供应商选择决策

供应商选择决策（共10篇）

供应商选择决策 篇1

一、引言

供应链合作伙伴关系 (Supply Chain Partnership, SCP) 是供应商与制造商为实现某个特定目标, 在一定时期内共享信息、共担风险、共同获利的协议关系, 因此, 合作伙伴的选择是供应链合作关系的基础。物流供应商就是集成物流服务企业。研究物流供应商的选择方法, 创建科学合理的选择模型, 无论是对企业还是对物流行业都具有十分重要的理论和现实意义。

二、供应商的熵权评价

熵 (Entropy) 的概念源于热力学, 后由申农引入信息论, 现已在工程技术、社会经济等领域得到更多的应用。熵是系统状态不确定性的一种度量。当系统可能处于几种不同状态, 每种状态出现的概率为pi (i=1, 2...n) 时, 该系统的熵定义为:

建立熵权系数的原理如下:在多目标决策中, 对各个方案关于某一指标的分值而言, 如果决策者认为差异程度越小的指标越重要, 可将熵值进行归一化后作为该指标的客观权重。如果决策者认为差异程度越大的指标越重要, 则可用熵的互补值进行归一化处理后作为指标的客观权重。

三、供应商选择的指标体系

不同企业供应商选择指标的侧重点不同。结合运用实际, 归纳出以下主要评价指标:

产品质量:采购物料的质量最终会反映到企业产品的质量和总成本中, 所以物料质量是衡量供应商的首要因素。衡量产品质量的因素主要包括企业的质量保证体系、生产所需产品的设备状况、工艺水平及产品的合格率等。

采购价格:其对于降低企业生产成本, 提高产品竞争力有明显的作用, 因此价格也是一个重要因素。但在供应链战略合作关系中, 价格因素必须与质量、服务等其他因素综合考虑。

供应商能力:其是一个综合性指标, 主要包括供应商的供货能力、技术力量、组织管理能力、沟通协作能力、产品开发能力、快速反应能力等。这些因素旨在考察供应商能否持续、稳定地为企业带来增值服务。

服务水平:即供应商内部各作业环节, 能够配合购买者的能力和态度, 主要包括订单处理的速度、准确性、企业交易各流程的健全性、员工的责任心等。

人员素质:供应商物流能力与人员素质相辅相成、互相促进的作用, 只有加强培育、提高人员素质, 供应商物流能力才有基础保证, 才能树立起企业的形象和信誉。企业才有竞争力, 也才能生存和发展。

管理制度及信誉:其是选择供应商建立战略性合作关系的长期标准, 主要考察供应商的企业体制是否健全、管理制度是否完备、经营理念是否以客户为中心、研发方向是否符合企业需求、财务状况是否良好、企业信誉状况是否良好等。

四、实例研究

某企业有4家物流供应商可供选择, 主要衡量因素为产品质量、采购价格、供应商能力、服务水平、人员素质和管理制度及信誉等6项指标, 请10位专家对各物流供应商的各项指标进行评价 (满意、一般、不满意) , 然后汇总, 根据集对分析理论, 将满意视为同一度a, 一般视为差异度b, 不满意视为对立度c, 我们选用集对分析理论中同异反联系度u=a+cj的形式 (如对第1家供应商的注入资金情况, 10位专家中有4位认为满意, 3位认为一般, 3位认为不满意, 则其最终属性值为0.4+0.3j) , 整理专家们的评价结果, 得出原始的同一度矩阵A和对立度矩阵C, 进而得到同一度理想方案矩阵A0和对立度理想方案矩阵C0。

我们这里用于评价选择物流供应商, 认为各方案的差异越大越重要。计算同一度a的各待评价方案与理想方案的加权相近度, 同理, 我们也可获得对立度c的各待评价方案与理想方案的加权相近度。

即待评价方案的优劣排序为r2>r4>r1>r3, 所以我们应建议企业选择物流供应商r2作为合作伙伴。

五、结束语

我们利用集对分析结合熵权系数构建的物流供应商选择模型, 在肯定不确定性因素影响的同时, 提出如何把满意与不满意这两种相互对立的因素结合起来进行量化评价, 并利用熵权法从数据本身出发对各个指标的重要程度赋予客观权重, 能够有效地对物流供应商进行综合评价, 为企业决策提供客观依据。但在运用此方法过程中, 应注意针对不同背景、不同业务, 考虑指标因素的侧重点应该不同。

摘要：物流供应商的选择问题一直是企业物流业务外包成败的关键, 实践中常因缺乏合适的评价选择模型而导致双方难以有效合作。文章借助熵权系数, 建立物流供应商评价选择模型, 为企业合理选择物流供应商提供了科学依据。

关键词：熵权,物流,供应商选择

参考文献

[1]、孙元欣.供应链管理原理[M].上海财经大学出版社, 2003.

[2]、岳超源.决策理论与方法[M].科学出版社, 2003.

[3]、白荣, 崔炳谋.TOPSIS在供应商选择中的应用[J].铁道运输与经济, 2006 (9) .

供应商选择决策 篇2

关键词 双渠道供应链； 价格策略； 服务策略

1 引 言

近年来， 越来越多的企业在传统零售渠道分销商品的同时， 普遍开辟了网络直销渠道， 业已形成了两种分销渠道并存的新格局. 由于传统零售渠道符合消费者的购物习惯， 又能使消费者更直观的感受商品的性能， 降低购物风险， 受到越来越多消费者的青睐； 而网络直销渠道不受地域限制， 扩大了消费者的选择范围， 同时愈加完善的服务， 以及价格方面的优势， 也早已深入人心. 现实中， 许多企业， 像苏宁、联想、海尔等， 在其商业运作中已经成功实施了网络直销渠道. 然而双渠道模式的建立也面临许多挑战， 制造商不仅是零售商的供应商， 更是零售商的竞争者， 如何协调好制造商和零售商的关系， 避免渠道冲突， 已成为学术界的难题.

网络直销渠道在近两年蓬勃发展， 有一些数字值得一提. 据中国互联网络信息中心（CNNIC）2011年2月发布的《2010 年中国网络购物市场研究报告》的数据显示， 截止2010年12月， 网络购物用户达到1.61亿人， 全年网络购物市场的交易金额也高达5231亿元. 最大的电子商务运营商淘宝网， 据统计， 在2012 年“双十一”这一天，销售额达到190 亿元，这意味着网络直销渠道进入一个全新的阶段. 在数字的背后是越来越完善的服务， 这些服务包括退换货保障、运费险、售后支持及其他的能增加顾客感知产品价值的服务.

在双渠道供应链中， 渠道间的价格和服务一直是这一领域研究中的核心问题. 对于一个商品， 决定其销售情况的除了价格就是服务， 而后者在现实中尤为重要. 而有关双渠道增值服务的研究大多都是针对传统零售渠道的服务水平对需求和价格的影响， 如Dumrongsiri （2008）[1]发现提高零售商的服务水平将增加零售商的收益， 消费者对服务越敏感， 对制造商和零售商越有利； Yang 和Wu（2008）[2]则在Dumrongsiri 等人的基础上， 研究了渠道服务差异对双渠道供应链均衡价格、需求、利润和供应链总利润的影响； Mukhopadhyay （2008）[3]在零售商的增值服务成本未知时， 讨论了增值服务与渠道定价之间的函数关系； 晏妮娜等（2007）[4]研究了需求受零售商服务水平和价格因素影响下的双渠道供应链协调； Yan and Pei（2009）[5]分析了在一个竞争性的双渠道市场中， 零售服务的战略地位， 指出制造商的网络直销渠道是激励零售商提高服务的一种工具， 而零售商可以由此获得更低的批发价格， 并且通过提高服务质量来扩大市场份额， 获得更大的收益. 也有部分研究考虑了网络直销渠道的服务水平对需求和价格的影响， Chen 等（2008）[6]基于消费者选择模型， 研究了双渠道供应链中的服务竞争， 其中网络直销渠道的服务水平用提前期来衡量， 而传统渠道的服务水平通过产品的可获性来刻画， 研究结果表明， 最优的双渠道服务策略取决于渠道环境； Hua 等（2010）[7]通过两阶段Stackelberg 博弈模型， 分析了制造商的价格策略和服务策略. 研究指出，提前期和价格策略由消费者对网络直销渠道的接受程度来决定， 接受程度高， 网络渠道的价格相对也会高， 而提前期也会相应的延长； 王虹和周晶[8]针对双渠道供应链， 考虑了需求同时受价格和广告投入影响下供应链的不同定价策略问题， 并分别建立了一致定价策略和区别定价策略下的Stackelberg博弈模型； Dan等（2012）[9]研究了零售服务水平对制造商和零售商的价格决策及利润的影响； 肖剑等（2010）[10]建立了双渠道供应链中制造商在线渠道和零售商服务合作的Stackelberg和Bertrand博弈模型； 郭亚军和赵礼强（2008）[11]运用消费者效用理论建立了双渠道环境下的需求函数， 运用博弈论分析了双渠道环境下的定价策略. 需要说明的是， 有关双渠道服务的研究大多都把服务作为参数考虑， 而非决策变量. 本文试图把网络直销服务作为决策变量， 研究直销服务水平在集中式供应链和分散式供应链中对制造商和零售商价格决策和利润的影响.

