基于熵权法的供应商选择评价

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摘 要：供应商选择是供应链管理中的一个重要环节。本文通过计算各个评价指标的熵权值，再结合主观权重得出每个评价指标的综合权重对供应商进行选择评价，并给出一个5个供应商的例子进行说明。

关键词：熵权值 供应商 评价

1.引言

随着国际竞争的日渐激烈和客户需求多样化的加剧，企业想在竞争中取得成功不仅仅依靠企业自身，更大程度上取决于整个供应链的绩效。从系统的角度看，供应链节点上的企业可以保留的核心业务，把非核心业务外包给供应链上的其他企业，是提高自身竞争力的重要环节。在现代制造型企业中， 一般外购品要占到企业总资产的50% 以上， 因此采购一直是企业管理中的重要领域， 而供应商的评价是采购中重要的一环。一个世界级的制造商要参与全球市场竞争， 就要通过供应链系统在客户需要响应、制造成本、主导技术和客户服务等方面形成强大的竞争力。[1]因此供应商的评价选择是形成合作伙伴关系的第一步。企业以找到一个风险较低，长期稳定，拥有互补资源的供应商为目的。供应商的选择是一个多目标多准则的决策的过程，需要考虑到各个方法，从多个角度去对比。客观评价综合评估供应商的综合情况。正确的选择与评估供应商可以为企业带来快速响应客户个性化需求、降低企业自身的研发成本和生产成本、保证和提升企业产品的质量等好处。关于供应商的选择目前主要有层次分析法（AHP）[2]，数据包络法（DEA）[3]，模糊综合评价法[4]，神经网络[5]等。

本文提出了一种基于熵权法的供应商选择评价的方法。熵的概念由Shannon于1948年提出来，并以此作为信息的度量，宣告了信息论作为一门科学学科的诞生。在信息理论中墒又称为信息熵，是系统无序程度的度量。 信息量越大，不确定性就越小，熵也越小；反之，信息量越小，不确定性越大，熵也越大[6]。熵表征了信源整体的统计特征体的平均不确定性的量度。在综合评价中所起的作用越大，则该指标的权重也应越大；反之，该指标的权重也应越小。因此，可以根据各个指标的指标值变异程度，利用信息熵这一工具，计算各指标的权重。

2.熵权值的相关理论

设有m个评价对象，n个评价指标，其形成的原始指标数据矩阵为Y=（yij）m×n。各指标熵权值计算步骤如下：（1）计算第j个指标下第i个项目的指标值的比重 pij：

pij=rij/rij （1）

（2） 计算第j个指标的熵值ej：

ej=-kpij，1npij，其中k=1/1n m （2）

（3） 计算第j个指标的熵权wj：

wj=（1-ej）/（1-ej） （3）

当评价对象在指标j上的值完全相同时，该指标的熵达到最大值1，其熵权为零。这说明该指标未能向决策者供有用的信息，即在该指标下，所有的备选项目对决策者说是无差异的，可考虑去掉该指标。因此，熵权本身并不是表示指标的重要性系数，而是表示在该指标下对评价对象的区分度

3.供应商评价选择案例分析

假如有5家供应商供企业选择，选取，产品合格率，产品价格，交付时间，企业生产力等6方面做评价指标，5家供应商的具体情况（见表1）：

根据公式（1），（2），（3）可以求出每个指标的熵权值如表2：

然后通过专家打分法得出主观权重：？姿=（0.5，0.2，0.2，0.03，0.05，0.02）

熵权值结合主观权重计算得出综合权重矩阵：

W=[0.12，0.17，0.06，0.24，0.08，0.33]

再求各指标的熵权值先对原始数据进行标准化处理，数据的标准化处理数据标准化处理的目的是消除不同指标数据间属性与量纲的差异。

对于效益型的指标可采用如下公式：

cij=（i=1…m，j=1…n） （4）

对于成本型的评价可采用如下公式：

cij=（i=1…m，j=1…n） （5）

经过标准化处理后可得表3。

综合权重矩阵W和标准化取值后的矩阵R最后求出综合得分Z，Z=R*W。

Z=

[0.12，0.17，0.06，0.24，0.08，0.33]T=[0.46，0.56，0.52，0.51，0.42]

从结果可以看出第二个供应商的综合得分最高，因此它是我们的最佳选择。

4.结论

供应商选择选择是否正确直接关系到企业的生存与发展，因此对供应商选择评价的研究，具有重要的实际知道意义。企业应根据自身的实际情况，选择一种适合本企业的方法。本文采用的熵权法自身也存在不足，分布强度集中的指标权重趋于零，这样会使评价供应商是丢失重要度很高的准则信息，导致求出的权重与事实不符。因此结合主观权重算出一个综合权重来降低熵权值的误差。在未来的研究中将就如何降低熵权法的误差进行更深入的研究，找出一个更精确的评价方法。

参考文献：

[1]Evans G N，Towill D R，Najm M. Business process re-engineering thesupply chain [J].Product ion Planning and Cont orl，1995，6 （3）：227-237.

[2]董明望、周志.基于层次分析法的供应商选择评价系[J].武汉理工大学学报，2011，（33）5：828-831.

[3]张震、于天彪、梁宝珠、王宛山.基于层次分析法与模糊综合评价的供应商评价研究[J].东北大学学报，2006，（27）10：1142-1145.

[4]钱芝网.BP神经网络及其在供应商选择评价中的应用[J].工业工程与管理，2011，（16）3：1-7.

[5]张国海、马晓英、刘秀梅.高校图书馆网站的熵权模糊综合评判[J].情报杂志，2007（2）：121-125.

作者简介：

陈木子（1987-），女，重庆人，硕士，研究方向：物流管理。