基于TOPSIS理论的企业供应商选择应用Word文档格式.doc
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Ahi研究了基于群组技术的单元化制造系统,在构建的模型中通过TOPSIS获得初始解,然后对这个初始解进行优化。
通过与其他方法得到的解进行比较可以发现,用TOPSIS获得的解具有更大的优势[9]。
Jahanshahloo使用新的TOPSIS方法对
DMUs(决策单元)进行排序,用间隔数据来获得每
个可选目标的间隔分数。
当数据是确定性数据时,可以获得与传统方法一样的效果[10]。
Chen等在决策分析中基于区间值模糊集上拓展了TOPSIS方法,因为TOPSIS方法很难把定量方法和指标的相对重要性以及指标的相互影响联系起来,文章在区间值模糊集上拓展了TOPSIS[11]。
Lin等提出了把AHP方法和TOPSIS方法联系起来的一个分析框架,以此来分析客户需求和评估依赖、设计者经验和知识的选择,并帮助设计者实现个性化设计[12]。
付巧峰根据传统TOPSIS法的缺点,提出了一种决策矩阵排序和确定权重的新方法:
改进的TOPSIS法。
该法推广和改进了TOPSIS法所用的决策矩阵规范化方法,简化了正负理想方案的计算,提出了一种更易计算的与原TOPSIS法相对接近度等价的新的相对接近度[13]。
秦寿康综合研究了TOPSIS函数的结构和性质,在构建单向规范化向量空间的基础上,定义并归纳了6种TOPSIS函数,证明了这6种函数都是价值函数,最后经过分析比
收稿日期:
2008-07-01;
修复日期:
2008-09-27
基金项目:
浙江省社科联重点项目浙江民营企业融入跨国企业供应链联盟的预审研究(Z07-74);
国家自然科学基金项目基于闭环供应链的多级库存优化研究(70272031)
作者简介:
胡军(1977-),男,江西丰城人,博士研究生,研究方向:
物流和供应链管理;
余文芳(1954-),女,副教授,研究方向:
物流和生产管理;
陈云南(1975-),男,博士生,研究方向:
战略管理和教育管理。
胡军,余文芳,陈云南:
基于TOPSIS理论的企业供应商选择应用
较,推荐其中两种函数作为正统的TOPSIS价值函
数模型[14]。
于秀艳和刘宏军在传统TOPSIS方法的基础上,考虑了指标之间的均衡度,对最终的评价结果作以修正,使评价结果全面客观,并把这种方法
应用于信息系统的综合评价实例研究[15]。
陈雷和王延章针对传统信息系统项目评标中单纯由主观判断确定指标权重方法的不足,提出了将主观判断与客观情况相结合、定性与定量相结合的熵权法来确定指标的权重系数,进而将TOPSIS法与熵权系数综合集成进行合理方案的评价[16]。
二、理论模型
(一)TOPSIS方法介绍
TOPSIS法是由C.L.Hwang于1981年所发展出来的技术,TOPSIS是改进M.Zeleny妥协解应位于理想解最近的概念而成。
基于被选择的方案应该是距理想解(IdealSolution)最近,同时距离负理想解(Negative-idealSolution)最远的概念,而假定每一属性是单调递增或递减,因此可以将偏好转化为欧氏距离(EuclideanDistance)而加以计算和衡量,并经综合比较后而得到最佳方案。
所谓理想解是一设想的最好解,它的各个指标值都达到各候选方案中最好的值;
而负理想解是另一设想的最坏解,它的各指标值都达到各候选方案中最坏的值。
TOPSIS法的基本思想是同时考虑备选方案与理想方案和最不理想方案之间的距离,优化方案应该离理想方案尽可能的近,离最不理想方案尽可能的远。
原有的方案集中通常并没有这种理想解与负理想解,因此若方案集中有一个解最靠近理想解,同时又最远离负理想解,这个解即为方案集中最好的解。
(二)评价指标确定及量化
建立供应商评价指标的原则是:
系统性、简明性、可比性、独立性、动态性、科学性、实效性、定量与定性相结合,本文在行业认可的评价指标体系基础上建立供应商评价指标体系,以此对供应商进行评价。
将供应商综合评价指标系统分成为两级,一级指标为:
成本、交货、技术水平、服务和未来合作性。
二级指标为一级指标相应的扩充。
1.成本指标:
买方与供应商交易的价格、供应商具有降低成本的能力、买方与供应商议价的空间和买方须付出的运输成本。
2.交货指标:
供应商的准时交货率、供应商具备迅速改变产能的能力、供应商交货所需的前置时间、供应商的地理位置、供应商对于订单的承诺与快
速反馈、供应商接受紧急订单的能力和供应商对于
订单查询资讯的透明度。
3.质量指标:
供应商出货品质的良率、供应商所发生的质量事件、供应商对所发生质量事件的反馈及最终解决方案、供应商提供产品之可靠性、供应
商对买方要求的各种报告的完整性和及时性、供应商对顾客抱怨处理程序流畅完整程度和供应商与买方在技术的发展方向上的一致性。
4.技术水平指标:
供应商生产的专业能力、供应商持续改善之能力、供应商新产品的设计开发能力、供应商新产品开发项目的表现、与买方之间技术合作的程度、供应商的包装能力。
5.服务指标:
供应商处理客户抱怨之速度、供应商对买方的服务态度、供应商的责任度、买方与供应商间的沟通协商的顺畅程度、供应商售后服务的专业知识技能、买方与供应商彼此间资源的互补程度、买方与供应商之间所具备的资源分享能力。
6.未来合作性指标:
供应商支持合伙协定的程度、供应商在资料安全维护方面的配合态度、买方与供应商之间发展长期关系的可能性、供应商是否为未来的生存者。
数据的前期采集采用专家意见调查法,通过设计问卷,向企业相应的部门发放来收集数据。
对6个一级指标,按总体为100%,通过专家评分得出各项的比例关系。
对35个二级子指标,按每个一级指标所在指标为整体以10分为总分,通过专家评分对相应的子指标打分。
本文的指标量化都是相对的量化,即表示指标间的相互比例关系。
因为每个指标的量纲都不同,所以就省去了一个标准化的过程。
(三)理论建模过程
基于TOPSIS决策的实施步骤是:
计算各项指
标的权重值,基于采集到的数据计算各方案的评价值,依据各方案评价值的计算结果对方案进行排序。
下面详细给出具体的内容构成与决策步骤。
1.评价指标的权重确定###熵值法
熵原是一个物理学概念,在信息系统中利用概
率理论来衡量信息的不确定性,熵越大,它表明数据分布越分散,其不确定性也越大,假设第j项指标的信息熵值为:
m
ej=-k∃yijlnyij
(1)
i=1
式中k是与m有关的常数,k=(Lnm)-1,0%e%
1。
第j项指标评价值的分散程度取决于该指标的
信息熵ej与1的差值hj:
hj=1-ej
(2)
第j项指标的yij值分布越分散即相应的hj值也越大,表明第j项指标重要度也越高。
相反,如果第j
v11 v12 &
v1n
v21 v22 &
v2n
=
… … … …
vm1 vm2 &
vmn
(8)
+
项指标的yij值分布相对集中,表明该指标的重要性
越低。
如果yij值都相等,即指标评价值绝对集中,表明该指标在选择供应商时不起任何作用。
可见,利用熵值法估算各指标的权重,其本质是利用该指标信息的价值系数来计算,其价值系数越高对评价的结果贡献越大。
2.TOPSIS法的过程
第四步:
确定最理想指标加权评价值集合V
和最不理想指标加权评价值集合V-。
所谓正理想解是指每一准则项目中选出的最大
评估值,成为正理想解的集合。
负理想解则相反。
i i
V+={(maxvij|j(J1),(minvij|j(J2)|i
=1,2,&
m} (9)V-={(minvij|j(J1),(maxvij|j(J2)|i
第一步:
构造初始数据矩阵。
供应商的初始指标
评价矩阵为:
x11 x12 &
x1n
x21 x22 &
x2n
=1,2,&
m} (10)
其中J1为效益型指标集,J2为成本型指标集。
