基于數據挖掘的電網企業戰略供應商評價選擇

宋 斌，劉春輝，趙艷麗，張洪青

（1.河南省電力公司,河南 鄭州 450052；2.吉林省電力有限公司，吉林 長春 130021；3.華北電力大學 經濟與管理學院，北京 102206）

1 引言

戰略合作伙伴關系是一種基于高度信任，伙伴成員間共享競爭優勢和利益的長期性、戰略性的協同發展關系，能夠為合作雙方帶來深遠的意義。電網企業物資供應商眾多，供應鏈關系復雜，對供貨及時性和物資質量要求較高。如何選擇、管理電網企業戰略合作伙伴對輸配電網建設和供電企業營銷有著直接影響，建立合理的戰略合作伙伴選擇體系，能夠有效地控制電網企業的成本，確保電力物資質量，從而有效保障電網建設的順利進行和整個社會的供電需求。由于電力物資的復雜性，對于電網企業戰略合作伙伴的選擇涉及因素較多，因此，選擇合適、有效的評價方法對選擇電網企業供應商而言至關重要。

從供應商選擇方法的角度來看，大致經歷了三個發展階段：定性方法、定量方法、定性與定量相結合。定性方法因科學依據不足而較少獨立使用。目前國內外學者在進行供應商評價時大多使用數學方法，包括加權平均法[1]、層次分析法[2]、TOPSIS法[3]、灰色理論[4]等。加權平均法簡單易實現，但由于采用主觀打分的方法來確定各評價指標的權重，容易導致主觀偏差。層次分析法能夠有效降低人為主觀因素的影響，但僅適用于評價因素較少的情況，否則標度的準確性將不能有效保證。TOPSIS算法作為一種多因素優選方法，借助理想解和負理想解進行排序，但規范決策矩陣的求解復雜，且屬性權重是事前確定的，主觀性較強。數據挖掘是指從一個數據倉庫中自動發現相關模式，是一種從大型數據庫或數據倉庫中提取隱藏的預測性信息的新技術。進一步說，數據挖掘是指從大量的隨機數據中，提取隱含在其中的、并且潛在有用的信息和知識的過程。因此，本文運用數據挖掘算法來實現對電網企業戰略合作伙伴的評價與選擇，通過模糊挖掘算法對供應商進行評價，甄選出電網企業戰略供應商，而后采用模糊聚類分析對眾多供應商進行級別分類，實現新供應商的類別分析，從而進行有效的供應商管理。

2 電網企業戰略合作伙伴評價指標

電網企業戰略合作伙伴的評價與選擇是供應商管理的重要內容，評價指標選取是否得當將直接影響戰略合作伙伴選擇工作的成敗。戰略供應商作為公司的長期合作伙伴，對其進行的選擇與評價必須有一套完整、科學、全面的綜合評價指標體系。與一般供應商的評價指標相比，戰略性供應商的選擇與評價所需考慮的因素更為廣泛和深入，因此其指標的覆蓋面也較前者更為全面，涵蓋并超越了對一般供應商的評價要求。

目前，我國對供應商的評價主要是從價格、質量、企業業績、生產能力、服務等方面進行指標設定[5-7]。電網企業戰略合作伙伴的評價指標在選取時，要結合電網企業的特點，除考慮通用指標外，如電力物資質量、價格、供貨及時率等指標外，還應結合電網工程的建設發展特點，設立一些特殊指標，如電力特有物資的研發能力、設備試驗、運行維修及可持續發展環境下的低碳效能等指標。因此，本文構建了如圖1所示的電網企業戰略合作伙伴評價選擇指標體系。

該指標體系包含了基本情況、產品競爭力、技術評價、綜合服務和社會責任五項一級評價指標。此外，15個二級評價指標中，技術水平、研發能力、合同及承諾履行能力、售后響應及時能力、安全管理能力和環境保護管理績效這6個為定性評價指標，其余為定量評價指標。

圖1 電網企業戰略合作伙伴評價指標體系

3 電網企業戰略合作伙伴數據挖掘方法

在數據挖掘過程中，選擇合適的數據挖掘算法是影響評價選擇是否有效的關鍵，本文利用從數據倉庫中提取的數據和模糊挖掘算法對企業候選合作伙伴進行多級模糊綜合評價，確定戰略供應商，然后運用決策樹聚類分析對供應商進行分類，并以此劃分等級，通過計算擬合度來判別新供應商是否為企業的戰略合作伙伴。

