基于ＤＥＡ的供應商評價方法研究

摘要：供應商評價方法是供應鏈中極為重要而又期望實現客觀的關鍵環節，產品的價格、質量、供應商的服務等要素綜合制約著供應商的評價與選擇。本文提出基于數據包絡分析（DEA），實現對供應商評價的定性與定量化的融合，克服了單純方法的主觀性，實現了對供應商評價的客觀實現。

關鍵詞：數據包絡分析；供應商評價；供應鏈管理

傳統采購管理往往傾向于一種物料有多個供應商，這樣感覺上比較保險。而現代采購管理的趨勢是減少供應商的數量，并與之建立互信、互利、互助的長期穩定合作伙伴關系。有鑒于此，企業對于供應商的選擇更加慎重，必須綜合考慮候選供應商在各個方面的表現。在嚴格認證和選擇的前提下，選擇少數供應商，和他們建立長期的戰略伙伴關系。綜上所述，對供應商選擇方法的研究，具有重要的理論意義與實際意義，供應商選擇方法是否科學與恰當，直接關系到企業的生存與發展。

總的來說，評價供應商的方法可分為定性方法與定量方法。定性方法考慮問題比較全面，但定量方法更為準確、可靠。定量方法的缺陷在于它是對單一品種的原材料，或者零部件采購的評價；對多種品種、類型的原材料或者零部件采購工作還沒有成熟的數學模型。現有的評價供應商的定量分析方法有三種，即權重分析方法、數學規劃方法、概率統計方法。使用最多的是權重分析方法。由于權重的選取帶有主觀性，因此定量分析方法的準確性受到影響。本文提出DEA方法處理供應商評價問題，可有效改進過去方法主觀性的問題。

1 . 評估供應商的DEA方法

數據包絡分析是在相對效率評價概念的基礎上建立起來的一種新的系統分析方法，是1978 年提出的一種能夠處理多投入、多產出指標的非參數生產前沿分析方法，其評價指標是單位的相對效率。由于企業必須綜合考慮候選供應商在各個方面的表現，而且考慮到數據包絡分析方法本身是以指標權重為變量利用數學規劃模型進行評價的，應用這種方法一方面可以綜合考慮各種因素，另一方面也可以在一定程度上避免引入較大的主觀性，因此數據包絡分析方法在解決供應商選擇問題時具有突出的優點。

2 . 應用DEA方法的計算模型

進行供應商選擇時，為了把已確定的選擇準則轉化為數據包絡分析模型的形式，首先需要將它們劃分為輸入變量和輸出變量。然后建立適當的數據包絡分析模型，計算各個候選供應

表1中，價格與供貨歷史的乘積作為購貨總額（x₁），其中價格表示按批次供貨量為權重給出的加權平均價格；準時供貨表示準時完成合同的指標，以遲到的供貨量計算（x₂）；維修服務以響應天數與返修零件數量的乘積計算（x₃）；質量表示到貨后檢測合格的零件數量（y₁）；供貨歷史表示以往總共訂貨的數量（y₂）。在上述指標中，購貨總額、準時供貨與維修服務指標都是越小越好，因此列為模型的輸入指標；質量與供貨歷史都是越大越好，因此列為模型的輸出指標。評價結果即供應商的相對有效性指標。

表1中，相對效率為1的供應商是第1、4號供應商，其次是相對效率非常接近于1的5號供應商，而相對效率在0. 9 以下的供應商則為第3號。利用以上的供應商DEA 有效性排序進行供應商的選擇，結合原始數據，就比較容易選出可以達到最低的購貨成本、最少的合同延遲時間、最好的維修服務、最高的質量的供應商，或者是滿足采購者對幾個方面的綜合要求的供應商。

本文介紹了應用DEA方法的基本原理及用來評估供應商的計算模型，并用6個供應商參與競爭一個企業零件采購的案例為例，運用相關數據和已建立的模型計算出了各個供應商的相對有效性指標，使得企業能根據這個指標的高低并結合原始數據選擇最優的供應商。

參考文獻:

[1]魏權齡. 數據包絡分析. 科學通報， 2000（45).