第五步:
计算距离。
供应商的评价值与正理想解
以及负理想解之间的距离分别为:
x=
xm1 xm2 &
xmn
(3)
n
Si= ∃
j=1
|(vij-vj)|
n,(i=1,2,&
m)
式中:
m为供应商数量,n表示评价指标数量,表示
第i个供应商的第j个指标的评价值。
由于各指标的的量纲不同,故需对初始数据作
归一化处理:
-
(11)
m)(12)
yij=
xij
∃xij
(4)
第六步:
确定相对接近度。
供应商的评价值与最
理想的评价值集合和最不理想的评价值集合之间的相对接近度为:
由此得标准化矩阵:
y={yij}m∋n
第二步:
计算各指标的权重。
设第j项指标的信
息熵值为:
Ci=S- + -
i/(Si+Si) (13)
第七步:
将第六步骤所计算出的结果按Ci由大到小的顺序排列,并给供应商排优选名次。
∃
ej=-k yijlnyij (5)
式中k是与m有关的常数,k=(Lnm)-1,0%e%
某项指标的信息效用价值hj:
hj=1-ej (6)
于是,j项指标的权重为:
hj
三、实证研究
(一)某企业(A公司)供应商选择介绍
A公司采用TOPSIS模型对供应商进行评价及选择。
公司首先将根据各专家评分的结果,从中选取合适的指标数量,然后利用实际统计数据,并结合各部门打分的方式对供应商进行评估。
评估内容包括前文所述的六个一级指标。
下面选取A公司的X产品来对现有的五家供
wj=
n
∃hj
(7)
应商进行评估和选择。
(二)评价指标权重获取
第三步:
计算供应商的指标加权评价值矩阵
w1y11 w2y12 &
wny1n
w1y21 w2y22 &
wny2n
V=
w1ym1 w2ym2 &
wnymn
首先设计问卷。
采用专家意见调查法分别对价格、交货、质量、技术水平、服务和未来合作性六大准则进行打分,确定各准则的权重,总分为100%。
本文共选取10个专家的意见,确定了各准则的权重分别为:
价格15%,交货20%,质量25%,技术水平
20%,服务15%和未来合作性5%。
然后又同样采取专家意见调查法,对6大评估准则的各项子指标进行评分以确定各准则子指标的
权重系数。
每项准则各个指标相加总分为10分,通
过综合5个不同领域专家的意见,确定了各项准则子指标的权重系数(见表1)。
表1 评价指标系数及权重表
序号评估准则准则权重 一级指标 指标系数 指标权重
1 价格 15% 1.买方与供应商交易的价格 5 0.75
2.供应商具有降低成本的能力 2 0.30
3.买方与供应商议价的空间 2 0.30
4.买方须付出的运输成本 1 0.15
2 交货 20% 1.供应商的准时交货率 3 0.60
2.供应商具备迅速改变产能的能力 2 0.40
3.供应商交货所需的前置时间 1 0.20
4.供应商的地理位置 0 0.00
5.供应商对于订单的承诺与快速反馈 2 0.40
6.供应商接受紧急订单的能力 1 0.20
7.供应商对于订单查询资讯的透明度 1 0.20
3 质量 25% 1.供应商出货品质的良率 2 0.50
2.供应商所发生的质量事件 2 0.50
3.供应商对所发生质量事件的反馈及最终解决方案 2 0.50
4.供应商提供产品的可靠性 2 0.50
5.供应商对买方要求各种报告的完整性与及时性 1 0.25
6.供应商对顾客抱怨处理程序流畅完整 1 0.25
7.供应商的制程、技术发展与买方发展方向的一致性 0 0.00
4 技术水平 20% 1.供应商生产制程的专业能力 3 0.60
2.供应商具持续改善之能力 2 0.40
3.供应商对于新产品的设计开发能力 2 0.40
4.供应商对于新产品开发项目的表现 2 0.40
5.与买方之间技术合作的程度 1 0.20
6.供应商的包装能力 0 0.00
5 服务 15% 1.供应商处理客户抱怨的速度 3 0.45