2 模型描述与基本假设

考虑由一个制造商与一个零售商组成的双渠道供应链， 其中制造商为主导者， 零售商为跟随者， 制造商通过传统零售渠道和网络直销渠道两种渠道分销产品. 在传统零售渠道， 制造商以批发价格w将单位生产成本为c的产品分销给零售商， 零售商以价格pr向消费者出售产品. 而在网络直销渠道， 制造商以价格pm直销给消费者.

供应商选择决策 篇3

当前市场需求瞬息万变, 制造型企业为了适应多变的市场需求, 将采用更科学的决策方法对供应商进行选择, 供应商选择问题成了供应链管理决策中的重要内容之一。

对于供应商选择评价方法, 国内外有大量的文献提出了相关理论, 如林云等人采用定量的Topsis法来确定二级指标的权重;李志勇等人将模糊综合评判的思想和方法运用到供应商选择中;文献通过将两种或几种方法结合起来用于解决供应商选择问题。这些研究成果主要是面向单一供应商的选择过程, 因此, 本文在确定评价指标体系的基础上, 基于FAHP和灰色理论对供应商进行评价选出多个供应商, 以此来降低单个供应商可能带来的风险, 从而提高了决策的科学性。

二、供应商评价指标体系

供应商选择是企业的一项重要决策, 从建立长期稳定的供应链合作伙伴关系出发, 对供应商选择的评价标准还应当考虑技术水平、沟通情况等因素。本文根据相关参考文献建立如图1所示评价指标体系。

三、基于FAHP和灰色理论的多供应商选择的基本方法

(一) FAHP求解各指标的相对权重

FAHP求解权重分为以下五个步骤:

(1) 构建评价层次结构和两两比较判别矩阵

(2) 对判别矩阵进行一致性检验

(3) 合成判别矩阵

对于每位专家给出的比较判别矩阵, 利用下式求解合成出综合判别矩阵。

(4) 计算各指标的相对权重

则指标i的模糊综合比较权值

由此得到非模糊权重向量:

归一化W后得各指标的非模糊化权重向量W0。

最后根据层次总排序的方法可得到各指标对于总目标的综合权重W。

(二) 熵权法求解各指标的风险权重

使用熵权法确定各指标的风险权重的步骤如下:

(1) 构造关于各指标和备选方案的得分矩阵

将所有专家的对于各指标的评分值求取均值, 以此构造综合评价矩阵。

(2) 指标评价分值的规范化处理

(3) 各指标风险权重的计算

对综合评价矩阵Dij归一化得到:

故根据熵的定义, 利用熵的公式求解各指标的风险权重值:

对 (1ei) 归一化, 得到指标i的风险权重值 i

(三) 基于灰色理论确定供应商等级

(1) 求取指标体系的综合权重

(2) 确定评价样本矩阵

利用参与评价的专家对各指标的评价分值来构造样本的评价矩阵Q :

(3) 确定评价等级

根据所需研究内容的重要性等可将所需要评价的等级分为m类, 从而得到评价标准集合V = (V1, V2, ... , Vm) 。

(4) 确定评估灰类

确定评估灰类的过程主要包括确定灰类的等级数目、确定灰数以及确定灰数的白化权函数三个步骤。

(5) 确定供应商的评估等级

则灰色评估权值rij可由公式求得, 从而得出模糊矩阵R。

由综合权重向量和模糊矩阵经过计算可得到模糊综合评判矩阵B:

对B的归一化, 得B*= (b1*, b2*, ... , bm*) 。

则供应商的综合评价等级Z为:Z=B.C

重复上述步骤, 可以得到所有供应商的综合评价等级和等级值, 并以此来对供应商进行排序从而筛选出合适的供应商。

四、基于FAHP和灰色理论的多供应商选择决策应用

(一) 供应商评价指标体系的构建

假设某企业的物料采购项目共有三家供应商参与投标, 且均已通过初步资格审查, 该企业将选择其中的至少两家作为其合作伙伴。构建如图1所示的供应商评价指标体系。

(二) 基于FAHP确定各指标的相对权重

构建完成评价指标体系后, 邀请三名业内专家对各指标进行两两比较判断, 构造两两比较判别矩阵。

以下是相对权重计算过程的详细阐释。表2、表3和表4分别为三位专家给出的关于总目标G的两两比较判别矩阵。

对各个专家所给出的关于总目标G的判别矩阵进行合成, 得到其关于目标G的综合比较判别矩阵, 如表5所示。

则目标G参与比较的各指标的模糊综合比较权值如下:

各指标的权重向量W= (0.6279, 0.9857, 0.7478, 0.9394, 1.0000) T, 将W归一化后可得到关于目标

G的各指标的相对权值

按照同样的数据处理过程, 专家组关于指标沟通、成本、交货、质量和生产的综合比较判别矩阵如下 (表6-表10) :

根据以上各指标的综合判别矩阵, 可求出14个二级指标的相对权值向量, 各指标的相对权值向量如下表所示:

最后, 根据层次总排序法求解得到所有二级指标的相对权重向量W, 如下:

(三) 基于熵权法确定各指标的风险权重

首先求取各专家对备选供应商的评价分值的均值, 用均值构造最终各供应商各指标的得分矩阵, 得到均值得分矩阵如表11所示。

在表11中, 已将最优值以“*”标出。

归一化得,

由此可计算得出评价指标i的熵值ei, 构成评价指标的熵值向量e 。

对 (1-ei) 进行归一化处理得到风险权重值θi, 构成风险权重向量θ :

(四) 求解各指标的综合权重

最终各指标的综合权重向量为:

(五) 基于灰色理论的供应商等级的确定

基于灰色理论确定供应商的等级需要对各个供应商进行逐一的评价, 下面将以供应商S1为例展开计算 (供应商S2和供应商S3的评价过程计算与其相一致) 。

(1) 确定各评价指标的综合权重

各评价指标最终的综合权重向量在上文中已通过加权求解获得,

(2) 构建供应商S1的评价样本矩阵

通过对供应商S1的评价得分的整理, 得到评价样本矩阵Q为:

(3) 确定评价等级矩阵

在此将对供应商的评价等级划分为“优良中差”四大类, 与之相对应的评价标准集合V {9, 7, 5, 3} , 则等级矩阵C  (9, 7, 5, 3) T。

(4) 确定白化权函数

四个评价等级的白化权函数的函数形式分别表示如下:

(5) 确定供应商的评价等级

白化权函数确定之后, 求解出由样本矩阵灰色统计数构成的矩阵N和权矩阵R :

则模糊综合评判矩阵B和供应商的的综合评价等级结果如下:

供应商S2和供应商S3的综合评价等级求解过程与之完全一致, 由此可得出三家供应商的综合评价等级, 如表12所示。

通过上表可以看出供应商S1和S2同属“良好”级别, 故经过筛选后, 最终所选中的供应商为S1和S2。

五、结语

本文以沟通、成本、交货、质量和生产等为一级指标建立了供应商选择评价体系, 基于FAHP对各指标的初始权重进行求解, 并且考虑到在实际中供应商的不同情况赋予各个指标以风险的考量, 以熵值法为基础对各指标的风险权重加以求解, 利用灰色理论对各供应商的评价进行模糊的等级划分并求解。最后对该供应商评价选择决策方法应用算例进行分析, 从而选择决策出满足要求的多个供应商。通过计算表明, 提出的方法能够从多角度考虑供应商选择问题, 从而对供应商选择有科学合理地决策。

摘要：为了克服单供应商选择可能带来的风险问题, 对供应商选择进行更科学的决策, 首先以沟通、成本、交货、质量和生产评价指标建立了供应商选择评价体系, 基于FAHP对各指标的初始权重进行求解, 并且考虑到在实际中供应商的不同情况赋予各个指标以风险的考量, 然后基于熵值法求解各指标的风险权重, 在此基础上利用灰色理论对各供应商的评价进行等级划分。最后对上述所建立起来的选择评价方法进行算例检验选择出满足要求的多个供应商。

关键词：多供应商选择,FAHP,熵值,灰色理论

参考文献

[1]林云, 谢敏, 黄波等.TOPSIS定权的FCE法在物流供应商选择中的应用[J].计算机应用研究, 2012, 05:1806-1808.

[2]李志勇, 王顺洪.基于模糊综合评判的供应商选择方法[J].北京工业大学学报, 2004, 01:124-128.

