賈 軍范黎波賈 立

（1.對(duì)外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué) 國(guó)際商學(xué)院，北京 100029；2.上海大學(xué) 機(jī)電工程與自動(dòng)化學(xué)院，上海 200072）

一、引言

隨著經(jīng)濟(jì)全球化的加速進(jìn)行，企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)由國(guó)內(nèi)蔓延到國(guó)外，對(duì)大多數(shù)企業(yè)來說，原料采購成本占產(chǎn)品總成本的70%以上。加入WTO以來，中國(guó)由于成本優(yōu)勢(shì)已成為世界制造中心，外國(guó)企業(yè)在中國(guó)的采購規(guī)模不斷擴(kuò)大，選擇中國(guó)供應(yīng)商也成為跨國(guó)公司采購實(shí)踐的重要環(huán)節(jié)。如何在全球范圍內(nèi)進(jìn)行供應(yīng)商選擇，直接影響到企業(yè)生產(chǎn)成本的降低，尤其是現(xiàn)在產(chǎn)品的生命周期越來越短，強(qiáng)調(diào)質(zhì)量、交貨可靠性、價(jià)格、提前期等增加了供應(yīng)商選擇的復(fù)雜性和選擇范圍。

供應(yīng)商作為企業(yè)原材料的提供者，在很多方面影響著企業(yè)的發(fā)展，如供應(yīng)商能否按時(shí)交貨影響著企業(yè)生產(chǎn)能否按期進(jìn)行；供應(yīng)商能否保證產(chǎn)品的質(zhì)量決定了企業(yè)產(chǎn)品的最終質(zhì)量；供應(yīng)商提供產(chǎn)品的價(jià)格影響到企業(yè)產(chǎn)品最終在市場(chǎng)上的定價(jià)等，這一切又影響了企業(yè)的產(chǎn)品在市場(chǎng)上的競(jìng)爭(zhēng)力及信譽(yù)。

針對(duì)供應(yīng)商選擇的定量評(píng)價(jià)方法，國(guó)內(nèi)外的學(xué)者們主要是從兩個(gè)角度來進(jìn)行研究的：一是直接采用定量的評(píng)價(jià)方法，如Timmerman（1986）、Roodhooft和Jonings（1996）等直接采用成本法對(duì)供應(yīng)商直接評(píng)價(jià)①Timmerman F.，“An approach to vendor performance evaluation”，Journal of Purchasing and Supply Management，Vol.22，No.4，1986，PP.2-8.；Pan（1989） 和 Ghodsypour等（2001）則采用線性規(guī)劃法建立了供應(yīng)商選擇評(píng)價(jià)模型。②Pan A.C.，“Allocation of order quantity among suppliers”，Journal of Purchasing and Materials Management，Vol.25，No.3，1989，PP.36-39.二是采用定量和定性相結(jié)合的方法來對(duì)供應(yīng)商進(jìn)行評(píng)價(jià)。如Webber等（1998）提出了根據(jù)數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法（DEA分析法）和多目標(biāo)規(guī)劃法構(gòu)建了一個(gè)組合模型，來對(duì)供應(yīng)商進(jìn)行選擇評(píng)價(jià)③WeberC.A.， CurrentJ.R.， DesaiA.， “Norcooperative negotiation strategies for vendor selection”，European Journal of Operational Research，Vol.108，No.1，1998，PP.208-223.；Dae Ho Byun（2000）提出AHP算法結(jié)合主觀評(píng)價(jià)來對(duì)供應(yīng)商進(jìn)行選擇評(píng)價(jià)④Dae Ho Byun，“The AHP approach for selecting an automobile purchase model”，Information&Management，Vol.38，2000，PP.289-297.；Glsao Shiroman等（2000）采用遺傳算法來求解供應(yīng)商選擇問題；Khoo等（2005）則提出采用智能軟件代理的方法來評(píng)價(jià)選擇供應(yīng)商；國(guó)內(nèi)學(xué)者如陳雷等（2003）采用信息熵法構(gòu)建了供應(yīng)商的選擇評(píng)價(jià)模型。⑤陳雷、王延章:《基于熵權(quán)系數(shù)與TOPSIS集成評(píng)價(jià)決策方法的研究》，《控制與決策》2003年第4期。