2.供应商对买方的服务态度 2 0.30
3.供应商的责任度 2 0.30
4.买方与供应商间沟通协商的顺畅程度 2 0.30
5.供应商售后服务的专业知识技能 1 0.15
6.买方与供应商彼此之间资源的互补程度 0 0.00
7.买方与供应商之间所具备的资源分享能力 0 0.00
6 未来合作性 5% 1.供应商支持合伙协定的程度 3 0.15
2.供应商在资料安全维护方面的配合态度 3 0.15
3.买方与供应商之间发展长期关系的可能性 2 0.10
4.供应商是否为未来的生存者 2 0.10
注:
以上数据来自内部公司专家的问卷调研处理结果。
确定各指标的权重,指标权重=准则权重∋指标系数。
(三)利用TOPSIS进行供应商选择
根据供应商选择指标选取的行业普遍性及企业
运营的独特性,选取权重大于等于0.40的13项指
标以及另一重要指标(即:
未来合作性)等构成14项评价指标。
A公司X产品有五家供应商,利用问卷调研可以获得五家供应商的指标评价值见表2。
表2A公司X产品5家供应商指标评价值表
指标 A B C D E
(14项指标值)
0.16121
0.05677
S
i
+ 0.01351
0.18938
0.05972
0.06844
0.17411
- 0.20984
0.04307
0.16956
交易价格 35 35 37 42 37
准时交货率(%) 89 91 100 86 96供应能力 1000040001350030004500订单反馈度(%) 80 90 100 80 90检验失效数 219 47 10 143 111质量事件 777 236 106 1131 149
质量事件反馈及解决方案(%)8590958590产品可靠性(%)6080905090生产专业能力(%)9698999698持续改善能力(%)8590958595新产品设计开发能力54223新产品开发项目表现(%)8595958095客户抱怨解决时间(Hr)156104104160116未来合作性(%)8595908098
选取X产品5家供应商2005-2007年度运营数据(由公司ERP系统导入)进行汇总。
按前述的指标评价体系,初始数据矩阵如式(3)
所示(略),熵值计算因为篇幅原因省去。
按照公式(4)-(13)对初始数据矩阵进行运算,
可以得到如下结果:
(5家供应商)
最终得到供应商的评价值与理想解的相对接近度为:
Ci=(0.29800.7541 0.93950.1853
0.6958)
按Ci由大到小的顺序对供应商进行排序优选:
C>
B>
E>
A>
D
因此,供应商C为首选的合作伙伴。
其价格虽
然不是最低的,但由于其可靠的质量,较高管理水平,使其在制程控制和生产方面都占有很大的优势。
另外,它也具备了足够大的产能空间及很高的技术
水平,因此它是一个真正可以长期发展合作的对象。
四、结 论
通过研究可以发现:
TOPSIS法是一种简单易行的多因素选优的方法。
它利用熵来确定评价指标的权重,彻底避免了在确定评价指标权重时的主观
v+=
0.00057
0.00030
0.01523
0.00072
0.12412
0.18180
0.00018
0.00372
0.00002
0.00026
0.00901
0.00049
0.00513
0.00052
v-=
0.00048
0.00035
0.06854
0.00090
0.00567
0.01704
0.00021
0.00670
0.00002
0.00029
0.02252
0.00058
0.00333
0.00064
因素影响。
利用熵值法估算指标的权重,关键是计算指标的价值系数。
当某个指标的价值系数越高,
它的重要性就越大(或权重越大)。
从本文的计算结果分析可以看出:
评价指
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