基于WBS-RBS的汽车零部件供应商风险评价模型

张国方，王 然

(武汉理工大学 汽车工程学院，湖北 武汉 430070)



基于WBS-RBS的汽车零部件供应商风险评价模型

张国方，王 然

(武汉理工大学 汽车工程学院，湖北 武汉 430070)

从财务风险、运营维护风险、安全健康风险等7个方面构建汽车零部件供应商风险评价体系，综合运用WBS-RBS和层次分析法建立评价模型。以某中德合资企业A车型本土化项目为例，在调研的基础上计算出供应商S2的风险值为25.95，属于较大风险，其中，关键操作人员备份和再培训评估风险、消防安全运行控制风险、劳动保护风险等8个风险是主要的风险因素，评价结果与项目实际基本一致。

汽车；供应商风险；WBS-RBS矩阵；评价模型

汽车产业是国民经济的支柱产业，我国汽车产业已经发展成为一个规模庞大的市场。在2014年，我国汽车产销量已经突破2 300万辆[1]，并且还在持续增长之中。但随着我国的经济转型，汽车市场日趋饱和，汽车销量增速放缓，各大汽车厂商之间的竞争加剧。因此，各大主机厂与供应商之间的供应链管理成为了增强企业竞争力的有效环节。供应商风险是指由于供应商供货不确定引起下游企业无法正常运作或日常运作受到影响，从而使整个供应链有受损的可能性。美国PMI专家HILLSON[2]最早将WBS-RBS矩阵引入到风险管理领域，并对项目风险进行系统全面的识别。

工作分解结构(work breakdown structure，WBS)和风险分解结构(risk breakdown struc-ture，RBS)是风险识别的常用工具。贾俊峰等在2005年提出将WBS-RBS运用在土建施工安全风险评估中[3]。笔者在前人的研究基础上，首次将WBS-RBS运用于汽车零部件供应商风险评估，并以实例计算说明。

1 供应商风险评价流程

图1 供应商风险评价流程

供应商风险评价工作为潜在供应商评价的一部分，包括前期调研、风险识别、风险衡量和风险度计算4个部分[4]，如图1所示。潜在供应商评价由主机厂工作人员以实地调研方法进行，对供应商的人员、设备、流程等以审核的形式进行调查分析，并出具审核报告。若供应商通过审核，则供应商得到作为新项目供应商资格；如果供应商没有通过，则该供应商不再具有申请该项目供应商资格，但不影响其他新项目资格。

为了全面、系统地识别风险，采用WBS-RBS方法进行风险识别。由于供应商风险的不确定性，采用专家调查法进行风险衡量。而层次分析法(AHP)可将定性分析与定量分析结合起来，因此将WBS-RBS与层次分析法结合起来进行风险度计算。

2 供应商风险评价模型

2.1 WBS-RBS风险识别

运用WBS-RBS矩阵进行风险识别有两个优点：①能够系统整理项目风险规律，可以有效避免风险遗漏；②风险分类和风险因子经过归类和层次划分后更加清晰、系统，避免了风险划分的混乱[5]。

风险识别有3个步骤：①构建WBS；②构建RBS；③以WBS最底层的作业包集合作为矩阵的列，以RBS最底层的风险因子集合作为矩阵的行，建立WBS-RBS耦合矩阵，构建WBS和RBS的关联,如图2所示。其中作业包指汽车零部件供应商，不同的供应商用Sn(n=1，2，…,n)表示。由于WBS和RBS的层次关系，使得这些矩阵也具有相同的层次关系，这样，这些矩阵形成了一个金字塔模型，如图3所示。其中只有最底层的矩阵是采用WBS-RBS矩阵方法通过风险识别得到的，其余每一层矩阵都是由所属下层矩阵计算得到的。

图2 WBS-RBS耦合矩阵

图3 风险金字塔模型

2.2 风险衡量

供应商在生产制造和交付过程中发生风险的概率及引起的损失大小很难精确给出，笔者采用基数形式的模糊评价，即用0～9的整数来表示程度大小，0表示最小程度，9表示最大程度。由经验可知，风险的大小与风险发生的概率和损失的大小有关，风险程度=风险发生概率×损失程度[6]。因此，风险度可按式(1)计算：

D=P×L

(1)

式中：D为风险度；P为风险发生概率；L为损失程度。WBS-RBS矩阵中每个节点风险源的风险大小可由式(1)衡量。

2.3 风险度计算

2.3.1 AHP法确定权重系数

由于RBS的层次分解结构符合AHP的分解原理，故可用AHP法求得矩阵中各个风险因素的权重系数λ。对同层因素两两进行比较，引用1～9标度法进行专家打分并构造判断矩阵，求出判断矩阵的最大特征值和特征向量。为了保证结果是可靠的，对构造的判断矩阵进行一致性检验[7]。