圖1 供應(yīng)商的選擇

從國(guó)外學(xué)者們對(duì)供應(yīng)商選擇評(píng)價(jià)的研究來看，目前研究仍存在著諸如考查指標(biāo)不全面，評(píng)價(jià)選擇供應(yīng)商時(shí)主觀性較強(qiáng)、缺乏切實(shí)可行的選擇方法等。針對(duì)以上問題，本文提出了一種新穎的供應(yīng)商選擇的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，將神經(jīng)模糊系統(tǒng)引入了供應(yīng)商評(píng)估之中，構(gòu)建了供應(yīng)商評(píng)價(jià)的神經(jīng)模糊模型，即將如圖1所示的供應(yīng)商評(píng)價(jià)指標(biāo)體系映射到神經(jīng)模糊模型中，從而消除指標(biāo)權(quán)重確定中人為因素的影響，而且能夠有效地解決非線性指標(biāo)選擇問題，提高供應(yīng)商的選擇評(píng)價(jià)過程的準(zhǔn)確性。

二、神經(jīng)模糊系統(tǒng)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由大量的簡(jiǎn)單處理單元構(gòu)成的非線性、自適應(yīng)性、自組織系統(tǒng)，它以生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為模擬基礎(chǔ)，能對(duì)信息進(jìn)行加工、記憶和處理，并且具有巨量并行性、高度非線性、結(jié)構(gòu)可變性、自組織性和自學(xué)習(xí)性等特點(diǎn)。而模糊邏輯系統(tǒng)是建立在模糊集合理論、模糊規(guī)則和模糊推理等概念上的先進(jìn)的計(jì)算框架，它通過模仿人類思維的模糊綜合判斷推理來處理常規(guī)方法難以解決的模糊信息處理問題，是對(duì)與人類的思維和感知有關(guān)的一些現(xiàn)象建模的另一個(gè)有力工具。模糊邏輯系統(tǒng)具有“概念”抽象能力和非線性處理能力，比較適合于表達(dá)模糊的或不定的知識(shí)。但是模糊邏輯系統(tǒng)缺乏學(xué)習(xí)和自適應(yīng)能力，并且模糊邏輯系統(tǒng)隸屬度函數(shù)的選取和模糊規(guī)則的確定需依經(jīng)驗(yàn)而定，具有主觀性。

神經(jīng)模糊系統(tǒng)（FNN）則融合了模糊邏輯和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)，并利用兩者的優(yōu)點(diǎn)，使新構(gòu)成的系統(tǒng)既具有模糊邏輯的處理能力，也具有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)能力。這實(shí)際上是人類大腦結(jié)構(gòu)和功能的模擬——大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)“硬件”拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和信息模糊處理“軟件”的思維功能。

三、基于神經(jīng)模糊系統(tǒng)的供應(yīng)商評(píng)價(jià)指標(biāo)模型的構(gòu)建

（一）供應(yīng)商評(píng)價(jià)指標(biāo)

學(xué)術(shù)界對(duì)供應(yīng)商的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系也各有不同的看法。如1996年Dickson提出了23條供應(yīng)商選擇的評(píng)價(jià)指標(biāo)⑥D(zhuǎn)ickson C，“An Analysis of Vendor Selection System s and Decisions”，Journal of purchasing，No.2，1996，PP.28-41.，包括質(zhì)量、價(jià)格、保證條款、交貨期等指標(biāo)，此后的學(xué)者們?cè)谶@23條評(píng)價(jià)指標(biāo)的基礎(chǔ)上也進(jìn)行了增加和修改，如Choi和Hartley（1996）將評(píng)價(jià)指標(biāo)概括為可靠性、技術(shù)能力、財(cái)務(wù)、一貫性、關(guān)系、服務(wù)、價(jià)格以及彈性八個(gè)標(biāo)準(zhǔn)①Choi T.Y.，Hartley J.L.，“An exploration of supplier selection practicesacrossthe supply chain”， JournalofOperations Management，Vol.14，1996，PP.333-343.；Lee（2001）提出了增加開發(fā)與改進(jìn)指標(biāo)②Lee E.K.，Ha S.，Kim S.K.，“Supplier selection and management system considering relationships in supply chain management”，IEEE Transactions on Engineering Management，Vol.48，No.3，2001，PP.307-318.；Kreng和Wang（2005）則提出了準(zhǔn)時(shí)交貨能力的指標(biāo)等。③Kreng V.B.，Wang I.C.，“Supplier Management for Manufacturea Case Study of Flexible PCB”，International Journal of Advanced Management Technology，Vol.25，2005，PP.785-792.

