基于層次分析法的供應(yīng)商擇優(yōu)策略

基金項目：蘭州博文科技學(xué)院2023年科技創(chuàng)新課題《基于逆向供應(yīng)鏈庫存管理的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)仿真》（項目編號：2023BWJX006）

摘 要：隨著我國大循環(huán)經(jīng)濟的快速推進，借助“互聯(lián)網(wǎng)+”數(shù)字化的蓬勃發(fā)展，對供應(yīng)鏈上各環(huán)節(jié)有了新的要求。同時，隨著國外一些大的企業(yè)進入中國市場，供應(yīng)鏈管理的戰(zhàn)略思想影響了國內(nèi)的一些企業(yè)，并開始付諸供應(yīng)鏈管理的行動之中。供應(yīng)商的擇優(yōu)是該管理過程中最重要也是最基礎(chǔ)的一步，由于市場環(huán)境以及企業(yè)自身和各供應(yīng)商的狀態(tài)始終處于動態(tài)變化中，需要定期進行復(fù)審和調(diào)整。這就需要對供應(yīng)商的擇優(yōu)標準既能全面合理、準確反映其狀態(tài)，又能經(jīng)濟快速地進行調(diào)整，以適應(yīng)變化的市場環(huán)境。層次分析法能夠?qū)?fù)雜的決策問題進行量化，通過定性與定量相結(jié)合的方式，使決策過程更加高效清晰。本文選擇用層次分析法對供應(yīng)商進行擇優(yōu)分析，并通過一個案例進行說明，助力企業(yè)優(yōu)選出最符合企業(yè)發(fā)展要求的供應(yīng)商。

關(guān)鍵詞：供應(yīng)商擇優(yōu)；層次分析法；供應(yīng)鏈

一、引言

隨著我國大循環(huán)經(jīng)濟的快速推進，借助“互聯(lián)網(wǎng)+”數(shù)字化的蓬勃發(fā)展，通過運用大數(shù)據(jù)、人工智能等先進技術(shù)手段，對商品的生產(chǎn)、流通與銷售過程進行升級改造，重塑生態(tài)圈，形成了線上服務(wù)和線下體驗相結(jié)合的新零售模式。這就對供應(yīng)鏈上各環(huán)節(jié)有了新的要求，需要通過運用大數(shù)據(jù)、智能算法等先進技術(shù)手段，對商品從生產(chǎn)、流通到銷售各個過程進行優(yōu)化，以此對生態(tài)圈進行優(yōu)化管理，并對線上服務(wù)、線下體驗以及現(xiàn)代物流進行深度融合。這就需要企業(yè)對供應(yīng)商進行擇優(yōu)處理，在龐雜的供應(yīng)鏈條中選擇滿足生產(chǎn)要求并且能夠和物流等環(huán)節(jié)配合密切的合作伙伴。

通常在供應(yīng)商擇優(yōu)的過程中考察的標準包括以下幾個方面：

a.價格：供應(yīng)商提供的價格是否具有競爭力是選擇供應(yīng)商的重要考量因素。

b.產(chǎn)品質(zhì)量：供應(yīng)商提供的產(chǎn)品或服務(wù)的質(zhì)量必須滿足企業(yè)的要求，這是確保最終產(chǎn)品或服務(wù)質(zhì)量的基礎(chǔ)。

c.交貨周期：供應(yīng)商交貨的周期是否滿足要求，能否保證整個供應(yīng)鏈的流暢。

d.供應(yīng)鏈穩(wěn)定性：供應(yīng)商的供應(yīng)鏈管理能力，包括對原材料供應(yīng)的把握度和面對市場突發(fā)狀況的應(yīng)對能力。

e.風險管理能力：供應(yīng)商的風險識別和管理能力，包括財務(wù)穩(wěn)定性、市場風險應(yīng)對能力等。

在選擇供應(yīng)商時，企業(yè)一般會根據(jù)自身的具體需求和行業(yè)標準來判斷這些標準的重要次序，進而確定各自的權(quán)重，以確保所選供應(yīng)商組合能夠滿足企業(yè)的長期發(fā)展目標。此外，由于市場環(huán)境以及企業(yè)自身和各供應(yīng)商的狀態(tài)始終處于動態(tài)變化中，需要定期進行復(fù)審和調(diào)整。這就需要對供應(yīng)商的擇優(yōu)標準既全面合理、能準確反映其狀態(tài)，又能經(jīng)濟快速地進行調(diào)整，以適應(yīng)變化的市場環(huán)境。為了實現(xiàn)以上目標，本文選擇用層次分析法對供應(yīng)商進行分析擇優(yōu)，并通過一個案例進行說明。層次分析法能夠?qū)?fù)雜的決策問題進行量化，通過定性與定量相結(jié)合的方式，使決策過程更加高效清晰。

