石油设备供应商选择研究

2017-01-13陈佳

中国市场 2016年49期

关键词：评判分析法一致性

陈佳

(中国石油物资公司,北京 100029)

石油设备供应商选择研究

陈佳

(中国石油物资公司,北京 100029)

石油设备专业性强、结构复杂,产品单价高,供应商数量较多。由于是各油田生产用的关键设备,其供应商的选择尤为重要,当前供应商的选择多采用专家目标打分法,通过专家讨论确定评价的指标及权重,再请评审专家对各指标进行打分,这种方法计算简单、灵活性强且便于操作,但也存在易受专家主观因素影响等诸多问题。文章从当前选商中的问题入手,通过问卷调查、实地走访等形式对石油设备的选商信息进行汇总分析,通过构建基于层次分析的模糊综合评价模型,提出供应商选择的优化策略,以期改进现有供应商选择及评价体系,提升石油设备供应商选择的科学性与合理性。

石油设备；供应商选择；层次分析；模糊综合评价

1 研究文献综述

供应商选择与评价的方法较多,有定性的也有定量的方法。由于定量可以通过一些维度来测量,因此目前较多采用定量的方法进行评价。国外供应商选择的定量方法主要有采购成本比较法、层次分析法、ABC 成本法、人工神经网络算法、数据包络分析法等。作业成本法是通过计算供应商的直接和间接成本的总和来算得的方法。人工神经网络算法是通过建立接近于人类思维模式的定性与定量相结合的综合评价选择模型,对给定的样本模式进行学习,获取评价专家评价。数据包络分析是以相对效率概念为基础发展起来的一种崭新的效率评价方法。

国内供应商选择与评价理论研究起步比较晚,主要成果有：何明星、李冠[1]等提出了运用DEA方法来评价投标项目,建立评价指标及模型,成功处理了多目标决策问题。熊淑丽[2]通过把供应链风险分为方差风险、中断风险和毁灭性风险,提出了供应商的评价指标,建立了供应链风险管理下供应商选择的线性规划模型。杨波、莫灿林[3]等将层次分析法与灰色关联度相结合,提出了一种新的供应商评价方法。

2 石油设备供应商选择现状及适用理论研究

2.1 石油设备供应商选择现状

当前,石油设备供应商的评价采用专家目标打分法,这种方法通过将各指标的得分值和该指标在总指标体系中占的权重相乘后比较得分进行衡量,这种方法计算相对直观、简单、灵活性强且便于掌握,但因为目标打分评价以参与评价的专家的认知能力、知识水平和个人喜好为基础,很难去除人为因素带来的偏差,导致参与评价的专家或人员提供的信息不够全面和正确,从而对供应商的评价不准确、合理。笔者通过对国内外供应商选择大量文献的研究,认为运用层次分析法与模糊综合评价相结合能消除人为因素对评价带来的影响,提升供应商评价的科学性和客观度。

2.2 石油设备供应商选择适用理论研究及分析

层次分析法是美国运筹学家 Saaty 教授提出的把复杂的问题分解成为各种指标,将这些指标按支配关系分组并链接成有序的递阶层次结构,由专家将同一支配指标下的所有指标进行两两比较,然后逐层合成指标权重,得到最低层相对于最高层的综合指标权重。优点是通过简单成对比的方法把感觉转化成数字。模糊集合理论由美国自动控制专家L.A.Zadeh教授提出,该评价法根据模糊数学的隶属度理论把定性评价转化为定量评价,即用模糊数学对受到多种因素制约的事物或对象做出一个总体的评价,能较好地解决模糊的、难以量化的问题。[4]

层次分析法适合石油设备供应商评价的原因主要有以下几点：首先,层析分析法思路简单明了,将人们的思路数字化、系统化、结构化,并且把定性分析和定量分析有机地结合起来；其次,供应商的各因素之间相互作用、相互制约,可以分解为不同的子指标,形成“树”状机构。最后,层次分析法是一种相对成熟的理论,有大量的实践经验可以借鉴。

