供应商评价方法
供应商评价方法 （一）经验判断法 经验判断法也称为直观判断法，其常用于选择非主要原材料的供应商。它属于定性选择的方法，主要根据征询和调查所得的资料并结合个人的分析判断，对供应商进行分析、评价的一种方法。这种方法主要是顷听和采纳有经验的采购人员意见，或者直接由采购人员凭经验做出判断 （２）招标法 当采购数量巨大、供应商较多，并且竞争激烈时，可采用招标法来选择适当的供应商。即由企业提出招标条件，各招标供应商进行竞标，然后由企业决标，与提出最有利条件的供应商签订合同成协议。招标法可以是公开招标，也可以是指定竞级招标。招标法竞争性强，企业能够在更广泛的范围内选择合适的供应商，以便获得供应条件有利的、便宜且适用的物资。但是招标法手续繁杂，时间长，不能适应紧急订购的需要，同时机动性差，订购者对投标者了解程度不深，双方未能充分协商，容易出现货物的质量问题或交货不及时 （３）协商法 企业首先选择出供应条件较为有利的几个供应商，然后同他们分别进行协商，再确定合适的供应商，这就是协商选择法。协商法由于供需双方能够充分协商，与招标法相比，在物资的质量、交货时问和售后服务上更有保证，但企业的代价可能使自己得不到更合理、更有利的原材料价格和更有利的供应来源。这种方法适用于采购时间紧迫、投标单位少、竞争程度小、订购物资规格和技术条件复杂时的情况。 （４）专家打分法 专家打分法是指通过匿名方式征询有关专家的意见，对专家意见进行统计、处理、分析和归纳，客观地综合多数专家经验与主观判断，对大量难以采用技术方法进行定量分析的因素做出合理估算，经过多轮意见征询、反馈和调整后，对债权价值和价值可实现程度进行分析的方法。 （５）采购成本比较法 采购成本比较法是通过计算和分析针对各个不同的供应商的采购成本，选择采购成本较低的供应商的一种办法。对那些质量和交货期都能满足要求的供应商，则希望通过计算采购成本来进行分析比较。采购成本一般包括估价、采购费用、运输费用等各项支出的总和。 （６）作业成本法 为了进一步综合反映新制造环境下对供应商评价标准的变化，国外学者提出了供应商总成本的概念。供应商总成本是获得材料所需要的总成本，除包括净购买价格外，还包括和购买相关的其他作业成本，如接收材料、检查材料、退货、搬运材料、储存材料、废弃材料、订购材料、产品废弃和返工、生产延迟、设计和决定材料规格以及支付材料贷款等作业的成本。 成本作业法的提出受以下因素的影响： １、直接成本在产品成本中的比例大福下降，而间接费用在产品成本中的比例大幅上升。 ２、形成间接费用的成本动因多样化。 ３、上述两个因素使按单一成本动因分配间接费用的传统成本极大扭曲了成本信息，扭曲的成本信息必将引起决策的失误，从而使损失增大。 （７）层次分析法 层次分析法是２０世纪７０年代由著名运筹学家赛惕（ｓａａｔｙ）提出的，而韦伯（Ｗｅｂｅｒ）等提出利用层次分析法用于供应商的选择。他根据具有递阶结构的目标、子目标（准则）、约束条件、部门等来评价方案，采用两两比较的方法确定判断矩阵，然后把与判断矩阵的最大特征相对应的特征向量的分量作为相应的系数，最后综合给出各方案的权重（优先程度）。由于该方法让评价者对照相应的重要性函数表，给出因素两两比较的重要性等级，因而可靠性高、误差小，特别对目标（因素）结构复杂且缺乏必要数据时更为适用。例如，我国企业在选择供应商时，往往采用定性的方法，这样容易造成选择结果受决策人的经验、偏好、人际关系及非正常因素的影响，给企业带来所以不必要的损失，而层次分析法不仅适用于存在不确定性和主观信息的情况，还允许以数学逻辑的方式运用经验、服务等因素，这样就较好的避免了人为因素的干扰，从而选出综合评价最优的供应商，取得良好的经济效益。 （８）多目标数学规划法 多目标数学规划法的基本方法是确定各目标（选择准则）的权重，从而将多目标规划问题转化为单目标规划问题，在各目标权重非负的情况下，所转化的单目标化问题的最优解是园多目标优化问题的非劣姐 （９）线性权重法 这是供应商选择最常用的基本方法，其基本原理是首先确定供应商选择时所依据的准则，再给每个准则分配一个权重，每个供应商的定量选择结果为该供应商各项准则的得分与相应准则权重的乘积的和。通过对各候选供应商定量选择结果的比较，实现供应商的迭择。该模型可用如下公式表示。 商各项准则的得分与相应准则权重的乘积的和。通过对各候选供应商定量选择结果的比较，实现供应商的迭择。该模型可用如下公式表示 其中ａ1表示各准则下的权重，Ｐ1表示对应准则的评分。其中的权重值由企业根据公司的发展战略和需求特点进行赋值。 （１０）数据包络分析法 数据包络分析法是在相对效率评价概念的基础上建立起来的一种新的系统分析方法，它适用于具有多输入多输出相同类型单位（例如供应商）的有效性评价。被评价的单元称为决策单元，ＤＥＡ模型假设二个决策单元（ＤＭＵ），每个决策单元ＤＭＵ都有二种类型输入，二种类型输出。在进行供应商选择时，为了把以确定的选择准则转化为数据包络分析模型的形式，首先需要将它们划分为输人变量和输出变量。然后建立数据包络分析模型，计算各个候选供应商的相对效率，根据计算结果，选择适当的供应商 （１１）供应商选择的神经网络算法 人造神经网络（简称ＡＮＮ）是２０世纪８０年代后期迅速发展的一门新兴学科，ＡＮＴＩ可以模仿人脑的某些职能行为，如知觉、灵感和形象思维等，具有自学习、自适应和非线性形动态处理等特征 因此将ＡＮＮ应用于供应链中供应商综合评价选择，旨在建立更加接近于人类思维模式的定性与定量相结合的综合评价选择模型。通过对给定样本模式的学习，获取评价专家的知识、经验、主观判断及对目标重要性的倾向，对供应商做出综合评价时，该方法可再现评价专家的经验、知识和直觉思维，从而实现了定性分析与定量分析的有效结合，也可以较好的保证供应商综合评价结果的客观性。 |
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