基于熵权的灰色关联度分析方法在汽车零部件供应商选择中的应用_(精)

收稿日期：2009-08-17作者简介：刘小国（1982-），男，研究生，主要从事管理科学与工程研究；彭玲（1983-），女，助理工程师，主要从事供应链管理工作。

基于熵权的灰色关联度分析方法在汽车零部件供应商选择中的应用
刘小国1，彭
玲2
（1. 武汉科技大学管理学院，武汉430081；2. 江铃汽车股份公司，南昌330001）
摘要：供应商选择是供应链运行的基础，运用单一的评价方法存在主观性过强的缺陷。

为避免供应商选择单一评价
方法出现不足，提出了基于熵权的灰色关联度分析评价方法，该方法综合运用信息熵权和灰色关联度分析方法的长处使供应商评价选择更客观合理。

并以某汽车企业供应商选择为例进行了实证研究，表明这种方法应用于汽车零部件供应商选择简便可行。

关键词：供应商选择；熵权；灰色关联度中图分类号：F407.471文献标志码：A 文章编号：1000-8772（2009）18-0098-02
一、引言
在不确定性的环境下，任何一个企业只能在某一方面拥有
一定时间内的优势。

为了在竞争中获胜，摒弃过去那种“纵向一体化”模式，转而选择与产品生产各个环节最有优势的企业进行合作，构成了一条从供应商、制造商、分销商到最终用户的物流和信息流网络，这就是供应链[1]。

供应商是整个供应链的“源头”，对供应商的评价和选择是供应链合作关系运行的基础。

如何在供应
链伙伴关系的情况下进行供应商的评价、筛选对供应链实现目标有着重要的意义，这也是学术界和企业界都较为关注的问题。

二、供应商评价指标体系建立
供应商选择会受多种因素影响。

对供应商选择和评价研究
最早是Dickson ，
他通过分析170份对采购代理人和采购经理的调查结果，得到了对供应商进行评价的23项指标，
并对指标的重要性进行了分类[1]，他认为质量为影响供应商选择最为重要的一个因素，交货、价格等则相当重要。

从国内的研究状况来看，文献[2]在对神龙汽车有限公司和20家零部件供应商进行调查后指出，对供应商的评价应根据供应商在质量、交货期、批量柔性、交货期与价格的权衡、价格与批量的权衡及多样性等方而的水平，得出企业评价合作伙伴的主要标准。

本文结合我国汽车企业实际情况，综合考虑以前学者研究成果，认为影响汽车零部件供应商选择的指标体系为质量、价格、交货期和信息交换程度。

质量：定性指标，收益指标，我们以交货质量合格率来表示，指在一定时期内的质量合格的产品数量占总交货量的百分比，计算方法[3]为：
交货质量合格率=
m
i=1ΣQ
i
m
j=1
ΣQ
j
，其中Q i 为第i 次准时交货的数
量；Q j 为第J 次交货数量。

价格：定量指标，损益指标，由供应商报价给出。

交货期：定量指标，损益指标，指从订单发出之日起直到供应商把货送到核心企业为止的时间间隔，计算方法为，交货期=T-t ，其中t 为订单发出时间，T 为供应商交货时间。

三、供应商选择的综合评价方法
在供应商选择和评价领域内，有许多学者试图用单一的评价方法来寻找最优供应商，如AHP 方法[4]，综合评判法[5]，这些方法大多数采用专家打分人为设定指标权重，具有主观性过强的特点，另外指标设定也多采用定性指标，缺乏定量数据的支撑，因此，为克服单一评价方法对指标权重和对定量数据信息挖掘的不足，本文提出一种基于信息熵的灰色关联度分析方法，通过充分挖掘定量数据的信息，用信息熵原理确定权重，并用灰色关联分析方法确定各供应商与理想供应商之间的距离来综合评定供应商。

（一）供应商评价指标权重确定
熵的概念最早用来表明系统热量的变化方向和程度。

随后，申农
（C.E.shannon ）把熵的概念引入信息论，在信息论中，熵值反映了信息无序化程度，其值越小，系统无序度越小。

故可用信息熵评价所获系统信息的有序度及其效用，即由评价指标值构成的判断矩阵来确定客观权重，它能尽量消除各指标权重计算的人为干扰。

1. 评价指标标准化
设有m 个评估对象
（方案），n 个评估指标，按照定性和定量
相结合的原则取得多对象关于多指标的评价矩阵：
2. 评价指标的熵权确定[6]
2009年第9期（下）总第333期
产业经济·Industria l Economy
中外企业家
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在m 个被评价对象n 个评价指标的评估问题中，第j 个评
价指标的熵定义为：
，j=2，2…，n ，
式中
，
假定当f ij =0时，f ij lnf ij =0，第j 个评价指标的评价数据分散程
度d j 可表示为：d j =1-H j （j=1，2，…，n ）
对指标值分散程度归一化处理既为第个指标的熵
权
，第j 个指标的r ij 值分布越分散，相应
的d j 值也越大，w j 值也越大，表明第j 个指标权重也越高。