模糊综合评价适合石油设备供应商评价的原因主要有以下几点：首先,模糊综合评价隶属函数和模糊统计方法为定性指标定量化提供了有效方法；其次,对供应商某项指标的评价往往涉及模糊因素,只能用“很好”“良好”等概念表示,而模糊综合评判则很好地解决了判断的不确定性问题。最后,所得结果为一向量或者说是一个集合,而不是一个点值,克服了传统数学方法结果单一性的缺陷。

据此,本文采用层次分析法与模糊综合评价相结合的方法对供应商的选择进行研究。

3 层次分析和模糊综合评价的供应商选择模型的建立

采用层次分析法和模糊评价法相结合评估供应商,就是使用层次分析法确定评价体系中各指标的权重,运用模糊评价法对模糊指标进行评价,再应用加权综合法权重和模糊矩阵进行合成,最后得到各供应商的最终评价值。

3.1 用层次分析法计算各评价指标的权重

3.1.1 将所要分析供应商评价指标层次化

在石油设备采购中,将供应商评价指标分为三层：供应商综合评价指标体系作为目标层；投标报价等6指标作为中间层；中间层下设24个指标作为元素层。[5]某石油设备供应商选择指标体系如表1所示。

表1 某石油设备供应商评价指标体系

3.1.2 构造两两判断矩阵

构造判断矩阵：这里选择常用的1-9标度(详见表2),通过整理权威15位专家对供应商评价指标体系中各个评价指标的层级关系评价(赋值)逐一构造出相应的判断矩阵。

表2 1-9标度

3.1.3 层次单排序

判断矩阵确定之后,就需要求供应商评价各子目标相对于上一级指标的权重,权重的计算方法有这里采用特征根求解。通过判断矩阵A的特征值求解(AW=λmaxW),λmax是A的最大特征根,W是相应的特征向量,所得到的W经归一化后就可作为权重向量。计算λmax和W的步骤为：

(3)求特征向量、最大特征值,本文在求特征值和特征向量时,采用Matlab软件进行计算。

3.1.4 一致性检验

由于受诸种主客观因素的影响,判断矩阵很难出现严格一致性的情况,因此,在得到λmax后,还需要对判断矩阵的一致性进行检验。一致性检验的步骤如下：

通过查表得出RI(平均随机一致性指标),表3给出了1-9阶正互反矩阵计算1000次得到的平均随机一致性指标。

表3 平均随机一致性指标RI的值

(2)计算一致性比例CR。判断矩阵一致性指标CR与同阶一致性指标RI之比称为随机一致性比率。公式：CR=CI/RI。当CR≤0.1时,判断矩阵具有满意的一致性,否则需要调整。

3.1.5 层次综合排序

3.2 用模糊评价法对模糊指标进行评价

模糊综合评价步骤：

第一步,建立因素集。因素集是以影响评判对象的各种因素为元素组成的集合,用u表示,即u={u1,u2，…，un}。本文中,确定的因素集即供应商评价的各级指标。

第二步,建立评价集。评价集是以评判者对评判对象可能做出的各种总的评判结果为元素组成的集合,通常用v来表示,即：v={v1,v2,…，vn}。本文中,对供应商指标的评价等级集定义为包含5个元素的集合：v={很好,较好,中等,较差,很差}。

第三步,模糊评价。首先从供应商二级评价指标中的一个三级评级指标按照v={很好,较好,中等,较差,很差}开始进行评价,再确定三级评级指标对评价集各个评语的隶属程度。然后将所有三级指标的评价集组成一个总的评价矩阵,以R表示。

第四步,建立权重集。为了反映各因素的重要程度,对各个因素ui赋予相应的权重Wi,由各权数所组成的集合W=(W1,W2,…,Wn),称为因素权重集。本文中,各二级指标、三级指标的权重,已经通过前面的层次分析法进行了确定。

第五步,模糊综合评判数学模型。当权重集W和评判矩阵R为已知时,便可作为模糊变换来进行综合评判,模糊综合评判的数学模型为：B=W·R。对B进行归一化处理得B′,将B′与模糊评判向量Vw相乘即得出综合评价结果分值。[6]