[3]邹平, 袁亦男.基于EAHP和GRAP的供应商选择[J].系统工程理论与实践, 2009, 03:69-75.

[4]张志清, 杨中华.基于AHP和NEULONET的供应商选择问题[J].系统工程与电子技术, 2007, 04:570-573.

采购谈判与供应商选择 篇4

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供应商选择决策 篇5

摘要：南京工业大学后勤服务集团考虑零售商的公平关切行为特征，研究鲜活农产品供应链最优订货决策问题。引入公平关切度和参考依赖因子，构建基于零售商公平关切的鲜活农产品供应链订货决策模型。理论分析与数值算例表明：分散式决策中，零售商考虑公平关切时的订购量少于其无公平关切时的订购量，批发价随着公平关切程度的上升而下降；批发价契约下考虑公平关切的鲜活农产品供应链无法实现协调，但订购量、供应链成员的利润均随着公平关切程度的上升而减少。

关键词：鲜活农产品；供应链管理；公平关切；批发价契约

鲜活农产品是人们的生活必需品，包括“新鲜蔬菜、新鲜水果、鲜活水产品、活的畜禽和新鲜的肉蛋奶等 5 类农产品”。近年来，人民生活水平日益提高，对鲜活农产品的需求日益增长，然而我国鲜活农产品供应链运输成本及损耗大，供需不平衡等问题时有发生。相关数据显示，我国鲜活农产品在采摘、运输、储存等物流环节上的损失率达 25%～30%，每年物流链上约有1200万吨水果、1.3亿吨蔬菜的浪费，损失在1000亿元以上。另外，鲜活农产品生产过程极易受自然条件的影响，鲜活农产品的供给具有较强的波动性，如何解决鲜活农产品供需矛盾成为一个研究热点。

当前，关于鲜活农产品供应链管理的文献为数不多。但斌和陈军在构造了新鲜度衰减函数的基础上，分别定量考察了价值损耗对鲜活农产品供应链协调的影响。林略等考察了收益共享契约下的鲜活农产品三级供应链的协调问题。但上述文献皆基于参与人完全理性假设，未考虑供应链成员的公平关切特性。

本文充分考虑鲜活农产品的新鲜度和运输损耗特性，以及供应链成员的公平关切特征，研究鲜活农产品供应链成员的决策和供应链协调问题。

一、鲜活农产品供应链模型分析

（一）基本模型。以下构建两级单周期供应链模型，考虑鲜活农产品的新鲜度和运输损耗特征，零售商R在销售季节来临前有一次订货机会。二级供应链的决策过程如图1所示：

图1 二级供应链模型

假设条件：

1、供应商向零售商供应商品，由于鲜活运输过程中存在损耗，定义一个与运输相关的有效因子，当零售商订购时，供应商为使利润最大化将供给，定义为新鲜度因子（），产品新鲜度对零售市场的需求有一定影响，对同样的零售价格而言，产品新鲜度越高，市场需求越大。

2、假设零售商R面临的市场需求为不确定性需求乘积形式的需求函数，其中是市场需求，是对市场规模的一个度量，是产品的零售价格，是一个均值为1的连续分布的需求随机扰动因子，其概率密度函数和累计分布函数分别为和，表示需求对零售价的弹性指数，假设。

3、假设供应商和零售商的信息公开且对称，供应商的单位生产成本及零售商的单位边际成本分别为和；由于鲜活农产品具有较强易腐性，假设销售期结束时的残值为0，并假设零售商不存在缺货损失。

符号说明如下：

：新鲜度因子，

：运输有效因子

：零售商确定的单位产品销售价格

：零售商的订购量

：供应商出售给零售商的批发价

：供应商的单位生产成本

：零售商的单位产品边际成本

：售商的期望销售量

：零售商对供应商的转移支付

（）：供应链的整体利润（效用）

（）：零售商的利润（效用）

：供应商的利润

（二）鲜活农产品供应链基本模型

根据以上假设，得到零售商、供应商和供应链总利润分别为：

（1） （2）

（3）

这样，销售量可表为：

（4） 令

则

（5）

则。

引理1零售商的最优决策，即最优库存因子（记为），由如下方程确定：

（6）

若關于x递增，且，则最优库存因子是唯一确定的，其中。

由引理1可知最优“库存因子”的确定与q无关，且由式（6）可得：

故，令，因为， ，故，则。

零售商、供应商以及供应链整体利润可化为下式（7）、（8）、（9）：

（7）

（8）

（9）

令表示供应链最优订货量，则对（9）式关于求一阶偏导可得

（10）

由此可得，且，因为，所以，即为的严格凹函数，存在唯一最优解使得最大，则为供应链最优订货量。

由可知，当供应商的单位生产成本和零售商的边际成本上升时，订购量将会下降，而当产品新鲜度上升时，订购量上升，鲜活农产品在旅途中的损耗率越低，即有效因子越高，订购量越大。故应提高保鲜和运输技术，此举可促进零售商订购量的提升，以此形成规模效应，从而降低供应商和零售商的边际成本，再促进订购量的上升，形成良性循环。

二、数值分析

本节运用数值算例分析公平关切度对批发价格契约的影响。假设在“农超对接”农产品供应链中，，其中，，，，，，，，则。

根据公式可得系统的最优订购量为196.443，此时供应链为协调状态，总利润为1023.570。

（一）分散式供应链下零售商公平关切度对供应商批发价的影响。假设零售商的参考依赖因子，将所有参数值代入式（17）中可得图2。

图2 零售商公平关切度对批发价的影响

由图2可知分散式决策过程中批发价随着零售商公平关切度的上升而下降。当零售商的公平关切度时，随着零售商公平关切度的增大，供应商的批发价迅速降低；而当零售商的公平关切度时，随着零售商公平关切度的增大，供应商的批发价降低速度减缓。由此可见，零售商公平关切度为0到2之间时，对供应商的批发价决策的影响更大。

（二）批发价契约下公平关切对零售商订购量及鲜活农产品供应链的影响。进一步考察零售商公平关切度对鲜活农产品供应链的影响，如图3所示。零售商的利润，效用，供应商利润，供应链整体效用皆随着零售商公平关切度的上升而下降。

图3 对鲜活农产品供应链的影响

假设批发价契约参数，零售商的参考依赖因子，令公平关切因子取不同的值。

根据公式（7），（8），（12），（15）得出表1：

上述分析以供应商的利润直接作为零售商效用的参考，下面分析参考依赖因子对零售商订购量及供应链的影响，假设，结果如图4所示。

图4 对订购量的影响

随着参考依赖因子的上升，零售商订购量不断下降，供应链成员各自的利润，零售商及供应链整体效用不断下降。

（三）批发价对鲜活农产品供应链的影响

假设公平关切度，，分析批发价对鲜活农产品供应链的影响，如表1所示：

表1 批发价对鲜活农产品供应链的影响

分析表1可得供应商的批发价越低，零售商的订购量越高。当=4.2时，供应链利润最高，系统可协调，但此时供应商利润为0，此时批发价契约无法达成。当时，随着批发价不断上调，零售商的利润和效用、供应链利润和效用都不断下降。但供应商的利润随批发价上升呈现先上升后下降的趋势，原因可能是，当供应商设置一个较低的批发价时，零售商的订购量较大，适当增加批发价，供应商利润提升。但当其批发价高过一定价位后，由于零售商具有公平关切，订购量减少，此时供应商利润减少。由此可见，批发价应控制在一定范围内。

综合考察零售商公平关切度和批发价对鲜活农产品供应链的影响，可以看出，零售商公平关切度和供应商的批发价越低，订购量越高。当时，供应链的利润达到最大化，此时供应链能够协调，但当时，供应商利润为负，故批发价契约下考虑零售商公平关切的供应链无法实现协调。

三、结论

本文主要介绍南京工业大学后勤服务集团应用公平关切理论和博弈论构建了零售商公平关切的鲜活农产品供应链模型，综合考虑鲜活农产品的特性和零售商公平关切特征，对分散式决策和批发价契约下供应链订货决策和协调问题进行深入研究。研究结果表明鲜活农产品零售商的公平关切因素能够影响零售商的订购量和供应商的批发价决策，从而影響供应链成员的利润。因此，在鲜活农产品供应链中，考虑公平关切因素，有助于参与者更好做出决策，有助于缓解供应链供需矛盾，利于鲜活农产品整体效益的提高。

今后的研究将进一步考虑将新鲜度其作为随着时间变化的变量引入模型中，使其更符合现实情况；将模型拓展为三级鲜活农产品供应链模型，研究各参与者的公平关切对供应链协调的影响；考虑更多契约下公平关切对鲜活农产品供应链的影响等。

参考文献：

[1]魏光兴，覃燕红，蒲勇健.联合契约： 基于公平心理偏好的行为博弈分析 [J]

系统工程， 2006， 24（9） ：32-37.

