基于实证研究的供应商选择模型外文翻译.docx

1、基于实证研究的供应商选择模型外文翻译英文翻译2013 年6月10日基于实证研究的供应商选择模型摘 要：对于一个打算在他们的活动范围进行竞争的公司来说，选择供应商/合作伙伴的问题是决策过程中一个关键和重要的组成部分。供应商/合作伙伴的选择是一个耗费时间和资源的工作，它涉及到数据的收集和对可以正面或负面影响选择的因素进行认真分析。然而，它是一个显著影响每个公司经营业绩的重要过程。在这项工作中，有五大选择标准的确定：质量，财务，协同效应，成本，和生产系统。在这些标准中，还包含五个子标准。在标准确定之后，为了了解哪些因素在选择合作伙伴中拥有更大的决策权重，调查进行了详尽阐述，并且和公司进行联系。它通过

2、一个线性加权模型来反映各因素的重要性来解释结果和处理数据。该模型具有层次结构，可以应用层次分析法（AHP）的方法和价值分析。本文的目标是提供一个选择参考模型，它可以表示一个供应商/合作伙伴选择过程中的决策取向/模式。关键词：供应商/合作伙伴；选择标准；权重；层次分析法；价值分析1 简介供应商的选择是公司自其活动开始就会面临的一个问题。供应商/合作伙伴的选择是许多公司业务成功的一个关键因素，它也是一个耗费时间和资源的复杂过程。如今，为了增加利润和提升客户价值1，许多公司需要通过可靠和高效的基于供应商/合作伙伴关系的供应网络来不断提升企业竞争力。国际竞争对手，客户需求，技术的快速变化和较短的产品生

3、命周期影响着供应链与供应链之间的竞争。企业努力通过成本最小化，浪费最小化和专注于自己的核心竞争力1来对付这些力量。本工作主要集中在供应商选择阶段，在许多情况下，它可以作为一种结构化的和复杂的算法。供应商选择阶段是正常的选择过程的第二步，如图1所示，它在合格之后与评价之前。因为这个过程是连续的并且服从于新的条目和剩余的合作伙伴，所以可以把它归为一个动态的过程。图1:供应商/合作伙伴选择的动态过程在文章中, 将以模型标准的识别为开始来阐述选择最佳供应商的方法。迪克森(Dickson) 2对23个评估供应商的标准做了一个概念性研究。这项研究是基于170个买家和管理人员的。韦伯(Weber)3基于阅读

4、74篇相关论文认为质量是交货和成本性能中最重要的标准。质量，能力，交付和准时化哲学等相关标准也在文章之中。Talluri和Narasimhan4在他们的综合性工作中提出了供应商选择方法的概述。据他所说，在标准的搜索中有两种不同的观点：概念的观点和实证研究的观点。Talluri和Narasimhan5认为成本不是供应商选择决策的唯一标准。莱曼(Lehmann)和奥肖内西(OShaughnessy)6提出了5个标准：性能，经济，充实，协议和社会规范。卡迪克(Caddick)和戴尔(Dale)7称，质量，生产计划，控制系统的有效性，历史性的活动，项目类别和价格必须包括在标准之中。埃拉姆(Ellram

5、)8认为，管理或定位策略的兼容性必须添加到平时的标准之中。巴顿(Patton)9提出了7个标准：价格，质量，交货，销售支持，设备，技术，工艺和供应商所在公司的财务状况。一旦评估和确定了标准，就将其分析方法应用于供应商的选择。分析方法包括线性加权方法的数学规划方法5。然而，供应商的选择问题需要考虑大量的标准。可以把它归为一个多目标的问题。该标准定义，权重和因子的评价是这类问题的主要困难之一。在线性加权方法中，层次分析法（AHP）和简单多属性评价技术（SMART）有一个层次结构，并且包括定量和定性标准10。网络分析法（ANP）包括供应商选择标准之间的相互作用11。模糊集理论（FST）方法用于解决供

