陳果CHEN Guo

（中國地質大學（北京），北京 100083）

0 引言

在國際貿易環(huán)境惡化的背景之下，材料行業(yè)企業(yè)的經營活動受到重大影響。體現在原材料價格上漲、人民幣購買力下降、國內終端消費市場不景氣等現狀。一般而言，材料企業(yè)總成本的70%-90%由生產成本中的直接材料構成。因此，企業(yè)挑選出優(yōu)秀的供應商成為了保持核心競爭力的關鍵因素所在。李永春、鮑思恕[1]確定了供應商的選擇標準是產品質量合格、價格低、費用省、交貨及時、服務質量高。孫靜香、王刊良等人[2]不僅對評價供應商的有效性分析，還采用DEA方法對供應商進行評價。林勇[3]研究了供應鏈管理環(huán)境下的供應商選擇，強調了供應鏈企業(yè)之間的戰(zhàn)略合作意義。趙春元、胡宇紅等人[4]基于層次分析法對供應商進行評價，指出質量、價格、服務、交貨期是供應商的指標。韓慶元、湯家社等人[5]利用最優(yōu)傳遞矩陣改進了基于AHP的供應商評價體系，減少一致性檢驗不通過的風險。宋寶娥、朱文茵等人[6]基于TOPSIS法對于超市的供應商選擇模型進行了實證研究。

貝葉斯網絡研究方面，慕春棣、戴劍彬等人[7]用貝葉斯網絡挖掘數據關系，提出先驗概率很大程度上依賴專家知識。錢存華、武佳婷[8]基于貝葉斯網絡建立了供應商評價模型，提出各個影響因素的BN網絡結構，利用TOPSIS法得出貼合度，便于供應商選擇。

上述研究存在過于依賴經驗或數據分析所導致的偏差，以及供應商影響因子設置不夠具體、涉及行業(yè)過于寬泛的問題。因此，本文將從成本、資質、供應能力、運營能力、產品質量方面進行分析，結合材料企業(yè)的實際情況，建立5個不同的貝葉斯網絡，根據軟件模擬，得到各個供應商的影響因素得分。再將層次分析法與貝葉斯網絡進行結合，主要采用專家打分方法，利用各個因素相對重要性，得出各個貝葉斯網絡的影響因素權重，建立起完善的、適用于材料企業(yè)的供應商評價體系。

1 基于貝葉斯網絡的材料供應商評價模型

1.1 貝葉斯網絡理論

貝葉斯網絡（BN）由父節(jié)點和子節(jié)點組成，節(jié)點之間相互影響，并且構成因果關系。若模型包括父節(jié)點Y和子節(jié)點X1與X2，則模型所需要的數據條件包括X1和X2的先驗概率、X1與X2發(fā)生的情況下，Y發(fā)生的概率，對應公式為：

貝葉斯網絡有多種構建方法。第一種，通過數據學習方法，建立整體結構，生成對應條件概率值。第二種，通過行業(yè)或公司專家，根據以往的經驗和知識手動構建貝葉斯網絡的結構。第三種，結合上述兩種方法，利用專家經驗構建貝葉斯網絡的結構，利用數據學習生成相對應的條件概率。

1.2 材料供應商評估的BN網絡結構構建

供應商的質量的影響因素較多，本文主要將其分為成本、資質、供應能力、運營能力、產品質量，5個影響大因素，再將其拆分為21個細分影響因子。

①成本包括物資材料成本（X1）和采購成本（X2）。

②資質（Y2）是供應商的行業(yè)內資質能力的體現，包括ESG認證（X3）、專利數量（X4）、ISO14001認證（X5）、ISO9001認證（X6）。（圖2）

圖2 資質網絡

③資質包括發(fā)貨時長（X7）、運輸時間（X8）、交貨數量偏差（X9）、年內最大供應數量（X10）、供應種類（X11）。（圖3）

圖3 供應能力網絡

④運營能力（Y4）是供應商能夠給予材料企業(yè)的幫助以及自身抗風險能力等運營層面的能力。運營能力包括付款期限（X12）、售后服務（X13）、外匯影響（X14）。

圖4 運營能力網絡

⑤產品質量（Y5）是供應商提供材料具體參數的達標程度，指標應當根據不同企業(yè)的需求進行變動，本處采取較為常規(guī)的材料檢測指標。包括材料外觀（X15）、密度（X16）、延展性（X17）、耐高溫性（X18）、耐老化性（X19）、氣味（X20）、強度（X21）。（圖5）

