基于TOPSIS理论的企业供应商选择应用.doc
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基于TOPSIS理论的企业供应商选择应用.doc
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第23卷第11期
Vol.23No.11
统计与信息论坛
Statistics&InformationForum
2008年11月
Nov.,2008
69
!
统计应用研究∀
基于TOPSIS理论的企业供应商选择应用
胡军1,2,余文芳1,陈云南1
(1.浙江工商大学信息学院,浙江杭州310018;2.同济大学经济管理学院,上海200092)
摘要:
供应链管理已经成为企业获取竞争优势的手段,供应商选择是企业构建供应链体系的重要内容。
TOPSIS是一种简单易行的多因素选优的理论方法,它利用熵来确定评价指标的权重,避免了在确定评价指标权重时主观因素的影响,为公司的供应商选择提供了一种科学、量化、高效的手段。
文章回顾了供应商选择的理论现状,介绍了TOPSIS理论模型和利用它进行供应商选择的步骤,通过对典型企业的深入调研,阐述了该企业如何应用TOPSIS进行供应商选择。
关键词:
供应商选择;TOPSIS理论;供应链管理
中图分类号:
C931.1文献标识码:
A文章编号:
1007-3116(2008)11-0065-06
在现代企业经营管理中,供应商管理越来越重
要,物资供应的成功与否,直接影响到企业的竞争能力。
供应商构成企业竞争力的一个必不可少的要素,作为外部资源的供应商的选择,也直接影响着供
应链的整体性、连续性和协调性。
而准时化和全面质量管理理念在供应链中的广泛采用,使供应商选择问题变得更加重要。
一、文献综述
自Hwang和Yoon提出TOPSIS理论方法以来,很多学者应用该理论方法进行了诸多研究[1-7]。
H.S.Byun和K.H.Lee研究了基于TOPSIS方法最优快速(RP)系统的选择问题,该系
统能够满足部件的最终使用和使用者的偏好[8]。
Ahi研究了基于群组技术的单元化制造系统,在构建的模型中通过TOPSIS获得初始解,然后对这个初始解进行优化。
通过与其他方法得到的解进行比较可以发现,用TOPSIS获得的解具有更大的优势[9]。
Jahanshahloo使用新的TOPSIS方法对
DMUs(决策单元)进行排序,用间隔数据来获得每
个可选目标的间隔分数。
当数据是确定性数据时,可以获得与传统方法一样的效果[10]。
Chen等在决策分析中基于区间值模糊集上拓展了TOPSIS方法,因为TOPSIS方法很难把定量方法和指标的相对重要性以及指标的相互影响联系起来,文章在区间值模糊集上拓展了TOPSIS[11]。
Lin等提出了把AHP方法和TOPSIS方法联系起来的一个分析框架,以此来分析客户需求和评估依赖、设计者经验和知识的选择,并帮助设计者实现个性化设计[12]。
付巧峰根据传统TOPSIS法的缺点,提出了一种决策矩阵排序和确定权重的新方法:
改进的TOPSIS法。
该法推广和改进了TOPSIS法所用的决策矩阵规范化方法,简化了正负理想方案的计算,提出了一种更易计算的与原TOPSIS法相对接近度等价的新的相对接近度[13]。
秦寿康综合研究了TOPSIS函数的结构和性质,在构建单向规范化向量空间的基础上,定义并归纳了6种TOPSIS函数,证明了这6种函数都是价值函数,最后经过分析比
收稿日期:
2008-07-01;修复日期:
2008-09-27
基金项目:
浙江省社科联重点项目浙江民营企业融入跨国企业供应链联盟的预审研究(Z07-74);国家自然科学基金项目基于闭环供应链的多级库存优化研究(70272031)
作者简介:
胡军(1977-),男,江西丰城人,博士研究生,研究方向:
物流和供应链管理;
余文芳(1954-),女,副教授,研究方向:
物流和生产管理;
陈云南(1975-),男,博士生,研究方向:
战略管理和教育管理。
胡军,余文芳,陈云南:
基于TOPSIS理论的企业供应商选择应用
较,推荐其中两种函数作为正统的TOPSIS价值函
数模型[14]。
于秀艳和刘宏军在传统TOPSIS方法的基础上,考虑了指标之间的均衡度,对最终的评价结果作以修正,使评价结果全面客观,并把这种方法
应用于信息系统的综合评价实例研究[15]。
陈雷和王延章针对传统信息系统项目评标中单纯由主观判断确定指标权重方法的不足,提出了将主观判断与客观情况相结合、定性与定量相结合的熵权法来确定指标的权重系数,进而将TOPSIS法与熵权系数综合集成进行合理方案的评价[16]。
二、理论模型
(一)TOPSIS方法介绍
TOPSIS法是由C.L.Hwang于1981年所发展出来的技术,TOPSIS是改进M.Zeleny妥协解应位于理想解最近的概念而成。
