基于ＤＥＡ／ＡＨＰ方法的供應商選擇的研究

摘要：供應商的選擇是企業發展戰略研究中的一個熱點問題，分析和研究供應商選擇的有效方法具有重要的現實意義。本文將數據包絡法（DEA）和層次分析法（AHP）相結合，提出一種解決供應商選擇的新方法，通過實證分析，驗證了該方法的可行性、實用性及有效性。

關鍵詞：數據包絡法；層次分析法；供應商選擇

中圖分類號：F224文獻標識碼：A文章編號：1002-3100(2007)06-0165-04

Abstract: The problem of choosing supplier is focus in virtue of enterprise development， so analyzing and studying the effective method of choosing supplier has important practical significance. The paper combining the method DEA and AHP， develops a new method used for the problem of choosing supplier. The DEA/AHP method is objective， credible and useful through virtual proof.

Key words: data envelope analysis; analytic hierarchy process; supplier choice

選擇供應商是指企業根據自身生產特點，為了滿足高效、安全生產，從能夠為其提供原料、配件、輔助工藝等多方面需求的其他企業或組織群中擇優選擇自己需要的對象，建立長期、穩定的關系。選擇供應商是企業一項重要的決策，因為供應商的供貨能力直接關系到企業能否在一定的時間內快速響應顧客的需求，為顧客提供滿意的產品或服務。

企業在選擇供應商時，必須綜合考慮候選供應商在各個方面的表現，不但要審查供應商所提供產品的質量、價格、履約率和服務，還要了解供應商的技術條件、質量保證體系、生產能力、計劃管理和經營方針等方面的情況。因此供應商選擇問題是一項復雜的決策問題，目前的研究多數集中于一種分析方法的應用上，在評價過程中存在主觀因素較多，為了克服評價模型中的主觀因素，本文將數據包絡法（DEA）和層次分析法（AHP）相結合，提出一種解決供應商選擇的新方法。

1DEA/AHP基本原理

1.1數據包絡分析法（DEA）

數據包絡分析法（DEA）是由著名的運籌學家Charnes A和Cooper W.W.等人以相對效率概念為基礎發展起來的一種新的系統分析方法，它把單輸入單輸出工程效率的概念推廣到了多輸入多輸出的同類決策（DMU）的有效評價中去。DEA在用以研究多輸入多輸出的生產函數理論時，由于不需要預先估計參數，在避免主觀因素和簡化算法、減少誤差等方面有著不可估計的優越性。

數據包絡分析對一個決策單元（簡記為DMU）有效性的評價，是通過優化輸入輸出指標權重來進行的。在DEA中最重要的概念就是決策單元（DMU）。一個經濟系統或一個多目標決策過程可以看成是一個人或一個單元在一定可能范圍內，通過投入一定數量的生產要素并產出一定數量的“產品”的活動，雖然這種活動的具體內容各不相同，但其目的就是盡可能的使這一活動獲得最大的“效益”。由于從“投入”到“產出”需要經過一系列的決策才能實現，或者說，由于“產出”是決策的結果，所以這樣的人或決策單元被成為決策單元。因此，可以認為每個DMU都代表或者表現了一定的經濟含義，它的基本特點是具有一定輸入和輸出，并且在將輸入轉化為輸出的過程中，努力實現決策目標的要求。

2實證分析

下面我們以選擇電動自行車的供應商為例來說明一下。作為一般的電動自行車代理商，在選擇供應商的時候主要考慮以下四個方面，即質量（返修率）、價格、款式、售后服務（維修時間）。某商店想代理一品牌的電動自行車，同時有5個品牌的廠家可供選擇，并且對這五個廠商的四個方面進行了調查，得到具體材料如表所示：

就上面所列的這些指標可以分為兩類，質量、價格、售后服務這三個指標作為輸入指標；利潤作為輸出指標。

（1）選取決策單元（DMU）

選擇決策單元（DMU）就是確定參考集。以5個不同品牌的供應商為5個決策單元，即每個供應商為一個決策單元，對他們進行相對有效的分析。

（2）模型的選取和構造

（5）確定要選擇的供應商

按照排序向量的大小進行供應商的選擇，應該選擇供應商乙，該結果與專家的結果相同。

3結論

（1）該方法不需要預先確定各個評價指標的權重，在評價的大部分環節不需要專家的介入和干預，可以極大地減少人為因素的影響。

（2）通過上面的計算結果可知，DEA/AHP模型對于解決多指標決策問題有著較好的實用性，能夠為供應商的評價和優化提供依據。但該方法依然存在著需要進一步解決的問題，如評價指標中定性指標的具體量化處理等，是今后研究的重點。

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