趙維樹，秦嘉淦

（安徽建筑大學 經濟與管理學院，合肥 230601）

我國早在“十三五”規(guī)劃中就提出推廣裝配式建筑，并于“十四五”規(guī)劃中再次明確了發(fā)展智能建造、推廣裝配式建筑的重要任務。在建筑業(yè)產業(yè)現代化、智能化、綠色化發(fā)展背景下，一系列政策加快促進裝配式建筑的蓬勃發(fā)展。而選擇恰當的預制混凝土（Precast Concast, PC）構件供應商往往是建設單位的重點工作，其目的旨在節(jié)約成本、有效控制建筑質量并促進配套產業(yè)的良性發(fā)展。對與之合作的供應商開展績效評價，形成分類動態(tài)管理是傳統供應商管理的重要手段[1]。PC 構件中該方法同樣可以發(fā)揮重要作用，幫助企業(yè)識別戰(zhàn)略合作伙伴。

目前，在供應商績效評價及分類管理方面形成了多種科學有效的方法。宋志紅等通過分析航空企業(yè)的特點建立其供應商績效評價指標體系，進一步運用模糊軟集綜合評價供應商，并在實例中驗證了所提出模型的有效性[2]。運用精確的時間控制和合理的工序安排可建立起管理多個供應商的模型，該模型可以促進對供應進度的調控管理[3]。將合作、服務、準時生產和成本4 方面作為準則層，并細化具體指標，通過層次分析法（Analytic Hierarchy Process,AHP）計算得出各項指標的權重以展開綜合評價，選出適配度最高外包供應商[4]。提出基于供應價值、供應風險的兩維供應商分類評價指標體系，運用熵權法評價供應商并將其分為4類[5]。對PC 構件供應商采取入庫評價并對庫內供應商展開績效評價，將裝配式建筑供應商分成不同類型以采用不同的管理方式為預制構件供應商提供動態(tài)管理的科學方法[6]。

PC 構件供應商績效評估因裝配式建筑特點區(qū)別于傳統供應商，是一個多屬性的復雜過程，對供應商的分級管理也更具模糊性、不確定性。本文分析了傳統供應商績效評價的常用指標，在此基礎上結合預制構件特點，建立供應商績效評價指標體系。運用AHP 確定各級指標權重可以很好貼切在實際評價過程中依賴主觀判斷的現實。而云模型可適用PC 構件供應商評價過程的不確定性，并可以依據績效評價結果的模糊分類，將預制構件供應商劃分成不同類型，并針對不同供應商采用相適應的管理模式。

1 PC 構件供應商績效評價指標體系的構建

1.1 傳統供應商績效評價指標

最早研究供應商的國外學者Dickson 通過調查分析提出了包括質量、交貨期、過去績效在內的23 條供應商評價準則[7]，隨后大批國內外學者陸續(xù)對供應商的選擇及績效評價展開研究。傳統供應商評價從資源、創(chuàng)新、柔性、質量、環(huán)境、財務等方面構建指標體系[8]，對于大多數供應商績效考核時可以很好地發(fā)揮評價功能。同時“Q.C.D.S”原則是被廣泛運用于傳統供應商績效評價時基本準則, 即從質量、成本、交付與服務4個維度共同展開評價，在供應商的評價管理中發(fā)揮重要作用[9]。

分析可知多數評價指標普遍適用于多行業(yè)供應商評價，其中質量、成本等因素是績效考核時必不可少的重要指標。以往研究表明傳統供應商績效評價指標在裝配式建筑PC 構件供應商評價時仍然具有重要借鑒意義，應當充分考慮一些被廣泛研究的指標。

1.2 PC 構件供應商特點分析

裝配式建筑的質量與PC 預制構件質量息息相關，而因項目不同構件生產情況千差萬別，預制構件的生產工藝復雜，供貨情況特殊，因而PC構件供應商有著諸多特殊之處。

裝配式建筑施工是將預制構件進行現場組裝，這比其他類別供應商對產品有更高的質量要求。PC 供應商必須嚴格執(zhí)行質量監(jiān)控制度，提供高合格率的產品，并有應對施工時可能發(fā)生可估計風險問題的緊急處理措施，防止質量事故的發(fā)生。

PC 構件供應商相比于一般供應商競爭壓力大，價格往往是決定能否建立合作的關鍵因素。但隨著原材料及人工的市場價格浮動，預制構件的價格也處于浮動狀態(tài)，這要求供應商在確保優(yōu)勢地位的情況下不斷優(yōu)化生產技術以降低生產成本，選擇適宜生產位置節(jié)約運輸成本，保持低價優(yōu)勢。

裝配式建筑的施工比傳統建筑具有更多的不確定性，優(yōu)秀的PC 構件供應商要確保自身具備一定的柔性。這些柔性從以往的研究和實際施工中可以概括為數量、時間、品種柔性。實際施工時往往發(fā)生圖紙變更現象，工期也會根據業(yè)主的需求發(fā)生變化，預制廠商具備柔性能力將是業(yè)主選擇時不得不考慮的關鍵點。

