电子商务平台下的供应商选择

电子商务平台下的供应商选择

0.引言在现代企业中，企业外购部分的成本占了总成本的绝大部分。在美国的一般企业中，外购的原材料成本通常占产品成本的40%~60%，对于大型汽车企业约占50%，对于高新技术企业可达80%。由此可见，采购部门在企业的运行效率和效果方面起到了关键的作用，它对企业降低成本、增加利润、加强柔性等方面都有直接的影响。因此，供应商选择问题，受到了广泛的重视。供应商选择是一个多目标决策问题，需要对多个供应商在多条相互影响的准则基础上进行评价。Dickson于1966年在273名代理商和管理人员中进行了统计调查，总结了23条准则，基本上涵盖了供应商选择时应当考虑的因素。1991年Weber统计了1966~1991年的74篇文章，重新评价了23条准则在实际应用中的被关注程度。目前的研究一般都是基于Dickson准则完成的。

在评价准则的基础上，进行供应商选择采用的算法一般有线性加权（Iinearweighting)、数学规划(mathematicaIprogramming)、人工智能等算法。 1.存在的问题目前，对于供应商选择问题的研究一般依托较大的供应链管理系统或决策支持系统，以某一企业为核心研究对象，与企业信息系统紧密结合，企业内信息采集量大，对比较稳定、准确、单一的企业而言，管理者学习采购策略比较多。行业性B2B电子商务平台是面向一个行业提供电子商务服务，向行业中的核心企业提供采购、销售的功能，向配套商（向核心企业)提供销售原材料、零配件服务的功能。

当使用此平台的企业达到一定的临界数量时，交易行为出现自组织性后，信息量可以满足平台核心企业对采购决策的需要。

行业性B2B电子商务平台中的采购决策系统，由于参与企业多，交易信息丰富，企业内部信息少；决策者类型丰富、决策策略多样。因此，不能单纯依托单一企业数据、以生产数据为核心进行研究，需要参照行业性B2B电子商务平台的特点进行改造。针对行业性B2B电子商务平台的特点，本文设计了一种供应商选择系统，并已应用于某摩托车电子商务平台。 2.行业性B2B电子商务平台环境下的供应商选择系统模型文献提出了一种供应商选择系统，该系统又分为供应商管理系统、企业管理策略管理系统和供应商选择系统三个部分，并且给出了一般的系统构建方法。相比之下，行业性B2B电子商务平台环境下的供应商选择系统，既有某些类似，也有改进和独特之处：!由供应商管理系统向B2B 电子商务平台中的销售厂商信息管理系统转移；!由企业管理策略管理系统向采购人员的评价习惯积累系统转移；

!增加B2B电子商务平台中各采购者对销售商的协同评价系统；!结合B2B电子商务平台的配套市场系统，实现厂商模糊搜索系统；!相关的订单处理、库存处理系统。

在这个系统中进行供应商选择决策，首先要根据产品数据查找能够提供所需产品的供应商，然后根据必须的条件进行预选择，再采用选择算法进行选择。选择结束后，对于采购者的采购习惯进行积累，交易结束后，采购者对供应商进行协同评价。该系统考虑了行业

性B2B电子商务平台的具体特点和自身约束，设计了独特的部分。

厂商的模糊搜索与预选择系统，用于从配套市场中根据所需产品搜索厂商，作为供应商选择输入。在一般供应商选择决策支持系统中，可供选择的供应商来自配套企业和企业信息库，数据描述规范单一，范围界限明显。但是，在B2B电子商务平台中，产品的种类、描述不容易保持规范，产品容易相互交叉，有必要建立模糊的搜索系统，既保证足够的查全率,又保证一定的查准率，为进一步供应商选择过程提供足够的信息源。供应商协同评价系统，用于积累供应商的信誉、交易量、交货拖期时间、服务等信息，作为选择供应商时的评价依据。一般来说，采购商不可能和每个供应商都发生交易关系。在一般供应商选择系统中，都要维护一个供应商信息库，存储各个供应商的信息。对于行业性B2B电子商务平台基础上的供应商选择系统而言，它的优势在于不同企业的评价信息可以共享，采购者可以从别人的交易经验中获得知识，指导自己的采购过程。这不仅可弥补单个企业信息不足的局限，还起到了行业性宣传和监督的作用，充分发挥了信息化的优势。企业采购策略和习惯积累系统，是将企业采购者某些特殊重视的评价准则，或者某些特殊的习惯加以积累，进一步提高决策系统推荐的准确性。由于来自企业内部的信息比较少，不能期望在决策系统运行前对采购者的习惯进行学习，于是面向行业性B2B电子商务平台的供应商选择系统，采用系统运行使用过程中学习的方法。供应商协同评价系统和企业采购策略及习惯积累系统，在空间和时间两个尺度上积累信息，结合了行业

性B2B电子商务平台的自身特点，提高了评价的有效性。

3.行业性B2B电子商务平台下的供应商选择关键问题

3.1基于模糊搜索的厂商预选择行业性B2B电子商务平台中的供应商选择，要求通过产品搜索到供应企业。配套市场产品种类繁多、商品丰富，搜索功能应该能够辅助采购者快速、准确地找到需要的商品及供应者，进行选择购买。目前实际应用的电子商务平台系统的搜索功能一般比较简单，大多是在数据库中，在产品名称、厂家等字段进行“包含”查找操作。查找的结果一方面准确性差，容易包含许多企业不需要的产品；另一方面也容易遗漏，将许多词义相同、词形不同的商品忽略。在行业性B2B电子商务平台中，企业分别输入产品的信息，难以进行过分严格的语法限制。同时搜索的内容也不容易进行限制，这就给准确搜索带来了难度。用户查找好商品后，还要进行供应商对比选择等工作。在这种情况下，提高搜索的“查全率”和“查准率”更显得必要。

根据这一需求，本文设计了搜索算法和削减算法，如图4所示。在搜索算法中，首先进行同义词扩张，将用户输入的一个查找项扩展成为多个，扩大搜索的范围。同义词扩张后，对于每一个同义词分别进行搜索，首先进行种属定位，缩小查询范围，提高查准率。即进行预查询，确定商品所处的种类位置，对于“距离”较远的种类，由用户进行选择，去除“形近义远”的情况。其中距离定义为：=2m+n。其中，S={在目录树上从a到b的路径}，n={在目录树上上升的步数}，m={在目录树上下降的步数}。因为在目