宋 斌,劉春輝,趙艷麗,張洪青
(1.河南省電力公司,河南 鄭州 450052;2.吉林省電力有限公司,吉林 長春 130021;3.華北電力大學(xué) 經(jīng)濟與管理學(xué)院,北京 102206)
戰(zhàn)略合作伙伴關(guān)系是一種基于高度信任,伙伴成員間共享競爭優(yōu)勢和利益的長期性、戰(zhàn)略性的協(xié)同發(fā)展關(guān)系,能夠為合作雙方帶來深遠的意義。電網(wǎng)企業(yè)物資供應(yīng)商眾多,供應(yīng)鏈關(guān)系復(fù)雜,對供貨及時性和物資質(zhì)量要求較高。如何選擇、管理電網(wǎng)企業(yè)戰(zhàn)略合作伙伴對輸配電網(wǎng)建設(shè)和供電企業(yè)營銷有著直接影響,建立合理的戰(zhàn)略合作伙伴選擇體系,能夠有效地控制電網(wǎng)企業(yè)的成本,確保電力物資質(zhì)量,從而有效保障電網(wǎng)建設(shè)的順利進行和整個社會的供電需求。由于電力物資的復(fù)雜性,對于電網(wǎng)企業(yè)戰(zhàn)略合作伙伴的選擇涉及因素較多,因此,選擇合適、有效的評價方法對選擇電網(wǎng)企業(yè)供應(yīng)商而言至關(guān)重要。
從供應(yīng)商選擇方法的角度來看,大致經(jīng)歷了三個發(fā)展階段:定性方法、定量方法、定性與定量相結(jié)合。定性方法因科學(xué)依據(jù)不足而較少獨立使用。目前國內(nèi)外學(xué)者在進行供應(yīng)商評價時大多使用數(shù)學(xué)方法,包括加權(quán)平均法[1]、層次分析法[2]、TOPSIS法[3]、灰色理論[4]等。加權(quán)平均法簡單易實現(xiàn),但由于采用主觀打分的方法來確定各評價指標的權(quán)重,容易導(dǎo)致主觀偏差。層次分析法能夠有效降低人為主觀因素的影響,但僅適用于評價因素較少的情況,否則標度的準確性將不能有效保證。TOPSIS算法作為一種多因素優(yōu)選方法,借助理想解和負理想解進行排序,但規(guī)范決策矩陣的求解復(fù)雜,且屬性權(quán)重是事前確定的,主觀性較強。數(shù)據(jù)挖掘是指從一個數(shù)據(jù)倉庫中自動發(fā)現(xiàn)相關(guān)模式,是一種從大型數(shù)據(jù)庫或數(shù)據(jù)倉庫中提取隱藏的預(yù)測性信息的新技術(shù)。進一步說,數(shù)據(jù)挖掘是指從大量的隨機數(shù)據(jù)中,提取隱含在其中的、并且潛在有用的信息和知識的過程。因此,本文運用數(shù)據(jù)挖掘算法來實現(xiàn)對電網(wǎng)企業(yè)戰(zhàn)略合作伙伴的評價與選擇,通過模糊挖掘算法對供應(yīng)商進行評價,甄選出電網(wǎng)企業(yè)戰(zhàn)略供應(yīng)商,而后采用模糊聚類分析對眾多供應(yīng)商進行級別分類,實現(xiàn)新供應(yīng)商的類別分析,從而進行有效的供應(yīng)商管理。
電網(wǎng)企業(yè)戰(zhàn)略合作伙伴的評價與選擇是供應(yīng)商管理的重要內(nèi)容,評價指標選取是否得當(dāng)將直接影響戰(zhàn)略合作伙伴選擇工作的成敗。戰(zhàn)略供應(yīng)商作為公司的長期合作伙伴,對其進行的選擇與評價必須有一套完整、科學(xué)、全面的綜合評價指標體系。與一般供應(yīng)商的評價指標相比,戰(zhàn)略性供應(yīng)商的選擇與評價所需考慮的因素更為廣泛和深入,因此其指標的覆蓋面也較前者更為全面,涵蓋并超越了對一般供應(yīng)商的評價要求。
目前,我國對供應(yīng)商的評價主要是從價格、質(zhì)量、企業(yè)業(yè)績、生產(chǎn)能力、服務(wù)等方面進行指標設(shè)定[5-7]。電網(wǎng)企業(yè)戰(zhàn)略合作伙伴的評價指標在選取時,要結(jié)合電網(wǎng)企業(yè)的特點,除考慮通用指標外,如電力物資質(zhì)量、價格、供貨及時率等指標外,還應(yīng)結(jié)合電網(wǎng)工程的建設(shè)發(fā)展特點,設(shè)立一些特殊指標,如電力特有物資的研發(fā)能力、設(shè)備試驗、運行維修及可持續(xù)發(fā)展環(huán)境下的低碳效能等指標。因此,本文構(gòu)建了如圖1所示的電網(wǎng)企業(yè)戰(zhàn)略合作伙伴評價選擇指標體系。
該指標體系包含了基本情況、產(chǎn)品競爭力、技術(shù)評價、綜合服務(wù)和社會責(zé)任五項一級評價指標。此外,15個二級評價指標中,技術(shù)水平、研發(fā)能力、合同及承諾履行能力、售后響應(yīng)及時能力、安全管理能力和環(huán)境保護管理績效這6個為定性評價指標,其余為定量評價指標。