6、应商选择12的不准确性。在数学规划中，多目标编程（MOP）和数据包络分析（DEA）是最常被引用的文献13。在下一节中，提出了层次分析法。第3节利用层次分析法和价值分析法是构建供应商选择模型及其应用。最后，在结论部分提出了一些关于这个工作的思想和未来的方法。2 层次分析法层次分析法(AHP)是由托马斯(Thomas L. Saaty)14提出并发展的。这种方法把一个给定的问题的定性数据转换为可量化的数据，从而可以分析和解释。层次分析模型用1-9个标度比较供应商选择案例中选择标准中的两个因素。如果第一个标准比第二个标准重要得多，那么，它的值为9。相反，与第一个标准相比第二个标准的分数为1 / 9，

7、托马斯(Thomas L. Saaty) 15。因此，每个标准的相对重要性（指定的权重）得到确定。对于其余的值，托马斯(Thomas L. Saaty)已经设定了一个标度，它的解释可以在图2中看到。重要度定义解释1同等重要两个活动对目的同等重要2不重要3中等的重要性对于其中一个来说，经验和判断稍偏向活动的另一个4中加5非常重要经验和判断强烈支持其中一个6强烈的重要7很强的或明显的重要性对于其中一个来说，活动非常强烈的青睐另一个；其优势表现在实践中8非常，非常强烈的重要9极端的重要证据有利于一个活动，是肯定的最高阶以上的倒数与分配给它的J相比，如果活动有一个以上的非零数字分配给它，那么J就具有相

8、互值与我相比。一个合理的假设合理的规模产生率如果一致性被获得的N个数值强迫跨越矩阵图2: 层次分析法(AHP) 值的标度之后，每对标准之间的比较的结果用一个矩阵表示。图3说明了以估计美国饮料类型的相对消费为目的的例子。在美国，哪种饮料消费更多？判断检查的一个例子美国饮料消费咖啡葡萄酒茶啤酒汽水牛奶矿泉水咖啡1952111/2葡萄酒1/911/31/91/91/91/9茶1/5211/31/41/31/9啤酒1/29311/211/3汽水1942121/2牛奶19311/211/3矿泉水2993231图3：层次分析法的权重矩阵15的例子。每个标准的权重都包括在归一化矩阵之中。托马斯(Thomas

9、 L. Saaty)建议归一化矩阵应通过提高基体的高功率达到。可以通过将该矩阵的每个元素除以它所属的栏的所有元素的和得到，如图4所示。因此，每列元素之和一16。归一化矩阵每行的算术平均得到的权重，可以在图4的最后一栏看到。咖啡葡萄酒茶啤酒汽水牛奶矿泉水权重咖啡0.1720.1880.1970.2120.1870.1180.1730.178葡萄酒0.0190.0210.0130.0120.0210.0130.0380.020茶0.0340.0420.0390.0350.0470.0390.0380.039啤酒0.0860.1880.1180.1060.0930.1180.1150.118汽水0.

10、1720.1880.0160.2120.1870.2370.1730.189牛奶0.1720.1880.1180.1060.0930.1180.1150.130矿泉水0.3440.1880.3550.3180.3730.3550.3460.326合计1.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.000图4：归一化矩阵和权重估计量AHP层次树建立在计算权重之后。在这个例子中，AHP模型只有两个层次，实现这一目标的目标和方案。这是最简单的层次模型，并且是来源于最好的百分比的决策（见图5）。图5：托马斯(Thomas L. Saaty)层次结构的例子然而，分层树可以通过目

11、标，子标准和其他相关的替代品（见17例子）使之更加详细。3 模型的构建这项研究是基于一个量化的方法。这些类型的方法用结构化的方法寻找答案。这项工作选择短的和客观的答案进行问卷调查。问卷包括2个问题。第一个与企业标准的相对重要性相关，另一个是每个标准的子标准的相对重要性。答案是给定的百分比。申请人给最重要的标准（或子标准）指定最高的百分比，再把剩余的百分比分配给其它标准（或子标准），直到百分比的总和为100%。有了这种类型的结构，就可能理解一个标准与另一个标准相比有多重要。3.1 选择标准的识别和排名在文献分析的基础上(Dickson2，William 等人4；Lehmann 和 OShaugh

