基于某hp和某e某的电子元器件供应商评价分析

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1、哈尔滨工业大学管理学硕士学位论文第1章绪论1.1研究的背景和意义供应商的评价和选择是企业需求管理和供应链管理领域一个至关重要的问题，特别是在现代全球化市场经济竞争的条件下，企业与企业之间的竞争更多地表现在供应链之间的竞争，供应商的评价问题对企业的发展尤其重要。电子元器件是电子信息产品的基础和重要组成部分，其技术水平的高低和质量的好坏直接关系到电子设备、系统的性能和可靠性。进入21世纪以来，在以电子信息技术为核心的变革中，电子元器件在产品的供应链中处于十分重要的战略地位，其直接或者间接地影响着政治，经济和社会的各个方面。同时，先进的电子元器件水平也是国家科

2、学技术水平的体现。一旦谁拥有了先进可靠的电子元器件产品，拥有了电子产品的核心技术，那么谁就会在全球化的激烈竞争中处于领先地位。在我国2006年2月9日发布的《国家中长期科学和技术发展规划纲要（2006-2020）》中，核心电子器件在16个重大专项中排在首位，充分说明了核心电子元器件的重要程度。既然电子元器件如此重要，那么制造企业在市场经济中寻求最优的来源也就十分重要了。在这个问题中，供应商是电子元器件的重要来源，因而供应商本身直接影响着企业的生产和发展，因此，供应商就处在了极其重要的地位。对于制造企业而言，一个合适的供应商不仅关系企业能否生产出高质量、高

3、可靠性的电子产品，而且还能解决企业发展中遇到的很多问题，成为一个真正意义上的合作伙伴，从而实现企业、供应商双赢的目的。相反，一个不合适的供应商可能不仅仅是对某批产品产生影响，而且会导致企业失去市场份额，破坏企业信誉等等，这些都是无法估计的损失。在全球化的趋势中，为了从数量众多，质量不齐的供应商中选择合适企业的供应商，就需要对供应商进行评价研究。随着近几年大家对电子元器件重要性认识的提高，我国的电子元器件技术水平取得了很大的进步，但整体水平特别是高端产品上与发达国家相比仍有一定的差距，尚不能完全满足市场的需求，产品的售后服务体系仍不完善，从而可能对电子设备

4、、系统的研发和生产带来一定的风险与隐患。因此，需要通过理论研究、模型研究为电子元器件供应商的评价提供科学的依据，从而提高企业电子产品的质量和可靠性。-1-哈尔滨工业大学管理学硕士学位论文本论文以某从事国家重要电子产品的大型科技企业（以下简称ET公司）作为研究对象，其不但要求自身高速发展，更要在国防建设和国民经济中发挥重要作用，这就使ET公司在选用电子元器件时，肩负着按时保质完成电子设备、系统的任务与带动电子元器件发展的双重使命。因此，如何通过科学的方法对电子元器件供应商进行评价，并从中选择出适合的供应商,以达到按时、保质完成电子设备与系统的任务这一目的，

5、具有重要的现实意义。1.2国内外相关研究现状1.2.1国内外供应商评价指标体系研究现状供应商评价问题的早期研究者Dickson把影响供应商选择的因素分为四类：非常重要、相当重要、重要和不太重要。其中，非常重要包括质量因素；相当重要包括交货，历史业绩等等7个因素；重要包括程序合法，沟通系统等等14个因素；不太重要包括互惠安排[1]。随着计算机技术的广泛应用，以及购买选择过程的快速变化，Weber等在分析了74篇相关文献的基础上，把按时制造战略加入到了供应商选择过程中，并且深入地分析了及时制造战略在供应商选择中的重要影响[2]。Wilson在研究了近二十年的

6、文献中发现，由于市场全球化的趋势，买家和供应商的关系发生了很大的变化。在这种趋势中，买家和供应商是一种合作伙伴的关系，并且这种合作伙伴战略扩展到了全球范围。在这篇论文中，作者研究发现，价格在供应商的选择中的作用已经开始下降，而以实现双赢为目的合作伙伴战略影响了企业对供应商的选择[3]。Min研究了在全球范围内选择供应商的标准，包括：政治时局，关税壁垒，文化与沟通障碍，贸易协议与规定，货币兑换率，文化差异，道德标准，质量标准等等。根据这些标准，作者建议使用多属性效用理论来帮助企业进行供应商的选择[4]。Humphreys等在供应商选择中提出了一个集成环境因

7、素的框架。他们认为在评估供应商时，除了传统上的质量，灵活性等因素，还要考虑环境压力。在这个观点上，他们设计了一个决策支持工具来帮助企业在供应商选择过程中去集成环境标准[5]。Mohammad等在供应商的选择问题中，除了考虑材料的成本，订单的大小，质量，运输等因素外，他们还考虑了供应商提供的单位价格的折扣问题，特别是同时考虑多个候选供应商提供的不同类型的折扣状况，而这是以前论文中所没有考虑过的问题。应用数学模型对这些折扣状况进行分析，并在该分析-2-哈尔滨工业大学管理学硕士学位论文中加入了供应商的生产力和需求[6]。Bo等研究了在给定的质量前提下，制造业领

8、导人如何在供应商选择的过程中权衡成本，交付，灵活性和服务。本文通过收集大量的数据