劉玲 譚輝 夏露 朱秋怡

摘? 要：隨著管理技術(shù)的日益發(fā)展，世界經(jīng)濟(jì)的進(jìn)一步全球化，供應(yīng)鏈管理越來(lái)越受到企業(yè)的重視，互聯(lián)網(wǎng)的崛起促進(jìn)買(mǎi)方主導(dǎo)市場(chǎng)環(huán)境，買(mǎi)方的需求逐漸變得質(zhì)量化、經(jīng)濟(jì)化、個(gè)性化、具體化、更加注重體驗(yàn)感，使得企業(yè)的經(jīng)營(yíng)環(huán)境發(fā)生轉(zhuǎn)變。對(duì)比傳統(tǒng)的批量化采購(gòu)，JIT采購(gòu)更能適應(yīng)現(xiàn)代化小批量、多品種、多需求的市場(chǎng)形勢(shì)，JIT采購(gòu)模式下供應(yīng)商的能力評(píng)價(jià)研究也變得日益重要。文章采用灰色關(guān)聯(lián)法對(duì)供應(yīng)商進(jìn)行評(píng)價(jià)，為企業(yè)選擇合適的供應(yīng)商。

關(guān)鍵詞：JIT采購(gòu);供應(yīng)鏈管理;灰色關(guān)聯(lián)法

中圖分類(lèi)號(hào)：F253? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

Abstract： With the development of management technology and the further globalization of world economy， supply chain management has been paid more and more attention by enterprises. The rise of internet promotes the buyer dominated market environment， and the buyer's demand gradually becomes personalized， which makes the business environment of enterprises change. Compared with the traditional batch procurement， JIT procurement is more suitable for modern small batch， multi variety and multi demand market situation， and the research on supplier capability evaluation under JIT procurement mode has become increasingly important. In this paper， the gray correlation method is used to evaluate the suppliers and select the suitable suppliers for enterprises.

Key words： JIT procurement; supply chain management; grey correlation method

0? 引? 言

隨著科技、信息、經(jīng)濟(jì)等的進(jìn)一步發(fā)展，經(jīng)濟(jì)全球化也得到了快速發(fā)展。在新的經(jīng)濟(jì)模式下，傳統(tǒng)的采購(gòu)模式無(wú)法適應(yīng)當(dāng)今的快節(jié)奏、個(gè)性化需求。傳統(tǒng)采購(gòu)方式中選擇供應(yīng)商標(biāo)準(zhǔn)因考慮因素（產(chǎn)品價(jià)格占全部因素比重大）不全面導(dǎo)致評(píng)估不科學(xué)、所選擇供應(yīng)商不達(dá)標(biāo)。采購(gòu)方耗費(fèi)大量精力用來(lái)議價(jià)，卻忽視了對(duì)供應(yīng)商的管理，雙方的信息交流速度慢且不全面。傳統(tǒng)采購(gòu)模式已經(jīng)不符合經(jīng)濟(jì)社會(huì)的交易條件，于是JIT（Just In Time）采購(gòu)模式，又稱(chēng)準(zhǔn)時(shí)化生產(chǎn)方式如雨后春筍般出現(xiàn)。與傳統(tǒng)采購(gòu)模式相比，JIT采購(gòu)模式下供貨方和買(mǎi)方竭力構(gòu)建長(zhǎng)期戰(zhàn)略互助伙伴關(guān)系，雙方加強(qiáng)信息間交流，合理配置資源并節(jié)約成本，為降低庫(kù)存和運(yùn)輸成本，配送方式采用小批量多頻次直接送到生產(chǎn)線(xiàn)，能夠最大限度減少庫(kù)存，為企業(yè)節(jié)約更多成本，并降低缺貨損失。

對(duì)于制造企業(yè)，零配件供應(yīng)商對(duì)于整個(gè)物流網(wǎng)絡(luò)的重要性極為突出，由此實(shí)行供應(yīng)鏈管理的首要任務(wù)便是對(duì)供應(yīng)商做出合理選擇與有效管理。選擇供應(yīng)商是實(shí)施采購(gòu)的前提，企業(yè)需要同時(shí)考慮質(zhì)量、交貨期限、價(jià)格、生產(chǎn)開(kāi)發(fā)能力和服務(wù)水平等因素以建立符合自身運(yùn)營(yíng)特點(diǎn)的供應(yīng)商評(píng)價(jià)準(zhǔn)則。與優(yōu)質(zhì)的供應(yīng)商達(dá)成戰(zhàn)略聯(lián)盟，在保持企業(yè)利潤(rùn)穩(wěn)固增長(zhǎng)的同時(shí)也為供應(yīng)商帶來(lái)良好的收益，雙方互惠互利，形成良性循環(huán)，推動(dòng)企業(yè)穩(wěn)健施行長(zhǎng)期發(fā)展計(jì)劃、達(dá)到戰(zhàn)略目標(biāo)。