12、6 ,Perreault 和 Russ18 , Abratt19，Billesbach等人20；Mummalaneni等人21；Choi等人22,Hirakubo和Kublin23,Verma和Puliman24, Yahya和Kingsman25,Silva等人26,Bharadwaj27，Haydy 和 Hodges28)，考虑到五个通用标准。这五个标准，目前的工作需要调用他们的系统。反过来，每个系统包括五个其他直接相关的标准，称为子标准。五个主要的标准是：质量，成本，财务，协同效应和生产。文献中更多提到的质量体系标准，包括对消费者的质量评估很重要的所有因素。文献中不经常提到的金融系统，包

13、括涉及供应商/合作伙伴的财务稳定性的所有问题。协同系统涉及在所有供应链中可能会增强客户和供应商之间的利益关系的各种因素。文献中最被引用的成本系统，集合了可以促进商业交易费用的所以物品。最后，生产系统包括了与技术创新过程或技术支持有关的所有问题。基于前面的分析表，它被认为是以下每个系统所固有的子标准，见表1。表1：标准和子标准标准子标准质量体系(Q)质量管理体系（Q1）质量保证（Q2）服务水平（Q3）以顾客为关注焦点（Q4）全面质量管理系体系（Q5）金融系统（F）经济/财务比率（F1）附加值指标（F2）金融稳定（F3）契约化（F4）金融市场和资本的报价（F5）协同系统（S）协同作用的潜力（S1）

14、位置（S2）战略方面（S3）组织间关系（S4）文化方面（S5）成本系统（C）产品的成本（C1）物流成本（C2）支付的灵活性（C3）售后服务成本（C4）培训费用（C5）生产系统（P）环境问题（P1）生产特点（P2）创新（P3）产品范围（P4）生产能力（P5）3.2 抽样程序及数据处理调查数据的收集是在相关知识的基础上举行的。通过这些接触得到30个的回应。样本公司进行广泛的活动，所有这些操作都在葡萄牙进行。收集的反应来自中小企业（小型，中型和大型的企业）和微型企业。鉴于在葡萄牙的大量公司，人口规模是无限的。因此，人口的参数估计的样本数据是建立在一个固定的置信区间的基础上。通常，即使人口不呈现正态分

15、布，样本平均值表现出正态分布。如果样本大小小于或等于30，那么使用正态分布计算置信区间。是不适当的，而要用t分布29。用微软的Excel电子表格组织数据计算平均值和标准偏差。值的计算采用90%的置信区间，获取6%和4%之间的误差值。创建六个表格用于数据输入是很重要的；一个表格用于标准（表2），其他五个表格用于相关的子标准（表3、4、5、6和7）。正如已经指出的，响应来自不同的企业规模，以充分地评估他们独立评估的信息。这种分割是必要的，因为它是对根据根据公司的大小不同而提出不同行为的一些回应数据的初步分析发现的。对五个主要标准，调查结果的平均值在表2中可以看到。观察表，可以看出，成本和质量体系，

16、给出了公司所有规模的绝大部分。尽管具有这种关联性，但根据公司的大小不同，每个标准的值也不同。根据总平均，即，考虑到所有公司的大小的值，成本和质量系统保持最相关的标准，这不同于协同系统表现出了最小值。表2：对5个主要标准的调查结果的平均值公司/标准的规模质量的财务的协同效应的成本的生产的大型企业22,8%11,1%9,4%36,1%20,6%中小企业22,9%18,4%12,2%27,5%19,0%微型企业29,4%16,7%14,4%22,8%16,7%总平均24,8%15,7%12,0%28,7%18,8%在表3中，是质量系统的相关结果，可以说，服务水平对所有规模的公司都有很高的重要性。质量