3.1 多級模糊綜合評價

（1）建立因素集和評價集。建立電網企業各供應商的因素集U={U1,U2,...,Um}。因素集應滿足，?,i≠j。將Ui劃分為子因素集Ui={Ui1,Ui2,...,Uij,...,Uin}，根據實際的評價需要，可繼續劃分。建立評價集V={v1，v2，…，vn}，權重向量集Ai=(ai1,ai2,...,ain)。

（2）單因素模糊評價。對Ui的n個因素進行單因素評價后得到單因素評價矩陣Ri。第k個專家認為的評價對象按第i個因素Ui獲得第j個評語vj的隸屬度用表示，按公式（1），以百分制計算總體的隸屬度rij，由此得到評價矩陣R，即公式（2）。其中rij是綜合所有專家意見得到的評價對象按第i個因素Ui第j個評語vj的隸屬度。

將Ri和權重向量集Ai模糊合成，按公式（3）計算出該層次因素集Ui的評價結果Bi。

其中，bj是綜合考慮所有影響因素時評價對象屬于第j個評語vj的隸屬度，B是屬于判斷集V上的模糊集合，“°”表示某種合成算子。

（3）對U代表的事物進行綜合評價（二級評價）。由B1,B2,...,Bm，可按公式（4）得到U=(u1,u2,...,um)的單因素評價矩陣R。

依公式（5）對因素集U進行綜合評價。

3.2 模糊聚類分析

（1）數據的預處理。對數據進行標準化處理，即根據模糊矩陣的要求，將數據壓縮到區間[0，1]上。用xij表示原始數據，為處理后的數據，采用極值處理法，按照公式（6）對數據進

行處理。

其中，Mj=max{xij},mj=min{xij}。

（2）建立模糊相似矩陣。用 cij（i=1，2，…，n，j=1，2，…，m）表示xi與xj的相似程度，采用最大最小值的方法按照公式（7）確定，從而由公式（8）得到模糊相似矩陣R={cij}n×n。

（3）聚類。采用最大樹聚類法對電網企業的合作伙伴進行分類劃分，甄選出不同優勢的合作伙伴。最大樹法從模糊相似矩陣出發進行聚類，其核心是以所有被分類的對象為頂點構造一棵最大樹。首先將cij從小到大排序，把與最大的cij（cij≠1）相關聯的對象xi，xj連接起來，并注明相關程度rij，依次重復加入其它節點（注意不能產生回路），直至所有頂點均被連通，此時便得到一棵最大樹。然后選取適當的截集λ∈[0 ,1]，除去線段上值小于λ的連線，剩下相互連通的對象歸為同一類，即得到在λ水平上的等價分類。

由于連接方法不同，最大樹并不唯一，但取λ截集以后所得的子樹是一樣的。這些子樹即為數據倉庫中歸納發現的模式。

4 實例分析

某電網企業計劃購進一批配電設備，從眾多供應商中抽取10家作為評估對象，優選供應商，建立戰略合作伙伴關系。本文建立的電網企業戰略合作伙伴評價指標體系中包含一級指標5個，二級指標15個，建立評價集V={v1,v2,v3,v4,v5}={很好，較好，一般，較差，很差}={100，80，60，40，0}。

通過對備選供應商中的企業1進行專家調查，比較各指標的相互關系，同時通過邀請電力公司、供電局等20名專家學者參加統計問卷調查，計算分析后最終確定出各指標的權重及評價匯總結果，見表1。

表1 供應商評價選擇權重及1號供應商評價結果匯總表

根據表1，按公式（1）、（2）計算可以得到一級評價指標的權重向量A，各二級評價指標的權重向量 Ai（i=1,2，…，5），以及從二級評價指標集到評價集V的5個模糊評價矩陣R1,R2,R3,R4,R5。

