基于AHP-TOPSIS算法的整車零部件供應商的優(yōu)化決策

趙濤,劉琳

(中汽數(shù)據(jù)(天津)有限公司，天津 300300)

0 引言

21世紀后經濟全球化發(fā)展進程開始逐步加快，隨之而來的是傳統(tǒng)產業(yè)結構的轉型，全球制造業(yè)在其影響下進入新的發(fā)展階段。同時，創(chuàng)新技術的地位逐步得到了制造業(yè)的重視，隨著應用范圍的擴大，在世界范圍內受到許多國家的關注，甚至被納入國家發(fā)展戰(zhàn)略規(guī)劃當中。對于工業(yè)發(fā)達國家來說，智能制造作為創(chuàng)新技術的重點，對制造業(yè)起到引領發(fā)展趨勢的作用。歐盟作為世界經濟的重要組織，為了積極促進制造業(yè)與科技創(chuàng)新的融合，加大了各方面的投入力度，如人才和資金等；德國作為制造業(yè)大國，為推進工業(yè)的進一步發(fā)展,在2013年推出《德國工業(yè) 4.0 戰(zhàn)略》和《高技術戰(zhàn)略 2020》，引領了世界工業(yè)發(fā)展方向，同時，積極倡導工業(yè)4.0的思想，為德國制造業(yè)的變革提供了思想基礎；與此同時，美國在加速制造業(yè)發(fā)展的過程中，率先提出“先進制造業(yè)伙伴計劃”，并以此為基礎，針對制造業(yè)頒布一系列法案，如《先進制造業(yè)國家戰(zhàn)略計劃》等，在大力發(fā)展工業(yè)的過程中，充分利用互聯(lián)網的優(yōu)勢，希望在傳統(tǒng)制造業(yè)中融入互聯(lián)網技術，目的是加速制造業(yè)的轉型，最終實現(xiàn)“工業(yè)互聯(lián)網”的目標；英國作為歐洲大國，針對制造業(yè)的發(fā)展方向發(fā)布《未來的制造》，并在國內建立多個“高價值制造推動研發(fā)中心”，加速了發(fā)展目標的實現(xiàn)；日本的側重點與其他國家不同，將發(fā)展重點放在人工智能和3D技術上，開啟了“機器人革命”的新篇章；法國結合自身發(fā)展現(xiàn)狀，致力于打造具有新型工業(yè)，這次改革代表了法國第四次工業(yè)革命的開始，也是國家的重要發(fā)展戰(zhàn)略；我國將智能制造作為工業(yè)發(fā)展的方向，充分利用互聯(lián)網技術，并提出《智能制造發(fā)展規(guī)劃》和《中國制造2025》。

本文作者在研究的過程中，一方面依托國內外汽車產業(yè)智能制造和企業(yè)供應商選擇等領域的相關研究成果；另一方面深入調研智能制造，并圍繞汽車生產企業(yè)的實際表現(xiàn)，對其特征進行總結，以這兩方面的研究為基礎，針對汽車生產企業(yè)供應商選擇問題，建立能夠滿足智能制造要求的評價指標體系，其中，評價指標權重需要依靠層次分析法來獲得，并在選擇供應商環(huán)節(jié)中使用AHP-TOPSIS 評價方法進行決策的優(yōu)化，保證決策的準確性，為了驗證模型的應用效果，選取國內某新能源汽車生產企業(yè)進行現(xiàn)場的驗證。

1 汽車智能制造

所謂的“智能制造”是一種涵蓋生產、設計及管理等所有產業(yè)鏈的生產制造方式，但不同的是，它在供應鏈的所有環(huán)節(jié)融入了信息技術，如云計算、人工智能及大數(shù)據(jù)等，與其他制造方式相比，不僅技術先進，而且制造的規(guī)模較大，實現(xiàn)了生產與智能技術的融合。除此之外，能夠根據(jù)社會發(fā)展趨勢而不斷地進行自我改進和完善，具備獨立處理問題的能力，使所有的生產環(huán)節(jié)形成一個整體，通過智能化進行協(xié)調和控制。

