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基于層次分析法的供應(yīng)商評(píng)價(jià)體系研究

2014-12-25 02:29:10
關(guān)鍵詞:層次結(jié)構(gòu)分析法一致性

俞 昀

(無(wú)錫職業(yè)技術(shù)學(xué)院 后勤管理處,江蘇 無(wú)錫 214121)

隨著我國(guó)高等教育高速發(fā)展,高校物資設(shè)備的采購(gòu)量也在迅速的增加,供應(yīng)商的優(yōu)劣將直接影響采購(gòu)結(jié)果。建立科學(xué)合理的供應(yīng)商評(píng)價(jià)體系,選擇優(yōu)質(zhì)供應(yīng)商,對(duì)高校來(lái)說(shuō)具有深遠(yuǎn)的意義。高校選擇供應(yīng)商時(shí),傳統(tǒng)的評(píng)價(jià)方法為羅列各項(xiàng)指標(biāo)請(qǐng)專(zhuān)家打分,這種方法存在其缺點(diǎn),專(zhuān)家主觀偏好影響對(duì)供應(yīng)商評(píng)價(jià)產(chǎn)生較大影響?;趯哟畏治龇?gòu)建供應(yīng)商評(píng)價(jià)體系,相較傳統(tǒng)方法,決策者在若干層次上對(duì)各因素兩兩比較判斷,結(jié)果更科學(xué),準(zhǔn)確性更高。

1 基于層次分析法的供應(yīng)商評(píng)價(jià)體系的建立

基于層次分析法構(gòu)建供應(yīng)商評(píng)價(jià)體系的建立,分成以下五個(gè)步驟:

1.1 建立供應(yīng)商評(píng)價(jià)層次結(jié)構(gòu)模型

圖1 供應(yīng)商評(píng)價(jià)層次結(jié)構(gòu)模型

本文構(gòu)建了如圖一所示的供應(yīng)商評(píng)價(jià)層次結(jié)構(gòu)模型,該模型分三層:目標(biāo)層、準(zhǔn)則層和方案層。位于供應(yīng)商評(píng)價(jià)層次結(jié)構(gòu)模型最上方的是目標(biāo)層,即供應(yīng)商的選擇;位于該層次結(jié)構(gòu)模型中間的為準(zhǔn)則層,表示評(píng)價(jià)某種方案考慮的因素、決策的準(zhǔn)則,即供應(yīng)商評(píng)價(jià)指標(biāo)體系;位于最下方的為方案層,也就是多個(gè)潛在供應(yīng)商。在供應(yīng)商評(píng)價(jià)指標(biāo)選擇過(guò)程中,本文參考了國(guó)外的相關(guān)文獻(xiàn),如D ickson的23項(xiàng)供應(yīng)商績(jī)效評(píng)價(jià)準(zhǔn)則,Patton的七項(xiàng)評(píng)價(jià)準(zhǔn)則等,最終選擇了質(zhì)量、價(jià)格、售后服務(wù)、經(jīng)營(yíng)狀況、生產(chǎn)能力、供貨時(shí)間、品牌美譽(yù)度、環(huán)保八個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)。

1.2 構(gòu)造兩兩比較判斷矩陣

從第二層開(kāi)始對(duì)各指標(biāo)之間進(jìn)行兩兩對(duì)比,比較時(shí)參照如表一所示的1-9尺度比例標(biāo)度表排定各評(píng)價(jià)指標(biāo)的相對(duì)優(yōu)劣順序,依次構(gòu)造出評(píng)價(jià)指標(biāo)的判斷矩陣。

用數(shù)量化的相對(duì)權(quán)重aij來(lái)表示第i個(gè)元素相對(duì)于第j個(gè)元素的比較結(jié)果,假設(shè)共有n個(gè)元素參與比較,aij>0,aij=1,則稱(chēng)為成對(duì)比較矩陣。

表1 比例標(biāo)度表

1.3 層次單排序

判斷矩陣權(quán)重計(jì)算的方法有根法、和法、冪法。其中和法最為簡(jiǎn)便,計(jì)算步驟如下:首先計(jì)算判斷矩陣A各行各個(gè)元素mi的和;然后將A的各行元素的和進(jìn)行歸一化;最后計(jì)算矩陣A的最大特征值,對(duì)于任意的i=1,2,…,n,式中為向量AW的第i個(gè)元素。

1.4 判斷矩陣的一致性檢驗(yàn)

檢驗(yàn)成對(duì)比較矩陣A一致性的步驟如下:

第一步,算出一致性指標(biāo)CI:

第二步,按下面公式計(jì)算成對(duì)比較陣A的隨機(jī)一致性比率CR:

表2 隨機(jī)一致性指標(biāo)RI數(shù)值表

當(dāng)CR<0.1時(shí),判斷矩陣通過(guò)一致性驗(yàn)證;否則應(yīng)對(duì)矩陣中元素的取值進(jìn)行調(diào)整直至通過(guò)一致性檢驗(yàn)。

1.5 層次總排序,選出最優(yōu)方案

按照所構(gòu)建的供應(yīng)商評(píng)價(jià)層次結(jié)構(gòu)模型,從最高層向最低層逐層計(jì)算,最后求出備選方案在總目標(biāo)下的權(quán)重排序,權(quán)重最大的方案即是最優(yōu)方案。

2 實(shí)證分析

選取某高校的一次計(jì)算機(jī)采購(gòu)項(xiàng)目,以驗(yàn)證所建供應(yīng)商評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的有效性。某高校經(jīng)調(diào)查研究確定了三家備選供應(yīng)商C1、C2、C3,運(yùn)用層次分析法從中選出最優(yōu)方案。首先建立如第一章中圖一所示的供應(yīng)商評(píng)價(jià)層次結(jié)構(gòu)模型,接著根據(jù)第一章所介紹步驟,依次計(jì)算,得出結(jié)論。

2.1 構(gòu)建判斷矩陣

先由相關(guān)人員收集供應(yīng)商的表現(xiàn)評(píng)估的原始資料,再請(qǐng)專(zhuān)家評(píng)議并給出判斷矩陣。

2.2 層次單排序及判斷矩陣的一致性檢驗(yàn)

首先計(jì)算準(zhǔn)則層B各元素相對(duì)于目標(biāo)層A的權(quán)重向量,運(yùn)用第一章介紹的和法計(jì)算,將每一列向量歸一化:

權(quán)重 W =[0.3249,0.2247,0.0657,0.1529,0.1019,0.0657,0.0241,0.0401]

W 為準(zhǔn)則層B各元素相對(duì)于目標(biāo)層A的權(quán)重向量。

成對(duì)比較矩陣A的最大特征值

因此,A通過(guò)一致性驗(yàn)證。

對(duì)成對(duì)比較矩陣B1,B2,B3,B4,B5,B6,B7,B8可求C層各元素相對(duì)于B層的權(quán)重向量并進(jìn)行一致性檢驗(yàn),結(jié)果如下:

CRk0.1

故B1,B2,B3,B4,B5,B6,B7,B8通過(guò)一致性驗(yàn)證。

2.3 供應(yīng)商層次總排序,選出最優(yōu)方案

供應(yīng)商C1對(duì)總目標(biāo)的權(quán)值為:

0.3249*0.6328+0.2247*0.1222+……+0.0401*0.6556=0.4508

供應(yīng)商C2對(duì)總目標(biāo)的權(quán)值為:

0.3249*0.1923+0.2247*0.2298+……+0.0401*0.2648=0.2151

供應(yīng)商C3對(duì)總目標(biāo)的權(quán)值為:

0.3249*0.1749+0.6480*0.6480+……+0.0401*0.0797=0.3341

各方案的權(quán)重排序?yàn)镃1>C3>C2,故最后的決策為選擇供應(yīng)商C1。

3 總結(jié)

本文基于層次分析法建立了供應(yīng)商評(píng)價(jià)體系,將復(fù)雜的供應(yīng)商選擇問(wèn)題分解,提出了8個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo),對(duì)各指標(biāo)進(jìn)行兩兩比較判斷,通過(guò)計(jì)算權(quán)重確定最終決策方案,系統(tǒng)全面地評(píng)價(jià)供應(yīng)商的整體水平;并用實(shí)例論證了該體系得科學(xué)有效性。供應(yīng)商評(píng)價(jià)體系的建立為高校供應(yīng)商選擇提供了新的方法,有利于提高高校采購(gòu)部門(mén)的工作效率及工作質(zhì)量;有利于高校優(yōu)質(zhì)供應(yīng)商庫(kù)建設(shè);有利于為高校教學(xué)科研一線提供更好地物資設(shè)備保障。

[1] 張震,于天彪,梁寶珠,王宛山.基于層次分析法與模糊綜合評(píng)價(jià)的供應(yīng)商評(píng)價(jià)研究[J].東北大學(xué)學(xué)報(bào),2006,27(10):1142-1145.

[2] Dickson.An Analysis of Vendor Select ion Systems and Decisions[J].Journal of Purchasing,1966(2):28-41.

[3] Patton.Use of Human Judgment Models in Industrial Buyers’Vendor Selection Decisions [J].Industrial Marketing Management,1996(2):135-149.

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