基于实证研究的供应商选择模型外文翻译

英文翻译

题目基于实证研究的供应商选择模型学生姓名王立文

学号********

专业班级工业工程09-02班

指导教师梁平

院系名称机械与汽车工程学院

2013 年6月10日

基于实证研究的供应商选择模型

摘要：对于一个打算在他们的活动范围进行竞争的公司来说，选择供应商/合作伙伴的问题是决策过程中一个关键和重要的组成部分。供应商/合作伙伴的选择是一个

耗费时间和资源的工作，它涉及到数据的收集和对可以正面或负面影响选择的

因素进行认真分析。然而，它是一个显著影响每个公司经营业绩的重要过程。

在这项工作中，有五大选择标准的确定：质量，财务，协同效应，成本，和生

产系统。在这些标准中，还包含五个子标准。在标准确定之后，为了了解哪些

因素在选择合作伙伴中拥有更大的决策权重，调查进行了详尽阐述，并且和公

司进行联系。它通过一个线性加权模型来反映各因素的重要性来解释结果和处

理数据。该模型具有层次结构，可以应用层次分析法（AHP）的方法和价值分

析。本文的目标是提供一个选择参考模型，它可以表示一个供应商/合作伙伴选

择过程中的决策取向/模式。

关键词：供应商/合作伙伴；选择标准；权重；层次分析法；价值分析

1 简介

供应商的选择是公司自其活动开始就会面临的一个问题。供应商/合作伙伴的选择是许多公司业务成功的一个关键因素，它也是一个耗费时间和资源的复杂过程。如今，为了增加利润和提升客户价值[1]，许多公司需要通过可靠和高效的基于供应商/合作伙伴关系的供应

网络来不断提升企业竞争力。国际竞争对手，客户需求，技术的快速变化和较短的产品生命周期影响着供应链与供应链之间的竞争。企业努力通过成本最小化，浪费最小化和专注于自己的核心竞争力[1]来对付这些力量。

本工作主要集中在供应商选择阶段，在许多情况下，它可以作为一种结构化的和复杂的算法。供应商选择阶段是正常的选择过程的第二步，如图1所示，它在合格之后与评价之前。因为这个过程是连续的并且服从于新的条目和剩余的合作伙伴，所以可以把它归为一个动态的过程。

图1:供应商/合作伙伴选择的动态过程

在文章中, 将以模型标准的识别为开始来阐述选择最佳供应商的方法。迪克森(Dickson) [2]对23个评估供应商的标准做了一个概念性研究。这项研究是基于170个买家和管理人员的。韦伯(Weber)[3]基于阅读74篇相关论文认为质量是交货和成本性能中最重要的标准。质量，

能力，交付和准时化哲学等相关标准也在文章之中。Talluri和Narasimhan[4]在他们的综合性

工作中提出了供应商选择方法的概述。据他所说，在标准的搜索中有两种不同的观点：概念的观点和实证研究的观点。Talluri和Narasimhan[5]认为成本不是供应商选择决策的唯一标准。莱曼(Lehmann)和奥肖内西(O’Shaughnessy)[6]提出了5个标准：性能，经济，充实，协议和社会规范。卡迪克(Caddick)和戴尔(Dale)[7]称，质量，生产计划，控制系统的有效性，历史性的活动，项目类别和价格必须包括在标准之中。埃拉姆(Ellram)[8]认为，管理或定位策略的兼容性必须添加到平时的标准之中。巴顿(Patton)[9]提出了7个标准：价格，质量，交货，销售支持，设备，技术，工艺和供应商所在公司的财务状况。

一旦评估和确定了标准，就将其分析方法应用于供应商的选择。分析方法包括线性加权方法的数学规划方法[5]。然而，供应商的选择问题需要考虑大量的标准。可以把它归为一个

多目标的问题。该标准定义，权重和因子的评价是这类问题的主要困难之一。

在线性加权方法中，层次分析法（AHP）和简单多属性评价技术（SMART）有一个层次结构，并且包括定量和定性标准[10]。网络分析法（ANP）包括供应商选择标准之间的相互作用[11]。模糊集理论（FST）方法用于解决供应商选择[12]的不准确性。

在数学规划中，多目标编程（MOP）和数据包络分析（DEA）是最常被引用的文献[13]。

在下一节中，提出了层次分析法。第3节利用层次分析法和价值分析法是构建供应商选择模型及其应用。最后，在结论部分提出了一些关于这个工作的思想和未来的方法。

2 层次分析法

层次分析法(AHP)是由托马斯(Thomas L. Saaty)[14]提出并发展的。这种方法把一个给定的问题的定性数据转换为可量化的数据，从而可以分析和解释。层次分析模型用1-9个标度比较供应商选择案例中选择标准中的两个因素。如果第一个标准比第二个标准重要得多，那么，它的值为9。相反，与第一个标准相比第二个标准的分数为1 / 9，托马斯(Thomas L. Saaty) [15]。因此，每个标准的相对重要性（指定的权重）得到确定。对于其余的值，托马斯(Thomas

图2: 层次分析法(AHP) 值的标度

之后，每对标准之间的比较的结果用一个矩阵表示。图3说明了以估计美国饮料类型的相对消费为目的的例子。

在美国，哪种饮料消费更多？

判断检查的一个例子

美国饮料消费咖啡葡萄酒茶啤酒汽水牛奶矿泉水咖啡 1 9 5 2 1 1 1/2

葡萄酒1/9 1 1/3 1/9 1/9 1/9 1/9

茶1/5 2 1 1/3 1/4 1/3 1/9

啤酒1/2 9 3 1 1/2 1 1/3

汽水 1 9 4 2 1 2 1/2

牛奶 1 9 3 1 1/2 1 1/3

矿泉水 2 9 9 3 2 3 1

图3：层次分析法的权重矩阵[15]的例子。

每个标准的权重都包括在归一化矩阵之中。托马斯(Thomas L. Saaty)建议归一化矩阵应通过提高基体的高功率达到。可以通过将该矩阵的每个元素除以它所属的栏的所有元素的和得到，如图4所示。因此，每列元素之和一[16]。归一化矩阵每行的算术平均得到的权重，可以在图4的最后一栏看到。

咖啡葡萄酒茶啤酒汽水牛奶矿泉水权重咖啡0.172 0.188 0.197 0.212 0.187 0.118 0.173 0.178 葡萄酒0.019 0.021 0.013 0.012 0.021 0.013 0.038 0.020 茶0.034 0.042 0.039 0.035 0.047 0.039 0.038 0.039 啤酒0.086 0.188 0.118 0.106 0.093 0.118 0.115 0.118 汽水0.172 0.188 0.016 0.212 0.187 0.237 0.173 0.189 牛奶0.172 0.188 0.118 0.106 0.093 0.118 0.115 0.130 矿泉水0.344 0.188 0.355 0.318 0.373 0.355 0.346 0.326 合计 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000

图4：归一化矩阵和权重估计量

AHP层次树建立在计算权重之后。在这个例子中，AHP模型只有两个层次，实现这一目标的目标和方案。这是最简单的层次模型，并且是来源于最好的百分比的决策（见图5）。

图5：托马斯(Thomas L. Saaty)层次结构的例子

然而，分层树可以通过目标，子标准和其他相关的替代品（见[17]例子）使之更加详细。