文章书写样例基于GRA的供应链合作伙伴选择Word格式.docx
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在集成化供应链管理环境下，企业与企业之间的关系不再是讨价还价的买卖关系，耳屎一种相互依存的战略合作伙伴关系。
因此，自上世纪90年代后半期至今，供应链管理一直强调合作伙伴关系[]。
但是，良好的战略合作伙伴关系的前提是选择优秀的合作伙伴，包括供应商、制造商、分销商、零售商以及客户等。
合作伙伴的选择问题是多目标决策问题，由于选择的准则和方法的不同，决策的结果势必造成入选或淘汰。
在严格认证和正确准则的前提下，采用合适的方法选择少数优秀的合作伙伴，并和他们建立长期的战略合作伙伴关系是企业进行供应链管理首要的工作。
本文在回顾供应链合作伙伴选择准则和方法的基础上，提出利用灰色关联分析（GreyRelationshipAnalysis,GRA）来选择供应链合作伙伴。
一、供应链及选择供应链合作伙伴的重要性
供应链是围绕核心企业，通过对信息流、物流、资金流的控制，从采购原材料开始，制成中间产品以及最终产品，最后由销售网络把产品送到消费者手中的将供应商、制造商、分销商、零售商直到最终用户连成一个整体的功能网链结构模式[]。
供应链管理（SCM）强调企业如何凝造自己的核心能力去和其他企业建立战略合作伙伴关系，通过业务外包，委托这些企业完成一部分业务工作，自己则集中精力和资源做好本企业能创造特殊价值、比竞争对手更擅长的关键业务，实现在利益共享、风险分担前提下的“双赢”目标。
传统的观点认为选择合适的合作伙伴主要是降低采购和销售成本，从而达到降低产品成本的目的；
而现在合作伙伴的选择却转变为一种战略性的活动，选择合适的合作伙伴是为了建立稳定的合作关系，将合作伙伴的资源与企业自身的生产经营相统一，从而稳定整个供应链。
在集成化供应链管理环境下建立战略性合作伙伴关系，能够降低供应链总成本，降低库存水平，增强信息共享，改善相互之间的交流，保持战略伙伴相互之间操作的一贯性，产生更大的竞争优势，以实现供应链节点企业的财务状况、质量、产量、交货、用户满意度和业绩的改善和提高[][]。
因此，如何选择供应链合作伙伴是构建高效供应链的关键。
二、供应链合作伙伴选择的准则、步骤和方法
国内外的很多学者提出了很多合作伙伴的选择准则，但多数集中在选择供应商（合作伙伴之一）方面，且至今很难达成一致。
（一）供应链合作伙伴选择的准则
Weber总结Dickson的23项评价供应商选择的准则，并对它重新进行了排序，他认为最重要的影响因素是价格、准时送货、质量、装备能力、地理位置、技术能力、管理与组织、行业名誉与地位方面[][]，如表1。
表1Weber与Dickson供应商选择准则排序
Weber排序
Dickson排序
Dickson重要性
影响因素
1
6
相当重要
价格
2
准时送货
3
非常重要
质量
4
5
装备能力
20
重要
地理位置
7
技术能力
13
管理与组织
8
11
行业名誉与地位
9
金融地位
10
历史绩效
15
维修服务
12
16
态度
18
包装能力
14
运作控制
22
培训帮助
程序合法
17
19
劳务关系记录
通讯系统
23
不太重要
互惠安排
印象
21
交易的迫切性
以往的贸易量
担保与赔偿
周新意从供应商业绩、业务结构/生产能力、质量系统和企业所处的外部环境四个方面提出20项评价供应商选择的准则[]；
王能民等从时间、价格、质量、服务、创新能力、管理与文化以及发展环境七个方面提出了24项评价供应商指标[]；
Yahya和Kingsman运用层次分析法，通过对16位富有经验的经理和主管的调查，得到的选择供应商的准则指标及权重为交货（0.336）、质量（0.246）、设施（0.152）、技术能力（（0.084）、财务状况（0.067）、管理（0.048）、纪律性（0.036）以及响应（0.031）[]，从中可以发现，他们的评价指标与Dickson给出的评价准则差别并不大；
华中科技大学管理学院CIMS课题组调查认为，目前我国企业在选择合作伙伴时，主要的标准是产品质量，这与国际上重视质量的趋势是一致的；
其次是价格，92.4%的企业考虑了这个标准；
另有69.7%的企业考虑了交货提前期；
批量柔性和品种多样性也是企业考虑的因素之一。