二、模型

1.層次分析法介紹

層次分析法（the analytic hierarchy process，AHP）也稱層級分析法，是一種定性和定量相結(jié)合的、系統(tǒng)化的、層次化的分析方法，是由美國運籌學(xué)家托馬斯·塞蒂（T.L.Saaty）于20世紀70年代初提出的一種層次權(quán)重決策分析方法。由于它在處理復(fù)雜的決策問題上的實用性和有效性，很快在世界范圍內(nèi)受到重視。層次分析法的應(yīng)用已遍及經(jīng)濟、管理、軍事、交通運輸?shù)戎T多領(lǐng)域。

人們在進行社會、經(jīng)濟管理相關(guān)的系統(tǒng)研究時，常常面臨一個因素眾多又相互聯(lián)系的復(fù)雜系統(tǒng)，其中許多因素的研究缺少客觀數(shù)據(jù)的支撐，還有一些認定主觀性較強。層次分析法對處理這類復(fù)雜的問題提供了一種新的、簡潔的建模方法。層次分析法將一個復(fù)雜的決策問題當成一個系統(tǒng)，把目標擇優(yōu)的標準分解成準則層，根據(jù)其相關(guān)因果關(guān)系進一步分解成子準則層，接著研究備選方案對各個子準則的表現(xiàn)，這樣把一個復(fù)雜的問題拆分成結(jié)構(gòu)清晰又相互聯(lián)系的多層，進而逐層分解研究，最后得到最優(yōu)策略。

層次分析法的一般步驟：

a.建立層次結(jié)構(gòu)模型：建立層次結(jié)構(gòu)模型的首要任務(wù)是確定決策的目標，在此基礎(chǔ)上識別影響決策的各種準則以及可能的決策方案，并將這些元素按照其內(nèi)在的聯(lián)系分為不同的層次，構(gòu)建一個層次結(jié)構(gòu)模型。

b.構(gòu)造判斷矩陣：在每一層次中，通過成對比較各準則或方案之間的相對重要性，構(gòu)造各準則或方案判斷矩陣。

c.計算單層權(quán)向量并做一致性檢驗：通過判斷矩陣計算出各個準則或方案的權(quán)重（即單層權(quán)向量），進行一致性檢驗，以確保判斷的合理性和邏輯性。

d.一致性檢驗：將各層次的權(quán)向量合成，得到組合權(quán)向量，再次進行一致性檢驗，確保整體決策的一致性。

e.制定決策：根據(jù)計算得到的權(quán)重和總體排序，輔助決策者做出最終選擇。

2.模型建立

第一，層次分析模型的構(gòu)造。

供應(yīng)商擇優(yōu)的標準很多，對于不同的案例標準的選擇也各不相同，同時各標準的重要性排序也各不相同。這里分別就備選供應(yīng)商的價格、產(chǎn)品質(zhì)量、交貨周期、穩(wěn)定性和管理能力五個方面作為準則層，五個供應(yīng)商作為備選方案，建立如圖1所示的層次分析模型。

第二，構(gòu)造判斷矩陣。

針對不同準則對于供應(yīng)商的重要性的比較，以及就某個準則、方案層的各個供應(yīng)商的表現(xiàn)情況，需要給其優(yōu)劣性給予定性的描述，這個統(tǒng)計出來就是判斷矩陣。判斷矩陣的各元素評估起來較困難也較主觀，為了盡量客觀地描述其優(yōu)劣性，可以通過向若干個專家以調(diào)查問卷的形式進行調(diào)查。例如，為了比較價格、產(chǎn)品質(zhì)量等對于目標的重要性，對于此情況向多個專家進行問卷調(diào)查咨詢，對調(diào)查問卷數(shù)據(jù)進行平均，可以得到判斷矩陣。為了得到更加客觀的評估，也可以進行多次問卷調(diào)查，問卷過程中附加其他專家的意見，以更加充分全面地進行比較。

得到不同準則對于目標的重要性權(quán)重判斷矩陣CA，各供應(yīng)商對不同準則的表現(xiàn)優(yōu)劣判斷矩陣A1P-A5P（表1-表6），其中數(shù)值較大說明更加重要、更具有優(yōu)勢。

計算矩陣的特征根、特征值和一致性檢驗

（1），每個元素除以其對應(yīng)的列和進行歸一化處理：。

（2） 列歸一化后的向量按行相加w=（1.378 1.676 1.095 0.540 0.311）T。

（3） 將w歸一化后得到特征向量w=（0.276 0.335 0.219 0.108 0.062）T。

（4） 計算判斷矩陣的最大特征根λmax

aw=CA*w=。

則。

（5） 進行一致性檢驗

表7是1～9階矩陣的ri值，該值是托馬斯賽蒂對隨即構(gòu)造的500個樣本矩陣統(tǒng)計得到的只與矩陣階數(shù)n有關(guān)的常數(shù)。通過特征值計算出ci值，當ci小于對應(yīng)的ri時，說明特征值的計算合理。當n=5時，ri=1.12。