[2]Cai X Q， Chen J， Xiao Y B. Coordination of manufacturer and distributor in a fresh product supply chain with uncertain transportation delays [R]. Working paper， The Chinese University of Hong Kong， Hong Kong， 2005.

[3]但斌， 陈军. 基于价值损耗的生鲜农产品供应链协调 [J]. 中国管理科学， 2008， 16（5）：42-49.

[4]林略，杨书萍，但斌.收益共享契约下鲜活农产品三级供应链协调[J].系统工程学报，2010，25（4）：484-491.

供应商选择决策 篇6

随着信息技术的发展和电子商务时代的到来,企业面临着顾客需求的多样化,产品开发的高度技术化和经济全球化三个方面的压力和挑战[1],零售企业之间的竞争已经从企业间的竞争转变为供应链之间的竞争。对于零售业来说,采购是保证企业持续经营的重要环节,而在一般的企业中,采购成本占到了产品总成本的70%以上[2]。采购环节必定会涉及到对供应商的选择,而供应商是整个供应链的“源头”[3],供应商在交货、产品质量、提前期、库存水平、产品种类等方面都影响着零售商经营的成功与否。

在新的商业环境中,零售业企业需要对供应商进行评价和选择,与供应商形成战略合作关系,以有效地降低供应链成本,提高供应链响应速度和效率,提高产品服务质量,从而快速和低价地满足客户需求。

本文利用多目标规划方法对供应商选择问题进行研究。由于各指标的评分基本是基于决策者的经验判断给出,且各指标间的结构复杂,因此选择层次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)作为具体的供应商选择方法,将定性和定量分析相结合,做出决策。

首先分析了零售业中对供应商进行选择的各种影响因素,建立起零售业中的供应商选择指标体系;其次应用层次分析法建立零售业中供应商选择模型并进行模型描述;之后利用一个算例演示该模型的应用;最后对全文进行总结并对未来的研究进行展望。

1 零售业中供应商选择的指标体系

1.1 零售业中供应商选择的影响因素分析

影响供应商选择的因素有很多,具体有时间、质量、成本、服务、物流管理、创新能力、计算机与信息技术的应用水平、企业管理水平和文化等因素[4]。黄莺和杨德华[1]在其研究中将马士华在《供应链管理》中提出的TQCSF五大要素作为供应商选择的指标体系,即提前期、质量、成本、服务和柔性。

根据行业特点,零售业对供应商的选择和一般的指标相比,有一定差别。首先,零售业采购来的商品是直接销售给顾客的,因此考虑收入更甚于考虑成本,追求毛利润的最大化,倾向于选择能够提供高毛利润商品的供应商。其次,在进行采购时,零售企业必然会考虑到供应商提供的产品是否能有好的销量,并对供应商的销售历史进行考察。因为某种产品即使质量再好,而不能迎合顾客的消费偏好,企业也不会选择提供这种产品的供应商。第三,由于信息技术的发展,顾客能够掌握更多商品信息。为了抢占市场分额,迎合顾客的不同喜好,零售企业需提供多种类的产品以满足顾客需求,因此,在对供应商的选择问题上,会考虑供应商是否能够提供多样的产品。最后,由于大多数顾客追求产品品牌,零售企业也会考虑供应商的所提供的商品的知名度、品牌效应、是否为广告产品等。总结零售业企业对供应商选择的影响因素有四点,即毛利润,销售历史,提供产品的多样化程度和提供产品的知名度及品牌。其中,因为企业进行商品销售,追求的是总利润的最大化,而商品的总利润=毛利润×销售量,因此对毛利润和销售历史两个因素应该综合考察,选择两者之积的较大者[5]。

综合考虑供应商选择的一般性指标和零售业中对供应商选择的特点,本文将提前期、毛利润、销售历史、成本、产品多样化、产品知名度六个因素作为研究的重点,构建零售业中供应商选择的指标体系。

1.2 各个因素间的结构分析

在零售业中,对供应商的选择是个复杂的决策问题。本文主要应用层次分析法对该决策问题进行研究。首先根据影响供应商选择的六个因素进行分类,构建一个六因素间相互联结的层次结构模型[6]。

零售业中供应商选择问题的层次结构模型如图1-1所示。该模型由三部分组成,其中目标层为A,即选择合适的供应商;准则层为B,有六个准则因素,设B1为提前期、B2为毛利润、B3为销售历史、B4为成本、B5为产品多样化、B6为产品知名度;措施层为P,即有n个供应商可供选择。

2 零售业中供应商选择问题的多目标决策模型

2.1 多目标决策模型

在零售业中,供应商的选择问题是一个多目标决策问题,解决这个多目标决策问题,首先采用权重法将多目标问题转化为单目标决策问题。

基于上一章的分析,零售业中供应商的选择问题可用以下形式的决策模型描述:

上式中各变量的含义如下:

i=1,2,3,4,5,6;模型中涉及到计6个指标,即上文中的B1,B2,B3,B4,B5,B6;wi是指标在总目标中的权重;N为当前待选投标项目编号;Ii为待选供应商n在指标i上的得分。

在有限的供应商选择问题中,只有权重wi是未知量,因此,在下一节中,本文将运用层次分析法确定各指标之间的权重。

2.2 基于层次分析法的权重确定及决策制定

层次分析法的第一个步骤是确定决策目标,建立层次结构模型,此工作已在本文的1.2中完成。

第二步是利用标度方法,由决策人指定表格,两两比较构造出量化的判断矩阵。表1即为标度方法,图2-1为本文研究的供应商选则问题的6阶判断矩阵的示意图。

此处aij的值由决策者根据经验或者判断给出,具有主观性。因此,为了尽可能的降低主观性对最终决策的影响,可以采用德尔菲法,即专家打分法,吸收不同的专家对各指标进行比较,从而得到相对而言比较客观的判断矩阵。

层次分析法的第三步是求取判断矩阵的最大特征值λmax和特征向量w,由于从这一步开始,模型较为抽象,因此将引入具体的数据,形成一个完整算例,在下一章进行论述层次分析法的第三、第四和第五步。

3 算例分析

层次分析法的第三步是求取判断矩阵得最大特征值λmax和特征向量w。为了使模型具象化,在此给出一个算例。

假设某零售业企业应用本文提出的供应商评价指标从X,Y,Z三个供应商中进行选择,通过德尔菲法,企业管理者得到了一个6阶判断矩阵A,如图3-1所示,其中,B1为提前期、B2为毛利润、B3为销售历史、B4为成本、B5为产品多样化、B6为产品知名度。

用本征向量法可以求得矩阵A的最大本征值λmax。但是,求λmax要解n次方程,当n≥3时计算比较麻烦,可以用近似算法[8]:

(1)A中每行元素连乘并开n次方:

由于算例中有六个因素,n=6因此公式(2)可化为:

利用Excel的Product函数和Power函数,可以计算出:ω1*=0.62,ω2*=1.91,ω3*=1.44,ω4*=0.74,ω5*=1,ω6*=0.79

(2)求权重:

同样,公式(3)可具体化为:

利用Excel,可以解得:ω1=0.095,ω2=0.293,ω3=0.222,ω4=0.114,ω5=0.154,ω6=0.122

(3)A中每列元素求和:

公式(6)可具体化为:

利用Excel,可以解得:S1=11,S2=3.58,S3=4.67,S4=10.5,S5=6.5,S6=8

(4)计算λmax的值:

公式(8)可具体化为:

利用Excel,可以解得:λmax=6.31

层次分析法的第四步为对判断矩阵A的一致性检验。在对各要素进行相对重要性判断时,由于运用的主要是决策者的主观判断,因而不可能完全精密地判断出其比值,而只能对其进行估计,因此必须进行相容性和误差分析。

设一致性指标为CI,则有:

CI与表3-1所给同阶矩阵的随机性指标RI之比称为一致性比率CR,即:

层次分析法中,当CR>0.10时不能通过一致性检验,应该重新估计矩阵A,直到CR<0.10通过一致性检验时,求得的λmax有效。

对第三步求得的λmax=6.31进行一致性检验,根据公式(6)和(7),有

由于所求的CR<0.10,因此λmax=6.31可以通过一致性检验。

此时,本征向量为:B=!0.095,0.293,0.222,0.114,0.154,0.122T"

层次分析法的第五步,也是最后一步,为对可选方案的排序。由于在供应商的选择问题上,各指标的属性值难以量化,因此可以通过在各目标下优劣的两两比较求得每个目标下个方案的优先性,即权重,再计算各方案的总体优先性(即总权重),根据总体优先性的大小排出方案的优劣。