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2.3.2 供应商风险度计算

矩阵中某个供应商的风险度可由式(2)计算：

(2)

式中：s为供应商序号；j为风险因素序号，j=1,2,…,n；Ds为第s个供应商的风险度；λs, j和Ds, j分别为表示供应商s第j个风险因素指标层权重系数和风险值；n为整个矩阵中风险因素的个数。对于不同的供应商来说，其风险因素是相同的，但是风险度大小不同，对于某个供应商有些风险因素不存在，在矩阵中用0来表示。

3 评价实例

3.1 项目概况

为了降低采购成本,该公司决定对部分零件采用本土供应商供应，对于提出申请参与该项目的14家本土供应商，由采购部门审核供应商资质，并对14家潜在供应商进行风险评价。

3.2 基于WBS-RBS的供应商风险识别

(1)构建WBS。根据汽车生产制造采购的特点，A车型项目作业分解为底盘、外饰、内饰、电子电器、发动机5个商品组，各个商品组下层有若干个供应商，14个供应商为基本作业单元，用Si(i=1,2,…，14)表示供应商。

(2)构建RBS。RBS采用某德系主机厂供应商风险管理中考察的6大指标，分别为财务风险、运营维护风险、安全健康风险、子供应商管理风险、社会责任风险、交货风险。各大风险项下有若干风险因素，30个风险因素为基本风险源[8]，用Rj(j=1,2,…，30)表示风险因素。

3.3 供应商风险衡量

L、P的取值由专家组在供应商前期调研中根据经验打分并经由专家组讨论给出。为了克服专家打分的主观因素影响，保证数据来源的有效性，专家打分由5位审核人员组成专家组，在供应商审核过程中针对每个风险因素对供应商进行考核，提出相应的问题，根据供应商对问题的满足程度大小，每位审核人员根据经验单独给出打分[9]，评判标准见表1。在最高分和最低分之差小于6分情况下可以进入专家组讨论阶段，若给出某个分数的审核人员最多，则该分数即为该风险的最终得分，反之在分差不小于6分情况下，可视为主观因素对打分影响较大，不能进入专家组讨论阶段，应更换审核人员重新审核。D值由式(1)计算得出，计算结果见表2。为了提高评价结果的准确性，根据供应商审核实际情况，对风险评价所得出的风险值进行详细界定，并给予相应的处理办法，见表3。

表1 供应商打分评判表

3.4 AHP法确定权重系数

笔者以供应商S2为例说明AHP方法的运用。供应商S2所对应的风险因素为R1、R2、R3、R4、R6、R7、R8、R10、R11、R12、R13、R14、R15、R16、R17、R19、R21、R22、R25、R26、R27、R29、R30，共23个。经专家讨论对各项因素两两进行比较，以1～9的整数为标度，构造判断矩阵,判断矩阵特征向量W=(W1，W2，…，W30)中的Wx表示第x个被比较元素的权值，其计算公式见式(3)。各项因素权重计算结果见表4。可以看出，总权重较高的风险因素其风险值D也较高，与实际情况相符，该评价结果可靠性较高。

表2 汽车零部件供应商风险WBS-RBS矩阵

表3 供应商风险评价标准

表4 供应商S2的风险因素权重及风险值

(3)

式中:bxy为判断矩阵的元素；n为风险因素的个数，算例中n为23。

3.5 一致性检验

为保证数据来源的可靠性，以确定是否接受该判断矩阵，需对其进行一致性检验，方法如下：

(1)计算一致性指标CI=(λmax-n)/(n-1)，其中,λmax为判断矩阵的最大特征值。

(2)计算一致性比例CR=CI/RI，其中，RI根据n值不同通过查表得到，当n=23时，RI=1.646 2。进而可以计算出CR=0.000 51，CR明显小于0.10，故该判断矩阵具有一致性，可以接受该判断矩阵。

3.6 供应商风险度计算及结果分析

根据式(2)及表4中的风险值和指标层权重，计算得到供应商S2的风险值D2=25.95，介于25～81范围内，属于较大风险，故供应商S2未通过风险评价，失去该新项目供应商提名资格，但不影响该供应商对参与其他项目提名资格[10]。同理可以计算出其余13家供应商的风险值大小，并且根据风险值大小对供应商风险大小进行排序，排序越靠前的供应商风险越大，结果见表5。

