新能源企業供應商選擇模型：基于非市場性風險的研究

◆陳桂先/ 文

隨著全球石油、煤炭等傳統能源逐漸走向枯竭，中國能源結構在不斷優化。據統計，從1952年至2019年，中國的新能源消費總量所占比例從不足0.1%上升到了22.6%[1]。由于新能源行業的特殊性，在新能源產出的過程中，原料的采購環節在整個新能源企業的運營中占據了絕對主導地位，直接決定了新能源企業的運營質量。如何在眾多良莠不齊的新能源企業供應商中做出最優選擇，這一問題亟待解決。目前，關于供應商選擇的研究方法主要有ABC成本法、線性規劃法、層次分析法(AHP)、模糊綜合評判法、神經網絡法、優劣解距離法（TOPSIS）、數據包絡分析法(DEA)、主成分分析法、灰色綜合評價法以及這些方法的集成應用等[2～5]。但由于新能源行業受到不同地域、人文和自然環境的影響，其原料采購過程中往往存在諸多不確定風險因素，前述方法的共同不足之處在于，沒有考慮到原料采購過程存在風險差異這一關鍵因素。因此，建立一個考慮了風險差異的供應商選擇模型，對于新能源行業而言十分必要。本文借鑒QFD（質量功能展開）層層轉化的思想，對QFD中的主要工具“質量屋”進行一定的改良，建立了改良型QFD的供應商選擇模型，并按照供應商選擇的步驟，在傳統的供應商評價指標體系的基礎上，構建了基于該模型的評價指標與風險因素之間的關系矩陣，同時利用層次分析法確定風險因素的權重，利用獨立配點法將風險因素的權重轉化為評價指標的權重，最后對傳統的供應商評價指標得分進行重新計算，得出了基于不同權重風險因素的供應商評價指標得分，從而為存在風險差異條件下和新能源企業供應商選擇提供了一種新的決策方法。

一、改良型QFD的供應商選擇模型

（一）QFD的適用性分析

QFD是一種重要的質量管理方法。它能夠將客戶需求轉化為產品的技術要求，而“質量屋”是實現這一轉化的主要工具，因此QFD的應用主要是指“質量屋”的應用。傳統的供應商選擇方法由于沒有考慮到存在的風險種類差異以及同種類風險的程度差異，使得整個供應商評價指標體系不能做到有的放矢，經常導致供應商選擇的最終結果不盡如人意。QFD從客戶需求出發，然后將這種需求經過層層轉化，使最終產品能夠精準地符合客戶最初的需求，從而達成客戶滿意。這種層層轉化的思想當然也適用于考慮了風險因素影響后的供應商選擇問題，但很明顯，其應用又與傳統的“質量屋”有較大的區別，因此必須對傳統的“質量屋”進行改良。

（二）基于風險的“質量屋”重構

“質量屋”重構是在保留傳統“質量屋”基本架構的基礎上，根據供應商選擇的實際需要對其在內容上進行重新填充，從而得到改良型QFD的供應商選擇模型，如圖1所示。在內容上，傳統的“質量屋”縱向為客戶需求，橫向為技術要求。在本文中，客戶需求被替換為風險因素，技術要求被替換為供應商評價指標體系，關系矩陣中的元素一般用符號表示，通常用⊙、○、△和×4種符號表示風險因素和供應商評價指標之間的相關關系：強相關、中相關、弱相關和不相關。另外，傳統的“質量屋”中技術競爭性評估模塊被替換為供應商評分模塊，由專業評價小組對每個供應商按照每項評價指標進行評分。此模型能夠保證在供應商選擇時將風險因素很好地融入進去。

圖1 改良型QFD的供應商選擇模型

圖2 供應商評價指標體系基本框架

二、供應商選擇的具體步驟

本文提出的供應商選擇的具體步驟為：構建供應商評價指標體系→獲取風險因素→建立改良型QFD的供應商選擇模型→計算綜合評價結果→選擇最優供應商。

（一）構建供應商評價指標體系

新能源企業供應商評價指標體系原則上沿用傳統供應商評價指標體系的基本框架，該指標體系一般劃分為多個層級，每個層級包含有若干個指標，供應商評價指標體系基本框架如圖2所示。

（二）獲取風險因素

風險因素的獲取是QFD應用較為關鍵的一步。隨著內外部環境的不斷變化，新能源企業原料采購的風險因素也會不斷發生變化，因此也影響對供應商的要求。本文采用德爾菲法對復雜系統研發過程中可能存在的各種風險進行調查，并經過整合，最終形成風險因素清單。

