基于层次分析法的供应商风险评估指标

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1、基于层次分新法的供应商风险评估指标胡爽董周战(中国空空导弹研究院，河南洛阳471000)质量管理d叁【摘要】结合企业实际供应商管理状况，运用层次分析法构建了供应商风险评价模型，并对供应商的供货风险进行了分析和评价。【关键词】供应商风险；层次分析法：指标体系；分析及评价【中图分类号】F273．2【文献标识码】c【文章编号】1003．6660(2016)02．0035．04【DOI编码】10．13237／j．cnki．asq．2016．02．009基于未来联合作战模式，航空装备产品利益攸关方的需求和要求急剧增加，航空装备产品及其与使用环境的交联关系不断增加，系统及其与

2、子系统设计、综合的复杂度和风险不断提高，产品技术创新性和管理复杂度越来越高，必须依靠国内相关技术专业内知名企业组成联合研制团队开发产品，外包成为复杂系统研制中的重要一环；供应商协同研发模式体现出供应商的贡献度越来越大，供应商管理地位日趋凸显，如何降低和避免供应商风险带来的损失，己成为企业赢得市场和获取竞争优势的重要战略之一。本文从企业的视角出发，结合层次分析法研究成果的运用，对某航空企业供应商进行风险评估。1供应商风险评价常用方法供应商风险评价方法研究大致经历了定性、定量、定性与定量相结合3个阶段。早期的供应商风险评价方法采用定性方法，主要是根据经验进行主观的判断

3、，这种方法由于缺少科学依据而较少采纳。定量的方法主要包括成本法、线性规划法、非线性规划法、模糊规划、多目标规划、数据包络分析、各种智能方法和实践方法。目前研究比较多的供应商风险评价模型主要有数学规划模型、人工智能技术，以及线性权重模型。这3种方法都存在局限性，数学规划模型的优势是定量分析，但复杂和繁琐的数据使其失去现实可操作性。人工智能技术基于案例推理和神经网络的方法过度依赖稀缺的案例数据。线性权重模型中层次分析法使用较多，它通过构建判断矩阵将复杂的问题条理化、层次化，因此，与其他方法相比，层次分析法用于供应商风险评估较为合适。2层次分析法基本原理层次分析法(An

4、alyticHierarchyProcess，AHP)是由美国运筹学家、匹兹堡大学萨蒂(T．L．Saaty)教授提出的一种定量与定性相结合，将问题分解成不同的组成要素，将要素按不同层次组合，进行综合分析的决策方法。层次分析法在供应商风险评价中应用的基本步骤如下。2．1建立递阶层次结构递阶的层次决策结构模型如图l。2．2运用二二比较法，构造成判断矩阵Satty教授提出用1～9尺度，构成判断矩阵，并得出权重。萨蒂标度法如表1。同一层第f个元素与第，个元素相对于上一层某个因素的重要性时，使用数量化的相对权重强i来描述，设共有n个元素参与比较，构造出判断矩阵：[收修订稿日

5、期]2016-0l-24丛丛丛生固适险航空标准化与质量2016年第2期图1供应商风险评价层次结构图表1萨蒂标度标度含义1i和_，同样重要3i比歹略微重要一些5i比_，重要7i比．，重要的多9iLLj绝对重要2、4、6、8表示介于上述两个相邻判断尺度的中间彳=(口u)。×。，矩阵中元素由专家根据实际经验按表1的定义来评定尺度数量值。其中：口i>0，aij=1／aji，aii=1(i、户1，2，3，⋯，n)。2．3确定要素权重及一致性检验机一致性指标R．L(是足够多个随机发生的判断矩阵计算的一致性指标的平均值)。1～10阶矩阵的尺．上值见表2(表2中数值为500个样本

6、平均值)。如比值C．L／尺■小于0．1，就认为判断矩阵具有较高的一致性。层次数的多少取决于系统分析的需要。最高层元素只能有1个，每一个元素所支配的下一层元素一般不超过9个，元素过多时可进一步再分组。同一层内及不同层次的各元素相互独立，不存在包含关系。3建立供应商风险评估指标体系为使供应商风险评价更客观全面，企业通过组织或聘请专家团队，运用风险评价小组头脑风暴，确定企业供应商风险评价因素，按照层次分析法要求，将评价系统层层分解，最终建立风险评价指标体系，如图2。表2多阶比较矩阵的平均一致性指标数值表矩阵阶数刀12345678910R．

7、．00．58O．901．121

8、．241．321．411．451．49根据判断矩阵中元素间相互比较，利用求和法，将判断矩阵彳按列归一化，再将归一化的矩阵按行求和，继续归一化，即可得到彳的特征向量：肛(W，、W：、⋯W。)T特征向量就是各指标的权重。权重是对评价指标定性判断的量化，实际操作中可由设计、工艺、质量、物资、生产等成员组成的评价小组共同参与完成。为了保证在对元素进行比较时没有自相矛盾的结论，对权重向量进行一致性检验，以验证判断矩阵是否满足一致性。一致性检验公式：C．^=(Amax-n)／(n一1)，其中Amax=1／，2·∑[(彳·彬)／彬]当C．^=0时，彳为一致阵；C．^越大，彳的不

9、一致程度越