三个候选供应链分别为X,Y,Z,在各属性下比较的结果如图3-2。

根据图3-2显示的各目标下供应商的属性值,可以求得各目标下的最大本征值λmax和权向量w。由于计算方法和第四步的

本征向量法相同,故不再赘述,只给出调整后全部通过一致性检验的各目标下的最大本征值λmax,结果如表3-2所示。

六个目标的本征向量可以构成一决策矩阵,如图3-3所示。

ω'由ω'=BB'=!0.3316,0.3595,0.309"T可知,Y X Z,因此,应选择供应商Y。至此,应用层次分析法分析的算例结束。

4 结论

本文重点考察了零售业中供应商的选择问题,针对零售业的特点,提出了零售业中供应商选择的指标体系,应用多目标规划建立模型,同时应用层次分析方法对模型进行深化,并详细的分析了该模型的算例。

零售业面临竞争市场的不断变换,接受着各种各样的挑战。因此,在零售业中,影响供应商选择的因素也在随之不断改变,其相应的权重也因市场情况而会有所不同。本文提出的提前期、毛利润、销售历史、成本、产品多样化、产品知名度六个因素,只是众多动态变换着的影响因素的一部分,真正进行供应链选择决策时,管理者面临的情况会复杂的多。同时,本文只是提出了一级层次的目标,而没有涉及到二级目标的问题,如可以将总利润作为一级目标,而将毛利润和销售历史作为二级目标来考察。这样在建立模型和计算求解的时候,又会产生新的问题,需要新的方法。这也是本文的不足之处和未来研究的重点。

摘要：首先分析了选择供应商的一般因素,其次根据零售业的特点,对零售业中影响供应商选择的因素进行了分析与提取,提出六大因素,即提前期、毛利润、销售历史、成本、产品多样化、产品知名度。针对六大因素建立了供应商选择指标的层次结构模型。依据结构模型,采用多目标规划方法解决零售业中供应商选择问题,建立了零售业中供应商选择的数学模型,并应用层次分析法详细进行了算例演示。最后对研究内容提出了不足及对未来研究的展望。

关键词：多目标决策,供应商选择,指标体系,层次分析法

参考文献

[1]黄莺,杨德华.层次分析法在供应商选择中的研究与应用[J].物流技术,2006(3):129-130.

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[3]何炬.供应链管理中的供应商选择机制[J].科学学与科学技术管理,2001,22(9):62-65.

[4]边利,李自如,邓建.供应商选择的模糊多目标最优决策与实证研究[J].科技管理研究,2006,26(3):224-226.

[5]崔运龙.工业企业与零售业企业供应商选择之比较[J].企业活力,2007(5):30-31.

[6]《运筹学》教材编写组.运筹学[M].修改版.北京:清华大学出版社,2004:461-466.

[7]张所地.工业企业经济效益评析[M].太原:山西经济出版社,1993:197.

供应商选择决策 篇7

关键词：第三方物流供应商,信息熵,灰局势决策

随着核心竞争力理论及外包理论的不断发展, 越来越多的企业把非核心业务外包, 而专注其核心能力的提升。近年来企业更多的把其物流业务外包, 以此来提高企业物资流通速度、节省运输和仓储费用、减少在途资金积压。但是在实践中, 由于很多企业在选择第三方物流供应商时没有采用适当的方法对其进行全面的综合评价, 从而产生了相当大的经营风险, 造成了一些不必要的损失。由此可见, 如何合理评价选择第三方物流供应商成为现代企业管理中的一个亟待解决的问题。本文提出基于信息熵和灰局势决策的供应商选择新方法, 为企业选择第三方物流供应商提供了可参考的模型和理论依据。

1 第三方物流供应商评价指标体系的建立

根据简洁性、可比性、可扩充性、科学性、可操作性和客观性原则, 在分析第三方物流供应商主要活动的基础上, 对影响因素进行分类, 确定第三方物流供应商选择评价指标, 如下图所示。

1.1 物流服务水平

在市场竞争中, 影响企业对物流服务商选择的首要因素就是物流服务水平, 它外在表现了第三方物流服务商满足客户需求的实现情况, 主要用4个方面来衡量:服务、成本、质量和时间。

1.2 物流企业能力

物流企业能力是物流企业得以生存发展和提供服务的内在支撑, 该方面指标主要有:信息化水平 (即企业的信息处理能力、企业的信息获取与共享水平, 用企业在信息化方面的投资额度来表示) 、公司规模 (企业创造利润的幅度与承担风险的能力) 、产业地位和市场份额 (用企业的市场占有率表示) 、物流敏捷性 (运输网络、通信系统、货物的分解与集成能力) 、创新能力 (为了减少企业的机会成本, 必须对顾客的新需求做出快速的反应, 这就要求企业具有较强的创新能力, 包括技术创新、管理创新与制度创新, 可用年度因创新所获利润占企业总利润的比率来表示) 、信誉与文化 (生产战略观念、管理体制、管理水平及企业文化的兼容性) 。

1.3 合作能力与环境、社会评价

防范合作的风险也是不可忽视的因素, 合作风险度 (技术、市场及资金风险等) 等风险因素也是影响未来发展的关键。同时, 为了适应可持续发展的要求, 环境因素 (用环保部门出具的污染量化指标表示) 显得越来越重要, 物流企业对社会影响 (对交通、产业结构、社会协调发展等方面的影响) 也日益受到重视, 因此将其纳入评价指标体系中。

2 第三方物流供应商选择模型构建

2.1 确定事件、对策和局势

选择理想的第三方物流供应商为事件a, 待选择的每个供应商bj为对策, 则局势sj= (a, bj) 。

2.2 确定效果样本矩阵U

设局势sj在指标i下的效果样本为Uundefined, i=1, 2, …, n, j=1, 2, …, m, n为评价指标的个数, m为供应商的个数。根据指标性质确定指标数值, 定量指标如时间、成本等可直接由企业提供;定性指标则需根据实际情况, 由德尔菲法或专家评价法得到, 量化原则是:将评价指标划分为高、较高、一般、较低、低五个等级, 分别对应为5、4、3、2、1五个评价值, 则效果样本矩阵U:

undefined

2.3 确定效果测度矩阵R

根据指标极性, 指标分为极大值指标、极小值指标与适中值指标, 需要将不同极性指标转换成极大值指标。令Meff为变换, Uundefined为效果样本, rundefined为uundefined的像。即Meff:uundefined→rundefined。当其满足:①rundefined具有正极性;②rundefined∈[0, 1], 则称Meff为效果测度变换, 称rundefined为效果测度。

2.4 确定指标权重

本文采用信息熵来确定评价指标的权重, 能够有效避免主观因素的影响。信息熵是利用概率理论来衡量信息不确定性的一种测度, 数据分布越分散, 其不确定性越大, 数据分布越密集, 其不确定性越小。

各指标的决策信息可用其熵值ei来表示:

undefined (2)

式中, k=1/lnm, m为参与评选的供应商数目, k将是一个常量, rij为效果测度, 从而0≤ei≤1。

第i个指标的评价值数据的分散程度di可表示为:

di=1-ei (i=1, 2, …, n) (3)

根据各指标值的差异程度, 确定各指标的权重, 用熵权来表示的第i个指标的权重因子为:

undefined

2.5 确定统一测度空间

统一效果测度rundefined按公式 (5) 计算得到。

rundefined=undefined (5)

wi为信息熵方法确定的权重, 则r= (rundefined, rundefined, …, rundefined) 为统一测度空间。

2.6 确定评价结果

在统一测度空间r= (rundefined, rundefined, …, rundefined) 中, 若有undefined, 则 bj*为满意对策, 即为理想供应商。

3 实证研究

某企业需要从b1、b2、b3、b4、b5共5个供应商中选择一个最佳合作伙伴。该决策问题的效果样本矩阵U为:

undefined

根据指标不同极性, 通过效果测度算式得出效果测度值矩阵, 应用信息熵的方法确定指标权重, 由统一测度公式求解统一测度, 最终得出供应商统一测度空间为:

r= (0.821, 0.773, 0.719, 0.788, 0.934)

其中, undefined, 则 b5为满意对策, 即为最佳供应商。

4 结 论

文章针对供应商选择时存在信息不完全问题, 提出了基于信息熵和灰局势决策的供应商选择方法, 该方法充分利用了各指标数据的客观信息及其隐含的灰色特性, 通过实例分析证明了该方法的可行性, 为供应商选择和评价提供了有效的决策支持方式。

参考文献

[1]Blanchard, David.How to Select a Third Party Logistics Provid-er[J].Industry Week/IW, 2008:78-80.

[2]赵佳妮.对第三方物流服务供应商选择问题的研究[J].物流科技, 2006, 29 (125) :40-43.

