供应商分级研究及量化分析
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一、引言
进入21世纪以来，随着信息技术的发展与网络应用的普及，企业的竞争扩展到全球且异常激烈，竞争者为了保持自身竞争力，不断地缩短
产品开发时间、改进产品质量、降低生产成本、缩短交货周期。但是，当今的竞争形式已由企业与企业间的竞争转换为供应链与供应链之间的竞争，企业仅仅靠调整自身资源已远远不能满足竞争的需要，必须以协同的方式把企业内部和外部的物流、信息流、资金流有效地结合起来。在提高自身绩效的同时使供应链整体达到最优。供应商是整个供应链的“源头”和上游控制的“先导因素”，供应商的管理是供应链有效运行的基础，供应商的产品设计、产品质量、交货提前期等因素都影响着核心企业的成功与否。另外，现代企业大都集中在自身的核心业务上，将某些非核心业务外包给供应商，在一定程度上更多地依赖供应商。因此，对供应商的管理是供应链管理中一个十分重要的内容，而根据供应商与核心企业之间的合作情况对供应商进行分级则是有效进行
供应商管理的前提。
目前，有关供应商管理的研究大多集中在供应商的选择或评价，而对供应商进行分级的研究并不多见，少量的研究也主要以定性为主，如根据所供应物资分为一般物资、瓶颈物资、重要物资和战略物资四类，将供应商分为一般供应商、瓶颈类物资供应商、重要供应商和战略供应商；根据供应商关系的疏密程度将供应商分为一般级、重要级、优先级和特殊级四个等级等，但这些都是从定性的角度对供应商进行分级，笔者则试着从定量的角度来对供应商分级进行探讨和研究。综合考虑供应商、企业自身以及外界环境三方面，对核心企业与供应商的关系进行了分级；同时从供应商供货水平、沟通协作水平、外界环境变化适应水平几个维度建立了供应商级别评价指标体系，结合三级模糊综合评判模型的思想和方法，同时综合运用德尔菲法和层次分析法来确定各项指标的权重，对供应商的级别进行模糊综合评判，为核心企业进行科学的供应商管理提供依据。
二、供应商的分级
对企业来说，面对市场上如此众多的供应商，首先要解决的问题是供应商的选择问题。科学合理的选择供应商对核心企业来说非常重要，笔者认为，核心企业在选择供应商的时候，应该考虑以下三个方面：(1)企业自身方面：结合生产部门的物料需求，仔细分析所需物质的类别及其重要性，确定供应商所应具备的条件等，进而寻求相应的供应商；(2)供应商方面：能否提供企业所需的物质产品和服务，并且能否在信息、技术、人员等方面进行交流合作等；(3)外界环境方面：外界环境笔者认为包括市场和国家政策法规等。双方能否充分了解外界环境变化，并及时采取相应措施，保持供需关系的持续发展。
综合分析上述三个方面，核心企业可以选择到自己满意的供应商，但对于一个企业来说，所面对的供应商是众多的，然而，对待这些供应商并非一视同仁，核心企业与各供应商的关系是不同，有的关系紧密，有的关系保持一般水平，那么，对于核心企业来说，为了能与供应商协调发展，相互合作，完全有必要对供应商进行分级研究，使核心企业能够对供应商进行科学有效地管理。为此，应从以下三个方面来综合分析：(1)核心企业与供应商的关系紧密程度、双方相互沟通协作程度；(2)供应商的供货水平和顾客服务水平；(3)外界环境的适应程度。
在综合分析以上三个方面的基础上，笔者对供应商级别的分级如下：(1)重要级(v1)：供应商关系最高级别，双方关系很紧密，沟通合作程度很高，供应商供货水平很高，外界适应程度很高；(2)较重要级(v2)：供应商关系较高级别，双方关系紧密，供应商产品的质量和服务水平较高，外界适应程度较高，沟通协作程度高；(3)一般级(v3)：供应商关系最低级别，双方关系保持一般水平，供货水平与协作能力都较低，供应商外界适应能力较差。
三、供应商级别评价指标体系的建立
供应商级别确定的关键环节就是建立一套科学的、合理的、完善的评价指标体系。依据科学性、全面性、灵活性、实用性和可操作性的原则，本文从供应商的供货水平、沟通协作水平及供应商的外界适应水平三方面进行综合考虑，设计了如表1所示的三级评价指标体系。
四、三级模糊综合评判模型
模糊数学方法是20世纪60年代由Zadeh L A首先提出来的。模糊综合评价，是一个以模糊数学为基础，并运用统计数学、矩阵代数等计算方法来处理多因素、多层次复杂系统的综合评价方法。它的评价结果是一个模糊向量，既能给出归属评语，又能反映出各评语间的比例关系；既对某一评价对象给出评价等级，又能给若干个评价对象排出优劣顺序，从而充分体现出评价者集体的意见和经验，反映出评价的全貌。在供应商级别确定的评价问题中，其评价指标有些可以通过统计法统计，而有些则只能用专家评价法。即既存在定量指标，也存在定性指标，并且各指标之间存在着层次关系。模糊综合评价法有单因素的模糊评价和多层次的模糊评价，在此，将多层次模糊综合评价模型应用于供应商级别确定中非常适合，本文主要应用三级模糊综合评判模型。综合参考关于二级模糊综合评价模型建立的步骤，将三级模糊综合评判模型建立步骤的归纳如下。