智能制造是汽車產業(yè)鏈轉型的方向，轉型成功對于汽車產業(yè)的發(fā)展有著多方面的影響，對于整車和零部件企業(yè)來說，智能化的實現(xiàn)能夠從根本上降低其運營成本，機械化制造能夠極大地提升產品的質量和生產效率。趙霞通過對汽車智能制造的分析，總結出智能主要體現(xiàn)在4個方面，除了產品和生產智能之外，還包括基礎和模式的智能，只有充分地將智能化融入這些環(huán)節(jié)當中，建立專門的產業(yè)群，才能實現(xiàn)汽車產業(yè)的全面智能化。劉宗巍等[1]認為智能汽車和制造是實現(xiàn)汽車智能制造重點面臨的領域，也是改革工作開展的重要場所，同時，產業(yè)鏈條間的互聯(lián)與協(xié)作在汽車智能制造實現(xiàn)的過程中起到決定性作用。陳雪峰[2]認為建設智能工廠是實現(xiàn)智能汽車制造的必備條件，這要求企業(yè)保證生產環(huán)節(jié)中信息化和智能化的全面應用，同時，還要促進信息共享的實施，確保各環(huán)節(jié)獲得信息的實時性和準確性；不同的汽車制造領域應用的技術也就不同，例如，機器人工藝在汽車整車制造領域得到普遍應用；而智能機床和信息化設備等技術被廣泛應用于汽車零部件制造領域。周福禮等[3]通過對汽車智能制造的深入研究，認為智能戰(zhàn)略和工藝是主要切入點，對應的實際表現(xiàn)也就不同，其中，智能工廠、開發(fā)物聯(lián)網技術等都屬于智能戰(zhàn)略的范疇；而智能工藝則涉及智能焊接、智能涂裝等。

2 供應商評價理論

對供應商實施評價的目的在于對其實際能力進行全面地了解和評估，評估的內容涉及產品、服務及技術等多個方面，進而分析其供應商的能力，這也是核心企業(yè)選擇供應商的依據(jù)[4]。對于汽車供應鏈來說，供應商是組成供應鏈的基礎，其能力和水平會直接影響到下游企業(yè)，因而具有重要的地位。

企業(yè)在開展選定供應商工作之前，應當進行比較全面的前期調查工作，而后根據(jù)初選結果對入選的供應商做進一步調查，調查要全面、具體，在這一過程中需要用到各種評價方法或模型，保證審核結果的準確性，最終與符合企業(yè)要求和發(fā)展方向的供應商進行合作。

在供應鏈的生產過程當中，供應商的質量對生產水平起到決定性的作用。因此，需要對供應商選擇環(huán)節(jié)進行規(guī)范，保證其科學性和準確性。常用的方式除了定性和定量兩種方式之外，還包括二者相結合。

2.1 定性方法

(1)直觀判斷法。是一種能夠對供應商展開綜合分析的一種方法，主要的分析方式為調查和查詢。其優(yōu)勢在于簡單易操作，節(jié)省了操作的時間，劣勢是極易受到人為因素的影響，缺乏一定的科學性，對于非關鍵零部件供應商的選擇比較適用，針對選擇關鍵零部件的供應商應當選擇其他有效的方法。

(2)招標法。這種方式在供應商數(shù)量較多，且采購數(shù)量和規(guī)模較大的情況下適用。根據(jù)供應商各方面條件和能力進行初步的篩選。但這種方式存在一定的缺陷，不僅主觀性較強，而且招標環(huán)節(jié)較多，延長了整體進程，面對緊急采購情況不適用。

(3)協(xié)商選擇法。此方法是將所有滿足生產條件的供應商匯集到一起，采用對比的方式選取出對企業(yè)最為有利的供應商，并與之進行協(xié)商，選擇能夠促進企業(yè)發(fā)展，且與企業(yè)發(fā)展目標相一致的供應商建立合作關系。

2.2 定量方法

(1)采購成本法。它所指的是企業(yè)對供應商在進行相關產品提供時的交貨率與品質予以優(yōu)先考慮的前提條件之下，再對采購成本(也就是涵蓋了銷售、運輸以及采購等一系列費用的綜合性成本)進行考慮，如果某一個供應商給出相對比較低的綜合采購成本，則企業(yè)將會更加傾向選其作為自身的合作伙伴。這一個方法在單項目問題的解決上有良好的適用性。

(2)線性權重法。該法主要是將權重分配到各個評價指標上，由此將其重要性確定下來；通過供應商來評出有關評價指標的相應分值，再將其乘以對應的權重，由此得到最終的結果，如果該結果具有最高的分值，則企業(yè)將會認定這一供應商為最理想的。此法在單資源問題上具有良好的適用性，然而不足之處為受直觀因素的影響顯著，同時，該法的實用價值也不夠。

