模糊AHP法在供应链合作伙伴综合评价中的应用
[摘 要] 通过供应链合作伙伴的分析和研究,运用层次分析法(AHP)建立供应链合作伙伴的综合评价指标体系,探索采用模糊数学工具,开发具有可操作性的供应链合作伙伴的综合评价模型,从而为企业的决策层提供抉择依据;并通过实例验证这一评价模型的可行性。
[关键词] 模糊AHP 供应链合作伙伴 综合评价
供应链合作伙伴的选择是供应链中每个企业所要面临的一种重要抉择之一;其主要目标是提高信息共享水平、减少整个供应链产品的库存总量、降低供应链的成本和提高整个供应链的运作绩效。因此,研究供应链合作伙伴的选择对于提高各供应链的运作效率具有十分重要的意义,是供应链管理中的核心内容之一。
供应链合作伙伴的选择是一个复杂的过程。本文通过利用模糊层次分析(AHP)法对供应链合作伙伴进行综合评价,并进行了实例认证。通过建立供应链合作伙伴的综合评价指标体系,对单项指标采用专家评判法,采用递推算法给出目标层对评语的隶属度,最后引入打分法,给出供应链合作伙伴的综合评价值,由数值的大小给出优劣评定,这是对模糊性、相对性指标评价的一种可靠而有效的方法。
一、模糊综合评价模型的建立
层次分析法(Analytic Hierarchy Process简称AHP)是美国运筹学家T. L. Saaty教授于20世纪70年代初期提出的, 是对定性问题进行定量分析的一种简便、灵活而又实用的多准则决策方法。在1977年,Saaty教授又提出了在AHP法中引入模糊判断的概念。
该方法自1982年被介绍到我国以来,迅速地在我国社会、经济各个领域内,如能源系统分析、城市规划、经济管理、科研评价等,得到了广泛的重视和应用。现通过对合供应链合作伙伴进行分析和研究,运用模糊AHP法对其进行综合评价,并建立模糊综合评价模型:
1.确立多层结构评价指标体系。建立以评估对象的各主要影响因素为元素的集合,记为:
式中:为A中的一个指标子集。
各指标子集下面还有指标子子集,如 指标子集,其下面还有指标子子集。
对于因素众多的复杂系统,应视具体情况按因素的属性确定因素集合的层次结构。本文通过对供应链合作伙伴的分析和研究,并参照钱彦,韩杰,赵庆祯等人的研究,结合企业的实际情况,建立多层次合作伙伴的综合评价指标体系,如图所示。
2.确立相应的评价指标权重集。根据各影响指标的重要程度,对各指标赋予相应的权值,组成评价指标权重集合,记为:
鉴于本文的多层次结构问题,采用层次分析法,即采用1—9比率标度,通过两两比较建立判断矩阵来确定。
3.建立评价等级集。建立评价等级集表示为 对不同评价等级的隶属度,本文采用比较精确的评语,如“极好、非常好、很好、较好、一般、较差、很差、非常差、极差”的九级评语。具体评价方式应该根据具体场合和具体情况确定。
4.进行单指标模糊评判。通过供应链专家对供应链合作伙伴的熟悉程度,每个专家根据对单个指标进行评判,最后建立指标论域和评语论域之间的模糊关系矩阵为:
式中:rij为A中指标ai对应于S中评价等级wi的隶属关系。
5.进行模糊综合评价。把所有的单指标进行综合,考虑多层次指标条件下的权数分配,进行模糊综合评价模型为:
式中:di为综合考虑所有因素影响时,被评判对象对评价等级集中第j个元素的隶属度。
最终按照最大隶属度原则,确定被评判对象所对应的评价等级。
二、实例分析
根据以上步骤,结合供应链合作伙伴的实际情况,我们对其进行综合评价。
1.建立综合评价指标体系。本文所建立的综合评价指标体系,如图所示。
2.确定各个指标的权重。每个指标的权重可以采用AHP法求得,即采用1—9比率标度,对因素集中的元素进行两两比较,得到判断矩阵后运用和积法进行归一化。
AHP方法的计算步骤如下:
(1)构造判断矩阵;
(2)计算判断矩阵最大特征值()及相对应的特征向量;
(3)检验排序的一致性。判断矩阵的一致性指标:,其中m时判断矩阵的阶数。平均随机一致性指标RI随判断矩阵的阶数而变化。
一致性指标CI与同阶的平均随机一致性指标RI的比值,称为一致性比率,记为:用一致性比率CR检验判断矩阵的一致性。当CR越小时,判断矩阵的一致性越好。一般认为,当CR≤0.1时,判断矩阵符合满意的一致性标准。
通过以上步骤,我们给出各个指标的权重。各个因素通过一致性检验得到的权重值:S=(0.5967,0.2208,0.1089,0.0736);s1=(0.7007,0.2021,0.0972),s2=(0.3483,0.2152,0.1675,0.1184,0.0854,0.0652),s3=(0.4763,0.2559,0.1522,0.1156),s4=(0.5067,0.1869,0.1869,0.1194)。
3.建立评价等级集。对供应链合作伙伴的评价可以分为九个等级:极好、非常好、很好、较好、一般、较差、很差、非常差、极差,那么评价等级集为:={极好,非常好,很好,较好,一般,较差,很差,非常差,极差}。当然也可以根据具体情况采用比这个评语集更精确的评判集。在采用上述评判集的情况下,用以上评语集进行量化,给出分数集F=[100,90,80, 60,50,40,30,20,0]。
4.建立单指标评判矩阵。供应链合作伙伴的评价是一个复杂的过程,其各项指标也是相当复杂的。本文通过供应链专家进行打分法来确定单指标评价矩阵。令(其中n为专家人数,为因素被评为wi的次数。
5.进行模糊综合评价。根据模糊综合评价模型,对供应链合作伙伴综合评价指标体系的各个层次由下到上逐层进行计算。
第2层:,
第1层:在第2层的基础上,由D=S·R可得:
同时,为充分利用综合评价带来的较多信息,对各评语得分进行加权平均,得出总分,即供应链合作伙伴的综合得分为:100*0.1891+90*0.1766+80*0.2759+60*0.1437+50*0.1586+
0.0683*40+30*0.0232+0.0067*20+0.0179*0=76.98
即该供应链合作伙伴的分数值为76.98,为较好。
三、结束语
本文通过对供应链合作伙伴进行了综合评价,运用了模糊数学方法和层次分析法,能够从各个层面对供应链合作伙伴进行分析,并取得了合作伙伴的综合度量值,有效的解决了多指标的模糊性和相关性问题,对供应链合作伙伴的评价具有一定的实际意义。
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