(一)评判集的建立
根据三级模糊综合评判模型的原理，首先对所建立的指标进行分级，根据具体情况，将所建立的指标划分为三个层级指标：一级指标(U＝{U1，U2，U3})、二级指标(U1＝{U11，U12，U13，U14}，U2＝{U21，U22，U23}＝{U31}和三级指标(U11＝{u1，u2，u3}，U12＝{u4，u5，u6}U13＝{u7，u8，u9，u10，u11}，U14＝{u12，u13}，U21＝{u14，u15，u16，u17}，U22＝{u18，u19，u20，u21}，U31＝{u22，u23}，如表1所示。对所建立的指标因素，应建立相应的评判集，对其所处的状态应作出相应决断。评判集是评价者对所评价对象可能做出的各种评价结果所组成的集合，即V＝(V，V2，…，Vk)，k为评价等级标准的个数。评判集为V＝{v1，v2，v3}，其中v1：重要级；v2：较重要级；v3：一般级。
(二)各指标层权重的确定
很明显，评价指标体系中各指标因素对评价目标的重要程度是不同的，有的甚至相差很大，因而给各指标赋予一定的权重是相当重要的。综合运用德尔菲法和层次分析法确定各项指标的权重，即先采用德尔菲法构造出比较判断矩阵，再利用方根法求解出与矩阵最大特征根相对应的特征向量的分量作为相应权重系数的办法确定指标权重。
(三)各级因素集的综合评判
对各级因素集作综合评判。依据评判集，由专家对第三级因素集进行单因素评判，并得出单因素评判矩阵R，结合确定的权重W，通过W·R＝B得出第二级因素集的评判矩阵，用同样的方法得出一级因素集评判矩阵，结合一级指标权重，用算子(∧，∨)计算，得出综合评判结果。
五、应用示例
现以某纺织制造企业为例，该企业为了对选定好的原料供应商进行分级，特聘请了10名专家按上述建立的指标体系对其进行评定，专家们依据评判标准，根据该纺织制造企业具体的情况，就每一子指标分属哪个标准进行评定，其打分结果及各指标权重值见表2，为了说明每一个分值所代表的涵义，现举质量指标中的来料抽检合格率这一子指标的评定结果予以说明：由表2可知，该子指标的评定结果为6，3，1，这一结果说明在10个专家当中，有6名专家认为该纺织制造企业原料供应商所提供的来料抽检合格率很高，属于与之建立重要级关系的范畴；有3名专家认为其合格率属于较重要级范畴，有1名专家则认为其属于一般级的范畴。其余评定分值的涵义与之同理。
(一)第三级因素集的综合评判
通过表2所示的专家打分评定结果，结合模糊综合评判方法的原理，首先对第三级指标作综合评判如下：
对应的指标权重为W’1＝(0.40，0.30，0.30)。作综合评判，用模型M(*，＋)计算，得到：
W’1·R’1＝(0.40，0.30，0.30)。R’1＝(0.5100，0.3300，0.1600)＝B’1
同理可得到其他指标的单冈素评判矩阵：
B’2＝(0.4800，0.320，0.2000)
B’3＝(0.5750，0.3100，0.1150)
B’7＝(0.5900，0.2550，0.1550)
B’5＝(0.5500，0.3050，0.1450)
B’6＝(0.4950，0.3400，0.1650)
B’7＝(0.5500，0.2000，0.2500)
(二)第二级因素集的综合评判
由表2：U1＝{U11，U12，U13，U14}，权重为W1＝(0.35，0.30，0.20，0.15)，R1＝(B’1，B’2，B’3，B’4)作综合评判，得W1·R1＝(0.35，0.30，0.20，0.15)。R1＝(0.5260，0.3117，0.1622)＝B1，同理有：B2＝(0.525，0.3208，0.1540)，B3＝(0.5500，0.2000，0.2500)。
(三)第一级因素集的综合评判
U＝{U1，U2，U3}，权重为W＝(0.45，0.40，0.15)，R＝(B1，B2，B3)’，作综合评判得：W·R＝(0.45，0.40，0.15)·R＝(0.5293，0.2986，0.1721)
(四)结果分析
经过10位专家打分并作相应的综合评判，得出该纺织企业与供应商级别鉴定结果。该结果表明：52.93％为重要级，29.86％为较重要级，17.21％为一般级。结果很明显，专家的意见都集中在与该供应商建立重要级的关系，即将该供应商定为重要级。鉴于此，纺织企业在选定好该原材料供应商后应着手准备相关条件，与之保持重要级的供应关系，以稳固好自己的合作伙伴。
六、结 论
笔者建立了供应商分级评价指标体系，由于模糊综合评判法可以考虑众多的、不确定性的影响因素，可将定性因素、模糊因素定量化，故将其应用于供应商级别的定量评价中，为企业在选择好供应商后，可以快速而准确地确定与该供应商建立的关系级别，有效地避免了一些不必要的麻烦和损失，为企业对供应商进行分级管理提供了依据。