Stefan Winter與Rainer Lasch（2016）從多個(gè)維度展開(kāi)研究，并構(gòu)建了相關(guān)模型，從時(shí)裝行業(yè)入手，得到了相關(guān)研究結(jié)果，為時(shí)裝行業(yè)提供了相關(guān)供應(yīng)商選擇的對(duì)策建議。弗朗西斯科·里德里格斯（2016）從供應(yīng)商評(píng)價(jià)方法入手，運(yùn)用Score模型解決供應(yīng)商評(píng)價(jià)問(wèn)題，引入TOPSIS方法處理供應(yīng)商的選擇問(wèn)題，為制造企業(yè)選擇合適的供應(yīng)商提供了更多方法。宋建軍（2016）結(jié)合了模糊權(quán)重和TOPSIS方法，先進(jìn)行賦權(quán)，然后排序，找出最優(yōu)方案，為供應(yīng)商選擇提供了更多辦法。吳坤（2017）進(jìn)行了關(guān)于供應(yīng)商評(píng)價(jià)的文獻(xiàn)綜述，并應(yīng)用模糊綜合評(píng)價(jià)法從五個(gè)供應(yīng)商中選擇最優(yōu)供應(yīng)商，為供應(yīng)商的選擇提供了更多解決辦法。羅新科（2018）以F公司為實(shí)例，對(duì)供應(yīng)商的評(píng)價(jià)和選擇做了相關(guān)研究，并將新的方法同以往的方法做了對(duì)比，提高了新方法的實(shí)用性。曾榮等（2019）應(yīng)用改進(jìn)后的層次分析法對(duì)供應(yīng)鏈中汽車(chē)零部件供應(yīng)的評(píng)價(jià)進(jìn)行了研究，建立了相應(yīng)的評(píng)價(jià)體系，并研究了改進(jìn)的層次分析法相比傳統(tǒng)層次分析法的優(yōu)勢(shì)。段吉蓮（2020）運(yùn)用FAHP-TOPSIS結(jié)合法對(duì)供應(yīng)商進(jìn)行評(píng)價(jià)，為服務(wù)企業(yè)提供了更多的供應(yīng)商選擇策略。相輝等（2020）基于層次分析法，引入模糊數(shù)學(xué)理論，從定量角度研究了供應(yīng)商的信用評(píng)價(jià)，并建立了一個(gè)通用的模型來(lái)解決供應(yīng)商的信用評(píng)價(jià)。

隨著JIT采購(gòu)模式被越來(lái)越多的企業(yè)采納，在新的采購(gòu)模式下，企業(yè)如何選擇合適的零部件供應(yīng)商變得越來(lái)越重要。本文構(gòu)建了汽車(chē)零部件供應(yīng)商評(píng)價(jià)體系，并以湖北省某汽車(chē)企業(yè)為例，引用灰色關(guān)聯(lián)分析法對(duì)該企業(yè)汽車(chē)零部件的幾個(gè)供應(yīng)商進(jìn)行了評(píng)價(jià)，并從中選出一個(gè)最優(yōu)供應(yīng)商。本研究旨在通過(guò)研究新的采購(gòu)模式，引用新的研究方法來(lái)幫助企業(yè)更科學(xué)地選擇供應(yīng)商。

1? 基于JIT采購(gòu)模式下構(gòu)建供應(yīng)商評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