相反，
如果第j 个指标的r ij 值分布相对集中，相应d j 的值也越小，w j 值也越小，表明该指标的权重越低。

（二）灰色关联度分析
灰色关联度分析方法是分析系统中各元素之间关联程度或相似程度的方法，其实质是比较若干数列所构成的曲线与理想（标准）数列所构成曲线几何形状的接近程度，几何形状越接近，其关联度越大，关联度最大的评价对象为最佳。

因此，利用灰色关联度可以对评价对象的优势进行分析比较。

1. 指标均值化处理
由于指标的量纲不同，需要对各指标的评价值做均值处理得到矩阵X=（x ij ）m ×n ，
在评价矩阵其中，其中i=1，2，…，
m ，j=1，2，…，n
2. 确定比较数列
（理想数列）在m 个评价指标n 个评价对象的评价矩阵中，在收益型指标中取最大值，损益型指标中取最小值，构成理想数
列。

3. 计算关联系数被评价数
列
与参考数
列
的关联度为：
记，
则：
其中为分辨系数，其作用在于提高关联系数之间的差异显著性。

，一般情况取0.1-0.5，通常取0.5。

Δi （j
）为第j 个指标X 0与X i 的差的绝对值。

和
分别为各个指标的差的绝对值的最大值和最小值。

4. 计算关联度
各评价数列和理想数列的关联度为：
，其中
w j 为确定的熵权。

各个方案与理想对象的关联度越大，表示该对
象与理想对象越接近。

四、实证研究
某汽车制造公司需在s 1，s 2，s 3三个零部件供应商中选择一
个合作者，按照质量、价格、交货期和信息交换程度四个指标进行评选，各供应商指标评价值如表1所示。

表1
供应商指标评价值
表1中质量指标评价值是计算交货合格率，价格来自供应
商直接报价，交货期取其交货均值，信息交换程度由采购人员打分所得，应用前述熵权指标权重方法，
得四个指标的权重向量为
，再利用灰关联度
方法计算每个供应商的灰关联系数矩阵：
由公式，可计算每个供应商和理想供应商
的灰关联度为
=（0.680348，0.536138，0.547712），选择供应商
的优先次序为s 1，s 2，s 3，因此应该首选供应商s 1作为合作伙伴。

在确定四个指标的权重时，质量和价格指标权重较小，不是说质量和价格指标不重要，而是因为汽车零部件功能件关系着汽车安全问题，要求零部件的质量要达到较高水平，在三家入围供应商中，零件质量都比较高，差距不是很大，因此在计算权重时，质量指标的区分度不高。

由于三家供应商价格比较接近，因此价格权重也较小。

这说明汽车零部件供应商在自身质量达到一定水平和低利润（主机厂家将零部件价格定的很低使得供应商报价很接近）条件下，要注重缩短交货期，要主动与主机厂进行沟通，融入主机厂的产品开发中。

五、结语
选择合适的供应商是搞好供应链管理的前提，本文的熵权灰关联度分析方法，对多种评价方法扬长避短，对指标分别作了恰当的处理，充分挖掘指标信息的价值，使评价结果更符合实际，是对传统单一评价方法的改进尝试。

参考文献：
[1]马士华. 新编供应链管理[M].北京：中国人民大学出版社，2008. [2]谌述勇，陈荣秋. 论JIT 环境下制造商和供应商之间的关系[J].管理工程学报，1998，12（3）：48-51.
[3]陈春明. 供应商选择评价指标体系研究[J].学习与探索，2005，（3）：201.
[4]胡运权，甘应爱，顾基发. 运筹学[M].北京：清华大学出版社，2005：453.
[5]汪应洛. 系统工程[M].北京：机械工业出版社，2003：141. [6]邱菀华. 管理决策与应用熵学[M].北京：机械工业出版社，2001：193-196.
（责任编辑：袁凌云）
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