张飞腾, 王洪丽
(山东管理学院，会计学院， 山东，济南 250300)
无论是上游还是下游，所有不同属性的供应链组成单元都会影响供应链的性能。确定适当类型的供应链性能衡量标准显然是供应链体系高效运行的关键环节。相关领域专家学者对供应链中适当类型的性能衡量标准进行了深入研究。张威震[1]研究了电子公共服务供应链绩效指标体系的构建，旨在提供高电子公共服务的质量;汤金毅等[2]对不同类型的供应链进行了分析和研究，对我国供应链的发展进行了详细论述。这些研究描述不同组织使用了不同性能衡量标准,而且这些研究仅关注供应链中的某一单个组织，这意味着研究结果并不直接与供应链性能相关[3]。本文提出了一种新的供应商评价模型，将层次分析法(AHP)与数据包络分析(DEA)相耦合，对不同供应链类型的供应商进行评价与排序,并为特定供应链寻求最优的解决方案，以此为公司管理层提供应用多准则决策模型的参考方案。
在供应链中，一个设计良好的测量系统可以通过服务差异化和降低成本来获得竞争优势[4]。供应链战略的实施需要一个衡量标准，使性能与其他供应链成员的目标相一致。供应链性能可以看作一个衡量指标体系[5]，如质量、交付、灵活性成本控制。建立一个测量系统需要了解组织内部的过程以及买方和供应商之间发生的过程，因此一个组织必须决定其将使用哪些性能指标。供应链性能指标体系由一组参数组成，这些参数能够从最终客户和供应链中其他成员的角度全面描述整个供应链的物流和生产性能。
鉴于供应链有不同的类型，并且供应链具有不同的特点，为了实现最优的供应链性能，每种供应链都需要关注。根据供应链的类型，供应链中的某些性能指标将优先考虑[6]。对于高效供应链而言，主要的性能指标是成本，例如供应商从内部供应链到买方的总成本，或者影响生产成本的所有类型的成本。衡量标准可以表示为成本与购买产品的比率。快速、敏捷或响应市场的供应链(具有相似的特征)有更短的交货时间，因此主要的衡量标准是交付，但也包括生产和产品质量的灵活性。
供应链中的目标值和需求由原始设备制造商(OEM)设定[7]，这些需求沿着整个供应链传递。这迫使供应链中的每个组织向其供应商提出相同或更严格的要求，从而满足买方和原始设备制造商的要求。这样，每个组织在努力实现既定目标的同时，不断改进业务流程，使整个供应链具有更好的性能[8]。
为了提高供应链中的供应商性能，开发的模型依赖于4种类型的供应链，它们分别为高效供应链、精益供应链、敏捷供应链和混合供应链。同时依赖于4个性能指标属性,分别为质量、灵活性、成本和交付。
针对不同供应链类型的供应商评价问题，将支持多准则决策的AHP和DEA相结合[9-10]。在不同类型的电子供应链中，集成两阶段多准则决策支持模型的步骤，如图1所示。
图1 支持不同类型供应链的供应商评估和排名决策的多准则模型
3.1 方法论
DEA方法已被证明是成功的，尤其是在评估非营利组织在市场之外的性能时[11-12]。每个决策单元的所有输入和输出数据都被输入到一个线性程序中，这个线性程序实际上是DEA模型中的一种。这样就可以以加权输出和加权输入和的比值来评估观测到的决策单元的性能。DEA指的是相对效率，因为决策单元是相对于其他单元来观察和衡量的。效率范围为0～1，任何偏离1的情况都是由于投入过多或产出不足造成的。
DEA模型可用以下规划问题表述，如式(1)：
(Ej≤1,j=1,2,…,n;urj,vij>0)
(1)
式中,yrj表示输出值,xij表示输入值,urj表示输出yrj的权重系数,vij表示输入xij的权重系数,r=1,2,…,s表示记录的产品数量,i=1,2,…,m表示已使用资源的数量,j=1,2,…,n为DMU数量。
本文使用混合DEAHP方法，以克服DEA和AHP方法的缺点。在DEAHP问题模型中，利用DEA方法根据层次分析法中观察到的要素，从比较矩阵中获得局部决策优先级。表1为DEAHP方法比较矩阵。
表1 DEAHP两两比较矩阵及其有效性评价
AHP比较矩阵中元素aij(aij>0,aij=1/aji,aii=1)为DEAHP比较矩阵的元素，调整DEA方法以计算局部优先级。每个矩阵行被视为一个典型的DMU，每列被视为一个输出。此外，矩阵包含一列虚拟输入列，每个DMU的值为1，以实现DEA方法。
采用AHP比较矩阵的DEA方法提供了决策优先要素的客观化值，从而减少了采用AHP方法进行评估的主观性[13]，消除了由于添加或排除不相关的替代方案而产生的秩逆，这是应用AHP时的一个特征问题，利用DEA对有限个决策优先级要素进行聚合。另一方面，与经典的DEA方法仅度量相对效率不同，DEAHP方法隐含了AHP,同时包含定量和定性决策因素的能力[14]，使得对观察到的决策单元的性能评估更加完整。
3.2 模型构建
模型的目标是根据供应商所属的供应链类型对供应商进行评估。根据所给出的理论假设、问题描述和研究目的，结合实际情况，针对供应链性能评价的需要，形成了相应的AHP模型，并给出了4个相应的决策层次。