理想的JIT采購(gòu)要求采購(gòu)流程最簡(jiǎn)化，企業(yè)需要縮減每種物料的供貨商數(shù)量至極少，甚至單源供應(yīng)。單源供應(yīng)有助于建立長(zhǎng)期穩(wěn)定的供需關(guān)系，但伴隨風(fēng)險(xiǎn)較大，如果供應(yīng)商不能完成準(zhǔn)時(shí)交貨，會(huì)直接影響企業(yè)生產(chǎn)的順利完成，造成一系列影響。在現(xiàn)實(shí)生活中，企業(yè)傾向于只與幾家固定供應(yīng)商簽訂合作合同。供應(yīng)商評(píng)價(jià)排名最高的作為主要供應(yīng)源，其余的供應(yīng)商作為輔助或備用供應(yīng)源，保證企業(yè)不會(huì)因某個(gè)供應(yīng)商交貨失誤影響后續(xù)生產(chǎn)工作，同時(shí)供應(yīng)商相互競(jìng)爭(zhēng)反作用到供應(yīng)商本身，激勵(lì)供應(yīng)商提高綜合能力。符合JIT采購(gòu)下供應(yīng)商的選擇標(biāo)準(zhǔn)供應(yīng)商即要保證產(chǎn)品質(zhì)量達(dá)標(biāo)，又要保證按時(shí)交付與訂貨量等量的產(chǎn)品?？紤]以上特點(diǎn)，本文建立的供應(yīng)商評(píng)價(jià)指標(biāo)體系主要包括產(chǎn)品質(zhì)量、交貨能力、價(jià)格成本、生產(chǎn)開(kāi)發(fā)能力和服務(wù)水平五個(gè)方面。這些指標(biāo)中的定量指標(biāo)，需要通過(guò)數(shù)學(xué)方法計(jì)算。定性指標(biāo)，需要通過(guò)相關(guān)人員評(píng)價(jià)得出，具體指標(biāo)體系如圖1所示。

2? 灰色關(guān)聯(lián)評(píng)價(jià)法計(jì)算

供應(yīng)商評(píng)價(jià)體系中各評(píng)價(jià)指標(biāo)之間具有連帶關(guān)系，難以挑揀其中一項(xiàng)指標(biāo)單獨(dú)分析?；疑P(guān)聯(lián)分析法是首先應(yīng)用層次分析法計(jì)算出相關(guān)權(quán)重，再利用熵值法計(jì)算出相關(guān)權(quán)重，并通過(guò)相關(guān)公式將兩者的權(quán)重結(jié)合成一個(gè)綜合權(quán)重，再進(jìn)行灰色關(guān)聯(lián)分析，計(jì)算灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)，最后結(jié)合綜合權(quán)重對(duì)方案進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，是一種定性與定量相結(jié)合的分析方法?；疑P(guān)聯(lián)分析法在解決問(wèn)題過(guò)程中的應(yīng)用，為探索分析各因素之間的關(guān)系做出重大貢獻(xiàn)。

下文結(jié)合聯(lián)合賦權(quán)和灰色關(guān)聯(lián)分析法以企業(yè)的三個(gè)候選零部件供應(yīng)商為例進(jìn)行計(jì)算。

（1）利用層次分析法計(jì)算各指標(biāo)權(quán)重

本文采用標(biāo)度法，相較于1～9標(biāo)度法，度法更適用于多指標(biāo)下的排序問(wèn)題，且誤差較小，本文采用此標(biāo)度法以判斷矩陣的方式表示各指標(biāo)兩兩之間的關(guān)系（如表1所示）。

利用此標(biāo)度法建立判斷矩陣P，并利用層次分析法公式計(jì)算判斷矩陣各指標(biāo)的幾何平均值。權(quán)重向量為：

（1）

利用層次分析法做歸一化處理得到相對(duì)權(quán)重向量：

，3，…，n? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? （2）

（3）

利用公式（3）進(jìn)行一致性檢驗(yàn)，得到各層次的指標(biāo)權(quán)重，如表2～7所示。

層次分析法得到的權(quán)重向量為

W=0.1769? 0.1166? 0.0799? 0.1028? 0.0870? 0.0348? 0.1452? 0.0685? 0.0456? 0.0301? 0.0254? 0.0412? 0.0272? 0.0230

（2）利用熵值法計(jì)算權(quán)重

在得到層次分析法計(jì)算出的權(quán)重后，再利用熵值法計(jì)算各指標(biāo)的權(quán)重，用兩種方法計(jì)算出權(quán)重后，再計(jì)算組合權(quán)重。供應(yīng)商評(píng)價(jià)評(píng)分表得到的原始數(shù)據(jù)如表8所示，首先對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，利用公式（4）進(jìn)行上述操作，得到矩陣P。

