基于层次分析法的供应链合作伙伴选择研究Word格式文档下载.docx
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3.敏捷性:
要求各个伙伴企业具有较高的敏捷性,要求对来自供应链核心企业或其他伙伴企业的服务请求具有一定的快速反应能力。
4.风险最小化:
供应链运营具有一定的风险性,所以必须认真考虑风险问题,尽量回避或减少供应链整体运行风险。
上述四个标准只是供应链合作伙伴选择的,一般性标准由于具体问题不同,以及供应链核心企业具体目标的差异,在选择合作伙伴时可能并不只限于以上标准,还要考虑其他方面的因素,如:
1.兼容性,兼容及解决分歧与矛盾的能力是保持合作双方良好的基石。
2.能力,大部分公司都要求他们的合作伙伴有能够对合作关系投入互补性资源的能力。
3.投入,找一个与自己有同样的投入意识的合作者是合作关系成功的第三个基石。
B.伙伴关系特点为:
1.高度的信任机制,
2.有效的信息共享;
3.供应商直接参与购买方的产品研发以及购买方对供应商提供直接支持;
4.长期稳定的供应合同;
5.以实现系统“双赢”为目的。
供应链合作伙伴选择的评价准则
(1)评价准则(指标体系)的设立
不同的企业在选择合作伙伴(如供应商)时,可以根据自己的需要设计不同的评价准则。
我国企业采用比较多的评价准则主要是产品质量,其次是价格。
(2)评价准则(指标体系)的设置原则
(1)系统全面性原则。
评价指标体系必须全面反映合作伙伴企业目前的综合水平,并包括企业发展前景的各项指标。
(2)简明科学性原则。
评价指标体系的大小也必须适宜,即指标体系的设置应有一定的科学性。
(3)稳定可比性原则。
评价指标体系的设置还应考虑到易于与国其他指标体系相比较。
(4)灵活可操作性原则。
评价指标体系应具有足够的灵活性,以使企业能根据自己的特点以及实际情况,对指标灵活运用。
(3)综合评价准则(指标体系)的一般结构
为了有效的评价、选择合作伙伴,我们可以框架性的构建三个层次的综合指标评价体系:
第一层次是目标层,包含企业业绩、生产能力、质量系统和企业环境这几个主要因素,影响合作伙伴选择的具体因素建立在指标体系的第二层,与其相关的细分因素建立在第三层。
供应链合作伙伴选择的程序与方法
(1)合作伙伴综合评价、选择的步骤
步骤一:
分析市场竞争环境(需求、必要性)
步骤二:
建立合作伙伴选择目标
步骤三:
建立合作伙伴评价标准
步骤四:
成立评价小组
步骤五:
合作伙伴参与
步骤六:
评价合作伙伴
步骤七:
实施供应链合作关系
(2)合作伙伴选择的常用方法
(1)直观判断法
(2)招标法
(3)协商选择法
(4)采购成本比较法
(5)ABC成本法
(6)层次分析法
(7)合作伙伴选择的神经网络算法
层次分析法
层次分析法是20世纪70年代由著名运筹学家萨蒂提出的,韦伯等提出利用层次分析法选择合作伙伴。
它的基本原理是根据具有递阶结构的目标、子目标(准则)、约束条件、部门等来评价方案,采用两两比较的方法确定判断矩阵,然后把判断矩阵的最大特征跟对应的特征向量的分量作为相应的系数,最后综合给出各方案的权重(优先程度)。
基本定义:
所谓层次分析法,是指将一个复杂的多目标决策问题作为一个系统,将目标分解为多个目标或准则,进而分解为多指标(或准则、约束)的若干层次,通过定性指标模糊量化方法算出层次单排序(权数)和总排序,以作为目标(多指标)、多方案优化决策的系统方法。
详细介绍:
层次分析法是将决策问题按总目标、各层子目标、评价准则直至具体的备投方案的顺序分解为不同的层次结构,然后得用求解判断矩阵特征向量的办法,求得每一层次的各元素对上一层次某元素的优先权重,最后再加权和的方法递阶归并各备择方案对总目标的最终权重,此最终权重最大者即为最优方案。
这里所谓“优先权重”是一种相对的量度,它表明各备择方案在某一特点的评价准则或子目标,标下优越程度的相对量度,以及各子目标对上一层目标而言重要程度的相对量度。
层次分析法比较适合于具有分层交错评价指标的目标系统,而且目标值又难于定量描述的决策问题。
其用法是构造判断矩阵,求出其最大特征值。
及其所对应的特征向量W,归一化后,即为某一层次指标对于上一层次某相关指标的相对重要性权值。
优势:
1.系统性的分析方法;
2.简洁实用的决策方法;
3.所需定量数据信息较少;
劣势:
1.不能为决策提供新方案;
2.定量数据较少,定性成分多,不易令人信服;
3.指标过多时数据统计量大,且权重难以确定;
4.特征值和特征向量的精确求法比较复杂;
基本步骤:
1、建立层次结构模型。
在深入分析实际问题的基础上,将有关的各个因素按照不同属性自上而下地分解成若干层次,同一层的诸因素从属于上一层的因素或对上层因素有影响,同时又支配下一层的因素或受到下层因素的作用。
