以解读。本研究展示了一种针对单一企业的方法论示范，该示范采用了一种每周模糊监测模型，并设置了双重基准，以实现可解释的运营控制。实证研究涵盖了2023年至2025年间的156周数据，涉及三家工厂、五个产品系列和27个关键绩效指标（KPI），这些KPI被分为运营敏捷性、可持续响应能力和社会市场适应性三个维度。KPI和基准的权重是通过与24位专家进行的两轮德尔菲（Delphi）咨询过程确定的。该模型结合了以固定目标为中心的B1合规性阈值和基于百分位数的B2阈值，以实现每周方向的调整。在经过校准的模型中，整体指数平均值为0.618，范围在0.489到0.741之间，而B1和B2的平均值分别为0.619和0.617。在工厂-产品-周层面的匹配验证（N = 2340）显示，该指数与息税折旧摊销前利润（EBIT）之间存在正相关关系（皮尔逊相关系数r = 0.222，95%置信区间[0.200, 0.245]），并且时间安全的校准检查保持了指数的实质性解释能力。研究结果表明，该模型作为一种可解释的、人工参与的工具，适用于案例内的每周监测和诊断，而不仅仅是一个经过广泛验证的预测模型。