本文綜合以往學(xué)者們的研究，并在行業(yè)專家、制造商等意見的基礎(chǔ)上，將影響供應(yīng)商選擇的因素歸納為企業(yè)整體實(shí)力、產(chǎn)品質(zhì)量能力、服務(wù)水平能力和協(xié)同發(fā)展?jié)摿λ膫€(gè)主要指標(biāo)，并將四個(gè)一級(jí)指標(biāo)再細(xì)分為15條二級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)，如表1所示。

表1 供應(yīng)商的指標(biāo)評(píng)價(jià)體系

表1中15條供應(yīng)商二級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)的具體含義是：

企業(yè)信譽(yù)：指市場(chǎng)上眾多制造商對(duì)供應(yīng)商的合同執(zhí)行的誠(chéng)信度的整體評(píng)價(jià)，通?？梢杂善髽I(yè)的市場(chǎng)占有率或者品牌認(rèn)可度等來反映，此指標(biāo)可以專家根據(jù)市場(chǎng)情況打分獲得。

管理水平：指供應(yīng)商的組織結(jié)構(gòu)、領(lǐng)導(dǎo)團(tuán)隊(duì)等的整體水平，此指標(biāo)可通過專家小組評(píng)分獲得。

財(cái)務(wù)狀況：供應(yīng)商的財(cái)務(wù)狀況直接影響到企業(yè)的實(shí)際運(yùn)行，此指標(biāo)可以通過資金周轉(zhuǎn)率、資產(chǎn)收益率等指標(biāo)進(jìn)行反映。

技術(shù)設(shè)備水平：指供應(yīng)商的生產(chǎn)設(shè)備的先進(jìn)性以及柔性等，此指標(biāo)可以通過一定的設(shè)備技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行評(píng)分。

人力資源狀況：指企業(yè)員工的整體素質(zhì)，此指標(biāo)可以通過企業(yè)的技術(shù)人員、高學(xué)歷人員、員工從業(yè)經(jīng)驗(yàn)等指標(biāo)進(jìn)行評(píng)分。

質(zhì)量水平：這是與供應(yīng)商合作的最基礎(chǔ)的指標(biāo)，此指標(biāo)可以通過產(chǎn)品合格率、產(chǎn)品等級(jí)等指標(biāo)進(jìn)行評(píng)分。

質(zhì)量保證體系：指供應(yīng)商是否有主動(dòng)進(jìn)行質(zhì)量改進(jìn)和提升的愿望，此指標(biāo)可以通過供應(yīng)商的質(zhì)量管理體系標(biāo)準(zhǔn)來進(jìn)行評(píng)分。

價(jià)格水平：主要指供應(yīng)商產(chǎn)品的價(jià)格水平以及價(jià)格的穩(wěn)定性程度，此指標(biāo)可通過供應(yīng)商產(chǎn)品的實(shí)際價(jià)格來進(jìn)行評(píng)分。

技術(shù)研發(fā)能力：指供應(yīng)商持續(xù)進(jìn)行技術(shù)研發(fā)、產(chǎn)品創(chuàng)新等的能力，此指標(biāo)可由專家小組評(píng)分獲得。

交貨能力：指供應(yīng)商交貨的準(zhǔn)時(shí)性以及交貨產(chǎn)品的準(zhǔn)確性的能力，此指標(biāo)可用準(zhǔn)時(shí)交貨率等指標(biāo)進(jìn)行評(píng)分獲得。

配送能力：指供應(yīng)商的運(yùn)輸硬件、供應(yīng)商的地理?xiàng)l件等方面的因素，此指標(biāo)可以通過專家小組打分獲得。

問題解決及時(shí)性：主要指供應(yīng)商對(duì)制造商的需求能夠及時(shí)、有效的了解和解決的能力，以及對(duì)產(chǎn)品故障的響應(yīng)能力，此指標(biāo)可通過專家小組打分獲得。