基于被选择的方案应该是距理想解(IdealSolution)最近,同时距离负理想解(Negative-idealSolution)最远的概念,而假定每一属性是单调递增或递减,因此可以将偏好转化为欧氏距离(EuclideanDistance)而加以计算和衡量,并经综合比较后而得到最佳方案。
所谓理想解是一设想的最好解,它的各个指标值都达到各候选方案中最好的值;而负理想解是另一设想的最坏解,它的各指标值都达到各候选方案中最坏的值。
TOPSIS法的基本思想是同时考虑备选方案与理想方案和最不理想方案之间的距离,优化方案应该离理想方案尽可能的近,离最不理想方案尽可能的远。
原有的方案集中通常并没有这种理想解与负理想解,因此若方案集中有一个解最靠近理想解,同时又最远离负理想解,这个解即为方案集中最好的解。
(二)评价指标确定及量化
建立供应商评价指标的原则是:
系统性、简明性、可比性、独立性、动态性、科学性、实效性、定量与定性相结合,本文在行业认可的评价指标体系基础上建立供应商评价指标体系,以此对供应商进行评价。
将供应商综合评价指标系统分成为两级,一级指标为:
成本、交货、技术水平、服务和未来合作性。
二级指标为一级指标相应的扩充。
1.成本指标:
买方与供应商交易的价格、供应商具有降低成本的能力、买方与供应商议价的空间和买方须付出的运输成本。
2.交货指标:
供应商的准时交货率、供应商具备迅速改变产能的能力、供应商交货所需的前置时间、供应商的地理位置、供应商对于订单的承诺与快
速反馈、供应商接受紧急订单的能力和供应商对于
订单查询资讯的透明度。
3.质量指标:
供应商出货品质的良率、供应商所发生的质量事件、供应商对所发生质量事件的反馈及最终解决方案、供应商提供产品之可靠性、供应
商对买方要求的各种报告的完整性和及时性、供应商对顾客抱怨处理程序流畅完整程度和供应商与买方在技术的发展方向上的一致性。
4.技术水平指标:
供应商生产的专业能力、供应商持续改善之能力、供应商新产品的设计开发能力、供应商新产品开发项目的表现、与买方之间技术合作的程度、供应商的包装能力。
5.服务指标:
供应商处理客户抱怨之速度、供应商对买方的服务态度、供应商的责任度、买方与供应商间的沟通协商的顺畅程度、供应商售后服务的专业知识技能、买方与供应商彼此间资源的互补程度、买方与供应商之间所具备的资源分享能力。
6.未来合作性指标:
供应商支持合伙协定的程度、供应商在资料安全维护方面的配合态度、买方与供应商之间发展长期关系的可能性、供应商是否为未来的生存者。
数据的前期采集采用专家意见调查法,通过设计问卷,向企业相应的部门发放来收集数据。
对6个一级指标,按总体为100%,通过专家评分得出各项的比例关系。
对35个二级子指标,按每个一级指标所在指标为整体以10分为总分,通过专家评分对相应的子指标打分。
本文的指标量化都是相对的量化,即表示指标间的相互比例关系。
因为每个指标的量纲都不同,所以就省去了一个标准化的过程。
(三)理论建模过程
基于TOPSIS决策的实施步骤是:
计算各项指
标的权重值,基于采集到的数据计算各方案的评价值,依据各方案评价值的计算结果对方案进行排序。
下面详细给出具体的内容构成与决策步骤。
1.评价指标的权重确定###熵值法
熵原是一个物理学概念,在信息系统中利用概
率理论来衡量信息的不确定性,熵越大,它表明数据分布越分散,其不确定性也越大,假设第j项指标的信息熵值为:
m
ej=-k∃yijlnyij
(1)
i=1
式中k是与m有关的常数,k=(Lnm)-1,0%e%
1。
第j项指标评价值的分散程度取决于该指标的
信息熵ej与1的差值hj:
hj=1-ej
(2)
第j项指标的yij值分布越分散即相应的hj值也越大,表明第j项指标重要度也越高。
相反,如果第j
v11 v12 & v1n
v21 v22 & v2n
=
… … … …
vm1 vm2 & vmn
(8)
+
项指标的yij值分布相对集中,表明该指标的重要性
越低。
如果yij值都相等,即指标评价值绝对集中,表明该指标在选择供应商时不起任何作用。
可见,利用熵值法估算各指标的权重,其本质是利用该指标信息的价值系数来计算,其价值系数越高对评价的结果贡献越大。
2.TOPSIS法的过程
第四步:
确定最理想指标加权评价值集合V
和最不理想指标加权评价值集合V-。
所谓正理想解是指每一准则项目中选出的最大
评估值,成为正理想解的集合。
负理想解则相反。
i i
V+={(maxvij|j(J1),(minvij|j(J2)|i
=1,2,&,m} (9)V-={(minvij|j(J1),(maxvij|j(J2)|i
i i
第一步:
构造初始数据矩阵。
供应商的初始指标
评价矩阵为:
x11 x12 & x1n
x21 x22 & x2n
=1,2,&,m} (10
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