同时指出，我国企业在选择合作伙伴时，主观的成分过多，有时往往根据对企业的印象来确定合作伙伴的选择，且往往存在一些个人的主观成分；
选择的标准不全面，没有形成一个全面的综合评价指标体系，不能对企业做出全面、具体、客观的评价[2]。
本文认为在优先考虑价格、准时送货、质量、装备能力、地理位置因素的同时也要考虑服务、所处的内外环境、财务状况、信用程度等因素，选择的准则是多方面的且会不断发生变化。
（二）供应链合作伙伴选择的步骤
供应链合作伙伴的选择过程可以归纳为以下几个基本步骤，如图1所示[2]。
（三）供应链合作伙伴选择的方法
供应链合作伙伴选择的方法很多，主要分为三大类：
定性的分析选择方法；
定量的分析选择方法以及定性与定量相结合的分析选择方法。
1.定性的分析选择方法
定性的分析选择方法主要是根据以往的经验，凭借以前的关系来选择供应商，这种方法考虑问题比较全面，但由于人为主观因素占很大的比重，应用的广泛性受到限制。
主要有直观判断法、指标法等[2]。
2.定量的分析选择方法
由于定性方法的主观性，人们又进一步研究定量选择方法。
Weber早在1991年就提出线性权重法，线性权重法是目前合作伙伴定量选择最常用的方法[5]，其基本原理是给每个准则确定一个权重，每个供应商的定量选择结果为该供应商各项准则的得分与相应准则权重的乘积的和。
通过对定量选择结果的比较，实现对供应商的选择；
马士华等人对质量和交货期都能满足要求的供应商，提出用采购成本法，通过计算分析供应商的采购成本，选择低成本的供应商[2]；
FilipRoodhooft和JozafKonings于1996年提出供应商选择的作业成本法（ActivityBasedCosting，ABC），认为供应商总成本是由供应商的所有缺陷引起的客户企业的额外总成本构成并提出了总成本模型，通过分析供应商的总成本来选择合作伙伴[]；
随后，李步峰等人对该模型所包含的成本范围进行了扩充，认为总成本包括净购买价格、与购买相关的基本作业成本（订购材料、检查材料、接收材料、搬运材料、储存材料、设计和确定材料规格以及支付材料货款等）以及由于供应商缺陷而引起的客户企业的额外作业成本（由于材料运送不及时而引起的生产延迟、由于质量不合格而引起的退货、返工、停工等），并提出了相应的修正模型[]；
董志林（1999）以及孙静春等人（2000）提出利用数据包络分析法（DataEnvelopAnalysis，DEA）选择供应商，它适用于具有多输入多输出相同类型单位（例如供应商）的有效性评价。
在进行供应商选择时，首先将选择准则划分为输入变量和输出变量，然后建立数据包络分析模型，计算各个候选供应商的相对效率，根据计算结果选择适当的供应商[][]。
3.定性和定量方法相结合的方法
为了实现合作伙伴选择的客观化和科学化，定性和定量方法相结合的方法研究更多。
（1）Weber1993年提出多目标规划法来选择供应商。
通过确定选择准则的权重，将多目标规划问题转化为单目标规划问题，在各目标权重非负的情况下，所转化的单目标优化问题的最优解是原多目标优化问题的非劣解[]；
（2）Yahya和Kingsman提出层次分析法选择供应商。
根据具有递阶结构的目标和子目标（选择准则）以及约束条件等对供应商进行评价。
首先用两两比较的方法确定判断矩阵，然后把判断矩阵的最大特征与相应的特征向量的分量作为相应的系数，最后综合出每个供应商各自的权重（优先程度），通过对优先程度的比较实现对供应商的选择[9]；
（3）赵小惠（2002）等人和高陆（2003）等人提出了基于模糊层次分析供应商选择方法[][]。
针对供应商选择问题中包含大量的不确定和模糊因素，将模糊集合论的思想和方法引入供应商选择中，建立了供应商模糊评价模型，提出了基于模糊层次分析供应商选择方法；
王能民等建立了绿色制造模式下评价供应商的指标体系，在此基础上利用加权相对偏差距离最小法评价绿色制造模式下供应商的选择[8]；
马士华等人提出人工神经网络法（ArtificialNeuralNetwork，简称ANN），意在建立更加接近于人类思维模式的定性与定量相结合的综合评价选择模型。
该方法可再现评价专家的经验、知识和直觉思维，从而实现了定性分析与定量分析的有效结合，也可以较好地保证合作伙伴综合评价结果的客观性[2]；