4 层次分析和模糊综合评价的供应商选择模型在石油设备供应商选择中应用

以某石油设备供应商选择为例,将前文中所建立的石油设备供应商评价指标体系作为研究对象,通过建立层次分析的模糊综合评价模型加以应用、分析,从而确定该石油设备供应商选择结果。

4.1 用层次分析法确定各评价指标权重

利用Matlab软件中的EIG函数,求出供应商综合评价指标X的下一级指标A的两两判断矩阵的特征值和特征向量分别为：λmax=6.0871；W=[0.8338,0.2966,0.2852,0.1142,0.3199,0.1416],特征向量W归一化后为WX=(0.4187,0.1489,0.1432,0.0574,0.1606,0.0711)。WX即为对于石油设备供应商选择评价指标X而言,投标报价、经营状况、技术响应及资质情况、技术创新及研发、整体服务能力、企业实力的权重值排序,亦即A层次的单排序。对判断矩阵的一致性进行检查：CI=0.0174,CR=0.0140<0.1,说明判断矩阵的一致性可以接受。

XA1A2A3A4A5A6A1134634A21/311312A31/411312A41/61/31/311/31A51/311313A61/41/21/211/31

同理可计算出C层各元素相对于A层与其相关的元素的权重关系。C层的24个元素组合权重依次为：(0.6484,0.2997,0.0519)、(0.0968,0.0968,0.6258,0.1806)、(0.6364,0.0909,0.0909,0.0909,0.0909)(0.5396,0.2970,0.1634)、(0.1748,0.3497,0.0970,0.0970,0.0970,0.1844)、(0.4,0.2,0.4)。

以上A层6个元素权重、C层24个元素组合权重,即为石油设备供应商评价的二级指标、三级指标的权重。

通过层次分析法能够计算出供应商评价指标的组合权重,但对于具体模糊指标的评定不够准确。例如，在实际问题中,对于像供应商评价的三级指标“整体性能评价”,很难用精确地定量值来刻画,而只能通过专家判断得到一些定性的估计。而模糊评价法就能解决这样的问题。下面就用模糊评价法对确定了评价指标和评价权重的石油设备供应商进行评价。

4.2 用模糊综合法评价各指标

(1)确定评语集合。经专家讨论,评价等级集定义为包含5个元素的集合：V={很好(V1),较好(V2),中等(V3),较差(V4),很差(V5)}

(2)计算ui的模糊评价矩阵Ri并进行模糊综合评价。该石油设备共有15位评委对4家供应商(甲、乙、丙、丁)进行了打分,下面以甲供应商的测评数据得到如下评价矩阵为例进行说明。

A1= W1R1=

用MATLAB可计算出A1=[0.8184,0.1608,0.0208,0,0]

同理可计算出6个二级指标的模糊综合评判矩阵:

A= (A1, A2, A3, A4, A5, A6)T=

最终判定模糊评价矩阵B=WA=[0.4187,0.1489,0.1432,0.0574,0.1606,0.0711]·A=[0.4718,0.4482,0.0688,0,0]

(4)计算综合评定值。设评语集的数值化结果E=(100,90,80,70,60),综合评定值为Y=B′·E′=94.075,综合评价结果为94.075分。同理分别计算出供应商乙、丙、丁,得分,分别为81.58,84.665,73.235,可以判定供应商甲为该石油设备最优供应商。

4.3 结论

基于层次分析的模糊综合评价与传统专家目标打分评价相比,价格、资产总额、资产负债率的指标权重有较大幅度下降,对于技术创新及研发、技术响应评价、售后服务能力等指标权重有一定比例的上升。通过基于层次分析的模糊综合评价,投标报价低的供应商的排名发生了较大的变化。该评价模型更加全面地考虑了影响供应商重要程度因素,能有效地将供应商重要程度的定性分析问题转换成定量计算处理,使评价的石油设备供应商的优先次序具有科学性和现实意义。