（三）建立改良型QFD的供應商選擇模型

1.構建關系矩陣

根據前述內容建立改良型QFD的供應商選擇模型，形成風險因素與供應商評價指標的關系矩陣，并用符號⊙、○、△和×表示兩者之間的相關關系，經過符號表示后就構成了“質量屋”。

2.確定風險因素權重

風險因素權重是QFD中最重要的指標，通過對各項風險因素進行定量評分，可以表明各項風險對復雜系統研發過程的影響程度。本文采用層次分析法(AHP)對風險因素的重要度進行量化評分，然后確定每項風險因素的絕對重要度，再通過對風險因素的絕對重要度進行歸一化處理，得到風險因素權重。

3.權重轉換

圖3 供應商評價指標體系

表1 某生物質電廠供應商評價指標得分情況表

圖4 6種典型的風險因素

表2 某生物質電廠供應商選擇模型應用表（采用傳統方法）

權重轉換是指利用“質量屋”建立的相關關系，將風險因素權重轉換為評價指標權重。本文采用獨立配點法用風險因素權重直接與⊙、○、△和×符號的數值相乘，得到評價指標權重。其中，⊙、○、△和×符號的數值一般用“⊙：○：△：×=5：3：1：0”表示。

（四）計算綜合評價結果

將每項評價指標的評分等級分成若干個，等級越高，分值越大，則每項評價指標得分為等級得分與評價指標權重之積，供應商評價總得分為每項評價指標得分之和。

（五）選擇最優供應商

通過實施以上的各步驟后，將所有供應商的評價總得分由大到小進行排序，總得分最高的供應商即為最優供應商。同時，該模型還便于供應商針對權重較大的若干評價指標與標桿進行對比，以利于其持續改進。

三、實例應用

某新能源公司主要從事多個生物質電廠的運營，其中某個生物質電廠需要同時對4個供應商進行選擇。目前該生物質電廠正在應用的供應商評價指標體系共分為兩個層級，其中一級指標劃分為質量指標、價格指標、交貨指標、綜合指標和能力指標5個；一級指標又進一步細分為17個二級指標，如圖3所示。

該廠供應商專業評審小組對4個供應商按照17項評價指標進行評分，每項評價指標的評分等級分成5個，分別表示好、較好、一般、較差、差，對應分值分別為2、1、0、-1、-2。4個供應商的得分情況如表1所示。

表3 某生物質電廠供應商選擇模型應用表（部分采用改良型QFD，未考慮風險差異情況）

針對該生物質電廠利用德爾菲法共得到了6種典型的風險因素，如圖4所示。由于該廠受到投資方的經費約束，費用超支風險突出，故賦予價格風險因素較高的權重系數0.5。

本文分別運用三種方法給出了供應商選擇的具體步驟應用表，如表2、表3和表4所示。

在不考慮風險因素的條件下，S1總得分最高（18），為最優供應商。

但當考慮了風險因素與供應商評價指標的關聯關系后，情況就發生了一些變化：S2總得分最高（286）；同時，在評價指標權重較大的5項指標（I15、I14、I12、I9和I1）上，S2的每項評價指標得分均較高（2、1、1、1和2），具備較明顯的優勢，為最優供應商。

當進一步考慮風險差異即風險因素權重不同后，評價指標權重較大的5項指標發生了變化，由原先的I15、I14、I12、I9和I1變為I15、I6、I13、I5和I4，從而導致S4憑借其在這5項評價指標的優異表現（2、2、1、1和2），獲得最高總得分（41.6），為最優供應商。

運用三種不同的方法進行供應商選擇的優劣排序結果分別為：S1→S4→S2→S3，S2→S4→S1→S3和S4→S1→S3→S2。由此可見，風險因素與供應商評價指標之間的關聯關系以及風險之間的差異對供應商選擇的結果起著至關重要的影響作用。

表4 某生物質電廠供應商選擇模型應用表（完全采用改良型QFD，考慮風險差異情況）

四、結論

采用改良型QFD的供應商選擇模型來進行供應商選擇，彌補了傳統的供應商選擇方法忽視風險因素及其差異的不足，充分考慮了不同風險及其差異對供應商選擇結果的影響，使新能源企業在供應商選擇問題上做到有的放矢，為新能源企業的供應商選擇提供了一種新的更客觀的分析方法。