基于模糊层次分析法的刀具供应商的选择

赵树国

(邯郸职业技术学院,河北 邯郸 056001)



基于模糊层次分析法的刀具供应商的选择

赵树国

(邯郸职业技术学院,河北 邯郸 056001)

为了对刀具供应商进行最优选择,建立了最优刀具供应商评价指标体系.采用层次分析法建立评价指标的权重值,应用模糊综合评价法进行综合评价.为便于对各个供应商进行比较,对评价结果进行了量化.运用该数学模型,对某机加工厂的刀具供应商进行排序,排序结果符合实际,同时验证了模型的可靠性.

刀具; 供应商; 综合评价; 模糊层次分析法

金属切削是一种重要的机械加工方式,而刀具在金属切削中起到了至关重要的作用.作为小型机加工工厂,在对市场上的各种刀具进行选择购买时无从下手;大型机加工工厂在进行招标购买时也是单独从某一个方面进行考虑,没有全盘考虑.如何客观公正地对刀具供应商进行评价是目前机加工工厂面临的一个重大问题.

模糊层次分析法是一种将定性分析和定量分析相结合,再用模糊综合评价方法进行评价,从而得到最佳结果的一种分析法.本文将模糊层次分析法应用到刀具供应商选择的综合评价中,探讨出一种可靠的刀具供应商评价方法,以解决各类机械加工工厂在选择刀具供应商时的燃眉之急.

1 建立刀具供应商评价指标体系

建立合理的评价指标体系是进行刀具供应商评价的基础,指标体系的合理性及科学性直接影响到评价结果的可靠性.本文通过对相关机加工工厂进行调查,最终确定了影响刀具供应商的2个一级指标和8个二级指标,如图1所示.

图1 最优刀具供应商评价指标体系Fig.1 Optimal cutting tools supplier evaluation index system

2 利用层次分析法确定权重

2.1 确定判断矩阵

为了量化两两指标之间的重要性,利用1～9标度法表示对于上层指标而言下层指标的重要性,各个数值表示的含义如表1所示.

根据建立的评价指标结构模型,请工厂相关专家采用表1中的标度值进行各个指标之间的重要性进行比较,确定其相对重要程度,构造出判断矩阵Dij,其中Dij=1/Dji,Dii=1.

2.2 一致性检验

Next to intrinsic resistance to TT due to the multitude of pathways incriminated in the pathogenesis of PC, extrinsic resistance seems to be as important in the mechanism of non-response to TT. This extrinsic resistance seems to be particular to PC, rendering it a hardly targetable malignancy.

由于各个专家的喜好不同,打出的评分往往具有片面性,与实际存在一定的偏差,要达到完全一致是非常困难的,所以要对构造矩阵进行一致性检验.当一致性比例CR≤0.1时,可以认为判断矩阵符合一致性要求;当CR≥0.1时,认为判断矩阵不符合一致性要求,需要对判断矩阵进行调整,使得CR≤0.1.

表1 判断矩阵的量化及含义

2.3 计算权重

CR≤0.1时计算权重值.简化计算过程,本文采用方根法计算各个指标的权重,其计算步骤如下:

第一步,计算判断矩阵Dij中每一行元素的乘积.

3 模糊判断模型

3.1 确定因素集和权重集

3.2 确定决断集V

设决断集为V=(v1,v2,…,vn),在本算例中可设决断集为V=(v1,v2,v3,v4,v5)=(最优,良好,一般,差,最差).

3.3 计算各个指标的隶属度

指标隶属度的确定有很多种方法,为简化计算过程,本文采用专家打分法来确定因素的隶属度.计算过程如下:根据决断集V划分的5个等级,请k名工厂专家来确定各个因素的等级,如果有t名专家认为Uik的等级为Vt,则Uik的隶属度rik=t/n.依次计算各个指标因素的隶属度,可得Vi的判断矩阵Ri.

3.4 单级模糊综合评价

单级模糊综合评价模型为Bi=WiRi=[bi1,bi2,…,bin].

3.5 二级模糊综合评价

3.6 模糊综合评价

在二级模糊综合评价中根据bi值大小可以看出刀具供应商的优劣程度.为了便于各个供应商之间的纵向比较,需要将结果量化.本文采用模糊加权平均值法对模糊向量结果进行处理,对决策集进行量化,量化值如表2所示.

表2 量化加权值和标准值

4 模型的验证

某机械加工工厂年初进行采购刀具,拟对5家供应商进行排序.

首先按照层次分析法确定各个指标的权重.请各个机加工工厂的专家对几项判断指标的重要性进行打分,以确定其相对重要程度,根据打分情况构造出判断矩阵.根据各个层次指标的判断矩阵进行一致性检验,在通过一致性检验后得到的权重如表3所示.

表3 各级指标的权重值

由表3可得“技术水平”、“售后水平”和二级指标的权重系数矩阵:

根据对供应商历史数据的统计,请专家评分,依据前面模糊隶属度的计算方法可以得到每个指标的模糊隶属度.设5家供应商分别为G1,G2,G3,G4和G5.其中供应商G1的各个指标模糊隶属度给出如表4,其他省略.

由表4可得“技术水平”模糊矩阵R1和“售后水平”模糊矩阵R2:

表4 供应商G1指标的模糊隶属度

利用单级模糊综合评价模型Bi=WiRi计算各个评价指标的模糊评价向量Bi.

其中:

根据二级模糊综合评价模型B=WR=[b1,b2,…,bn]计算可得

计算结果表明对于G1供应商来讲“一般”等级的隶属度最大,其值为0.285 6.按照隶属度最大原则,供应商应G1属于“一般”的等级.

为了与其他也属于“一般”等级的供应商进行比较,采用模糊加权平均值法对结果进行量化:

85+0.285 6×70+0.194 1×50+

0.032 4×30)÷(0.185 3+0.285 0+

0.285 6+0.194 1+0.032 4)=73.424

根据量化结果,参考表2中的标准值,可知该供应商属于“一般”等级.同理可计算出其他4家供应商的模糊综合评价量化值,分别为G2=78.263,G3=93.183,G4=85.985,G5=90.524.由此可知,5家供应商的模糊综合评价排序为G3,G5,G4,G2,G1,最优供应商为G3.此结果与该机械加工工厂最后选择的刀具供应商相符,验证了模型的有效性.

5 结论

(1) 该模型对刀具供应商的评价排序有较强的实用性,在评价过程中能将一些模糊概念的主观指标量化并与客观指标进行统一.

(2) 该模型采用计算量较小的层次分析法来确定指标的权重值,采用模糊数学进行模糊综合评价,评价结果验证了模型的可靠性.避免了机械加工工厂在两家刀具供应商都为“最优”标准时无法选择的尴尬,为机加工工厂在选择刀具供应商时提供了简单可靠的数学模型.

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Cutter supplier selection using fuzzy analytical hierarchy process

ZHAO Shuguo

(Handan Polytechnic College, Handan 056001, Hebei, China)

In order to select the best suppliers,the evaluation index system for optimal cutter supplier is established.By employing the analytical hierarchy process (AHP) to establish the weights of evaluation indices,a comprehensive evaluation is conducted using fuzzy theory.To compare suppliers,the evaluation results are quantified.Therein,it is verified that the suppliers for a specific machining cutter are sorted with reliable sequencing results.

cutter; supplier; comprehensive evaluation; fuzzy analytical hierarchy process

赵树国(1978-),男,讲师,硕士.E-mail:hdzhaoshuguo@126.com

TG 71

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1672-5581(2017)01-0006-04