圖2 供應(yīng)商評(píng)價(jià)指標(biāo)模型

企業(yè)兼容性：指制造商與供應(yīng)商在業(yè)務(wù)關(guān)聯(lián)、經(jīng)營(yíng)理念、企業(yè)文化等方面的接近程度，接近程度越高，雙方的協(xié)同發(fā)展?jié)摿υ酱蟆４酥笜?biāo)可通過專家小組打分獲得。

信息共享水平：指供應(yīng)商與制造商之間是否能夠及時(shí)、準(zhǔn)確地進(jìn)行信息溝通、交流和傳遞，此指標(biāo)可通過專家小組打分獲得。

長(zhǎng)期合作意愿：指供應(yīng)商與制造商之間的戰(zhàn)略目標(biāo)的一致程度，雙方的戰(zhàn)略目標(biāo)越趨向于一致，雙方越容易建立長(zhǎng)期穩(wěn)定的戰(zhàn)略合作伙伴關(guān)系。此指標(biāo)可通過專家小組打分獲得。

（二）供應(yīng)商評(píng)價(jià)指標(biāo)模型的構(gòu)建

本文根據(jù)給定的供應(yīng)商選擇指標(biāo)體系，共選取M個(gè)指標(biāo)作為網(wǎng)絡(luò)的輸入?yún)⒘浚謩e表示為X=[x1x2…xM]，其中的定性值采用分級(jí)打分的方法進(jìn)行量化；對(duì)于定量值則采用原值，然后再將這些定性和定量數(shù)值進(jìn)行歸一化處理。將用來描述供應(yīng)商特征即選擇供應(yīng)商的指標(biāo)體系的信息作為模型的輸入向量X=[x1x2…xM]；將代表相應(yīng)綜合選擇的值作為模型的輸出y；用足夠的樣本訓(xùn)練模型，使不同的輸入向量得到不同的輸出量值。①賈立:《神經(jīng)模糊系統(tǒng)研究及其在建模與控制中的應(yīng)用》，華東理工大學(xué)博士論文，2002年。

供應(yīng)商評(píng)價(jià)指標(biāo)模型包括五層。第一層為輸入層，該層節(jié)點(diǎn)將輸入信號(hào)傳遞給下一層，表示為：

第二層由N條模糊IF-THEN規(guī)則組成。每組分別有M個(gè)神經(jīng)元（M表示模糊規(guī)則的前件，也就是輸入變量的維數(shù)）。該層中第l（l=1，2，…，N）組的神經(jīng)元分別與第一層中的每個(gè)神經(jīng)元相連接，每個(gè)神經(jīng)元都表示一個(gè)隸屬度函數(shù)。本文的研究中選取高斯型隸屬度函數(shù)，該層中每個(gè)神經(jīng)元的輸入輸出表示如下：

第三層由N個(gè)神經(jīng)元組成，用來計(jì)算每條規(guī)則的強(qiáng)度。第l（l=1，2，…，N）個(gè)神經(jīng)元與第二層中第 l（l=1，2，…，N）組中的所有神經(jīng)元相連接。該層中每個(gè)神經(jīng)元的輸入和輸出可表示為：

第四層由2個(gè)神經(jīng)元組成。其中一個(gè)神經(jīng)元與第三層中的所有的神經(jīng)元通過單位權(quán)值相連接，而另一個(gè)神經(jīng)元?jiǎng)t通過權(quán)值h與第三層中所有的神經(jīng)元相連接，表示如下：

第五層由1個(gè)單神經(jīng)元構(gòu)成，用來計(jì)算輸出值y。該神經(jīng)元與第四層的2個(gè)神經(jīng)元通過單位權(quán)值相連接，表示如下：