(3)DEA 分析法。它也就是所謂的數(shù)據(jù)包絡分析方法，屬于一類數(shù)理分析法，主要是以管理學及運籌學的理論作為基礎來評價樣本的基本數(shù)據(jù)，對備選方案所具備的實際投入產出比進行客觀地衡量，從而判斷它的有效性[5]。在分析研究多輸入(出)的同類型供應商效率問題上，它有良好的適用性，然而它僅可針對有效單元進行分類。

2.3 定性與定量相結合的方法

(1)AHP分析法。它就是所謂的層次分析方法，通常是通過比較少的定量指標來進行決策。在多目標、多準則等相關問題的研究上具有良好的適用性，其誤差較小、可靠性高，然而不足之處是需要比較復雜的計算過程。

(2)模糊評價法。該法屬于一類綜合性的評價法，它有效地轉化定性指標，從而得到相應的定量指標。它可針對有關的評價結果來開展優(yōu)劣性的排序，然而需要涉及比較多的指標，在權重的確定上也較為復雜。

(3)TOPSIS法。它也就是所謂的逼近理想求解方法，主要針對當前的備選方案來開展最劣及最優(yōu)供應商的綜合性排序，由此將最優(yōu)供應商最終確定下來。這種方法的主觀性太強，同時在實際應用時逆序問題明顯。

由上述分析可知，目前已經發(fā)展了一系列的供應商評價方法，它們各具特色。在文中將會對這些方法進行綜合考慮及分析，由此提升所得結果的科學有效性。

3 基于AHP-TOPSIS的汽車生產企業(yè)供應商優(yōu)選

3.1 基于層次分析法的評價指標權重確定

深入梳理相關問題，將總體的目標確定出來，同時進行層次化結構模型的有效構造，其中，該層次結構將會涉及下述不同的層次：其最底層、中間層以及最高層分別為措施層、準則層以及目標層，需要指出的是，處于上一層次的元素將會支配處于下一層次的元素。圖1詳細地描述了具體的層次結構圖。

圖1 層次結構分析模型

該結構體現(xiàn)出了不同指標間所存在的關聯(lián)性，在運用層次分析方法時，對從1—9的一系列數(shù)字和它們的倒數(shù)進行引用，由此用作其對應的標度方法，以使各指標對應的比重得以明確；此時，需對比處于同一個層次之中的相關評價指標，然后進行評分，針對所得的結果來獲得判斷矩陣。比如說，可在目標層A中以兩兩的方式來對比B1、B2及B3，由此獲得表1中的判斷矩陣。

表1 A-Bj判斷矩陣

判斷矩陣標度法定義及含義如表2 所示。

表2 判斷矩陣準則

出于將指標體系里不同的指標權重值合理地確定下來的目的，此處采用前文所提出的指標體系來作為參考依據(jù)，并將調查問卷發(fā)放到各專家手中，由后者進行評分并且匯總，然后將評價指標所對應的權重值確定下來。

采用AHP法進行計算，獲得汽車制造企業(yè)供應商在處于智能制造背景之下選擇相應的評價指標的權重值,如表3所示。

表3 汽車生產企業(yè)供應商選擇評價指標權重(部分)

3.2 逼近理想解評價方法

設評價多指標的方案為M=(M1,M2,…,Mm)指標集為C=(C1,C2,…,Cn)，方案Mi對指標Cj的值為zij，形成多目標決策矩陣為Z=(zij)m×n。

(1)

評價指標對判斷矩陣所具有的衡量標準起到決定性的作用，也就是說，它將會對如何評價判斷矩陣起到重要的影響，因此，有必要針對判斷矩陣開展相關的量綱一化處理。

當評價指標為正向指標時，標準化公式為：

(2)

當評價指標為負向指標時，標準化公式為：

(3)

由此，構建標準化決策矩陣V=(vij)m×n。

(4)

式中:vij是第i個方案的第j個指標的標準化值。

將經過量綱一化處理過的決策矩陣與權重相乘，能得到加權決策矩陣R=(rij)m×n。

rij=wjvij(i=1,2,…,m;j=1,2,…,n)

(5)

式中:wj是每個指標的權重值，由層次分析法確定。

(6)

(7)

利用Ci值來開展方案Mi的優(yōu)劣性排序，如果得到較小的Ci值，就意味著Mi比較差；如果Ci值比較大，則意味著Mi和理想方案比較接近。

(8)