供应商选择决策 篇8

第三方物流是指由供方与需方以外的物流企业提供物流服务的业务模式,拥有先进的技术、经济的成本、集约型的规模等优点,在军事后勤保障方面越来越受到重视。但是,若第三方物流供应商选择不当,不仅不能发挥第三方物流的优势作用,还会给后勤保障带来风险。因此,如何选择最佳的军队第三方物流供应商(Military Third Party Logistics Enterprises),对于军队成功运用第三方物流具有重要的意义。

1 建立第三方物流评价体系

选择第三方物流供应商是一个决策问题,关键在于对物流供应商的评价,指标体系和评价方法则是评价第三方物流供应商的两个核心问题[1]。目前,国内外对第三方物流供应商评价指标测重不一,但总体上看,服务能力、财务稳定性、服务价格和管理质量4个因素处于最重要的位置,信息系统与技术能力、供应商声誉、信息共享和相互信任、长期关系等处于次重要的位置[2]。通过借鉴国内外研究成果,结合我军军事物流的发展现状,建立了军队第三方物流供应商评价指标体系。见图1。

2 评价体系中各指标权重的确定

为保证权重评估的准确性,在使用层次分析法时,通过构造模糊判断矩阵得到指标权重,以真实反映各指标之间的相对重要程度,弥补传统的层次分析法的缺陷———只能得到序位意义的指标权重,不能反映各指标对评价目标的贡献率。在此,采用文献[3]的思路和方法计算各指标权重,如图1所示。

3 多目标加权灰靶决策模型[4]

多目标加权灰靶决策模型充分考虑了目标效果值中靶和脱靶两种不同情形,物理含义十分清晰,而且综合效果测度的分辨率也得到了提高。

定义1:(1)设k为效益型目标,即目标效果样本值越大越好,k目标下的决策灰靶设为即u(k)i0j0为k目标效果临界值,则称为效益型目标效果测度;

(2)设k为成本型目标,即目标效果样本值越小越好,k目标下的决策灰靶设为即u(k)i0j0为k目标效果临界值,则称为成本型目标效果测度;

(3)设k为适中型目标,即目标效果样本值越接近某一适中值A越好,k目标下的决策灰靶设为即A-u(k)i0j0,A+u(k)i0j0分别为k目标的下限效果临界值和上限效果临界值。

命题:

目标效果测度rij(k)(i=1,2,…,n;j=1,2,…,m;k=1,2,…,s)满足以下条件:

(1)rij(k)无量纲;(2)效果越理想,rij(k)越大;(3)rij(k)∈[-1,1]

综合效果测度rij(k)∈[-1,0]属于脱靶情形,综合效果测度rij(k)∈[0,1]属于中靶情形;在中靶情形,可以通过比较综合效果测度rij(i=1,2,…,n;j=1,2,…,m)的大小判断事件、对策和局势的优劣。

4 应用举例

采用上述指标权重确定方法和多目标加权灰靶决策模型,对三个第三方物流供应商进行评价决策。三个第三方物流供应商定量指标信息如表1所示。

4.1 将供应商选择决策作为事件a1,事件集A={a1}选择供应商一、供应商二和供应商三分别作为对策b1,b2,b3,对策集B={b1,b2,b3}。由事件集A和对策集B构造局势集S={sij=(ai,bj)│ai∈A,bj∈B,i=1;j=1,2,3}={s11,s12,s13}。

4.2 以图1中所示指标作为决策目标U21,U22,U23,U24,U36,U37,U38,U41,U42,U43,U44为定性目标,需要通过专家打分的方法进行评价,均为效益型指标;U11,U12,U31,U32,U34,U35为定量指标,其中U11,U12,U31,U32为效益型指标,U34,U35为成本型指标;U33为适中型指标。

4.3 确定各目标的决策权WU11=0.271,WU12=0.146,WU21=0.081,WU22=0.038,WU23=0.016,WU24=0.059,WU31=0.06,WU32=0.054,WU33=0.041,WU34=0.048,WU35=0.023,WU36=0.035,WU37=0.029,WU38=0.017,WU41=0.025,WU42=0.035,WU43=0.007,WU44=0.016。

4.4 求目标的效果样本向量U(11)=[42000,35000,45000],U(12)=[6000,57000,4000],U(21)=[9.6,9.0,9.3],U(22)=[9.5,9.4,9.0],U(23)=[9.5,9.7,9.2],U(24)=[8.8,9.0,8.5],U(31)=[0.94,0.96,0.93],U(32)=[0.93,0.87,0.97],U(33)=[4],U(34)=[0.015,0.008,0.005],U(35)=[0.034,0.025,0.037],U(36)=[9.5,9.3,9.4],U(37)=[9.2,9.0,9.6],U(38)=[9.1,9.4,8.8],U(41)=[9.4,9.0,8.4],U(42)=[9.5,9.3,9.4],U(43)=[9.2,9.3,8.9],U(44)=[9.0,9.2,8.6]

4.5设定目标效果临界值u(11)i0j0=40000,u(12)i0j0=5000,u(21)i0j0=9,u(22)i0j0=9,u(23)i0j0=9,u(24)i0j0=8.5,u(31)i0j0=0.9,u(32)i0j0=0.8,u(33)i0j0=5,u(34)i0j0=0.015,u(35)i0j0=0.04,u(36)i0j0=9,u(37)i0j0=9,u(38)i0j0=8.5,u(41)i0j0=8,u(42)i0j0=9,u(43)i0j0=8.5,u(44)i0j0=8.5。其中U(33)属于适中型指标,计划时间为5天,容忍限为2天,下限效果临界值为5-2=3,上限效果临界值为5+2=7。

4.6 求一致效果测度向量对相应目标分别采用定义1中给出的效益型目标效果测度、成本型目标效果测度、适中型目标下限效果测度、适中型目标上限效果测度,即可得一致效果测度向量:

4.7由得综合效果测度R=[r11,r12,r13]=[0.6573,0.4939,0.4417]

4.8进行决策由于r11>0,r12>0,r13>0,三家供应商均中靶,说明初选这三家供应商入围是合理的。再由,说明供应商一是军队第三方物流供应商的最佳选择。

摘要：针对军队第三方物流供应商选择问题,结合军事物流特点,建立了第三方物流供应商评价指标体系,详细阐述了运用多目标加权灰靶决策模型选择第三方物流供应商的步骤,并进行了实例分析。

关键词：灰靶决策,军队第三方物流供应商,指标体系

参考文献

[1]朱丹.第三方物流服务提供商物流能力构成探讨[J].物流科技,2007(4):48-50.

[2]周愉峰,孟波,李玉凤.第三方物流供应商选择研究评述[J].重庆工商大学学报(西部论坛),2009.11:83-91.

[3]刘建华,侯红霞,吴昊.电信数据网安全评估中权重的确定方法[J].现代电子技术,2010.9:91-94.

[4]党耀国,刘思峰.多指标加权灰靶的决策模型[J].统计与决策,2004.3:29-30.

供应商选择决策 篇9

供应链中合作伙伴选择历经了一个从单一到集成的过程, 集成式或方法组合式的合作伙伴选择是整个进程的趋向。Morlacci在1997年将模糊综合评价法与AHP法结合并用于评价企业充当供应商的行为。Ghodsypour与Brien在1998年将LP和AHP结合并开发了挑选战略合作伙伴的支持系统。Weber带领小队在2000年将DEA与多目标规划 (MOP) 结合组建供应链伙伴选择模型, 首先用多目标规划挑选备选供应商, 之后用DEA模型从备选目标中过滤选出效率较高的供应商。Yamaguchi和LI在2006年将粗集理论和灰色关联分析相结合用于供应链伙伴选择的决策。国内研究人员自2001年开始采用组合方法研究供应链伙伴选择问题, AHP在TOPSIS、DEA、MOP、LP、灰色关联分析、模糊综合评价, 以及多目标规划与DEA等组合得到广泛应用。

AHP与其他方法结合的主要用途是确定指标的权重, 但AHP法确定权重存在两个缺陷, 一是矩阵判断存在较为明显的主观色彩;二是对评价对象包含的信息考虑不全, 在一定程度上对结果准确性产生影响。

针对以上不足, 可考虑信息熵法判定指标权值, 形成信息熵法与多目标决策法的组合。熵是系统无序程度的度量, 它表示该状态可能出现的程度。信息熵法判定数据的原理是:某项指标的数值变化程度越大, 信息熵则越小, 该指标所提供的信息量越大, 其权重也相应越大;反之, 该权重则越小。这种组合方法可以减少人为因素的影响和较全面地包含评价对象的信息。

1 建立供应链合作伙伴关系的步骤

供应链合作伙伴关系建立的步骤如下:

(1) 市场竞争环境分析市场需求是一切商务活动的驱动源。在信任、合作和开放性交流的基础上建立良好的供应链长期合作关系, 必先分析市场竞争环境。为了实现供应链合作关系的利益最大化, 必须找准针对哪些产品做市场开发, 了解市场需求产品的类型和特征, 满足条件后判断是否可建立战略供应链合作关系。已经建立供应链合作的, 则依需求变化分析现有伙伴的现状, 总结企业问题, 判断是否对供应链关系进行调整。