圖5 產品質量網絡

2 基于AHP層次分析的材料供應商評價

2.1 基于AHP層次分析的供應商評價模型

層次分析法（AHP）是一種定性與定量結合的分析決策方法，有建立所有要素、簡化程序等優(yōu)點。其基本的思想是將一個觀點作為評價的總目標，將各個影響因素分解為不同的組成因子，計算出其對于二級指標的權重。本文對于材料供應商的AHP分析核心在于構建判斷矩陣，得出企業(yè)對于上述貝葉斯網絡構建的五大影響因素的權重，從而得出整體的供應商評價得分。

本文采用貝葉斯網絡的層次以及影響因子作為AHP層次分析的構建評價體系和架構。

表1 AHP層次分析的二級指標

采用專家打分法得出各個指標的相對重要性程度，計算出權重，評分標準如上文所示，得出對應的判斷矩陣，見表2。

表2 判斷矩陣AB計算

上述判斷矩陣的最大特征根、CI值、CR值，如表3。

表3 判斷矩陣的一致性檢驗

由表3可得，判斷矩陣的CR值小于0.1，因此通過一致性檢驗。

2.2 基于AHP的貝葉斯網絡材料供應商評價模型

本文利用第一部分構建的貝葉斯網絡得到主要的5項指標，成本、資質、供應能力、運營能力、產品質量的“YES”概率，得到m個供應商的判斷矩陣B=（Bij）m*5：

利用第二部分構建的基于AHP的供應商AB判斷矩陣，得出材料企業(yè)針對供應商的5項二級指標偏好矩陣C=（Cij）5*5：

最終的評分由B*C獲得，幫助材料企業(yè)進行供應商選擇。

3 實例論證—以G公司為例

G公司是一家從事高性能改性塑料粒子及其制品、阻燃劑、原材料貿易等產品的研發(fā)、生產與銷售的高新技術企業(yè)。主要采購的原材料種類為PP、PE、PC、PS等塑料原料以及對應的助劑。根據公司的上市招股說明書數據顯示，主要購買原料為PP，供應商為5家，本文將以A、B、C、D、E命名，以上述模型對5家供應商進行評分排序。以下模擬將以PP供應商A作為分析對象，首先根據歷史數據和專家經驗結合，得到各項影響因子的先驗概率分布。（表4）

表4 供應商A的影響因子先驗概率分布

確定供應商A的先驗概率后，需要進行模擬計算。本文采用Netica軟件模擬貝葉斯網絡，Netica是一款由NORSYS software corp制作的貝葉斯網絡模擬軟件，優(yōu)點為簡單可靠、可視化，便于高效地制作貝葉斯網絡模型和計算。得到的模擬結構與評分數據如圖6、圖7、圖8、圖9、圖10。

圖1 成本網絡

圖7 供應商A的Netica資質網絡模擬

圖8 供應商A的Netica供貨能力網絡模擬

圖9 供應商A的Netica運營能力網絡模擬

由圖6-圖10得知，供應商A的各項指標評分為82、74.6、76.9、74.5、79.8。將供應商B、C、D、E進行同樣處理，得到評分結果如表5。

表5 各供應商貝葉斯網絡模擬得分

圖6 供應商A的Netica成本網絡模擬

圖10 供應商A的Netica產品質量網絡模擬

將5家供應商得分作為判斷矩陣B的數值，得到：

而由上文2.2得知，材料企業(yè)對于供應商二級指標的偏好矩陣為：

通過矩陣相乘，得到最終供應商評分：（表6）

表6 各供應商最終評價得分

故應當選擇的供應商順序為：E、B、C、A、D。

4 結論

本文從材料企業(yè)對于供應商的綜合素質要求的角度切入，確定貝葉斯網絡的各級節(jié)點以及整體架構。以歷史數據作為基礎，輔以人工調整進行分析，得出各個供應商對應的貝葉斯網絡節(jié)點先驗概率，計算出影響供應商綜合素質的5項因素的得分。再通過AHP層次分析法，以專家對各層指標的對比重要性得分，計算出5項因素的權重。最后，結合得分與權重，得出供應商具體的分數與排名，為材料企業(yè)選擇供應商提供了可行、便于調整的采購環(huán)節(jié)供應商評價方法。解決了傳統貝葉斯網絡或AHP方法選擇供應商的過于寬泛、實用性低、過于主觀的問題。