采用加權平均型的算子M(· ,+) ，依公式（3）對R進行模糊運算，得到各評價指標的模糊評價值 Bi（i=1，2，…，5）。

同理，計算出其它評價指標的模糊評價值。

B2=（0.69，0.225，0.045，0.04，0）

B3=（0.23，0.67，0.085，0.015，0）

B4=（0.34，0.3，0.2175，0.0725，0.07）

B5=（0.22，0.72，0.16，0.02，0）

在此基礎上按公式（4）求得第一層評價因素集的模糊綜合評價矩陣R。

依然選取算子M(·,+)對R進行模糊運算，由A=(0 .05,0.35,0.25,0.25,0.1)，按公式（5）計算得出該供應商的綜合評價向量B。

根據最大隸屬度原則，0.419的數值最大，該供應商的綜合隸屬度值為0.40825，評語值為“較好”。

進一步將評價結果轉化為分值進行分析，則各指標的分值分別為：

同理，計算得到其它各指標分值。

通過電網企業供應商評價的5個指標的分值，可以對這5個指標進行排序：

其中，排在前列的為指標u2和u5，說明1號供應商的產品競爭力和社會責任方面表現很好，其余各指標均接近80分的較好水平。從整體來看，企業1總的分值為83.76，略高于較好水平。說明選取該企業作為電網企業的戰略合作伙伴還是比較合適的，尤其是對物資的質量、穩定性及價格等要求非常高的情況。

采取同樣的方法，通過計算得出其它供應商的綜合評價結果，見表2。

表2 電網企業備選供應商的綜合評價結果

根據表2可知指標矩陣為X*，然后按公式（6）對數據進行處理，將X*標準化處理，得到模糊矩陣X0。

按照公式（7）和（8）計算 xi和 xj的貼近程度 cij，并由此得出模糊相似矩陣R。

取 λ =0.7，分為8類：{x1,x5}，{x2}，{x3}，{x4}，{x6,x8}，{x7}，{x9}，{x10}；取 λ =0.66，分為 7類：{x1,x5}，{x2,x6,x8}，{x3}，{x4}，{x7}，{x9}，{x10}；取 λ=0.6，分為5類：{x1,x5}，{x2,x3,x6,x8,x9}，{x4}，{x7}，{x10}；取 λ =0.5，分為4類：{x1,x2,x3,x5,x6,x8,x9}，{x4}，{x7}，{x10}；取 λ=0.49，分為3類：{x1,x2,x3,x5,x6,x8,x9}，{x4,x10}，{x7}；取 λ =0.4，分為1類{x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7,x8,x9,x10}。

從分類結果可以看出，當取λ=0.6分為五類時，企業1和企業5屬于其產品競爭力較強，其余指標均處于良好水平的供應商，列為A類供應商，屬于綜合能力較強的企業；企業2、企業3、企業6、企業8和企業9則屬于技術水平較強的供應商，列為B類供應商，屬于綜合能力良好的企業；其余的企業在各方面均無突出表現，且在社會責任方面的表現稍弱，列為C類供應商，屬于綜合能力較弱的企業。取λ=0.6時對電網企業各合作伙伴的合作模式進行分類，各模式的平均指標見表3。

表3 合作伙伴企業分類模式的平均指標

若某新的供應商U={80.5，88.6，72.3，92.3，85.2}，則可以通過計算其與各類的擬合度來確定其綜合素質能力：A類的擬合度0.54，B類的擬合度0.28，C類的擬合度0.195?？梢钥闯雠cA類的擬合度最大，屬于綜合能力較強的企業。

5 結論

電網企業合作伙伴的管理對于培育和提升企業的核心競爭力、保障電力設備的正常運行、降低故障損失具有重要意義。本文根據電網企業供應商的實際情況，構建了其戰略合作伙伴評價指標體系，并利用數據挖掘算法實現了對企業候選供應商的評價與選擇，同時對其進行聚類分析，從而確定電網企業需要進行合作的供應商類型，為電網企業決策者進行科學決策提供依據。

[1]侯炳輝,程佳惠,曹慈惠.信息系統評價體系及評價方法[J].中國管理科學,1993,(3):26-35.

[2]孫蛟,曾凡婷.層次分析法AHP在供應商評價選擇中的應用[J].物流技術,2004,(9):44-47.

[3]Luitzen de Boer,Eva L,Pierangela M.A review of methods supporting supplier selection[J].European Journal of Purchasing&Supply Management,2001,2(7):75-89.

[4]楊波,莫燦林,李仁旺.基于灰色關聯度的供應商評價體系研究[J].計算機應用研究,2005,(10):20-22.

[5]堪述勇,陳榮秋.論JIT環境下制造商和供應商之間的關系[J].管理工程學報,1998,(3):46-52.

[6]馬士華,林勇,陳志祥.供應鏈管理[M].北京:機械工業出版社,2000.

[7]張炳軒,李龍洙,都忠誠.動態供應鏈合作伙伴的評價體系及其模糊評價方法[J].天津師范大學學報,2001,(3):19-23.