基于AHP和貝葉斯網絡的材料企業供應商選擇研究

陳果CHEN Guo

（中國地質大學（北京），北京 100083）

0 引言

在國際貿易環境惡化的背景之下，材料行業企業的經營活動受到重大影響。體現在原材料價格上漲、人民幣購買力下降、國內終端消費市場不景氣等現狀。一般而言，材料企業總成本的70%-90%由生產成本中的直接材料構成。因此，企業挑選出優秀的供應商成為了保持核心競爭力的關鍵因素所在。李永春、鮑思恕[1]確定了供應商的選擇標準是產品質量合格、價格低、費用省、交貨及時、服務質量高。孫靜香、王刊良等人[2]不僅對評價供應商的有效性分析，還采用DEA方法對供應商進行評價。林勇[3]研究了供應鏈管理環境下的供應商選擇，強調了供應鏈企業之間的戰略合作意義。趙春元、胡宇紅等人[4]基于層次分析法對供應商進行評價，指出質量、價格、服務、交貨期是供應商的指標。韓慶元、湯家社等人[5]利用最優傳遞矩陣改進了基于AHP的供應商評價體系，減少一致性檢驗不通過的風險。宋寶娥、朱文茵等人[6]基于TOPSIS法對于超市的供應商選擇模型進行了實證研究。

貝葉斯網絡研究方面，慕春棣、戴劍彬等人[7]用貝葉斯網絡挖掘數據關系，提出先驗概率很大程度上依賴專家知識。錢存華、武佳婷[8]基于貝葉斯網絡建立了供應商評價模型，提出各個影響因素的BN網絡結構，利用TOPSIS法得出貼合度，便于供應商選擇。

上述研究存在過于依賴經驗或數據分析所導致的偏差，以及供應商影響因子設置不夠具體、涉及行業過于寬泛的問題。因此，本文將從成本、資質、供應能力、運營能力、產品質量方面進行分析，結合材料企業的實際情況，建立5個不同的貝葉斯網絡，根據軟件模擬，得到各個供應商的影響因素得分。再將層次分析法與貝葉斯網絡進行結合，主要采用專家打分方法，利用各個因素相對重要性，得出各個貝葉斯網絡的影響因素權重，建立起完善的、適用于材料企業的供應商評價體系。

1 基于貝葉斯網絡的材料供應商評價模型

1.1 貝葉斯網絡理論

貝葉斯網絡（BN）由父節點和子節點組成，節點之間相互影響，并且構成因果關系。若模型包括父節點Y和子節點X1與X2，則模型所需要的數據條件包括X1和X2的先驗概率、X1與X2發生的情況下，Y發生的概率，對應公式為：

貝葉斯網絡有多種構建方法。第一種，通過數據學習方法，建立整體結構，生成對應條件概率值。第二種，通過行業或公司專家，根據以往的經驗和知識手動構建貝葉斯網絡的結構。第三種，結合上述兩種方法，利用專家經驗構建貝葉斯網絡的結構，利用數據學習生成相對應的條件概率。

1.2 材料供應商評估的BN網絡結構構建

供應商的質量的影響因素較多，本文主要將其分為成本、資質、供應能力、運營能力、產品質量，5個影響大因素，再將其拆分為21個細分影響因子。

①成本包括物資材料成本（X1）和采購成本（X2）。

②資質（Y2）是供應商的行業內資質能力的體現，包括ESG認證（X3）、專利數量（X4）、ISO14001認證（X5）、ISO9001認證（X6）。（圖2）

圖2 資質網絡

③資質包括發貨時長（X7）、運輸時間（X8）、交貨數量偏差（X9）、年內最大供應數量（X10）、供應種類（X11）。（圖3）

圖3 供應能力網絡

④運營能力（Y4）是供應商能夠給予材料企業的幫助以及自身抗風險能力等運營層面的能力。運營能力包括付款期限（X12）、售后服務（X13）、外匯影響（X14）。

圖4 運營能力網絡

⑤產品質量（Y5）是供應商提供材料具體參數的達標程度，指標應當根據不同企業的需求進行變動，本處采取較為常規的材料檢測指標。包括材料外觀（X15）、密度（X16）、延展性（X17）、耐高溫性（X18）、耐老化性（X19）、氣味（X20）、強度（X21）。（圖5）