模型的輸出為：

其中

（三）供應(yīng)商評(píng)價(jià)指標(biāo)模型

在此收集供應(yīng)商的相關(guān)指標(biāo)值，并將其進(jìn)行量化，形成原始樣本數(shù)據(jù)集，并將此數(shù)據(jù)樣本分為訓(xùn)練樣本（90%）和測(cè)試樣本（10%）。需指出的是，分類屬性的選擇要依據(jù)分類的目的來確定，分類是將相似度較高的一組對(duì)象劃分為一類，而相似度的衡量，主要依據(jù)屬性值，所以對(duì)于相同的數(shù)據(jù)對(duì)象，選擇不同的聚分類屬性，分類的結(jié)果會(huì)不一樣。對(duì)供應(yīng)商進(jìn)行分類，選擇分類屬性要看企業(yè)對(duì)供應(yīng)商在哪些方面有要求，不同企業(yè)對(duì)供應(yīng)商的要求不一樣，則分類的屬性也不一樣，通常需要由企業(yè)的管理人員或?qū)＜医o出重要的聚類屬性以及相關(guān)屬性的數(shù)值。①武弦、徐維祥：《基于改進(jìn)聚類分析算法的供應(yīng)商選擇研究》，《物流技術(shù)》2009年第6期。在上述基礎(chǔ)上，采用如下步驟建立模型。

步驟1：將第一個(gè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)對(duì)x（1）={x1（1），x2（1），…，xM（1）}作為第一個(gè)聚類，并設(shè)聚類中心c1=x（1），屬于第一個(gè)聚類的數(shù)據(jù)對(duì)數(shù)目為N1=1。

步驟2：對(duì)于第k組訓(xùn)練數(shù)據(jù)x（k）={x1（k），x2（k），…，xM（k）}，假設(shè)屬于第 L 個(gè)聚類，則調(diào)節(jié)第L個(gè)聚類的參數(shù)

其中λ表示學(xué)習(xí)率，NL表示屬于聚類L的數(shù)據(jù)對(duì)數(shù)目。

步驟3：令k=k+1，重復(fù)執(zhí)行步驟2和3直到所有的訓(xùn)練數(shù)據(jù)對(duì)都被分配到相應(yīng)的聚類中為止。隸屬度函數(shù)的寬度計(jì)算如下：

其中ρ是交迭參數(shù)，通常取1≤ρ≤2。

步驟4：采用最小二乘法計(jì)算模糊規(guī)則后件參數(shù)

其中H=[h1，h2，…，hN]，Φ（k）=[φ1（k），φ2（k），…，φN（k）]，n 是樣本數(shù)量。

此后用訓(xùn)練完成的神經(jīng)模糊模型進(jìn)行供應(yīng)商的評(píng)估，只需把評(píng)估的供應(yīng)商的相關(guān)參數(shù)輸入神經(jīng)模糊模型中，即可得到供應(yīng)商的評(píng)估結(jié)果，依據(jù)此評(píng)估結(jié)果即可進(jìn)行供應(yīng)商的選擇。

四、實(shí)例驗(yàn)證

本文以某制造企業(yè)為例，采用20個(gè)供應(yīng)商的數(shù)據(jù)作為樣本，并通過相關(guān)的定量指標(biāo)以及專家小組對(duì)定性指標(biāo)進(jìn)行打分，獲得了相關(guān)的數(shù)據(jù)指標(biāo)，指標(biāo)評(píng)價(jià)如表2所示。

表2 供應(yīng)商評(píng)價(jià)指標(biāo)評(píng)分

表3 指標(biāo)權(quán)重

表4 供應(yīng)商綜合評(píng)價(jià)模型

圖3 供應(yīng)商綜合評(píng)價(jià)模型

供應(yīng)商綜合評(píng)價(jià)模型輸出如表4和圖3所示，可以看出神經(jīng)模糊系統(tǒng)能夠作為的供應(yīng)商選擇模型。

五、結(jié)論

基于神經(jīng)模糊系統(tǒng)的供應(yīng)商選擇模型具有非常明顯的優(yōu)勢(shì)：（1）能夠根據(jù)所提供的數(shù)據(jù)，通過學(xué)習(xí)和訓(xùn)練找出輸入與輸出之間的內(nèi)在聯(lián)系，從而求取問題的解，而不是完全依據(jù)對(duì)問題的經(jīng)驗(yàn)知識(shí)和規(guī)則，因而具有自適應(yīng)功能；（2）弱化了權(quán)重確定中的人為因素；（3）由于供應(yīng)商選擇指標(biāo)之間的關(guān)系非常復(fù)雜，呈現(xiàn)出復(fù)雜的非線性關(guān)系，基于神經(jīng)模糊系統(tǒng)的選擇模式則為處理這類非線性問題提供了強(qiáng)有力的工具。