郑广超提出在进行市场调查的基础上，用因子分析的方法确定供应商选择的重要因子及其权重，并利用回归分析的方法建立综合评价函数，进行供应商选优[]。
综上所述，合作伙伴选择已经出现了很多方法，但基于灰色理论的合作伙伴选择方法尚未见到，本文提出基于灰色理论的灰色关联分析法（GRA）来选择合作伙伴。
三、选择供应链合作伙伴的GRA法
早在1982年邓聚龙教授就提出了灰色系统的概念，并建立了灰色系统理论。
灰色系统理论认为，人们对客观事物的认识具有广泛的灰色性，即信息的不完全性和不确定性，因而由共性和个性特征属性的合作伙伴是一种灰色系统，可以借助于灰色系统的相关理论来研究选择合作伙伴。
（一）GRA概述
灰色关联分析（GRA）是一种多因素统计分析方法，它是以各因素的样本数据为依据用灰色关联度来描述因素间关系的强弱、大小和次序的。
如果样本数据列反映出两因素变化的态势基本一致，则它们之间的关联度较大；
反之，关联度较小。
与传统的多因素分析方法（相关分析、回归分析等）相比，GRA对数据要求较低且计算量小，便于广泛使用。
GRA分析的核心是计算关联度，关联度的几何含义为比较序列与参考序列曲线的相似与一致程度。
参考序列可以作为一个理想的比较标准，受加权相对偏差距离最小法[5]启示，可以将n个合作伙伴中的m个指标的标准值向量（各指标的最优值）
构成的序列为最理想的合作伙伴，即通过比较关联度大小，选择关联度大的作为决策依据。
（二）GRA分析步骤
步骤1：
确定分析序列
在对合作伙伴进行定性分析的基础上，确定一个因变量因素（1个理想合作伙伴）和多个自变量因素（n个待选合作伙伴）。
设每个合作伙伴的选择准则均含有m个指标，因变量数据构成的参考序列为（理想合作伙伴指标序列）,各自变量数据构成比较序列（i=1,2,…，n）,n+1个数据序列（待选合作伙伴指标序列）形成如下矩阵：
步骤2：
对变量序列进行无量纲化
由于原始序列具有不同的量纲或数量级，为了保证分析结果的可靠性，需要对变量序列进行无量纲化，无量纲化后各因素序列形成如下矩阵：
常用的无量纲化方法有均值化法和初值法，其计算公式分别为
，
，i=0,1，…,n；
k=1,2,…,m
步骤3：
求差序列、最大差和最小差
利用公式，
，i=0,1，…,n；
k=1,2,…,m，形成如下绝对差值矩阵：
绝对差值矩阵中最大数和最小数即为最大差和最小差：
；
步骤4：
计算关联系数
对绝对差值矩阵中数据作如下变换：
得到关联系数矩阵：
其中在（0，1）内取值，一般取0.1至0.5，值越小越能提高关联系数间的差异。
步骤5：
计算关联度
比较序列（i=1,2,…,n）与参考序列的关联程度是通过m个关联系数来反映的，将关联系数矩阵中的各列数据求平均，得到相应的关联度向量
。
步骤6：
依关联度排序
关联度大的即为所要选择的合作伙伴。
四、算例分析
待选的10家合作伙伴，选择准则及相应数据如表2。
这里的选择标准仅选择普遍认为最重要的价格、准时供货、质量、装备能力和服务5个项目。
表2合作伙伴属性数据表
合作伙伴编号
选择准则
49
36
38
24
66
47
准时供货
2.7
2.3
4.2
6.9
7.4
5.5
2.4
3.9
3.1
5.1
97.8
99.2
98.6
100
99.6
97.6
98
96.8
98.3
700
800
600
400
300
1000
500
200
服务
144
72
136
30
57
150
176
56
42
（注1）数据资料来源：
朱建军，刘士新，王蒙光，王敏.供应商选择及定购计划分析[J].东北大学学报（自然科学版）2003,24（10）:
956-958））
可以看出，参考序列标准值向量
，根据前面的步骤利用计算机辅助计算的关联度数据如表3所示。
显然应选择编号6为合作伙伴。
表3GRA关联度计算结果
合作伙
伴编号
关联度r
0.8832
0.8732
0.8369
0.7308
0.6511
0.9802
0.8052
0.7443
0.5701
0.6612
合作伙伴的选择问题是多目标决策问题，由于合作伙伴信息的不完全性和不确定性，就决定了对他们的了解具有灰色性特征，因而用基于灰色理论的灰色关联分析法（GRA）来选择合作伙伴，具有很强的实用性。
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