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基于网络分析法(ANP)的供应商选择评价陈锐,魏津瑜,毕然天津理工大学管理学院,天津(300191)E-mail:chenrui_ff@163.com摘要:本文提供了供应商选择的一种方法——网络分析法(ANP)。首先分析了评价供应商选择的指标,然后运用ANP方法构建了供应商选择的依存、反馈网络。以本文的评价方法进行供应商选择具有重要的现实意义。关键词:网络分析法(ANP),依存,反馈,供应商选择1引言在市场竞争日趋全球化、激烈化的今天,为了适应瞬息万变的市场需求,企业越来越重视供应商的选择问题,因为供应商的综合性能对企业甚至整个供应链的绩效都产生了重要的影响。供应商的评价选择是供应链运行的基础,也是供应链管理的重要内容[1]。在全球竞争加剧、产品需求日新月异的环境下,企业为了实现低成本、高质量、柔性生产、快速反应,其业务重构就必须对供应商进行评价选择。因而如何正确地、科学的评估供应商的综合性能成为企业面临的一个重要任务。ANP(analyticnetworkprocess)是美国匹兹堡大学著名教授ThomasL.Saaty在1996年提出的方法。它的前身是已在系统决策中得到广泛应用的AHP(analytichierarchyprocess)方法。AHP方法的核心是将系统划分为若干层次,如目标层、准则层、方案层,且只考虑上层元素对下层元素的支配作用,同一层次中的元素被认为是彼此独立的。这种递阶层次结构虽然给处理系统问题带来了方便,但同时也限制了它在复杂决策问题中的应用。在许多实际问题中,各层次内部元素往往是依存的,低层元素对高层元素也有支配作用,即存在反馈,此时系统的结构更类似于网络结构。ANP正是适应这种需要,由AHP延伸发展得到的系统决策方法[2]。递阶层次结构只是网络结构的一种特例,因此,传统的AHP方法是ANP方法的一种特殊情况。本文将应用ANP方法对供应商选择问题进行分析。2ANP方法建模——供应商选择模型的建立2.1供应商指标评价体系选择供应商,是对企业输入物资的适当品质、适当期限、适当数量与适当价格的总体选择的起点与归宿。因此在进行供应商选择时,必须要综合考虑候选供应商各个方面的表现。系统研究供应商评价的准则始于1966年Dickson[3]的工作。他整理出23项评价供应商的准则,随后向美国经理协会的273位采购经理与采购代理进行了调查。根据调查结果,对23项评价供应商的准则的重要性进行了排序。Weber[4]通过对1966年以来与供应商选择评价相关的74篇文献的回顾,讨论了选择供应商的准则。在Weber的评价准则排序表中价格、供货准时率和质量这三个准则分别出现在80%,59%和54%的文献中。Johnson[5]采用企业优异评价方法,认为影响供应商的因素很多,其中,时间(T),质量(Q)、成本(C)和服务(S)是成功的关键因素。从国内研究状况看,华中科技大学的马士华[6]教授提出一个灰关联分析模型用以确定供应商评价指标及其权重的方法,从灰色系统理论角度来探讨供应商的选择评价问题。最后,选择了质量、成本、交货期三个指标,建立供应商选择和评价的指标体系。张晓玲[7]等指出在供应链中合作是要求合作伙伴以相互补充的形式进行,因此对合作伙伴强调的是信息、技能、知识以及类似于专长的经验。郭耀煌[8]等在采用层次分析法对供应商进行选择评价时则选用了质量、价格、技术能力和可靠性四个因素作为评价准则。张炳轩[9]等人从动态供应链伙伴关系的角度出发,分析了动态供应链合作伙伴的确定原则和影响合作伙伴选择的主要因素,据此建立了动态供应链的合作伙伴选择评价指标体系,从质量、服务、成本、效益、敏捷性、信息化六个方面讨论供应商的选择评价标准。从以上国内外学者对供应商选择评价指标的研究中不难发现,以前有关供应商选择评价指标的研究,大多侧重成本、质量、价格、交货期等指标,试图建立质量和服务有保证的供货体系,基本上承袭于传统的供需管理模式下的供应商管理的要求。然而这种侧重于质量、成本、交货期的供应商评选模式,对于今天瞬息万变的市场需求,对供应链管理模式在动态、合作、竞争的环境中为实现信息共享、风险共担的合作伙伴关系,以及要求快速反应的供应链管理趋势而言,就显得力不从心,不能对供应商企业做出全面、具体、客观的评价。因此,在应用ANP方法对供应商进行选择时,通过参考国内外有关供应商选择的相关研究成果,结合现今企业在选择供应商时考虑的重要因素,建立了以下供应商指标评价体系(如表1所示):表1供应商指标评价体系Tab.1Theevaluatingsystemofsupplierselectionindexes序号评价目标相关因素1企业能力(1)财务能力(2)信息技术水平(3)设备先进水平(4)库存周转率(5)物流系统纠错处理时间(6)生产工艺的先进性(7)技术问题的反应能力(8)运输能力(9)生产能力(10)成本控制水平(11)生产规模2质量水平(12)质量保证体系(13)产品质量(14)产品优良品率3服务能力(15)交货的准确性(16)订单处理时间(17)缺货频率(18)准时送货率(19)服务水平4企业业绩(20)信誉(21)行业服务时间(22)发展前景5企业环境(23)员工素质(24)地理位置(25)所处位置的产业集中度(26)政治法律环境、A2、A3、A4、A5中选择一个,现用上文所提的评价指标来对他们进行评价。ANP中确定各指标权重的方法是采用德尔菲法,通过专家评价得到各指标的权重。为了使评定的结果更加准确合理,可以采用多专家参与决策的方法。对该问题用ANP建模如图1所示:图1决策网络结构Fig.1Thedecisionnetworkstructure2.3构建未加权超矩阵根据以上模型,可构建如下未加权超矩阵:11132122320000⎡⎤⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦其中,13W表示准则层相对于方案层的权重,为55×矩阵,21W表示子准则层相对于准则层的权重,为265×矩阵,32W表示方案层相对于子准则层的权重,为526×矩阵,11W和22W表示子准则层的内部依赖,分别为55×矩阵和2626×矩阵。