表5 风险评价结果

(1)从表3中可以看出供应商S2的主要风险因素有R5、R10、R12、R14、R19、R21、R22、R26这8个因素，其中R10、R12、R26属于较严重的风险，如R10说明该供应商消防安全存在较大风险，这也是在生产中容易出现的事故，该供应商需要立即采取控制措施，并制定相应的应急预案。该评价结果较好地反映了该供应商的风险状况，与项目实际情况相符。

(2)同理可以得出其他供应商的风险度及生产过程中存在的主要风险因素，这样可以掌握该项目整个供应商体系的风险状况。

(3)按照风险度大小对S1～S14进行排序，可以看出，风险值D低于25的供应商一共有8家，故通过该项目供应商风险评价为S1、S4、S6、S7、S8、S11、S12、S14这8家供应商，其中包括底盘组供应商2家，外饰组供应商1家，内饰组供应商2家，电子电器供应商2家，发动机组供应商1家。

4 结论

(1)基于供应商流程审核的模式，在相似的评价经验、专家评价和相关的标准规范的基础上，选取了30个风险因素进行考核，建立了供应商风险评价体系，全面评价整个供应商体系，并对每个供应商进行了全面的风险评价，兼顾到了整体和局部，提高了供应商风险管理的水平。

(2)将风险管理中的WBS-RBS矩阵应用到供应商风险管理中，对风险层和作业层进行了分解，从而进行全面评价，避免了风险遗漏。引入AHP法确定权重系数，然后进行供应商风险值计算，有效地将定性分析与定量分析进行了统一。

(3)通过A车型项目实例，对14家供应商进行了风险评价，筛选出通过风险评价的供应商，并且以供应商S2为例，界定出其主要风险因素，帮助其明确整改方向。实例表明，该方法对于供应商风险评价是有效可行的，对主机厂的供应商管理具有指导意义，同时对其他行业的供应商风险管理也具借鉴参考价值。

[1] 中华人民共和国国家统计局. 2014年国民经济和社会发展统计公报[EB/OL].[2015-07-20].http://www.s-tats.gov.cn/tjsj/zxfb/201502/t20150226_685799.html.

[2] HILLSON D,GRIMALDI S,RAFELE C. Managing project risk using a cross breakdown matrix[J]. Risk Management, 2006(8):61-76.

[3] 贾俊峰，梁青槐.WBS-RBS与AHP方法在土建工程施工安全风险评估中的应用[J].中国安全科学学报,2005,15(7):101-107.

[4] 蒋丽.汽车制造企业的零部件供应商风险管理研究[D].长沙:湖南大学，2011.

[5] 张志清,王文周.基于WBS-RBS矩阵的项目风险识别方法的改进及应用[J].项目管理技术,2010,8(4): 74-78.

[6] 陈国华,吴武生,徐三元,等.基于WBS-RBS与AHP的跨海桥梁工程施工HSE风险评价[J].中国安全科学学报,2013,23(9): 51-56.

[7] 邓雪，李家铭，曾浩健,等.层次分析法权重计算方法分析及其应用研究[J].数学的实践与认识，2012，42(7):93-100.

[8] 余超.汽车零部件供应商质量管理体系有效性评价模型研究[D].武汉:武汉理工大学,2014.

[9] 柴大胜，申金升，李根柱.基于WBS-RBS和AHP方法的虚拟物流组织风险研究[J].北京交通大学学报,2006,5(3):30-34.

[10] 德国汽车工业协会.汽车工业质量管理:过程审核[M].奥伯乌尔泽尔:[s.n.],2005:69-105.

ZHANG Guofang:Prof.; School of Automotive Engineering, WUT, Wuhan 430070, China.

[编辑：王志全]

Risk Evaluation Model of Automotive Supplier Based on WBS-RBS

ZHANGGuofang,WANGRan

The supplier risk evaluation system was established from 7 aspects, such as financial risk, operation and maintenance risk, safety and health risk; and the WBS-RBS and the AHP of analytic hierarchy process were used to establish the evaluation model. Taking a localization project of a German joint venture as an example, the risk value of S2was calculated as 25.95, which means the S2was risky. The 8 main risk factors were the key operation personnel backup and retraining assessment risk, the fire safety operation control risk, labor protection risk and so on. The result is in according with the project reality.

automobile; supplier risk; WBS-RBS matrix; evaluation model

2015-07-20.

张国方(1965-)，男，湖北随州人，武汉理工大学汽车工程学院教授.

校企合作创新基金资助项目(107-13041).

2095-3852(2015)06-0803-05

A

C934

10.3963/j.issn.2095-3852.2015.06.031