王智灵 李亚男 四川文理学院财经管理学院

基金项目：四川文理学院科研启动基金资助。

摘要：目前，市场上塑料供应商众多，供应商的评价与选择成为电缆生产企业关注的核心问题之一。根据电缆公司塑料选择的特点，构建了一套包含塑料质量、资信评价、供应能力、技术水平、塑料价格五个一级指标的评价指标体系，运用层次分析法确定各指标的权重并进行排序，构建模糊综合评价模型，通过实例验证了模型的有效性，为企业的供应商选择提供决策方法上的支持。

关键词：模糊综合评价法；供应商；评价选择

在制造电缆的过程中，塑料有着十分重要的作用，因此，运用科学合理的评价方法对塑料供应商进行评价选择显得尤为重要，也是电缆企业发展的迫切需要。由于目前市场上塑料供应商众多，但提供的塑料的质量参差不齐，所以，如何选择合格的塑料供应商是电缆生产企业关注的核心问题之一。

目前国内外学者对供应商选择问题做出了大量相关研究，采用不同的研究方法或者不同的研究对象。大多数运用层次分析法（AHP），分析、计算供应商各个指标及权重，进而选择出合适的供应商，如缪金存^[1](2018)运用AHP法,对三个面料供应商进行了比较评价,选择出最佳的供应商伙伴。孟海龙等^[2](2021)等运用层次分析法研究如何建立和完善服装供应商选择的评价体系。这些研究在选择过程中，忽略了各个指标层次间的不清晰性及各个专家意识评价的模糊性。随着荷兰学者Van Laarhoven提出模糊数学的概念，很好地弥补了AHP的不足，也克服了人们意识评价主观性所导致的评价结果失真的缺陷。薛帅飞^[3](2016)针对汽车零部件供应商的选择问题采用了模糊综合评价法进行研究。吴春晓^[4](2021)运用层次分析法给各项指标赋予权重,通过模糊综合评价法选出合适的供应商,并对该指标体系提出保障措施。熊奇英^[5]（2020）将AHP法与灰色关联分析相结合，使用AHP法进行指标体系的构建及各个指标的权重的确定,进而使用灰色关联度分析进行供应商得分的综合评价。钱存华^[6]（2020）分析塑料产业生产供应特性,选取多个因素构建弹性供应评价体系,应用直觉模糊数描述评价属性中的不确定性信息,结合直觉模糊数TOPSIS法完成弹性供应商选择。刘东金^[7]（2016）为分析GBT项目塑料零件供应商建立了质量管理体系、流程及评价方法等,为S公司及其他供应商质量管理提供了借鉴与参考。关于电缆生产企业采用科学合理的方法选择合适塑料供应商的研究很少，因此本文采用模糊评价法，通过构建一套比较全面的综合评价指标体系，通过实例对模型的有效性进行验证，同时也为企业选择合适的塑料供应商提供决策方法上的支持。

一、供应商评价指标体系的确定

在企业合理评价挑选塑料中，一个科学、有效的指标评价系统有着举足轻重的作用，现代供应商评价指标不应该仅局限在产品价格、供货及时性层面。本文根据塑料的相关特性，结合电缆企业对塑料的要求，指标选取时遵循全面性、科学性、简介可操作性、定量指标与定性指标相结合、针对性和目的性的原则，从塑料质量、资信评价、供应能力、技术水平、塑料价格5个方面出发，构建了15个指标构成的供应商评价指标体系，如图1所示。

图1  供应商评价指标体系

1.塑料质量。主要从塑料合格率、塑料等级、塑料质量体系三个指标进行评价。产品质量是供应商选择的重要因素，在这里是指塑料供应商提供的塑料整体质量，以及是否满足电缆公司的生产要求。电缆的价值是以塑料质量为基础的，塑料供应商提供的塑料质量的优劣将影响电缆的优劣。

2.资信评价。资信评价主要是从企业信誉、财务状况、合作历史这三个维度来进行考虑。企业信誉是指企业在生产经营活动中所得到的社会公认的信用和名声。企业财务状况是指现金流量表等财务报表数据，反映一个企业的财务稳定性，保证供应商的持续生产和运营。合作历史是指供应商合作过的企业资历以及合作的时间长短，可以帮助企业考察供应商是否具有长期合作的潜力。

3.供应能力。准时交货率考虑的是塑料供应商能否按照订单的要求安排货品的及时发出，它可以合理评价供给商面对紧急状况的一种反应速度。订货满足率能够衡量缺货程度及其影响，可以采用实际发货数量与订单需求数量的比值来表示。交货准确率是在一定的时期内，把正确的产品以正确的数量和质量送到正确的地点的交货次数与总的交货次数的比率，即根据合同订单约定的交货期要求，供应商的交货完成程度。紧急订货能力是供应商有足够的库存或柔性的生产能力，能快速响应并及时保证客户紧急订单的需求。

4.技术水平。技术水平主要从信息化程度以及自动化程度这两个维度开展评价。较高的信息水平可以为加工企业、塑料供应商和终端操作人员这三方提供良好的信息交换平台。设备的标准化和自动化程度，往往是设备科技含量高低的体现，较高标准化和自动化的设备，对于供应商而言，能够一定程度上降低生产成本，节约劳动力，从而提高生产效率，从而更好的满足订货企业的需要，以便于建立长期合作的伙伴关系。