3.3 案例分析

文中參考W汽車生產制造公司相關調查數(shù)據(jù)信息，根據(jù)其實際情況采用方法進行考證。

2015年W汽車生產制造公司初始建立完成，現(xiàn)如今該公司已發(fā)展成為我國技術領先的創(chuàng)新型汽車制造企業(yè)，重點制造研發(fā)新能源汽車。2016年，W汽車制造公司單獨建立了用于新能源汽車研發(fā)的人工智能科技工業(yè)園區(qū)，該園區(qū)提倡以下幾點作為產品研發(fā)的重要思想：一是產品必須實現(xiàn)智慧和能力的結合；二是產品實現(xiàn)自動化生產；三是產品的研發(fā)要生成相關要求的質量保證體系。W 公司致力于成為新能源汽車生產研發(fā)企業(yè)中智能制造領域的行業(yè)領先者，必須做到以下幾點要求：(1)智能交通方面必須擁有完善的企業(yè)配套資源；(2)必須具備能夠整合國際領先技術水平的產品生產標準。

為了完成該研究，特聘請行業(yè)內資深技術員，參考相應的評價標準制度，針對W汽車生產研發(fā)企業(yè)的A、B、C三家供應商進行相關數(shù)據(jù)要求的評分，準確把握評價標準的各項最佳數(shù)值，再針對三家供應商的相關數(shù)據(jù)計算最佳數(shù)值的偏離程度，如表4所示。

表4 整車制造企業(yè)部分供應商的相對接近度

依據(jù)A、B、C三家供應商偏離最佳數(shù)值的程度，可以得到各項數(shù)據(jù)的相對接近度，根據(jù)這個數(shù)據(jù)大小能夠進行三家公司的優(yōu)勝對比，結果發(fā)現(xiàn)：A公司相對接近度最高，其次是B公司，最后是C公司，說明A公司是最接近W企業(yè)的評價要求的供應商，B公司緊隨其后，C公司最差。

文中結合W公司的真實數(shù)據(jù)調查論證，針對其A、B、C三家供應商根據(jù)評價規(guī)則得出的結果進行研究剖析，證明依據(jù)研究成果對W企業(yè)供應商的評價結果與其最終的優(yōu)選結果是相同的。

4 結論

現(xiàn)階段的工業(yè)化改革不僅促進國際產業(yè)構成的優(yōu)化，還帶動了各個產業(yè)技術水平保持穩(wěn)步提升的趨勢[6]。汽車生產制造行業(yè)相較其他制造行業(yè)是適應時代發(fā)展轉變提升發(fā)展的先驅者。在現(xiàn)階段工業(yè)化改革的影響下，開始轉向以下3個發(fā)展方面：(1)汽車生產結合了智慧與能力的提升；(2)生產技術信息化發(fā)展；(3)響應國家要求和號召，堅持較少的能源利用等[7]。汽車整個生產過程中，采購工作決定了汽車產業(yè)鏈的技術水準和競爭力，是最重要的業(yè)務領域之一。智能化生產有利于汽車企業(yè)的生產組織形式的優(yōu)化。文中不僅參考智能化生產手段，還依據(jù)現(xiàn)階段汽車行業(yè)的特征，在能夠滿足時代的智能化發(fā)展要求下，為汽車企業(yè)提供供應商選評模型，并且以我國W汽車新能源企業(yè)實際情況為研究依據(jù)，為汽車研發(fā)企業(yè)選評供應商帶來參考價值。

文中的最終研究結果不僅能夠為汽車制造行業(yè)提供正面的指導意見，還幫助汽車企業(yè)明確了，在結合時代智能化的發(fā)展要求下，如何智慧優(yōu)選供應商。文中的相關理論研究不僅能夠對國內汽車研發(fā)行業(yè)在供應鏈管理階段起到補充作用，還能為國內汽車開展人工智能與實際生產相結合提供參考根據(jù)。針對汽車企業(yè)選評供應商的全部階段進行了相關的調查分析，特殊情形下，企業(yè)可以對評選指標和辦法進行改進以滿足自身的發(fā)展需求。文中并沒有對汽車產業(yè)鏈中的所有過程進行調研分析，只特別研究了汽車研發(fā)環(huán)節(jié)中供應商的選評過程，應在以后的研究中對其他方面進行調研，以實現(xiàn)對汽車全生命周期的探索。