17、管理是大型公司的第二重要子标准，但对于其他规模的公司来说只是一个保证。表3：质量体系的平均值质量体系要求公司/子标准大小质量管理系统保证服务水平以顾客为关注焦点全面质量管理系统其它大型企业26.1%17.2%38.3%10,0%8.3%0,0%中小企业18.8%22,1%36.3%12,3%10,7%0,0%微型企业12.8%26.7%32.8%16,1%11.7%0,0%总平均19.2%22,0%35.8%12,7%10,3%0,0%在表4中，金融稳定对于中小企业和微型企业至关重要，而经济/财务比率标准对大大型企业比较重要。经济/财务比率分布是第二重要的标准，金融稳定指标和附加值的重要性以公

18、司的规模而递减。表4：金融系统的平均价值协同系统的要求公司/子标准大小经济/财务比率附加值指标金融稳定契约化金融市场和资本报价其它大型企业35.6%15,0%26.7%11.1%11.7%0,0%中小企业25,4%21,3%32,1%15.4%5,8%0,0%微型企业13,9%22,8%30,6%22,2%10,0%0,0%总平均25.0%19.8%30.0%16,2%9,0%0,0%在表5中，对大中小型企业来说，协同作用的潜力是最重要的子标准，其次是位置。对微型企业来说，位置是最重要的子标准，其次是协同作用的潜力。表5：协同系统的平均值协同系统的要求公司/子标准大小协同作用的潜力位置战略方面

19、组织间的关系文化方面其它大型企业28,3%25,0%14,8%20,0%11,9%0,0%中小企业27,9%24,2%19,6%20,8%7,5%0,0%微型企业25,0%28,3%18,9%16,1%11,7%0,0%总平均27,2%25,7%17,9%19,2%6,6%0,0%在表6中，产品成本是所有公司的最重要的子标准。物流成本和支付灵活性也是非常相关的。表6：成本的平均价值成本系统要求公司/子标准大小产品成本物流成本支付的灵活性售后服务成本培训费用其它大型企业40,6%18,9%18,3%13,9%8,3%0,0%中小企业35,0%18,3%19,2%16,0%11,5%0,0%微型企

20、业27,8%16,7%27,2%15,0%12,8%0,0%总平均34,5%18,0%21,3%15,3%10,9%0,0%从在表7中可以看出，的对中小企业和微型企业来说，创新子标准更加重要。大型企业的生产特点和生产创新具有同等的重要性。总的平均显示所有的子标准之间的一致性。表7：生产系统的平均值生产系统的要求公司/子标准大小环境问题生产特点创新产品范围生产能力其它大型企业18,9%21,7%21,7%17,2%20,6%0,0%中小企业16.3%16,7%25,4%20,0%21,7%0,0%微型企业17,2%20,0%23,9%20,6%18,3%0,0%总平均17.3%19,2%23,8

21、%19.3%20,3%0,0%3.3 提出的模型如图6所示，所提出的模型是基于一个分层结构。层次分析法和价值分析的方法可以应用在这个模型。线性加权模型构建了标准和子标准的相对权重。直接从调查问卷获得的权重和标准对应的平均值。子标准的权重通过标准的百分比乘以其子标准而计算得到。每个级别的权重的总和应等于1（相当于100%）。图6：提出的模型现在，随着模型，层次分析法和价值分析的方法可以应用，将在下一小节显示。3.3.1 AHP法的应用从假设可用的3个备选方案的供应商开始（A供应商（AS），B供应商（BS）和C供应商（CS）。将对A，B和C供应商的每个子标准进行评估。由托马斯(Thomas L.