(1) 目标级别：按供应链类型对供应商进行评估。
(2) 标准级别：交付效率、运输成本。
(3) 次标准级别：基于共同特征的一组次标准，包括准时交货(SOTD)、差异材料报告(SDMR)、百万分率(SPPM)、不良质量成本(SCPQ)、入境运输成本(SITCR、SITCE)。
(4) 备选方案级别：一组备选方案(供应商1、供应商2、供应商3、供应商4、供应商5、供应商6)。
每一个标准都通过其次标准得到了更明确的解释，从而得到更详细和更现实的分析级别。在每个标准中，次标准与它们所描述的标准相互比较,这意味着备选方案与每个次标准相互比较，从而可以根据决策者或执行评估的管理层的偏好对备选方案进行排序。用于供应商评估、排名和比较的AHP模型层次结构如图2所示。
图2 基于供应链类型的AHP供应商评估模型
研究内容包括对6家高效型供应链供应商的评价、排序和比较，以及对6家敏捷型供应链供应商的评价、排序、比较。
根据依赖关系和数据对决策要素进行两两比较，按照通常的1～9标度，借助SuperDecisions软件包，在特征值法观察到的问题内确定优先级，并根据供应链的类型获得标准权重系数，从而根据做出评估的决策者的偏好对观察到的决策元素进行排序。如果评估和比较过程中存在多个决策者、管理者、专家或利益相关者，则可以使用几何平均数作为组合和客观化评估的方法，如式(2)：
(2)
式中，wi是决策问题的第i个元素的最终权重，wik是根据第k个决策者的评估计算的相对权重。
通过比较确定的次标准(即性能指标)与交付效率和运输成本标准，获得取决于供应链类型的相对权重，如表2所示。在高效供应链中，估计运输成本相对于交付效率标准(0.167)具有更高的相对重要性(0.833)。表2中的次标准比较给出了权重系数的值，从管理者的角度看，在高效供应链类型中，SITCE的相对权重最高(0.667)，其次是SITCR(0.167)。另一方面，在敏捷供应链中，交付效率的相对权重更大(0.833)，相对于运输成本(0.167)以及与此类重要标准比较的结果，最高权重系数被分配给SOTD(0.461)，然后是SPPM(0.221)，如表3所示。
表2 高效供应链中AHP供应商排序模型中标准和次标准优先级的相对权重
表3 敏捷供应链中AHP供应商排序模型中标准和次标准优先级的相对权重
为了消除AHP应用中明显的主观性特征，将现有模型与DEA方法进行了双重结合。首先，在敏捷供应链的情况下，对标准重要性的AHP评估，相对于每个单独的标准，被集成到相应的DEA模型中，其中选择的AHP标准作为DEA模型中的输出变量，而输入是虚拟变量，其值等于每个DMU的一个值。之后，形成一个合适的DEAHP矩阵，其元素对应于标准权重系数。DEAHP矩阵元素的相应变换，其中包括计算每对决策单元的相对效率，而不涉及其他决策单元，形成DEA-AHP评估矩阵，从而计算特征向量，该特征向量的组成部分是DEA-AHP优先级，用于在这种情况下对决策单元或供应商进行排序。
DEAHP模型的形成与其余关键绩效指标(KPI)相同。使用面向输入的DEA模型，计算出每个KPI的DEAHP优先级。为了将DEAHP备选优先级转换为DEA-AHP评估矩阵，可以得出：
(3)
其中，Ejk是DEAHP备选优先级矩阵中相对于特定KPI的第j行第k列的元素。
通过应用前面的关系，得到了表示DEA-AHP备选方案评估矩阵的值。通过将矩阵每行的所有元素相乘，最后通过归一化得到一个特征向量W=[0.196 0.100 0.164 0.272 0.127 0.190]，其组成部分是DEA-AHP备选优先级。根据这些优先级，得到供应商在敏捷供应链中排名。DEA-AHP优先级和最终供应商排序如表4所示。
由表4可知，供应商S4的排名最好，因为它的优先级最高，为0.272。对于一个高效供应链来说，同样的过程是重复的。特征向量为W=[0.147 0.209 0.239 0.235 0.104 0.119]，最佳供应商为S3(0.239)。对两条供应链计算的优先级几何平均数表明，排名最好的供应商是S4(0.253)，其次是S3(0.211)。
表4 DEA-AHP供应商优先级及最终排序
本文的研究包括供应商评估和排名，这取决于其属于哪种类型的供应链。由于一个供应商可以参与多个不同类型的供应链，因此其排名可能相同、更好或更差。供应商在不同类型供应链中的排名信息对公司管理层来说非常重要，公司管理层可以据此决定用另一个供应商替换排名最差的供应商，或者采取适当的行动来提高性能。结合AHP和DEA,并纳入决策支持系统，并与所提出的不同类型供应链供应商评价模型并行开发，从而将该模型多准则优化的具体结果纳入到供应链业务流程改进系统中。
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