層次分析法在汽車零件供應商評估中的應用

[摘要] 本文以某大型汽車制造企業零件供應商選擇為例，設計了在汽車零件供應商選擇過程中甄選最優者的指標體系，在評估方法上，采取定性與定量相結合的方法，運用層次分析法(AHP)確定了指標權重系數，并通過一致性檢驗，證明所建立的供應商甄選評估體系是實際可操作的。

[關鍵詞] 層次分析法供應商評價

一、汽車零件供應商評價指標設計

利用AHP法對汽車零件供應商評估進行分析，可建立三個層次的結構模型，即評估內容層、評估目標層、評估指標層。

評估內容層是指評估所指向的具體對象與范圍，它具有相對性。對于不同的零件供應商評估內容存在差異。評估內容層中的元素是對汽車零件供應商進行評估的內容。筆者設計的汽車零件供應商測評內容主要包括:質量、價格、技術、服務、創新。

評估項目層是根據評估內容的要求給出的，是對評估內容的具體規定。如技術內容，要通過以下評估項目：通用化、模塊化、電子及職能化、環保化、輕量化來體現。而技術只是對評估項目的一個綜合說明。測評項目的選擇要通過一定的定量分析方法來實現，不能任意的指定。一般采用德爾菲咨詢、問卷調查與層次分析法、多元分析法進行選擇。

評估指標層是評估項目層的可操作化的表現形式。對于每一個測評指標都必須認真分析研究，給予清楚、準確的表述，使評估各方均能明確評估指標的涵義，不會因對測評指標的不同理解而導致標準不一產生評估結果誤差。選擇評估指標時不但要求要具有實際價值，還要是切實可行的，最好是能夠量化的。

二、分別構造判斷矩陣

本文只針對項目層進行討論，根據表2，對各指標進行兩兩比較，采用層次分析法，確定其權重，構造出判斷矩陣。（表3～表4）

注:（確定價格、技術、服務、創新等指標評估的判斷矩陣及權重方法同上，不再列舉）

三、確定各指標權重

1.首先將判斷矩陣的每一列元素作歸一化處理，其元素的一般項為:

2.將各列歸一化后的判斷矩陣按行相加

3.再將向量歸一化，得到

得到的W=[W₁，W₂，…，W_n]T即為所求特征向量。

4.計算判斷矩陣的最大特征根為

四、進行一致性檢驗。

1.計算一致性指標CI。

2.由表8查找相應的平均隨機一致性指標RI。

3.計算隨機一致性指標CR。

一般而言CR愈小，判斷矩陣的一致性愈好，通常認為CR<0.1時，判斷矩陣滿足一致性檢驗；否則，應對判斷矩陣進行適當調整。

通過上述步驟（3）（4），得到各指標權重系數，同時，通過了一致性檢驗（CR<0.1），各個指標的權重系數W見表2～表6。

參考文獻：

[1]趙煥臣:層次分析法——一種簡易的新決策方法[M].北京:科學出版社，1986

[2]馬士華林勇陳志祥:供應鏈管理[M].北京:機械工業出版社，2000

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