圖5 產品質量網絡

2 基于AHP層次分析的材料供應商評價

2.1 基于AHP層次分析的供應商評價模型

層次分析法（AHP）是一種定性與定量結合的分析決策方法，有建立所有要素、簡化程序等優點。其基本的思想是將一個觀點作為評價的總目標，將各個影響因素分解為不同的組成因子，計算出其對于二級指標的權重。本文對于材料供應商的AHP分析核心在于構建判斷矩陣，得出企業對于上述貝葉斯網絡構建的五大影響因素的權重，從而得出整體的供應商評價得分。

本文采用貝葉斯網絡的層次以及影響因子作為AHP層次分析的構建評價體系和架構。

表1 AHP層次分析的二級指標

采用專家打分法得出各個指標的相對重要性程度，計算出權重，評分標準如上文所示，得出對應的判斷矩陣，見表2。

表2 判斷矩陣AB計算

上述判斷矩陣的最大特征根、CI值、CR值，如表3。

表3 判斷矩陣的一致性檢驗

由表3可得，判斷矩陣的CR值小于0.1，因此通過一致性檢驗。

2.2 基于AHP的貝葉斯網絡材料供應商評價模型

本文利用第一部分構建的貝葉斯網絡得到主要的5項指標，成本、資質、供應能力、運營能力、產品質量的“YES”概率，得到m個供應商的判斷矩陣B=（Bij）m*5：

利用第二部分構建的基于AHP的供應商AB判斷矩陣，得出材料企業針對供應商的5項二級指標偏好矩陣C=（Cij）5*5：

最終的評分由B*C獲得，幫助材料企業進行供應商選擇。

3 實例論證—以G公司為例

G公司是一家從事高性能改性塑料粒子及其制品、阻燃劑、原材料貿易等產品的研發、生產與銷售的高新技術企業。主要采購的原材料種類為PP、PE、PC、PS等塑料原料以及對應的助劑。根據公司的上市招股說明書數據顯示，主要購買原料為PP，供應商為5家，本文將以A、B、C、D、E命名，以上述模型對5家供應商進行評分排序。以下模擬將以PP供應商A作為分析對象，首先根據歷史數據和專家經驗結合，得到各項影響因子的先驗概率分布。（表4）

表4 供應商A的影響因子先驗概率分布

確定供應商A的先驗概率后，需要進行模擬計算。本文采用Netica軟件模擬貝葉斯網絡，Netica是一款由NORSYS software corp制作的貝葉斯網絡模擬軟件，優點為簡單可靠、可視化，便于高效地制作貝葉斯網絡模型和計算。得到的模擬結構與評分數據如圖6、圖7、圖8、圖9、圖10。

圖1 成本網絡

圖7 供應商A的Netica資質網絡模擬

圖8 供應商A的Netica供貨能力網絡模擬

圖9 供應商A的Netica運營能力網絡模擬

由圖6-圖10得知，供應商A的各項指標評分為82、74.6、76.9、74.5、79.8。將供應商B、C、D、E進行同樣處理，得到評分結果如表5。

表5 各供應商貝葉斯網絡模擬得分

圖6 供應商A的Netica成本網絡模擬

圖10 供應商A的Netica產品質量網絡模擬

將5家供應商得分作為判斷矩陣B的數值，得到：

而由上文2.2得知，材料企業對于供應商二級指標的偏好矩陣為：

通過矩陣相乘，得到最終供應商評分：（表6）

表6 各供應商最終評價得分

故應當選擇的供應商順序為：E、B、C、A、D。

4 結論

本文從材料企業對于供應商的綜合素質要求的角度切入，確定貝葉斯網絡的各級節點以及整體架構。以歷史數據作為基礎，輔以人工調整進行分析，得出各個供應商對應的貝葉斯網絡節點先驗概率，計算出影響供應商綜合素質的5項因素的得分。再通過AHP層次分析法，以專家對各層指標的對比重要性得分，計算出5項因素的權重。最后，結合得分與權重，得出供應商具體的分數與排名，為材料企業選擇供應商提供了可行、便于調整的采購環節供應商評價方法。解決了傳統貝葉斯網絡或AHP方法選擇供應商的過于寬泛、實用性低、過于主觀的問題。