大型開發(fā)商不只與PC 構件供應商開展一次合作。隨著裝配式建筑的大力推進，業(yè)主將在建筑工業(yè)化的背景下尋求長期戰(zhàn)略合作的優(yōu)質供應商。這意味著對PC 構件供應商的績效考核必須全面深度展開，重視其發(fā)展?jié)摿σ约案鞣矫婢C合實力。

1.3 建立PC 構件供應商績效評價指標體系

按照傳統評價時的“Q.C.D.S”原則，同時充分考慮上述裝配式建筑供應商特點，建立PC 構件供應商績效評價指標體系如圖1。

各二級指標中R 表示該指標為定量指標，其評價值可根據業(yè)主提供的相關數據直接計算取得；Q 表示定性指標，其評價值采取十分制打分由公司相關領域專家確定。其中指標Y5 實際情況不同無法直接描述，本文中運用企業(yè)內部采購部門專家的從業(yè)經驗對供應商構件價格打分代替實際評價值；同理指標Y7 按照企業(yè)內部專家評估運輸成本并打分代替實際值。根據性質，Y2、Y5、Y6、Y7 被劃分為負向指標，其余指標均為正向指標。

2 績效評價及分類管理模型

2.1 AHP 獲取指標權重

AHP 是一種將定性與定量分析方法相結合的多目標決策分析方法，可模仿人們對復雜問題的思維、判斷過程[10]。本文選用AHP 確定PC 構件績效評價各級指標權重，旨在借助深入研究裝配式建筑專家的經驗，使得指標權重結果更大程度貼合實際。本文中利用AHP 確定指標權重的步驟如下：

（1）構造判斷矩陣：將已建立的績效評價指標體系按照圖1 展開分級，一級指標為X=(X1,X2,X3,X4,X5)，二級指標為Y=(Y1,Y2...Y21)。邀請對裝配式建筑預制構件深入研究的高校教授以及擁有豐富經驗的從業(yè)人員按照1-9 標度給出準則層相對于整體評價績效、二級指標相對于準則層的重要程度影響值，由此得到判斷矩陣。其中各個數值代表的含義如表1 所示。

表1 賦值參考表

（2）一致性檢驗：多位專家的觀念差異可能導致獲取結果與實際情況不符，故需要對判斷矩陣進行一致性檢驗。逐一計算一致性指標CI 和一致性比例CR，公式如下：

其中λmax表示矩陣的最大特征值，n 表示矩陣階數，RI 可以查表獲得。若CR < 0.1，則判斷矩陣通過一致性檢驗，否則需要做出調整。

（3）計算權重：運算得到判斷矩陣的最大特征值，其對應特征向量即為權重計算結果，進一步歸一化處理該特征向量，即可得到下層指標相對于上層指標的權重向量W=[w1，w2…wn]，逐級計算可以得到各層指標權重。

2.2 PC 構件供應商績效評價

云模型是李德毅提出的一種處理定性概念與定量描述的不確定轉換模型，已經成功應用于各類綜合評價研究[11]。設V 是一個可以量化的集合，C 是V 上的概念，并可以用特定語言定性說明，若定量數值x ∈V 是定性概念C 的一次隨機實現，x 對C 的確定度μ(x)∈[0,1]是有穩(wěn)定傾向的隨機數，則x 在論域V 上的分布稱為云，記作C(x)；多個x 重疊形成云并可在圖中直觀反映。

運用圖形轉化思想，將復雜問題通過模型簡易化分析，適用于多層次問題綜合評價。本文采用該法評價PC 構件供應商績效步驟如下：

（1）確定因素集及其權重。在裝配式建筑預制構件供應商績效評價中因素集即為上文中建立的指標體系，其中X=(X1,X2,X3,X4,X5)為一級指標因素，Y=(Y1,Y2,...Y21)為二級指標因素。各層因素權重按照上文AHP 獲得。

（2）確定評價標準云。參考以往文獻[12-14]，并根據裝配式建筑領域研究專家及從業(yè)人員所提建議，建立包括V=(V1,V2,V3,V4,）的4 級標準，依次表示優(yōu)秀、良好、合格、不合格。區(qū)間劃分具體情況如表2。

表2 PC 構件供應商績效指標評價標準

對上述劃分的不同標準區(qū)間，按照公式3 逐個計算得到4 個區(qū)間的標準云數字特征（Ex，En，He）。

式中，Ex、En、He分別表示對應區(qū)間標準云的期望、熵、超熵，k 為常數且根據實際情況進行調整，一般取為經驗值0.01。xmax、xmin分別為每個區(qū)間上限值與下限值。根據公式計算各區(qū)間數字特征見表2，在此基礎上運用MATLAB 軟件，云滴數N 取1 500，按照云模型正向云發(fā)生器生成評價標準云圖，如圖2 所示。

圖2 評價標準云圖

（1）計算指標云、獲取綜合評價云。對本文中PC構件供應商績效評價定量指標做如下處理。正向指標按照公式4、負向指標按照公式5 轉化為十分制值。其中zij表示評價指標轉化值，yi表示第i 個指標觀測值。