圖1 電網(wǎng)企業(yè)戰(zhàn)略合作伙伴評價指標體系
在數(shù)據(jù)挖掘過程中,選擇合適的數(shù)據(jù)挖掘算法是影響評價選擇是否有效的關(guān)鍵,本文利用從數(shù)據(jù)倉庫中提取的數(shù)據(jù)和模糊挖掘算法對企業(yè)候選合作伙伴進行多級模糊綜合評價,確定戰(zhàn)略供應(yīng)商,然后運用決策樹聚類分析對供應(yīng)商進行分類,并以此劃分等級,通過計算擬合度來判別新供應(yīng)商是否為企業(yè)的戰(zhàn)略合作伙伴。
(1)建立因素集和評價集。建立電網(wǎng)企業(yè)各供應(yīng)商的因素集U={U1,U2,...,Um}。因素集應(yīng)滿足,?,i≠j。將Ui劃分為子因素集Ui={Ui1,Ui2,...,Uij,...,Uin},根據(jù)實際的評價需要,可繼續(xù)劃分。建立評價集V={v1,v2,…,vn},權(quán)重向量集Ai=(ai1,ai2,...,ain)。
(2)單因素模糊評價。對Ui的n個因素進行單因素評價后得到單因素評價矩陣Ri。第k個專家認為的評價對象按第i個因素Ui獲得第j個評語vj的隸屬度用表示,按公式(1),以百分制計算總體的隸屬度rij,由此得到評價矩陣R,即公式(2)。其中rij是綜合所有專家意見得到的評價對象按第i個因素Ui第j個評語vj的隸屬度。


將Ri和權(quán)重向量集Ai模糊合成,按公式(3)計算出該層次因素集Ui的評價結(jié)果Bi。

其中,bj是綜合考慮所有影響因素時評價對象屬于第j個評語vj的隸屬度,B是屬于判斷集V上的模糊集合,“°”表示某種合成算子。
(3)對U代表的事物進行綜合評價(二級評價)。由B1,B2,...,Bm,可按公式(4)得到U=(u1,u2,...,um)的單因素評價矩陣R。
依公式(5)對因素集U進行綜合評價。
(1)數(shù)據(jù)的預(yù)處理。對數(shù)據(jù)進行標準化處理,即根據(jù)模糊矩陣的要求,將數(shù)據(jù)壓縮到區(qū)間[0,1]上。用xij表示原始數(shù)據(jù),為處理后的數(shù)據(jù),采用極值處理法,按照公式(6)對數(shù)據(jù)進
行處理。

其中,Mj=max{xij},mj=min{xij}。
(2)建立模糊相似矩陣。用 cij(i=1,2,…,n,j=1,2,…,m)表示xi與xj的相似程度,采用最大最小值的方法按照公式(7)確定,從而由公式(8)得到模糊相似矩陣R={cij}n×n。

(3)聚類。采用最大樹聚類法對電網(wǎng)企業(yè)的合作伙伴進行分類劃分,甄選出不同優(yōu)勢的合作伙伴。最大樹法從模糊相似矩陣出發(fā)進行聚類,其核心是以所有被分類的對象為頂點構(gòu)造一棵最大樹。首先將cij從小到大排序,把與最大的cij(cij≠1)相關(guān)聯(lián)的對象xi,xj連接起來,并注明相關(guān)程度rij,依次重復(fù)加入其它節(jié)點(注意不能產(chǎn)生回路),直至所有頂點均被連通,此時便得到一棵最大樹。然后選取適當(dāng)?shù)慕丶恕蔥0 ,1],除去線段上值小于λ的連線,剩下相互連通的對象歸為同一類,即得到在λ水平上的等價分類。
由于連接方法不同,最大樹并不唯一,但取λ截集以后所得的子樹是一樣的。這些子樹即為數(shù)據(jù)倉庫中歸納發(fā)現(xiàn)的模式。
某電網(wǎng)企業(yè)計劃購進一批配電設(shè)備,從眾多供應(yīng)商中抽取10家作為評估對象,優(yōu)選供應(yīng)商,建立戰(zhàn)略合作伙伴關(guān)系。本文建立的電網(wǎng)企業(yè)戰(zhàn)略合作伙伴評價指標體系中包含一級指標5個,二級指標15個,建立評價集V={v1,v2,v3,v4,v5}={很好,較好,一般,較差,很差}={100,80,60,40,0}。
通過對備選供應(yīng)商中的企業(yè)1進行專家調(diào)查,比較各指標的相互關(guān)系,同時通過邀請電力公司、供電局等20名專家學(xué)者參加統(tǒng)計問卷調(diào)查,計算分析后最終確定出各指標的權(quán)重及評價匯總結(jié)果,見表1。