P

利用公式（5）的熵值法計(jì)算指標(biāo)的差異系數(shù)，得到差異系數(shù)向量D。

（5）

D=0.6074? 0.5874? 0.5990? 0.7381? 0.5853? 0.7324? 0.5841? 0.5980? 0.5874? 0.6003? 0.6060? 0.5837? 0.6060? 0.6146

借助公式（6）對(duì)差異系數(shù)向量D歸一化，計(jì)算各指標(biāo)權(quán)重得到：

m? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? （6）

計(jì)算組合權(quán)重，利用乘法合成法公式（7）進(jìn)行組合賦權(quán)：

2，…，m? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? （7）

=0.1742? 0.111? 0.0776? 0.1230? 0.0826? 0.0413? 0.1375? 0.0664? 0.0434? 0.0293? 0.0250? 0.0390? 0.0267? 0.0229

根據(jù)表8建立比較矩陣和參考數(shù)列。最優(yōu)參考數(shù)列為：

1? 4? 1? 0.85? 1? 90? 80? 4? 4? 4? 4? 5? 4? 0.5

i=1，2，…，n; j=1，2，…，m? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?（8）

P? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?（9）

利用上述灰色關(guān)聯(lián)公式對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，對(duì)于效益型指標(biāo)利用公式（8）進(jìn)行處理，對(duì)于成本型指標(biāo)利用公式（9）進(jìn)行處理。進(jìn)行相關(guān)處理后，得到歸一化矩陣P。公式中分別代表第j項(xiàng)指標(biāo)在所有樣本中的最小和最大值。

最優(yōu)參考數(shù)列為：

1，1，1，1，1，1，1，1，1，1，1，1，1，1

對(duì)歸一化矩陣P利用公式（10）計(jì)算關(guān)聯(lián)系數(shù)。通過(guò)計(jì)算關(guān)聯(lián)系數(shù)，得到每一個(gè)樣本與參考樣本在各指標(biāo)處的關(guān)聯(lián)系數(shù)。在公式（10）中，ρ為分辨系數(shù)，根據(jù)相關(guān)研究，通常情況下ρ的取值為0.5。最終計(jì)算結(jié)果如矩陣G所示。

（10）

W=0.1742? 0.1111? 0.0776? 0.1230? 0.0826? 0.0413? 0.1375? 0.0664? 0.0434? 0.0293? 0.0250? 0.0390? 0.0267? 0.0229

應(yīng)用灰色關(guān)聯(lián)法的公式（11）計(jì)算灰色加權(quán)關(guān)聯(lián)度θ，得到的結(jié)果如公式（12）。

θ=G×W? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?（11）

θ=0.874? 0.679? 0.447? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?（12）

各供應(yīng)商的綜合評(píng)價(jià)值如表9所示：

對(duì)比評(píng)價(jià)值可得0.7873>0.6642>0.4365。三個(gè)供應(yīng)商的排序?yàn)锳>B>C，供應(yīng)商A分值最大，為三者中最優(yōu)秀，供應(yīng)商C相對(duì)較弱，該公司應(yīng)首選供應(yīng)商A。

3? 結(jié)? 論

本文提出建立供應(yīng)商評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，相比其他評(píng)選方法，本文應(yīng)用由層次分析法和熵值法組合成的灰色關(guān)聯(lián)評(píng)價(jià)法定量分析評(píng)選出最優(yōu)供應(yīng)商，評(píng)價(jià)過(guò)程更具有科學(xué)性、有效性。首先，應(yīng)用恰當(dāng)?shù)臄?shù)學(xué)方法對(duì)各指標(biāo)的權(quán)重進(jìn)行了合適的分析，然后引用灰色關(guān)聯(lián)法對(duì)各個(gè)供應(yīng)商進(jìn)行了綜合評(píng)價(jià)，并在此基礎(chǔ)上得出了最優(yōu)供應(yīng)商，為汽車(chē)制造企業(yè)選擇零部件供應(yīng)商提供了相關(guān)方法。

本課題圍繞JIT采購(gòu)環(huán)境研究了相關(guān)企業(yè)汽車(chē)零部件供應(yīng)商選擇問(wèn)題，但對(duì)于相關(guān)庫(kù)存問(wèn)題的研究深度不夠，且針對(duì)問(wèn)題的解決方案存在局限性。使用灰色關(guān)聯(lián)分析法能就各種因素對(duì)供應(yīng)商進(jìn)行排序，但是對(duì)各種指標(biāo)的權(quán)重占比還沒(méi)有科學(xué)的計(jì)算方法，因此在研究方法方面還有改進(jìn)的空間。

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