(2) 选择合作伙伴企业必须确定合作关系评价的程序如何实施、操作流程、信息的传递、项目负责人等, 并且设立的目标必须有实质性特点。降低成本即是主要目标之一, 供应链战略伙伴评价体系和选择不是一个简单的过程, 同时是企业本身和与企业之间的一次商务活动流程重构。

(3) 制定供应链战略合作伙伴评价体系标准供应链战略合作伙伴评价体系标准, 是企业自身和所处商务环境所构成的复杂系统的不同属性的刻度表, 按层级和隶属关系有机的组合。依据全面、科学、稳定、可比、灵活、可操的原则, 建立供应链管理环境下战略合作伙伴关系的综合评价体系。针对不同的行业、企业、产品、商务环境的体系评价也相应的不同, 但都涉及合作伙伴的业绩、设备管理、人力资源开发、质量控制、成本控制、技术开发、用户满意度、交货协议等影响合作关系的方面。

(4) 评价小组的建立必须成立一个以控制和实施合作伙伴评价的小组。组员以采购、质量、生产、工程等与合作关系密切的部门成员为主, 具备团队合作精神, 有一定的专业技能, 整个小组需要取得本企业和评价体系所涉及合作伙伴企业内最高层领导的认可和支持。

(5) 供应链合作伙伴参与。当企业决定推行供应链战略合作伙伴评价, 评价小组首先与初选合作伙伴进行沟通, 确认对方是否同建立长期供应链合作关系, 是否有获取更高业绩水平的愿望。企业应尽早让合作伙伴参与到评价体系的建构的过程中来。介于企业能力和资源有限, 只能与少数、关键的合作伙伴保持密切合作, 所以参与评价体系的合作伙伴不能太多。

(6) 合作伙伴的评价。评价活动的首要工作是搜集、调查有关伙伴的商务活动全方面的信息。在收集来的信息基础上, 利用一定的工具和方法进行评价。在评价流程完毕后, 进行决策, 选择长期合作伙伴, 如选择成功, 则达成长期的供应链战略合作关系, 如果无满意合作伙伴可选, 则返回步骤 (2) 重新进行评价流程。

(7) 供应链合作关系的实施。因市场需求是不断变化的, 这就要求在实施合作关系的过程中及时修改合作伙伴评价标准, 或开始新一轮合作伙伴评价选择。

2 合作关系的选择评价

2.1 供应链战略伙伴关系指标的选择

影响合作伙伴评价的影响因素众多, 本课题主要研究对合作伙伴提供的产品质量、企业信誉、运营成本与企业服务上。各个指标体系是根据不同侧重点进行分类的, 有企业信誉评价指标、企业质量能力评价指标、成本和时间评价指标及企业服务评价指标, 指标之间是相互关联、影响、制约的。信誉评价指的是企业产品的质量鉴定级别和企业商业信誉等;质量能力评价主要参评供货商的资历和按时交付合格产品的能力, 自觉改良工艺、降低成本、提高质量的能力等;成本和时间评价指企业运营成本和交货速率等;企业服务评价是企业对产品质量的把控, 服务或产品出现问题后的态度措施, 服务响应和问题处理的综合能力。这些指标并不是一成不变的, 应在实际的操作过程中按所涉企业所选择的合作伙伴之不同特点进行增舍, 灵活地运用该评价标准, 达到完备性和实用性的目的。

2.2 决策模型

2.2.1 多目标决策方法

在众多的备选企业中选择一个最优秀的企业作为自己的供应链合作伙伴属于有限方案目标决策问题。因为选择合作伙伴是一个比较复杂的决策过程, 在决策过程中企业将对备选企业进行多方位考察, 因而对于某个方面的诸多决策指标可视为全体指标集的一个子集, 进行多层次、多角度地评估分析与决策。传统的决策方法一般将全部的指标放在一起形成一个整体属性集进行评估判断与决策, 并未考虑数据指标的分类, 不适应供需链企业合作伙伴的选择要求。本文结合实际商业运作的决策过程, 在传统的决策方法的基础上提出了新的的供需链企业合作伙伴选择算法。

2.2.2 合作伙伴选择方法

步骤一:决策指标的分类

假设A企业有n个决策方案 (备选企业) , 标记为, 将评价方案的优劣指标记为此处不代表个体指标, 而是由一系列指标所组成的一个指标集合, 从某方面对方案进行描述, 且满足下述条件:对任意的, 有成立。可称为决策指标子集。

步骤二:决策矩阵的规范化

方案集对决策指标子集的决策矩阵的规范化。设D∈G且此处的代表个体决策指标。设Ai对指针Di的属值为表示方案集对决策指标子集的决策矩阵。即可获得m个类似的决策矩阵。考虑到实操过程中各指标值的背景和量纲的不同, 需要将决策矩阵进行规范处理。

对于部分越小越好的指标 (成本型) , 令

而对于越大越好的指标 (效益型) , 令规范化之后, 决策矩阵为

步骤三:确定权重指标

为确保指标权重评价的客观和公正性, 此处采取信息熵法来确定决策指针子集的指标权重。对于决策指标子集D, 由期望效益法可得Bi的值为:

对于决策指标子集D的各方案的排列向量为最后可得m个类似排序向量, 由此m个类似排序向量可推算排序向量矩阵F中的第i列就是对应决策指标子集中各方案的排序向量。

由于决策指标子集是对某一方面针对方案进行描述, 并且在决策中每一方面的重要程度不尽相同, 所以针对不同决策的指标子集也应赋予不同权重。此处给出一种简便可行的相对评分法来确定决策指标子集的权重。设有q名专家参与打分, 并且每位专家权重相同。设专家对Gi在G中的重要程度评为专家依据一定的重要程度评分标准 (按照1-7标准) 得Ckj, 计算决策指标子集Gj的重要程度评分总和, 则决策指标子集Gj的主观偏好权重向量为

步骤四:方案排序

利用上述计算结果, 可求得最终方案的排序向量

便可依据此量进行最终选择。

3 结语

本文通过对供应链管理中重要的组成部分——供应链合作伙伴的研究和分析, 将基于决策指标分类的供应链中合作伙伴的算法应用于企业合作伙伴的选择过程中, 使企业能够选择到相对较优的合作伙伴。多指标决策算法的实现是在决策指标可以具体量化的前提下进行的, 所以在考察的指标不可以具体量化的情况下, 比如企业形象、企业服务水平等指标, 这一算法就无法实现, 下一步的研究重点就是如何将这些不可量化的指标引入多指标决策算法。

参考文献

[1]毕鹏程.群体决策过程中的群体思维研究[J].管理科学学报, 2002 (5) .

[2]吴建林.基于案例学习的观点生成框架[J].复旦大学学报 (自然科学版) , 2000 (39) .

[3]井浩涌.群体决策的概率模型与分组德尔菲方法[J].大连铁道学院学报, 1995 (16) .

[4]胡毓达.群体决策的偏差度分析[J].运筹学学报, 1998 (2) .

供应商选择决策 篇10

关键词：建筑供应链,分包商选择,TOPSIS,模糊多目标决策

随着建筑市场的竞争日益激烈, 技术更新的节奏不断加快、客户需求的不断变化, 建筑企业正面临着巨大的挑战。单个企业已经无法在激烈的竞争环境下生存, 建筑企业管理不得不走向一种跨企业集成管理模式, 即建筑供应链管理。

在建筑供应链管理模式下, 承包商通过业务外包, 将自己不具有市场竞争力的业务委托给其他更具有优势的分包商, 集中精力做好具有核心优势的业务, 这样不仅降低了成本, 为业主提供更好的服务, 并且使得供应链上的所有合作企业均获得满意收益, 实现供应链上的共赢[1]。因此对建筑供应链分包商的选择问题进行深入研究和探讨具有重要的理论和现实意义。

本文在总结前人研究的基础上, 建立了建筑供应链总承包商对分包商的选择评价指标体系, 把现今广泛使用的TOPSIS法和模糊多属性决策进行结合, 提出了基于TOPSIS的两阶段谈判模型, 用其对建筑供应链上的分包商进行选择。并引用一个算例对模型进行了验证, 结果表明使用该模型总包商可以在综合评价的基础上同分包商进行充分的沟通, 选择出最满意的合作伙伴。

1 分包商选择评价指标标准体系的设计

工程分包是指总承包商将所承包的工程中的部分专业工程或劳务作业发包给其他建筑企业完成的活动[2]。在供应链管理下合作伙伴之间应该是协调的合作伙伴关系, 而不是敌对的关系。这就要求承包商不仅要具备报价能力、交付能力、专业技术能力及控制管理能力还要具有一定的合作沟通能力, 具有良好的信誉和相关工程的经验。由于供应链管理致力于建立长期的伙伴关系, 因此供应链密切度[3]也是一个重要的考虑因素。

