基于灰色综合评价模型的供应商评估策略研究，本文主要内容关键词为：综合评价论文,模型论文,灰色论文,策略论文,供应商论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
0 引言
20世纪90年代以来，随着信息技术的飞速发展，敏捷制造、动态联盟、集成化供应链等先进制造技术和管理思想的日益流行，使得供应链中的主体企业、协作企业或供应企业、客户或最终用户间不再是传统的交易关系，而是利益休戚相关的合作伙伴关系，市场竞争也由单个企业之间的竞争转向企业集团供应链之间的竞争。选择良好的供应链合作伙伴是供应链合作关系运行的基础，它们能否与供应链步调一致，成为供应链竞争力提升的关键，因此，如何正确评价供应商、选择好合作伙伴对供应链管理的重要性越来越深远。
目前国内企业主要用层次分析法、德菲尔法、熵权法、模糊数学方法、神经网络、数据包络分析等来进行供应商的评价。在供应商评价过程中，只能获取部分信息，而另一部分信息无法获取，是一种典型的灰色系统。传统数学方法在客观、全面地分析此类问题就显得无能为力了，灰色综合评价解决了这个问题。其中灰色关联度分析是一种衡量因素关联程度大小的量化方法，它对数据要求不苛刻，可以用来解决数据量少，信息不完全情况下的评价问题。
国内有不少学者进行研究，文献[1] 建立了基于熵权的供应商选择灰色关联投影评价模型，提出灰色关联投影角来衡量关联程度的大小；文献[2] 求出各个方案与最优比较和最差比较方案的关联度，得到各个方案的评价值；文献[5] 中基于熵权法得到灰色综合评价方法。本文加入定性转变定量指标的方法，在确定指标权重时，针对分层的数据采用了层次分析法，构造了基于灰色关联度和层次分析法的灰色综合评价模型，并进行实例分析。
1 基于灰色综合评价模型的供应商评估要素分析
1.1 指标体系建立的原则
由于供应商评价过程涉及众多的因素，而且各因素的重要性又有所不同，因此，在选择评价指标时，应遵循以下几项原则：
（1）系统全面的原则：建立的指标体系不仅能够全面反映供应商企业的现有状况，还能够体现供应商企业的未来发展趋势。（2）灵活可操作原则：指标体系的设立应该有足够的灵活性，使企业能够根据自身特点和实际情况进行运用。（3）科学实用性原则：指标体系要能科学地反映供应商的实际情况，适中实用。如果指标体系过大、层次过多、指标过细将使评价的注意力不能体现整体；而指标体系过小、过粗又不能反映供应商的实际水平。（4）可拓展性原则：因为各个产业和行业的企业有自己的特殊要求。因此一些特殊的指标需要加入，这就要求指标体系和相应的评价模型有扩展的空间[3]。
1.2 基于灰色综合评价的供应商评估指标体系
实施供应链合作伙伴关系，意味着新产品和新技术的共同开发、数据和信息的交换、研究和开发的共同投资。在供应链合作关系环境下，供应链合作伙伴也不再是只考虑价格，而是更注重选择能在产品质量、企业业绩和交付能力及信息化等方面提供合作的伙伴。数据的分层对供应商的评价更具有准确性，应用层次分析法对指标确定权重。
质量代表供应商产品的性能及使用价值。产品质量是供应链下游客户满意度之源，是企业生产的产品能为客户提供的使用价值之本，产品的使用价值是以产品质量为基础的。质量包括产品合格率、质量认证体系、准时交货率。
企业业绩包括产品报价和信誉两方面。供应商的价格高低对采购企业生产成本有重要影响，将直接影响生产商和销售商的利润率，从而决定供应链的低成本竞争优势。信誉是供应商在企业采购和交货过程中所提供的各种担保，反映了采购企业在订货和交货过程中对供方产品的性能和售后服务的满意程度。
交付能力包括按时交货率和提前交货期。按时交货率从数量上反映物流供应商保证企业的产品或所需原材料准时到达需求地的水平。提前交货期是响应需求的时间量度，衡量以多快的速度响应JIT采购需求。提前期越短，企业的库存持有成本就越低。
信息化也是选择供应链合作伙伴关系的重要因子之一。降低供应链各级库存，减少供应链的需求放大效应，相互合作提高供应链的整体效益，需要准确的需求信息作保证，要求供应链成员各方信息共享和透明，这是供应链有效运作的前提。
2 基于灰色综合评价模型的供应商评估体系构建
（1）确定评价指标：评价对象的各种属性和性能，是对评价对象进行评价的依据。
好的评定值为10分，较好为8分，一般为6分，较差为4分，差为2分。介于其中的为之间的分数。则最终的分为：
。
（3）采集定量指标的值，并和量化的定性指标值一起填入表中。
（4）确定最优集V*。最优指标是从各评价对象的同一指标中选取最优的一个，各评价指标的最优值组成的集合称为最优指标集，它是各评价对象比较的基准。最优指标集和各评价对象的指标组成矩阵
（5）数据的无量纲化处理。各因素组成的序列，一般来说取值单位不尽相同，因此必须把原始数据进行无量纲化。无量纲化的方法有数据初值化、数据均值化、数据极差化和数据标准化等，这里采用数据均值化。
3 实例
某厂商需要从8个供应商所获取的有限信息中选择一个合适的合作伙伴。
（1）确定评价指标：如第一部分所述。
（2）定性指标量化：发放调查问卷给厂商的40位专家，给8个供应商的三个定性指标打分，经过上述方法计算后，得到的值如表1中。
（3）采集定量指标和将定性指标定量化得到的值得到表1：
可见，供应商8的关联度是最大的，最接近于最优指标，选择此供应商。
4 结论
对于有分层、具有定性指标、信息不完全且没有符合典型的概率分布的指标数据，本文将传统的灰关联分析方法进行了改进，加入定性指标转变为定量指标的方法，将层次分析法和灰色关联分析方法结合得到灰色综合评价模型。用该模型来评价供应商克服了传统灰关联分析中要求数据简单信息不全的缺点，克服了传统方法中定性指标难以量化的局限，克服了数理统计方法中要求大量数据、服从某个典型的概率分布，为信息社会的供应商评价提供了新的思路。
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