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基于背景依存DEA-Borda 法的供應(yīng)商評價與選擇

2022-05-31 03:06孫樹壘王亞東張正勇
生產(chǎn)力研究 2022年4期
關(guān)鍵詞:博世排序供應(yīng)商

孫樹壘,李 剛,王亞東,張正勇

(1.南京財經(jīng)大學 管理科學與工程學院,江蘇 南京 210023;2.博世汽車部件(蘇州)有限公司,江蘇 蘇州 215021)

經(jīng)濟全球化的持續(xù)推進導致企業(yè)間的競爭加劇,數(shù)量眾多的企業(yè)作為供應(yīng)商為同一家制造商提供產(chǎn)品時,使得制造商面臨如何選擇供應(yīng)商的問題。供應(yīng)商評價與選擇既是多目標決策問題,也是多屬性決策問題,在理論上都得到廣泛而深入的探討,模型方法多種多樣,其中,數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)是常用方法之一。DEA 是評價一組決策單元(供應(yīng)商)多投入與多產(chǎn)出之間相對效率的非參數(shù)方法。Borda 法是一種對所有候選人(供應(yīng)商)進行排序的社會選擇函數(shù)。本文將背景依存DEA 與Borda 法相結(jié)合對供應(yīng)商進行評價與選擇。

一、供應(yīng)商評價與選擇指標體系

供應(yīng)商評價與選擇需要生產(chǎn)、質(zhì)量、采購、物流等多個部門的共同參與,且需考慮相關(guān)評價要素。關(guān)于供應(yīng)商選擇準則與指標,對40 篇web of science的文獻和43 篇中文期刊網(wǎng)近兩年文獻進行統(tǒng)計分析,如表1 所示。

表1 供應(yīng)商選擇準則或指標

從指標出現(xiàn)頻率來看,國內(nèi)外存在較為顯著的差異。借助于Fisher 比率檢驗,發(fā)現(xiàn)質(zhì)量、價格/成本、環(huán)境/綠色、交付、技術(shù)/創(chuàng)新、服務(wù)及關(guān)系7類指標具有非常顯著的差異,聲譽與反應(yīng)兩類指標具有較顯著差異,財務(wù)、安全與健康及經(jīng)驗三類指標具有顯著差異,而柔性、合作、溝通及地理位置4類指標不具有顯著差異。質(zhì)量、價格/成本、交付與服務(wù)4 類指標始終在供應(yīng)評價與選擇中占有重要地位,近兩年的文獻檢索再次證明了這一點。當前,供應(yīng)商評價與選擇引入越來越多的新指標,反映了時代環(huán)境的變化,也預(yù)示了企業(yè)經(jīng)營管理的新趨勢。

二、供應(yīng)商評價與選擇模型方法

借助中國知網(wǎng)對供應(yīng)商評價與選擇的模型方法進行檢索,并與Chai 分別對2008—2012 年的123篇文獻和2013—2018 年的文獻進行對比分析[1-2],結(jié)果如表2 所示。

表2 供應(yīng)商選擇模型方法

供應(yīng)商評價與選擇所使用的模型方法,在中文文獻中以決策技術(shù)最為普遍,在外文文獻中以規(guī)劃技術(shù)為主。在規(guī)劃技術(shù)中,DEA 占有較高的比例。孫靜春等(2000)[3]的兩篇文獻開啟了使用DEA 方法進行供應(yīng)商選擇的序幕,陳志宗和尤建新(2000)[4]將背景依存DEA 應(yīng)用于供應(yīng)商選擇。眾多學者的研究表明了DEA 應(yīng)用于供應(yīng)商選擇的可行性和有效性。

三、背景依存DEA 與Borda 法

(一)背景依存DEA 方法

將n家待評價和選擇的供應(yīng)商視作n個決策單元,以DMUj(j=1,…,n)表示。評價指標區(qū)分為m個輸入型指標和s個輸出型指標。n個決策單元j(j=1,…,n)的輸入型指標評價值為Xj=(x1j,…,xmj),輸出型指標評價值為Yj=(y1j,…,ysj)。

1.分層。對給定的所有決策單元用C2R模型計算有效決策單元。若以J1={DMUj,j=1,…,n}表示n個決策單元的集合,那么這些DEA有效決策單元構(gòu)成的集合可以表示為E1={DMUb∈J1|θ*(b)=1},非DEA有效決策單元構(gòu)成的集合為J2=J1-E1。然后,將J2作為考察對象,再次應(yīng)用C2R模型計算得到DEA有效決策單元,將此工作進行下去,直到?jīng)]有決策單元剩下。若依次得到的DEA 有效決策單元集合為El(l=1,2,…,l),則n 個決策單元被分成了l層。若有k,l∈{1,…,L},且k<l,則Ek的級別高于El的級別。每一層稱為其他層中決策單元的背景。

2.吸引力。吸引力是以級別較低的層El作為評價背景,以級別較高的層Ek中的決策單元b作為評價對象,使用C2R模型計算得出的效率值A(chǔ)*(b,k,l),表示為Attract模型:

其中,DMUb∈Ek,且k<l。定義d=l-k,則稱A*(b,k,l)為決策單元DMUb的d級吸引力。A*(b,k,l)越大,DMUb越有吸引力。

3.欠缺度。欠缺度是以級別較高的層Ek作為評價背景,以級別較低的層El中的決策單元b作為評價對象,使用C2R模型計算得出的效率值的倒數(shù)P*(b,l,k),表示為Progress模型:

其中,DMUb∈El,且l>k。定義d=l-k,則稱P*(b,l,k)為決策單元DMUb的d級欠缺度。P*(b,l,k)越大,DMUb的欠缺度越大。

將L個背景層視作L個評測者,n個決策單元視作n個被試,m個排名視作m個評測等級,則可以使用Fleiss' kappa 檢驗不同背景層下的決策單元排序是否存在一致性[5]。將L個背景層視作L個區(qū)組,n個決策單元視作n個處理或被試,使用Friedman 檢驗決策單元在不同背景層下的排序是否存在差異。

(二)Borda 排序

如果Fleiss' Kappa 檢驗表明不同背景層給出的供應(yīng)商排序具有一致性,而Friedman 檢驗表明供應(yīng)商之間具有顯著差異,則可使用Borda 函數(shù)來獲得供應(yīng)商總體評價。

{1,…,L}表示群,即背景層,理解為投票人的集合;{DMU1,…,DMUn}表示備選供應(yīng)商集合,理解為候選人集合。對于某個背景層l及供應(yīng)商DMUi和DMUj,引入變量,一般情況下的取值范圍為{0,1},即若DMUi優(yōu)于DMUj,表示為DMUi>DMUj,則;若DMUj優(yōu)于DMUi,表示為DMUj>DMUi,則;若DMUi與DMUj無差異,表示為DMUi~DMUj,則;若i=j,取。得到第l個投票人的偏好矩陣:

第l個投票人賦予第i個候選人的Borda評分為

所有投票人對所有候選人的評分矩陣為:

所有投票人賦予第i個候選人的總Borda 評分為,。供應(yīng)商按照Borda 評分Di進行總排序,Borda 評分最高者即為最終選擇的供應(yīng)商。

四、實例應(yīng)用

博世公司是世界頂級的汽車零部件公司,博世汽車部件(蘇州)有限公司(以下簡稱博世蘇州或BOSCH 蘇州)是博世公司在中國的一家子公司,主要負責汽車部件及各系統(tǒng)的生產(chǎn)與研發(fā)。本文構(gòu)建全面的評價指標體系,構(gòu)建背景依存DEA-Borda 法的供應(yīng)商評價與選擇模型,并在博世蘇州進行了初步實踐。

(一)評價與選擇指標

根據(jù)博世公司實際,建立五類指標的供應(yīng)商評價與選擇指標體系:資質(zhì)與管理(C1)、價格與成本(C2)、技術(shù)與設(shè)施(C3)、物流與交付(C4)、質(zhì)量與服務(wù)(C5)。30 家供應(yīng)商的評價情況如表3 所示,其中,C1、C2 和C3 作為背景依存DEA 模型的投入;C4 和C5 作為背景依存DEA 模型的產(chǎn)出;S1,…,S30代表30 家供應(yīng)商。

表3 供應(yīng)商評價的投入與產(chǎn)出數(shù)據(jù)

(二)供應(yīng)商評價、檢驗與排序

依據(jù)背景依存DEA 模型求解得到6 個分層,E1={S12,S13,S14,S15,S18,S24},E2={S2,S3,S17,S21,S27,S28},E3={S7,S9,S10,S22,S30},E4={S1,S4,S8,S16,S26},E5={S5,S6,S25,S29},E6={S11,S19,S20,S23}。進一步計算出每個決策單元在背景層中的吸引力、欠缺度、超效率及Borda 得分,如表4 所示。

表4 供應(yīng)商分層、吸引力、欠缺度或超效率得分及排名

根據(jù)30 個決策單元的排序,計算Fleiss'Kappa 值κ=0.145,該檢驗的P值為0,說明不同背景層下的排序具有統(tǒng)計一致性;進行Friedman 檢驗,檢驗統(tǒng)計量T=165.35,對應(yīng)的P值為2.2e-16,說明決策單元之間的排序存在差異。

(三)結(jié)果分析

案例中30 個供應(yīng)商被劃分為6 個等級,第一級供應(yīng)商優(yōu)于第二級供應(yīng)商,第二級優(yōu)于第三級,……。不同級別之間的差距可以量化。

若k,l∈{1,2,…,L},k<l,且第k層中有I個供應(yīng)商,DMUi(i=1,…,I)∈Ek,第l層中有J個供應(yīng)商,DMUj(j=1,…,J)∈El。第k層中I個供應(yīng)商相對于第l層的平均吸引力為l);第l層中J個供應(yīng)商相對于第k層的平均欠缺度為。的構(gòu)造方法,定義背景層k和l間的距離為,則距離矩陣如表5 所示。

表5 層與層間的距離

企業(yè)可以針對不同層級的供應(yīng)商制定差異化管控策略,突出管控重點,降低管控成本。應(yīng)用Borda法可以獲得供應(yīng)商的綜合排名,評價結(jié)果不受人為干擾,有利于打造良好供應(yīng)商生態(tài)。

五、結(jié)語

評價和選擇供應(yīng)商是供應(yīng)商管理的核心工作。通過文獻檢索與計量統(tǒng)計,分析供應(yīng)商評價與選擇相關(guān)指標體系的動態(tài)演變;然后對供應(yīng)商評價與選擇的模型與方法進行綜述,分析了DEA 尤其是背景依存DEA 方法在供應(yīng)商評價與選擇中的應(yīng)用現(xiàn)狀,將背景依存DEA 方法與Borda 方法相結(jié)合,對背景依存DEA 求解結(jié)果的檢驗方法予以擴展,并結(jié)合博世公司供應(yīng)商管理實踐,構(gòu)建五個維度的評價指標體系,將背景依存DEA-Borda 法應(yīng)用于30家供應(yīng)商的評價與選擇問題,結(jié)果顯示分層結(jié)果良好,進行Fleiss' Kappa 和Friedman 檢驗之后計算得出Borda 得分,給出30 家供應(yīng)商的綜合排序。

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