定性指標通過邀請一定數量專家及公司相關部門人員按照十分制打分確定。假設打分專家數為p，指標個數為q，則第i 個指標的打分結果為zij=（zi1，zi2，…zip）。設各指標評價云為Cij=（Exi，Eni，Hei），數字特征計算按照公式6。

專家在對預制構件供應商績效指標打分時可能存在較大差別的情況，故在二級指標評價云逐級向上生成綜合云時采用浮動云算法。浮動云算法可以有效解決概念和認知的稀疏問題[15]，其計算公式見公式7。根據綜合云數字特征生成綜合評價云圖，通過與標準云圖做對比直觀判斷評價結果。

2.3 PC 構件供應商分類管理

采用區(qū)分化的管理策略, 既可以提高供應能力, 又有利于提高保障水平[16]。針對不同績效評價等級PC 構件供應商采取分類管理策略在實踐中具有重大意義。具體管理辦法如表3。

表3 PC 構件供應商分類管理策略

3 實例分析

某公司建設項目75 000 m2，其中部分板塊采用裝配式建筑施工，需要采購疊合板1 939.87 m3、標準預制樓梯245.62 m3、預制混凝土墻板4 832.55 m3、預制梁768.65 m3、預制混凝土空調板101.23 m3，現有多PC 預制構件供應商單位投標，經過評比確定3 家供貨候選人A、B、C，并選定A 為最終供應商。為驗證上文所構建評價模型，對該預制構件供應商展開績效評價，在此基礎上采取分類管理策略。

3.1 確定指標權重

邀請高校裝配式建筑研究專家以及相關領域從業(yè)人員就第二章建立的分層PC 構件供應商績效評價指標打分，根據打分情況構造判斷矩陣，給出準則層判斷矩陣為

借助MATLAB 運算得到其最大特征值為5.116，由公式1 計算得CI=0.029，查表獲取RI=1.12，由公式2 計算得CR=0.026，通過一致性檢驗。且權重矩陣為WX=[0.389，0.269，0.166，0.067，0.109]。同理計算各二級矩陣并獲取二級指標相對于一級指標權重向量見表4。

表4 PC 構件供應商績效評價指標權重向量

由表4 知各二級判斷矩陣CR 均小于或等于0.1，各層指標通過一致性檢驗，表明此次由專家給出打分確定的PC 構件供應商績效評價指標權重合理。結合一級指標權重向量，組合得到各二級指標權重見表5。

表5 供應商A 績效評價云數字特征

3.2 云模型績效評價

邀請公司內部5 位專家對PC 構件供應商績效評價定性指標打分，5 位打分人員均具備豐富的理論專業(yè)知識，且裝配式建筑建造經驗豐富，其有2 位為企業(yè)采購部門人員。通過溝通獲取待評價供應商定量指標數據，處理后各指標值見表5。

按照式6 計算各二級指標云數字特征值見表5，根據式7 逐級匯總得到綜合評價云，故供應商A 績效評價綜合云為C=（8.57，0.21，0.08）。取云滴數N=1 500，繪制供應商A 的預制構件績效評價綜合云圖，并與上章中標準云圖對比見圖3。

圖3 供應商A 綜合評價云圖

由圖3 可以看出，供應商A 的綜合云滴大多落在區(qū)間“良好”中，故得出其績效評價為良好。在此次績效考評中，En=0.21，數值相對較小，說明績效綜合考評有一定的可信度；He=0.08，結合綜合云圖可知，表明參評人員對供應商A 的各指標評價結果相對穩(wěn)定。

同時，通過訪問項目人員，在該項目完成后，采購方對該A 供應商的整體表現比較滿意，但在某些方面仍有需要完善之處。這與本文中采用云模型績效綜合評價結果基本相同，也驗證了該評價模型的可行性與合理性。

按照分類管理策略，該供應商歸屬于優(yōu)選型。企業(yè)應當在未來需要合作時優(yōu)先考慮。針對不足之處，企業(yè)可以通過適當溝通交流促進其完善自身服務體系，提升綜合實力并占據更為有利的市場地位。

4 結論

從傳統供應商績效評價角度分析評價指標，充分考慮裝配式建筑PC 預制構件供應商特點，建立適用于PC 構件供應商的績效評價指標體系。構建基于云模型的供應商分類管理模型：運用AHP 確定各級指標權重，劃分績效評價區(qū)間并計算各區(qū)間的云數字特征，繪制標準云圖，分析不同績效PC 供應商特點，以此為依據采取不同管理措施。最后對某裝配式項目預制構件供應商運用模型展開績效評價，得到其績效評價結果為良好，故劃分為優(yōu)選型供應商，提出相應管理模式。

本文并未對各準則層指標逐一評價，如若企業(yè)需要詳細分析供應商在某方面的優(yōu)缺點，可以采用該模型逐個對質量、成本、交貨能力、服務水平、綜合實力展開評價，根據企業(yè)選擇供應商的側重點，劃分更加細致的供應商類別，采取更為妥當的管理模式，最大程度保證預制構件質量并維護企業(yè)利益。