供应链管理中供应商的模糊综合评判研究Word文件下载.docx

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由于供应商的选择问题中包含大量不确定性和模糊性,因此将模糊数学的思想引入其中,建立相应的模糊决策方法有一定的实际应用价值和理论意义。

二、供应商综合评价指标体系

（一）历史回顾

早在20世纪60年代,Dickson就开始系统的研究供应商的评价问题,并提出了23项评价供应商的准则（其中质量、准时送货和历史信誉占前三位）。

1991年,Weber回顾了与供应商选择有关的74篇文献,对Dickson的23项标准的重要性进行了排序。

其中价格、准时送货和质量这三项准则分别出现在80%、58%和53%的文献中。

由华中理工大学管理学院CIMS—SCM课题组在1997年的一次调查数据可知:

当前中国企业在选择供应商时,98.5%的企业考虑产品质量,92.4%的企业考虑价格,69.7%的企业考虑了交货提前期。

在二十世纪七十年代,Lehmann和O’shaughnessy提出了产品属性对供应商选择的影响作用,她们将工业采购的产品分成四类（如下表1）,Elizabeth在她们的基础上作出了新的调查研究,给出了每类产品的评估指标的权重,如表1。

其中常规性定货产品（Routineorderproducts）指频繁订货和使用的产品,不需要学习就能使用。

过程性问题产品（Proceduralproblemproducts）指用户必须经过学习才能使用的产品,否则会出现问题。

性能问题产品（Performanceproblemproducts）指在使用中可能产生技术问题的产品。

行政问题产品（Politicalproblemproducts）,这类产品,购买需要大量资金,涉及到企业内部的不同职能部门。

表1产品类型及指标权重

产品类型

指标权重

质量

价格

送货

服务

常规性产品

0.49

0.36

0.06

0.23

过程问题产品

0.29

0.20

0.13

0.38

性能问题产品

0.40

0.35

0.04

行政问题产品

0.24

0.11

0.15

0.17

（二）供应商综合评价指标体系遵循的原则

供应商的评价涉及的因素十分复杂,各种指标间又往往具有一定的关联度,不同的企业的指标体系往往差别很大,一套通用的供应商综合评价指标体系应遵循以下的原则:

1、全面性:

供应商评价指标体系应该能够全面的反映供应商的各种信息。

2、简明性:

指标体系应该简明扼要,利于操作。

3、客观性:

指标体系应该尽可能不受主观因素的影响,尽量选用可量化的指标。

4、可重构性:

用户能够根据自身的需要对指标体系进行修改,针对不同类型的需求能够设定不同类型的指标、权重和算子对。

（三）供应商综合评价指标体系

供应商的选择问题涉及众多因素,笔者参考前人的研究成果,根据建立评价体系所需的原则,经过对某大型企业采购部门的实际情况的调查和研究,建立如下图1的供应商评价指标体系。

三、供应商模糊综合评价模型

供应商模糊综合评价模型建立步骤如下:

1、确定供应商综合评判因素组成的集合U

U={u1,u2,…,um}

（1）

式中ui为评判因素

2、给出评判因素给出的评语集V

V={v1,v2,…,vk}

（2）

式中vi为事先确定好的各种可供选择的评语,适用于各评判因素。

图1供应商评价指标体系

3、确定评判因素的权重

评判因素的权重主要取决于两个方面的原因,①各评判因素对评判对象的影响程度,②评判专家的主观认识。

由于人的主观性,各专家对某一评判因素考虑的重要程度不同,因此给出的权重分配也不同,这是个模糊性问题,一般能够经过历史数据统计分析、专家评分以及层次分析法等来确定各评判因素的权重,给出各个评判因素相应的权重w=（w1,w2,…,wm）,

其中

。

4、建立评判因素U和评语集V之间的单因素评判矩阵Ri。

其中rij表示从第I个评判因素中对评判对象作出第j种评语的可能程度。

5、进行模糊综合评判

一般有两种常见的综合评判模型:

主因素突出型和加权平均型。

对于主因素突出型,如前面所述的性能问题类型的产品,在评判时主要考虑几个主要突出因素,在这里评判算子我们采用模糊集的内积,即

对于加权平均型,这种模型是要让每个因素都对综合评价有所贡献,这里采用的算子对为

即:

四、应用实例

某制造商需要在4个供应商（S1,S2,S3,S4）之间进行某备件的供货选择。

四个供应商的基本情况如下。

供应商S1是个大型企业,和制造商长期合作,供应产品质量高,价格和市场价基本一致,但送货不准时,紧急订货供给能力差。

供应商S2是个中型企业,和制造商合作历史不长,供应产品质量中等,价格比市场价略高,但送货准时,紧急订货供给能力一般。

供应商S3是个小型企业,和制造商合作历史约5年,供应产品中常有质量问题,价格比市场价略高,但送货准时,能够提供紧急订货,但价格要比平常高20%。

供应商S4是个大型集成化供应商,和制造商合作历史无,供应产品质量很高,价格比市场价高约10%,送货准时,紧急订货时需要付约20%的额外费用。

对这四个供应商的评判过程如下:

1、确定供应商评价指标集

如上图1,确定评价指标集

U={U1,U2,U3,U4}

其中U１={U11,U12,U13,U14}

U2={U21,U22,U23,U24}

U3={U31,U32,U33}

U4={U41,U42,U43,U44}

2、给出评判因素给出的评语集V,这里采用5级评语集,即

V={v1,v2,v3,v4,v5}={很好,好,中,差,很差}

={1,0.8,0.6,0.4,0.2}

鉴于备件供应的特点,供应商评判小组确定此次选择的权重如下:

W={W1,W2,W3,W4}={0.4,0.4,0.1,0.1}

W1={W11,W12,W13,W14}={0.4,0.3,0.2,0.1}

W2={W21,W22,W23,W24}={0.4,0.2,0.4,0}

W3={W31,W32,W33}={0.3,0.5,0.2}

W4={W41,W42,W43,W44}={0.5,0.3,0.1,0.1}

4、建立模糊评价矩阵和进行模糊综合评判

对供应商S1,S2,S3,S4分别做单因素评价,用下标来区分供应商,上标表示评价指标,由于备件的采购主要考虑质量、交货期和紧急订货能力等几个主要因素,因此这里采用模糊集的内积算子对来进行评判。

对供应商S1有:

对于

的第一行,表示对于供应商S1的产品质量,60%的评判专家认为很好,40%的评判专家认为好,0%的评判专家认为中,0%的评判专家认为差,0%的评判专家认为很差,其余同理。

归一化处理后得供应商1的单因素评价矩阵S1。

同理可得其余供应商的单因素评价矩阵S2、S3、S4。

归一化处理得

同理得:

根据最大隶属度的原则,供应商S1和S4都间于很好和好之间,当然,S4比S1更大程度属于很好一类,而供应商S2和S3属于好的类别,显然供应商S3更大程度上属于好的类别,因此这四个供应上选择的次序依次是供应商4、供应商1、供应商3、供应商2。

我们也能够经过加权平均来进行判别,即

根据未归一化的Di,我们算得C1=0.96,C2=0.9,C3=0.95,C4=0.98,能够看出C2＜C3＜C1＜C4,评判结果和最大隶属度评判的结果是一致的。

五、结束语

（一）本文检索分析了有关供应商选择问题的大量文献,并经过对某大型企业的采购部门对供应商选择的实际情况的调查和研究,建立了符合企业客观实际的供应商评价体系,该体系应用简单有效在实际应用中企业能够根据各自的要求和特点对指标体系和指标权重作出修改和补充。

（二）本文将模糊数学应用到供应商的选择中来,建立了定量化供应商评价体系,减少了传统供应商选择中过多的主观性。

参考文献

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广东经济出版社,:

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复旦大学出版社,:

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[6]汪培庄,韩立岩.应用模糊数学[M],北京:

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[7]王铭文等.模糊数学讲义[M],长春:

东北师范大学出版社,1988:

109-112.

ResearchonVendorFuzzyComprehensiveEvaluationinSCM

LuYixing

（ShanghaiVocationalandTechnicalCollegeofAgricultureandForestry,

Songjiang,Shanghai,00）

Abstract:

Thearticlebuildsupaindexsystemforthevendor’sevaluation,andintroducesthethoughtsoffuzzyintothevendor’sevaluationwithanexampleastheillustration.

Keywords:

vendorselection,FuzzycomprehensiveEvaluation,Evaluationindexsystemofvendor