根据以上所述, 并综合已有研究结果, 本文从分包商报价能力、交付能力、专业技术能力、控制管理能力、企业经验与信誉、合作沟通能力、供应链密切度等7个方面建立了综合评价指标体系 (见表1) 。

2 基于TOPSIS两阶段谈判模型构建

通过分析建筑供应链分包商选择评价指标, 可以看出有些指标对于分包商的选择来说属于硬性指标, 没有协商的余地, 如企业资质。而有些指标属于柔性指标, 可以根据具体情况进行协商。比如分包商的报价就可以根据分包商提供的施工方案进行协商。对与硬性指标和柔性指标, 在评价选择的过程中应该分开处理, 而目前现存的指标评价方法不能实现这一需求。因此, 本文提出基于TOPSIS两阶段谈判模型, 用于建筑供应链总包商对分包商的选择。该谈判模型分为两个阶段, 第一阶段, 对不可协商指标进行基于TOPSIS的综合评价, 根据评价结果确定谈判顺序;第二阶段, 在谈判顺序确定的基础上, 以n围欧几里得距离作为指标满意度, 对目标指标进行评判, 最终确定满意的合作伙伴。

2.1 第一阶段:确定分包商的谈判顺序

首先承包商根据自身的情况, 对评价指标进行化分, 将不可协商的指标分为第一类, 将可协商的指标分为第二类。对第一类指标进行TOPSIS综合评价, 根据评价结果的大小, 对待选企业进行优劣排序。

2.1.1 TOPSIS法简介

TOPSIS法 (Technique for Order Preference by Similarity to Solution) 又叫理想点解法, 是一种多指标决策。TOPSIS是一种比较简单易行的统计分析方法, 借助与理想解和负理想解对评价对象进行排序[4]。所谓理想解是一个设想好的最优解, 他的各个指标都达到各候选方案中的最优值。而负理想解是另一个设想的最差解, 它的各个指标都达到各候选方案中的最坏值。该方法基于归一化后的原始矩阵, 通过构造多指标问题中的最优化方案和最劣方案, 依靠近理想解和远离理想解两个评价依据为标准, 得出方案与最优方案的接近程度, 并以此为标准对各方案进行优劣排序。

2.1.2 指标综合评价

(1) 矩阵标准化。设有m个待选企业, n个评价指标, aij表示第i个待选企业的第j个指标评价值, 通过对aij进行标准化处理, 得到标准化矩:

(2) 计算各指标权重。本文采用熵权法确定各指标权重, 熵权法是一种根据各项指标观测值所提供的信息量的大小来确定指标权数的方法。综合评价中, 某项指标的差异程度越大, 信息熵越小, 信息量越大, 权重也应越大。各指标的权重向量为

(3) 构造加权规范化矩阵。各指标的重要性不同, 因此考虑各因素的熵权, 将规范化数据加权, 构成加权规范化矩阵。

(4) 确定理想解和负理想解。对于加权规范化的矩阵V, 选取各个评价指标的相对最优值作为理想解V+, 选取各个评价指标的相对最劣值作为负理想解V-。

其中J1为极大型指标集, J2为极小型指标集。

(5) 计算距离。待选企业的评价值与理想解V+和负理想解V-的距离分别为:

(6) 确定相对接近度。待选企业的评价值与理想解的相对接近度为:

上式表示当前谈判解越接近理想解, Ci越大;越远离理想解, Ci越小。

将Ci由大到小的顺序进行排序, 此顺序就是第二阶段谈判的顺序。

2.2 第二阶段:谈判阶段

对于建筑供应链分包商选择评价指标体系中的可协商指标, 可以通过谈判的方法进行确定。谈判的过程就是不断解决冲突, 寻找折衷解的过程。由于谈判过程中, 谈判双方对谈判解的偏好及评价一般都是模糊的, 谈判双方在谈判过程中根据对谈判解的满意程度来决定谈判是否成功[5]。本文采用TOSIS法度量谈判方对谈判解的满意程度, 若双方的满意程度都在可接受范围内, 即双方满意, 谈判成功。若有一方不满意, 则需要双方通过让步确定新的谈判解, 若在规定的谈判期限内, 双方得到彼此都满意的谈判解, 谈判成功, 否则谈判失败。则需要同下一位谈判方重新开始谈判, 具体谈判流程见图1。谈判双方对谈判解的评价及评价指标的权重均用三角模糊数来确定。

2.2.1 确定模糊理想解和负理想解

2.2.2 计算谈判满意度

用n围欧几里得距离[6]对谈判满意度进行度量, 谈判方i对当前谈判解的满意度可以表示为:

2.2.3 谈判解修正及确定

谈判过程是一个不断解决冲突的过程, 谈判双方就某一问题进行协商, 以求各方达到满意。在谈判过程中, 只要有一个谈判方不满意, 就需要根据谈判双方的评价来修正谈判解, 以此作为下一轮谈判的谈判目标, 直到谈判双方都达到满意, 或达到谈判期限为止。修正步骤如下:

(1) 通过双方对所有谈判目标评价的差异大小来决定此次进行修正的谈判目标。谈判目标的差异可由谈判评价之间的距离表示:。距离越大, 表示差异性越大, 也就是分歧越大, 因此选择距离最大的谈判目标进行修正。若谈判目标距离相等, 则依据满意度最低的谈判方的权重, 选择权重较大的谈判目标进行修正。

(2) 采用线性加权法对谈判目标进行修正[7]。

(3) 在对某个谈判目标进行修正后, 与其他不需要修正的谈判目标一起组成新的谈判目标集。进行下一轮新的谈判。

3 建筑供应链分包商选择算例

3.1 第一阶段:确定谈判顺序

某总承包商承包某一房地产开发项目, 共有3个标段, 本次招标规模为2号标。采用公开招标的方式, 经过资格审查确定5家分包商最后竟然评标阶段。评价指标如表1所示。其中对于分包费用, 及工程结算方式, 总承包商认为可以根据具体情况进行协商。

(1) 首先对剩下的26个不可协商指标进行评分。构造标准化矩阵, 通过熵权法确立各指标权重。

(2) 构造决策矩阵, 确定指标的理想解和负理想解。

(3) 计算分包商与理想解的接近度

确定谈判顺序:根据评价准则, 可以得知谈判顺序为:C1, C5, C2, C4, C3

3.2 第二阶段:进行协商谈判

由工程介绍可知, 承包商和分包商就分包总费用和付款方式进行谈判。

首先和分包商C1进行谈判。谈判目标集可表示为N= (N1, N2) , 其中分包费用N1=[400, 450] (万元) , 付款方式N2= (先预付25%工程款, 其余按月结算;先预付20%工程款, 其余按月结算, 先预付15%工程款, 其余按月结算) , 承包商与分包商的谈判目标权重和目标评价及隶属度见表2和表3。满意度接受值β!和βb均为0.5, 修正系数!为0.5。

第一轮谈判:总包商和分包商对谈判目标集的模糊评价向量分别为:通过计算谈判解模糊评价值和模糊评价值同理想解及负理想解的距离, 得到总包商和分包商的满意度分别为:Sa=0.304<0.5, Sb=0.99>0.5, 结果表明总包商对谈判解不满意, 因此需要对谈判解进行修正。

对分包费用的评价差异大于付款方式的评价差异, 对分包费用进行修正, 修正结果为414.375元。新的谈判目标集为[414.375万元, 预付25%]。

第二轮谈判:总包商和分包商对谈判目标集的模糊评价向量分别为:

通过计算谈判解模糊评价值和模糊评价值同理想解及负理想解的距离, 得到总包商和分包商的满意度分别为:Sa=0.51>0.5, Sb=0.8>0.5, 谈判成功。

最终谈判解为[414.375万元, 先预付25%工程款其余按月结算]。最后选择分包商C1作为合作伙伴, 分包费用为414.375万元, 先预付25%工程款, 其余按月结算。

4 结语

本文结合建筑供应链的特点, 针对目前分包商选择中出现的问题, 建立了建筑供应链分包商的选择评价指标体系, 并提出了基于TOPSIS的两阶段谈判模型, 通过算例分析表明本文提出的评价指标体系及评价方法能够有效的进行分包商的选择, 并且能够很好的解决总包商和分包商之间的冲突, 有利于合作伙伴关系的建立和维护。

参考文献

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[2]刘伊生主编.建设工程招投标与合同管理[M].北京:北京交通大学出版社, 2007.

[3]季建华主编.运营管理[M].上海:上海人民出版社, 2007.

[4]匡海波, 陈树文.基于商权的TOPSIS的港口综合竞争力评价模型研究与实证[J].科学学与科学技术管理, 2007 (10) .

[5]李海晨, 冯玉强.面向Agen的供应链谈判模型研究[J].哈尔滨工业大学学报, 200739 (8) .

[6]郭峰, 孟波.基于模糊多准则决策的谈判模型[J].计算机应用, 2004, 24 (8) .