模糊层次分析法在供应商选择评价中的应用研究

摘要：本文将模糊数学与层次分析法相结合，构建了一个模糊多准则供应商绩效评价模型，并通过模糊数的截集与决策人员的乐观指数，进行综合模糊评价值的敏感性分析，进而为决策人员提供更多的决策信息。实例验证表明，该方法可以有效地应用于该类问题的求解。

关键词：模糊；层次分析法；供应链

中图分类号：F224:F253文献标识码：A文章编号：1002-3100(2007)04-0139-03

Abstract: By combining fussy mathematics and AHP, the paper develops a model to estimate the suppliers performance based on fussy multi-rules. Sensitivity analysis is implemented by using the α-cut of fussy mathematics and the optimism index of decision-maker. This can provide more information to estimate the suppliers effectively. The example shows the effectivity of the model.

Key words: fussy; AHP; supply chain

供应链管理是一种日益受到重视的管理模式。通过合作配合，各成员企业可以集中资源、发展自己的核心业务，以实现供应链的整体最优。由于原材料对产品制造及其后续过程有重要影响，所以选择合适的供应商，对供应链整体而言显得尤为重要。本文即针对供应商的选择问题进行研究。

1文献探讨

1.1评价指标体系

2003年中国电子商务协会供应链管理委员会提出了SCPR模型。本文基于SCPR模型，构造了如下的供应商评价指标体系（如图1）：

1.2评价方法

目前，对供应商绩效进行评价的方法很多，如德尔菲法、层次分析法、最优化方法等。但这些方法通常只是侧重于某一方面，而不能综合考虑到多方面的因素。本文采用模糊数学与层次分析法相结合的方法，构建评价模型。

2理论基础

2.1层次分析法

该方法将相关因素分解成多个层次，分别计算各层指标的相对权重；再经过层级串连，求出最底层细化指标的综合权重；然后通过对各细化指标打分，得到方案的综合评价值，选出最优方案。

2.2模糊数学

2.2.1正三角模糊数[1]

（1）定义

模糊集合是指该集合的元素隶属于该集合的程度。

2.2.2语义变量

（1）指标重要性的语义变量

（2）评价值的语义变量

2.3模型建立

2.3.1指标层次结构的建立

2.3.2权重的确定

由k位专家分别对层次B中的m个因素给出模糊成对比较矩阵，其中专家e对指标i与j的相对重要性评价表示为

3实例探讨

3.1案例背景

本文以作者参与的某太阳能生产企业原材料供应商评估项目为基础，应用上述模型进行研究。假设简化后的评价体系如图1所示，包含三大类、九个细分指标，有三位专家、四家候选供应商。

3.2评价步骤

根据上文2.3.2～2.3.4所述方法，分别求得：

（1）B层指标模糊权重为：

（2）C 的综合模糊权重为：

（3）四家候选供应商的综合模糊评价值为：

（4）根据α截集与乐观指数λ加权，求得最终综合评价值为：

3.3敏感性分析

（1）当α=0时，最终综合评价值的变化如图7所示：图中D1与D3的交叉点为：λ=0.33。

可以看出，当α=0时，D4为最佳供应商。

（2）当α=0.5时，最终综合评价值的变化如图8所示：可以看出，当α=0.5时，D4为最佳供应商。

4结论与建议

本文应用模糊层次分析法，构建了一个模糊多准则供应商绩效评价模型，通过截集与乐观指数，对其进行敏感性分析，从而为决策人员提供更多的决策信息。通过具体的实例验证，说明该方法可有效应用于供应商绩效评价问题。

参考文献：

[1] 李士勇. 工程模糊数学及应用[M]. 哈尔滨：哈尔滨工业大学出版社，2004.

[2] 岳超源. 决策理论与方法[M]. 北京：科学出版社，2003.

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