最上层为目标层,通常只有1个因素,最下层通常为方案或对象层,中间可以有一个或几个层次,通常为准则或指标层。
当准则过多时(譬如多于9个)应进一步分解出子准则层。
2、构造成对比较阵。
从层次结构模型的第2层开始,对于从属于(或影响)上一层每个因素的同一层诸因素,用成对比较法和1—9比较尺度构造成对比较阵,直到最下层。
3、计算权向量并做一致性检验。
对于每一个成对比较阵计算最大特征根及对应特征向量,利用一致性指标、随机一致性指标和一致性比率做一致性检验。
若检验通过,特征向量(归一化后)即为权向量:
若不通过,需重新构造成对比较阵。
4、计算组合权向量并做组合一致性检验。
计算最下层对目标的组合权向量,并根据公式做组合一致性检验,若检验通过,则可按照组合权向量表示的结果进行决策,否则需要重新考虑模型或重新构造那些一致性比率较大的成对比较阵。
建立层次结构模型:
将问题包含的因素分层:
最高层(解决问题的目的);
中间层(实现总目标而采取的各种措施、必须考虑的准则等。
也可称策略层、约束层、准则层等);
最低层(用于解决问题的各种措施、方案等)。
把各种所要考虑的因素放在适当的层次。
用层次结构图清晰地表达这些因素的关系。
例子:
选拔干部模型
对三个干部候选人y1、y2
、y3,按选拔干部的五个标准:
品德、才能、资历、年龄和群众关系,构成如下层次分析模型:
假设有三个干部候选人y1、y2
品德,才能,资历,年龄和群众关系,构成如下层次分析模型:
构造成对比矩阵:
比较第i个元素与第j个元素相对上一层某个因素的重要性时,使用数量化的相对权重aij来描述。
设共有n个元素参与比较,则称为成对比较矩阵。
成对比较矩阵中aij的取值可参考Satty的提议,按下述标度进行赋值。
aij在1-9及其倒数中间取值。
∙aij
=1,元素i与元素j对上一层次因素的重要性相同;
=3,元素i比元素j略重要;
=5,元素i比元素j重要;
=7,元素i比元素j重要得多;
=9,元素i比元素j的极其重要;
=2n,n=1,2,3,4,元素i与j的重要性介于aij
=2n
−1与aij
+1之间;
∙,n=1,2,...,9,当且仅当aji
=
n。
成对比较矩阵的特点:
。
(备注:
当i=j时候,aij
=1)
对例子,考虑5个条件:
品德x1,才能x2,资历x3,年龄x4,群众关系x5。
某决策人用成对比较法,得到成对比较阵如下:
a14
=5
表示品德与年龄重要性之比为5,即决策人认为品德比年龄重要。
作一致性检验:
从理论上分析得到:
如果A是完全一致的成对比较矩阵,应该有
但实际上在构造成对比较矩阵时要求满足上述众多等式是不可能的。
因此退而要求成对比较矩阵有一定的一致性,即可以允许成对比较矩阵存在一定程度的不一致性。
由分析可知,对完全一致的成对比较矩阵,其绝对值最大的特征值等于该矩阵的维数。
对成对比较矩阵的一致性要求,转化为要求:
的绝对值最大的特征值和该矩阵的维数相差不大。
检验成对比较矩阵A一致性的步骤如下:
∙计算衡量一个成对比较矩阵A(n>
1阶方阵)不一致程度的指标CI:
RI是这样得到的:
对于固定的n,随机构造成对比较阵A,其中aij是从1,2,…,9,1/2,1/3,…,1/9中随机抽取的.这样的A是不一致的,取充分大的子样得到A的最大特征值的平均值
n
1
2
3
4
5
6
7
8
9
RI
0.58
0.90
1.12
1.24
1.32
1.41
1.45
层次总排序及决策:
先成对比较三个候选人的品德,得成对比较阵
经计算,B1的权向量
ωx1(Y)=(0.082,0.244,0.674)z
故B1的不一致程度可接受。
ωx1(Y)可以直观地视为各候选人在品德方面的得分。
类似地,分别比较三个候选人的才能,资历,年龄,群众关系得成对比较阵
通过计算知,相应的权向量为
它们可分别视为各候选人的才能分,资历分,年龄分和群众关系分。
经检验知B2,B3,B4,B5的不一致程度均可接受。
最后计算各候选人的总得分。
y1的总得分
Wz(y1)=5j=1ujwxj(y1)=0.457×
0.082+0.263×
0.606+0.052×
0.429
+0.104×
0.6366+0.162×
0.167
ωx5(y1)
的加权平均,权就是各条件的重要性。
同理可得y2,Y3
的得分为
ωz(y2)=0.243,ωz(y3)=0.452
0.457
0.263
0.051
0.103
0.126
总得分
Y1
0.082
0.606
0.636
0.305
Y2
0.244
0.265
0.185
0.243
Y3
0.674
0.129
0.143
0.179
0.667
0.452
即排名:
Y3
>
Y1
比较后可得:
候选人y3是第一干部人选。
总结:
近
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