22、Saaty)比较矩阵进行评估。作为一个例子，我们考虑在表8中的质量系统（Q1）子标准的矩阵。表8：为A，B和C供应商的Q1子标准的比较矩阵ASBSCSAS195BS1/912CS1/51/21比较矩阵的规范化很有必要。在表9中，给出了归一化矩阵的供应商权重。表9：A，B和C供应商Q1标准的归一化矩阵。ASBSCSWeightsAS0,7630,8570,6250,748BS0,0850,0950,2500,143CS0,1530,0480,1250,108Total1,0001,0001,0001,000Q1子标准的评价结果是该供应商的子标准的权重相乘得到。所以，Q1：AS(Q1)=0.048

23、0.748=0.036BS(Q1)=0.0480.013=0.007CS(Q1)=0.0480.108=0.005每个子标准都重复这些程序。供应商得分是它的所有值的总和。最后，选择的供应商将被高度分类。例如，线面将显示AS供应商评级的计算公式：AS评价=AS(Q1)+AS(Q2)+AS(P5)3.3.2 价值分析方法的应用考虑到相同的替代品，如，AS，BS和CS，对于每个子标准，把供应商按0到5分进行分类。例如，Q1：AS(Q1)=3；BS(Q1)=5，CS(Q1)=1本程序适用于所有的子标准，最终，我们将有以下分类：AS评价=AS(Q1)Q1+AS(Q2)Q2+AS(P5)P5 =30.04

24、8+AS(Q2)0.055+AS(P5)0.038BS评价=BS(Q1)Q1+BS(Q2)Q2+BS(P5)P5 =50.048+BS(Q2)0.055+BS(P5)0.038CS评价=CS(Q1)Q1+CS(Q2)Q2+CS(P5)P5 =10.048+CS(Q2)0.055+CS(P5)0.038最后，选定的供应商将被高度地分类。这两个模型都使用线性加权模型。价值分析模型对每个供应商的子标准单独进行比较,而层次分析模型，是在所有的供应商之间的比较。最终用户应考虑公司的需要来确定要应用的最佳方法。4 结论供应商的选择是一个公司的复杂的和非常重要的过程。公司更高的运行性能水平取决于他们的供应商

25、网络一体化和合作。在这项工作中，目的是了解选择一个供应商时要考虑的相关因素。研究文献中，它有确定的五大标准：质量，财务，协同效应，成本和生产系统。供应商选择标准和子标准的影响是由提交给公司的关键决策者的问卷确定的。样本数据是基于对30个范围从小型企业到微型企业的调查。采样程序运用了T分布，在90%的置信区间的最大误差为4%。为供应商/合作伙伴的选择所提出的参考模型是基于托马斯(ThomasL.Saaty)的层次分析法。这种选择方法是依靠模型中存在的线性加权和分层结构。在该模型中，标准（子标准）的权重的确定不同于传统的层次分析法。基于文献分析和调查结果，研究团队确信为供应商/合作伙伴的选择所提出

26、的参考模型将帮助公司管理人员为公司选择最好的供应商/合作伙伴。模型中所提出的可用于选择评价法中的层次分析法和价值分析法的权重给选择提供了更多的可靠性。参考文献1 Krause, D., Krause, R., Handfield, R. B., Scannell, T., Scanell V., 1998, An empirical investigation of supplier development: reactive and strategic process, Journal of Operational Management, Vol. 17, No.1, p. 3958.2 D

27、ickson, G. W., 1966, An analysis of vendor selection systems and decisions, Journal of Purchasing 2(1), p. 517.3 Weber, C. A., Current, J. R., Benton, W. C., 1991, Vendor Selection Criteria and Methods, European Journal of OperationalResearch, Vol. 50, No. 1, p. 218.4 William, H., Xiaowei, X., Prasa

28、nta, K. D.,2010, Multi-criteria decision making approaches for supplier evaluation and selection: a literature review, European Journal of Operational Research, Vol. 202, p. 1624.5 Talluri, S., Narasimhan, R., 2001, Vendor Evaluation with performance variability: A max-min approach, European Journal of Operational Research, Vol. 210, No. 146, p.543552.6 Lehmann, D. R., OShaughnessy, 1982, Decision criteria used in buying different categories of products, Journal of Purchasing and Mate