表1 供應(yīng)商評價選擇權(quán)重及1號供應(yīng)商評價結(jié)果匯總表
根據(jù)表1,按公式(1)、(2)計算可以得到一級評價指標的權(quán)重向量A,各二級評價指標的權(quán)重向量 Ai(i=1,2,…,5),以及從二級評價指標集到評價集V的5個模糊評價矩陣R1,R2,R3,R4,R5。
采用加權(quán)平均型的算子M(· ,+) ,依公式(3)對R進行模糊運算,得到各評價指標的模糊評價值 Bi(i=1,2,…,5)。

同理,計算出其它評價指標的模糊評價值。
B2=(0.69,0.225,0.045,0.04,0)
B3=(0.23,0.67,0.085,0.015,0)
B4=(0.34,0.3,0.2175,0.0725,0.07)
B5=(0.22,0.72,0.16,0.02,0)
在此基礎(chǔ)上按公式(4)求得第一層評價因素集的模糊綜合評價矩陣R。

依然選取算子M(·,+)對R進行模糊運算,由A=(0 .05,0.35,0.25,0.25,0.1),按公式(5)計算得出該供應(yīng)商的綜合評價向量B。

根據(jù)最大隸屬度原則,0.419的數(shù)值最大,該供應(yīng)商的綜合隸屬度值為0.40825,評語值為“較好”。
進一步將評價結(jié)果轉(zhuǎn)化為分值進行分析,則各指標的分值分別為:

同理,計算得到其它各指標分值。

通過電網(wǎng)企業(yè)供應(yīng)商評價的5個指標的分值,可以對這5個指標進行排序:

其中,排在前列的為指標u2和u5,說明1號供應(yīng)商的產(chǎn)品競爭力和社會責(zé)任方面表現(xiàn)很好,其余各指標均接近80分的較好水平。從整體來看,企業(yè)1總的分值為83.76,略高于較好水平。說明選取該企業(yè)作為電網(wǎng)企業(yè)的戰(zhàn)略合作伙伴還是比較合適的,尤其是對物資的質(zhì)量、穩(wěn)定性及價格等要求非常高的情況。
采取同樣的方法,通過計算得出其它供應(yīng)商的綜合評價結(jié)果,見表2。

表2 電網(wǎng)企業(yè)備選供應(yīng)商的綜合評價結(jié)果
根據(jù)表2可知指標矩陣為X*,然后按公式(6)對數(shù)據(jù)進行處理,將X*標準化處理,得到模糊矩陣X0。


按照公式(7)和(8)計算 xi和 xj的貼近程度 cij,并由此得出模糊相似矩陣R。
取 λ =0.7,分為8類:{x1,x5},{x2},{x3},{x4},{x6,x8},{x7},{x9},{x10};取 λ =0.66,分為 7類:{x1,x5},{x2,x6,x8},{x3},{x4},{x7},{x9},{x10};取 λ=0.6,分為5類:{x1,x5},{x2,x3,x6,x8,x9},{x4},{x7},{x10};取 λ =0.5,分為4類:{x1,x2,x3,x5,x6,x8,x9},{x4},{x7},{x10};取 λ=0.49,分為3類:{x1,x2,x3,x5,x6,x8,x9},{x4,x10},{x7};取 λ =0.4,分為1類{x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7,x8,x9,x10}。
從分類結(jié)果可以看出,當(dāng)取λ=0.6分為五類時,企業(yè)1和企業(yè)5屬于其產(chǎn)品競爭力較強,其余指標均處于良好水平的供應(yīng)商,列為A類供應(yīng)商,屬于綜合能力較強的企業(yè);企業(yè)2、企業(yè)3、企業(yè)6、企業(yè)8和企業(yè)9則屬于技術(shù)水平較強的供應(yīng)商,列為B類供應(yīng)商,屬于綜合能力良好的企業(yè);其余的企業(yè)在各方面均無突出表現(xiàn),且在社會責(zé)任方面的表現(xiàn)稍弱,列為C類供應(yīng)商,屬于綜合能力較弱的企業(yè)。取λ=0.6時對電網(wǎng)企業(yè)各合作伙伴的合作模式進行分類,各模式的平均指標見表3。

表3 合作伙伴企業(yè)分類模式的平均指標
若某新的供應(yīng)商U={80.5,88.6,72.3,92.3,85.2},則可以通過計算其與各類的擬合度來確定其綜合素質(zhì)能力:A類的擬合度0.54,B類的擬合度0.28,C類的擬合度0.195。可以看出與A類的擬合度最大,屬于綜合能力較強的企業(yè)。
電網(wǎng)企業(yè)合作伙伴的管理對于培育和提升企業(yè)的核心競爭力、保障電力設(shè)備的正常運行、降低故障損失具有重要意義。本文根據(jù)電網(wǎng)企業(yè)供應(yīng)商的實際情況,構(gòu)建了其戰(zhàn)略合作伙伴評價指標體系,并利用數(shù)據(jù)挖掘算法實現(xiàn)了對企業(yè)候選供應(yīng)商的評價與選擇,同時對其進行聚類分析,從而確定電網(wǎng)企業(yè)需要進行合作的供應(yīng)商類型,為電網(wǎng)企業(yè)決策者進行科學(xué)決策提供依據(jù)。
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