在每一控制准则下,构建未权重超矩阵W,即应用两两比较方法对元素进行两两比较。在构建的过程中,首先将构建网络时选取的准则为主准则,以该网络中某一元素组中的元素作为子准则,按照其它元素组中各元素对该元素的影响程度或按照该元素对其它元素组中各元素的影响程度构造判断矩阵,并求得归一化特征向量。如此,构造各自的判断矩阵,最后将各判断矩阵的归一化特征向量汇总到一个矩阵ijW中,则该矩阵表示不同元素组中的元素之间的影响关系[10]。其中,ijW表示第i层上各元素对第j层的影响作用,称为超矩阵中的块,具有如下矩阵形式:目标层准则层子准则层方案层⎡⎤⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦###以13W的构造为例,应用上述方法,容易得到如下形式的13W:130.23000.19400.30600.08800.24200.18600.06800.11800.19300.15300.09200.18000.20800.20400.24000.16000.26400.19200.28600.20100.33200.29400.17600.22900.1640W⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦其它子矩阵的构造类似,此处从略。这样,在以上五个子矩阵构造出以后,未加权超矩阵W也就随之构造出来了。2.4构建加权超矩阵层次内部各元素对某个准则的排序,可用超矩阵来表示,即超矩阵中每个层次的每一列是归一化的,但这并没有顾及其它层次对此准则的影响,因此超矩阵的每一列并不是归一化的。要准确反映排序,必须考虑层次之间的影响作用,即要考虑反馈作用的影响,具体做法是:将每个层次作为一个元素,针对某一层进行两两比较,并计算相应排序权值。若用aij表示第i个层次对第j个层次的影响权值,ijijijWaW=则W即为加权超矩阵。加权超矩阵中,每一列元素的和均为1,这样的矩阵具有随机性,使得累加效应存在且有限[11]。2.5计算极限超矩阵对加权超矩阵进行归一化处理,得到极限超矩阵W∞,limkkWW∞→∞=由于元素之间存在依存与反馈关系,因而归一化过程是一个反复迭代、趋稳的过程。在极限超矩阵中,每一列数值是在每一准则下,各元素对该列所对应元素的极限相对优先权。在评价供应商选择的问题中,当加权超矩阵构造出来以后,运用相关软件求其无穷次幂,最终可得到3636×的极限超矩阵,该矩阵每一列的数值均相同,其中前5行数值表示5个准则的权重,结果如下:[]0.0763,0.0658,0.0693,0.1089,0.0713T中间部分的26行数值表示26个子准则的权重,结果如下;[0.0143,0.0161,0.0162,0.0141,0.0172,0.0122,0.0148,0.0150,0.0159,0.0171,0.0150,0.0139,0.0149,0.0164,0.0137,0.0152,0.0152,0.0141,0.0151,0.0153,0.0174,0.0155,0.0163,0.0157,0.0131,]0.0119T最后5行数值表示5个方案的权重,结果如下:[]0.0413,0.0397,0.0363,0.0392,0.0393T2.6可选方案排序对每一控制准则的极限向量按照各准则权重进行加总,并依据各可选方案的权重值排序,从而得出最佳选择方案。从以上结果易得出结论:最佳方案是选择供应商A1。3结束语ANP是一种比AHP更系统、全面、科学的系统决策方法,其算法的核心在于有关超矩阵的运算。超矩阵的计算比较复杂,但是我们借鉴相关软件可以十分方便地求解问题。利用ANP对供应商选择进行评价,充分考虑了各影响因素之间的反馈关系和依存关系,帮助企业更为合理、准确地选择供应商。目前我国对于ANP的应用仍处于推广普及阶段,在科学简捷地建立网络模型、快速求解超矩阵以及ANP分析软件的研制等方面,需要我们进一步的研究和探索。参考文献[1]马士华,林勇,陈志祥.供应链管理[M].北京:机械工业出版社,2000.[2]王莲芬.网络分析法(ANP)的理论与算法[J].系统工程理论与实践.2001,3(3).[3]DicksonGW,Ananalysisofvendorselectionsystemanddecision,JournalofPurchasing,Vol1,pp.5-7,Feb.1966.[4]WeberCA,CurrentJR,BentonWC,Vendorselectioncriteriaandmethods,EuropeanJournalofOperationalResearch,vol50,pp.2-18,1991.[5]JohnsonM,Partnerselectionintheagileenvironment,CreatingTheAgileOrganization:Models,MetricsandPolic,4thAnnualConferenceProceedings,1995.[6]马士华,王许斌.确定供应商评价指标权重的一种方法[J].工业工程与管理,2002,(6):5-8.[7]张晓玲,史金飞,洪著财.试论敏捷制造模式下合作伙伴、供应商的选择依据[J].东南大学学报(哲学社会科学版),2000,(11):28-31.[8]郭辉煌,李英凡.生产商和供应商战略伙伴关系分析[J].哈尔滨理工大学学报,1999,(10):72-75.[9]张炳轩,李龙洙,都忠诚.动态供应链合作伙伴的评价
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