得小于1.12，所以上述計算結(jié)果合理。

（6） 計算一致性比率cr

滿足一致性要求。

一般的，當一致性比率cr<0.1時，認為判斷矩陣的一致性檢驗是合理的，可以用其歸一化后的特征向量作為對應(yīng)的權(quán)重，否則需對判斷矩陣進行修改，重新構(gòu)造。

（7） 對A1P、A2P、A3P、A4P、A5P分別做同樣的一致性檢驗，得到：

矩陣A1P：w=（0.438 0.222 0.182 0.071 0.086）T，λmax=5.2038，cr=0.0455<0.1。

矩陣A2P：w=（0.400 0.267 0.187 0.091 0.055）T，λmax=5.3060，cr=0.0683<0.1。

矩陣A3P：w=（0.457 0.233 0.085 0.158 0.069）T，λmax=5.3311，cr=0.0738<0.1。

矩陣A4P：w=（0.285 0.396 0.148 0.111 0.060）T，λmax=5.2987，cr=0.0667<0.1。

矩陣A5P：w=（0.446 0.143 0.264 0.091 0.056）T，λmax=5.3466，cr=0.0774<0.1。

（8） 層次總排序

表8中第一行數(shù)據(jù)描述各準則重要性的權(quán)重，下面每一行數(shù)據(jù)描述不同供應(yīng)商對某一準則表現(xiàn)的優(yōu)劣。那么，總的權(quán)重就等于各準則的權(quán)重與供應(yīng)商對于該準則屬性表現(xiàn)的乘積的和。

可得各方案總權(quán)重。

3.模型解釋

由上述總權(quán)重w總值可得各供應(yīng)商的優(yōu)劣次序。其中，供應(yīng)商1的表現(xiàn)得分是0.2481，供應(yīng)商2的表現(xiàn)得分是0.2540，供應(yīng)商3的表現(xiàn)得分是0.2441，供應(yīng)商4的表現(xiàn)得分是0.2594，供應(yīng)商5的表現(xiàn)得分是0.2421。因此，各供應(yīng)商的表現(xiàn)排序為：供應(yīng)商4>供應(yīng)商2>供應(yīng)商1>供應(yīng)商3>供應(yīng)商5。因此，優(yōu)先考慮供應(yīng)商4。

當準則層有變動或者個別方案有變動時都會對最后選擇的最優(yōu)方案產(chǎn)生影響，因此接下來可以研究該模型的穩(wěn)定性以及對各因素的敏感性。若能得到更加穩(wěn)定的最優(yōu)方案，可以減少后期因更換供應(yīng)商引起的商業(yè)摩擦和損失，更加有利于企業(yè)的長遠規(guī)劃和發(fā)展。

三、結(jié)語

本文詳述了通過層次分析法求解供應(yīng)商擇優(yōu)的問題，對企業(yè)做決策給出了定量化的指導(dǎo)意見。對于實際問題，可以根據(jù)企業(yè)自身的要求增減評優(yōu)準則，甚至于根據(jù)準則間的相互關(guān)系，對準則細分成若干個子層，以增加模型的解釋能力。另外，判斷矩陣是由不同專家調(diào)查問卷的形式得來，難免有專家各自的主觀判斷，因此，在選用專家時要盡量選與各供應(yīng)商沒有利害關(guān)系的專家，同時盡量多選一些專家進行問卷以減小個人傾向引起的失真。

參考文獻：

[1]李青原，李昱，章尹賽楠，等.企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的信息溢出效應(yīng)——基于供應(yīng)鏈視角的經(jīng)驗證據(jù)[J].中國工業(yè)經(jīng)濟，2023（7）：142-159.

[2]高英.圖書供應(yīng)鏈中的“牛鞭效應(yīng)”及其弱化策略[J].武漢理工大學(xué)學(xué)報（社會科學(xué)版），2021（5）：109-114.

[3]Govindan K，Popiuc N M.Reverse supply chain coordination by revenue sharing contract：A case for the personal computers industry[J].European Journal of Operational Research，2014（2）：326-336.

[4]尹起浩.嚴格供應(yīng)商動態(tài)考核[J].中國石油石化，2007 （7）：66.

[5]俞立平，胡林瑤.基于時效性變權(quán)的TOPSIS學(xué)術(shù)期刊評價方法研究[J].情報雜志，2023（3）：151-157.

[6]金秀玲，陳翔.文獻采購評標指標的權(quán)重優(yōu)化——基于方差最大化的AHP+熵權(quán)組合的研究[J].閩江學(xué)院學(xué)報，2020（4）：99-108.

[7]陳吟，屈麗琴，王延貴，等.基于圖論與層次分析法耦合的荊江水系連通性評價[J].水利水電技術(shù)（中英文），2022（5）：46-54.

作者簡介：麻存義（1987.06— ），男，甘肅定西人，碩士，講師，研究方向：數(shù)量計算。