运用层次分析法评估供应商评价指标

"8.22高思齐作业.docx" 这篇文档主要涉及的是在供应链管理中如何进行供应商评价的问题，具体介绍了数据预处理和评价指标的确立，以及层次分析法（Analytic Hierarchy Process, AHP）的应用。首先，通过数据预处理分析了供应商的总销售量，明确了评价类问题的背景，即筛选出供货量较大的供应商，以避免订单量为零且供货量也为零的情况。 评价指标的确立是评估供应商性能的关键步骤，文档中列举了以下几个重要的指标： 1. 供货及时性：供应商能否按时交付产品，是衡量其可靠性和效率的重要标准。 2. 产品占有率：供应商的产品在市场中的份额，反映了其竞争力和市场影响力。 3. 供给弹性：供应商在需求变化时调整供应能力的灵活性，体现了其应对市场变动的能力。 4. 交货准确度：交付的产品是否符合订单要求，包括数量、质量等方面。 5. 信誉度：供应商的商业信誉，如付款条件、售后服务等。 6. 供货波动性：供应量的稳定性，波动性小的供应商能提供更稳定的保障。 接下来，文档详细阐述了层次分析法的过程： 1. 模型建立：将决策问题划分为三个层次。目标层是要选择最佳的供应商评价指标；准则层包括潜力评估、战略意义和绩效评估三个子准则；方案层则是具体的六个影响因素（C1到C6）。 2. 模型求解： - 构造判断矩阵：对于准则层的B1、B2、B3进行两两比较，形成成对比较矩阵，如Objective-B、B2-C、B3-C。 - 权重计算：使用算术平均法、几何平均法、特征值平均法三种方法求得各个元素的权重，并取权重平均值作为最终权重。 - 一致性检验：通过计算一致性比率(CR)和随机一致性指数(RI)，确保判断矩阵的一致性，以保证评价的合理性。 在Matlab中，这些计算可以通过编程实现，例如，输入判断矩阵A后，进行归一化处理，接着计算权重，然后进行一致性检验。如果CR小于0.1，通常认为判断矩阵具有良好的一致性。 这份作业探讨了供应商评价体系的构建，强调了数据预处理和多准则决策分析的重要性，尤其是层次分析法在解决复杂评价问题中的应用，为供应链管理中的供应商选择提供了理论框架和实用工具。