5.塑料价格。塑料价格是评估塑料供应商情况的重要指标之一，根据塑料供应商的价格与企业所掌握的市场行情及相关塑料供应商比较判断。企业在进行塑料供应商选择时，如果想在价格谈判时不会处于弱势，就必须事先对塑料成本构成情况有充分的了解。报价行为则是根据塑料供应商的报价是否具体透明和及时客观来进行判断。

二、模型构建分析

（一）模糊综合评价法

模糊综合评价法是一种基于模糊数学的综合评价方法。该方法基于模糊数学的隶属度理论能够把定性评价转化为定量评价，以精确的数字手段处理模糊的评价对象，对受到多个因素制约的事物或者对象做出一个总体的评价。由于它能够对蕴藏信息呈现模糊性的资料做出较为贴近实际、科学合理的量化评价，所以特别适用于模糊问题的评价，可以有效避免传统评价方法所出现的偏差等缺陷，从而为决策提供有效支持^[8]。

（二）模型的构建步骤

1.建立层次结构模型

根据研究对象，确立相应的评价指标，并从总目标着手，进一步将各个指标细分为一级指标层、二级指标层，从而形成一个自上而下的多层次递阶结构模型。

2.建立判断矩阵

判断矩阵的构造需要对同一层次中不同指标的重要程度进行比较，并依据各专家的意见对所有的指标赋值，再运用1～9标度法对各个指标进行标度，从而建立相应的判断矩阵，如表1所示：

表1  9标度法的标度和含义

6.计算模糊综合判断矩阵

表3  准则层K的判断矩阵

表7 技术水平A₄判断矩阵

（二）模糊综合评价分析

（三）评价结果分析

1.指标体系结果的分析

由表10可知，在所有影响A公司对供应商选择评价的一级指标之中，塑料质量的权重为0.369，塑料价格的权重为0.279，由此可以看出二者在塑料供应商选择中的重要性，塑料供应商应加大对这两个指标的关注度，通过注重塑料的质量、提高塑料生产率、降低成本等手段提升这两方面的实力。

在二级指标中，塑料质量指标中的塑料合格率指标和塑料质量体系居于首位和第三位，这说明塑料质量对于服务商的选择评价起着至关重要的作用，供应商应加大对塑料质量的关注度，着力提高塑料供应的质量；塑料价格指标中的价格水平和塑料成本透明度居于第二位和第四位，表明供应商应提高塑料生产率、降低成本，从而降低塑料的价格；供应能力指标中的订货满足率和准时交货率居于第五位和第七位，供应商应提高自身的交付能力，按照约定的时间和地点，按量交货；技术水平指标项下的标准化和自动化程度位列第六，塑料供应商可以提高机械设备的标准化和自动化水平，提高生产效率，从而更好的满足订货企业的需要；紧急订货能力和合作历史两个指标在所有二级指标权重排序中位于最末，企业在对供应商的考察过程中可以适当减少对于这两方面的关注度，但仍不能忽视。

2.供应商评分结果的分析

根据计算结果，通过比较供应商S₁、供应商S₂、供应商S₃的最终得分，确定出最佳供应商，如表10所示。

表10 供应商各评价指标得分及综合得分

根据最大隶属度原则，通过对比三个供应商的最终得分可知：S₁＞S₃＞S₂，所以S₁为最佳供应商。如果按照以往单一的成本选择的方法，那么供应商S₃>S₁>S₂，但是根据表10的数据可知，供应商S₃在塑料质量和供应能力方面的得分都比较低，如若选择S₃为最佳供应商，那么生产出来的电缆可能会存在一定的质量问题，将会造成A公司额外的成本付出和客户订单的流失。

四、总结

本文建立的塑料供应商评价指标体系更客观、更全面的展现塑料供应商在塑料质量、资信评价、供应能力、塑料价格等方面的能力，在一定程度上弥补了原有评价供应商的不足之处，能够客观全面的反映出塑料供应商的整体能力。采用模糊综合评价法建立评价模型，以此来评价塑料供应商的服务质量，为企业合理评价、选择塑料供应商提供决策方法上的有效支持。然而影响企业对于塑料供应商评价选择的因素较多，本文仅是提供了一种评价思路和方法，不同的企业可以依据自身不同的需求对各个相关的指标体系、评价标准、指标权重进行相应调整，以便于更加科学有效的评价选择塑料供应商。

参考文献：

[1]缪金存.基于层次分析法的服装公司供应商选择研究[D].浙江工商大学,2018.

[2]孟海龙等.基于层次分析法的服装供应商的评价和选择[J].中国储运,2021(09):158-160.

[3]薛帅飞.基于模糊综合评价法的汽车零部件供应商选择研究[J].物流工程与管理,2016.0902):123-124.

[4]吴春晓.B公司供应商评价体系研究[D].黑龙江大学,2021.

[5]熊奇英.电子商务背景下的餐饮业塑料制品供应商管理-以百胜餐饮集团为例[J].塑料科技,2020,48(09):145-148.

[6]钱存华,冯梦祥.突发事件下塑料产业的弹性供应决策研究[J].化工新型材料,2020,48(10):30-34.

[7]刘冬金.S公司GBT项目塑料零件供应商质量管理[D].东华大学,2016.

[8]Omurca Sevinc-lhan. An intelligent suppler evaluation, selection and development system [J].Applied Soft C omputing 2018, 13(1) :690-697.