| 标题 | 基于网络层次分析法的石油专用设备供应商选择研究 |
| 范文 | 陈佳 刁玉民 杨赛 曹萌 李明磊 丁矿 [摘 要]石油专用设备专业性强、结构复杂，是国内各钻探企业勘探开发的关键设备，其供应商的选择一直是关注的焦点。当前石油专用设备供应商的选择多采用专家目标打分法，这种方法计算简单、灵活性强且便于操作，但也存在易受专家主观因素影响等诸多问题。文章将网络层次分析法应用于石油专用设备供应商的选择中，通过问卷调查、实地走访等形式对石油设备的选商信息进行汇总，深入分析相关指标与指标间的关系，建立相关的评估模型体系，旨在提供一种科学有效的辅助决策者进行石油专用设备供应商选择的决策方法。 [关键词]石油设备；供应商选择；网络层次分析法 [DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2017.06.110 1 引 言 石油专用设备是石油物资的重要组成部分，在中石油钻探企业勘探开发作业中起到关键的作用，每年中石油采购金额在20亿～30亿元，供应商有100多家，具有专业性较强、结构复杂，通用性和专业性相结合等特点，主要包括钻机、修井机、压裂车等。近年来随着中石油集中采购的推进和完善，石油专用设备采购取得了显著的成绩，如统一了技术规范、降低了采购成本。但也存在一些问题，尤其是在供应商管理方面，如出现了中标供应商履约能力差，交货不及时、产品质量存在问题，个别优秀供应商未中标等情况。在这样的背景下，开展石油专用设备供应商选择研究具有重要的现实意义。 本文对石油专用设备供应商选择进行研究，设计石油专用设备供应商评价指标，借助网络层次分析法构建供应商选择与评价模型，通过具体应用分析、展示该评价方法。通过本文的研究，建立一套全面科学的石油专用设备供应商评价选择体系，期望达到规避供应商选择的风险，合理选择供应商的目的。 2 网络层次分析法（ANP）概述 网络层次分析法（ANP）是一种新的决策科学方法，是层次分析法的扩展，主要针对的是决策问题的结构具有依赖性和反馈性的情况。Saaty教授在1996年正式提出ANP[1]，之后收到全世界科学工作者的青睐，并在各行各业得到了广泛的应用，同时也开发了面向用户的ANP的专用软件-Super Decision。[2] 在实际问题中，系统中的某一层次即可处于支配地位又可处于被直接或者间接地接收其他层次支配，它们可用于带节点的网络表示。一个节点（或是元素集），或者对应着某个层次，既存在递阶层次结构，又存在循环支配结构。层次结构内部存在依赖性，这种系统结构——反馈系统结构，也就是网络循环结构，如石油专用供应商选择需要考察一系列的不同的指标集，每类指标集下有一系列的供应商评价指标。ANP的基本思想是依据准则对系统构成元素（组）进行两两比较，经综合处理后可以得出构成元素（组）的相对重要性及可选方案的优先权。[3] 3 石油专用设备供应商选择现状及适用理论研究 当前石油专用设备供应商的评价采用专家目标打分法，该方法计算相对直观、简单，灵活性强且便于掌握，但指标权重的确定是以专家认知能力、知识水平和个人喜好为基础，很难去除人为因素带来的偏差，导致对供应商的评价不准确、合理。 本文将网络层次分析法应用于石油专用设备供应商的选择中的优势在于：其可综合考虑各种影响供应商评价的定性因素和定量因素，并且可以考虑到因素间的相互影响或反馈。网络层次分析法通过将评价指标两两比较，将专家的隐性经验与知识进行量化，最后可通过科学的计算对指标的重要性进行综合排序。[4]另外，虽然网络层次分析法计算过程复杂，但是通过超级决策Super Decision软件可完成从建模、专家调查到得到权重，决策结果等全过程。 据此，本文采用网络层次分析法对供应商的选择进行研究。 4 基于网络层次分析法的供应商选择模型的建立 采用网络层次分析法进行供应商选择包括以下步骤，第一，将决策问题进行系统的分析、组合、形成元素和元素集，构造网络层次。第二，建立元素判断矩阵，对各相关组的判断矩阵进行两两比较，并计算其权重。第三，对组内和组之间的相关元素逐个进行两两比较，计算各判断矩阵的相对权重，按顺序构造初始超矩阵。第四，对组间元素集进行两两比较，得出元素集的权矩阵，初始超矩阵乘以权矩阵构成加权超级矩阵。第五，计算极限超矩阵。[5]第六，得到最终排序结构，确定选择的供应商。 下面以网络层次分析法应用于某石油专用设备供应商的选择为例，通过模型的建立及应用来具体论述。 4.1 石油专用供应商评价指标体系的建立 以石油专用设备供应商选择评价为目标，选取投标报价、经营状况、技术响应及资格情况、技术创新及研发、整体服务能力和企业实力6个方面的指标作为一级指标。每个一级指标下有设定具体的二级指标，如表1所示。 4.2 确定指标之间的相互影响，建立网络层次模型 此部分内容主要完成对供应商选择的元素（二级指标）和元素集（一级指标）进行系统的分析，构造网络层次，充分考虑元素间的相互影响。通过调研分析，确定了指标之间的相互影响关系，我们将一級指标作为一个簇，将每组二级指标作为一个簇，根据指标间的相互关系建立联系与反馈关系，在Super Decision软件中建模，得到模型如图1所示。 4.3.2 计算组决策结果 对所有专家的比较结果进行组决策处理。在处理组决策结果时，采用几何平均数的方式，计算所有专家对一级指标相对于目标的指标间相对重要性比较的结果。将组平均结果输入Super Decision，作为判断矩阵，可计算出组决策矩阵权重并对一致性进行检验。 4.4 构建未加权超矩阵 ANP模型中用超级矩阵来表示矩阵左侧的元素对矩阵顶部的元素的影响程度。如图2所示为超级矩阵及其子矩阵。判断矩阵获得的优先权向量是超级矩阵的一部分，即Wij中的一列。通过元素两两比较导出超矩阵W。[6] 4.3 通过专家评价两两比较，计算判断矩阵 4.3.1 通过专家调查问卷对指标间的重要性进行评价 通过专家调查问卷对指标间相互重要性进行评价，得到五位专家的判断矩阵。例：表2为专家C对于一级指标相对于目标的指标相对重要性比较。根据ANP应用原理，这样的判断矩阵每个专家得到51个。 通过Super Decision可构建出石油专用设备供应商选择模型超级矩阵（未加权），如表3所示，列出了部分未加权矩阵。 4.5 构建权重超矩阵 为了方便将初始超矩阵每一列都归一化，同时使得不同元素集中的元素对某准则的影响具有可比性，将初始超矩阵中的子矩阵列与元素组Ci簇的权重A相乘，得到加权超矩阵[AKW-]=（[AKW-]ij），其中[AKW-]ij=A×Wij。如图3所示为权矩阵及超级矩阵的子矩阵。通过Super Decision可计算出石油专用设备供应商选择模型超级矩阵（加权）。 4.6 计算极限超矩阵 网络系统中各元素因为存在外部的依存和内部的依存，所以是交互的，A元素影响B，B影响C，C又影响A，这样在计算最终的排序权重时就需要找到影响的极限状态。 4.7 计算各指标权重选择供应商 完成指标权重的计算之后，我们同样通过两两比较的方式对供应商进行排序，具体来讲就是把对每个二级指标下的供应商进行两两比较，通过求解每个评价者的几何平均值，即得到每家供应商在当前指标体系下的综合评价得分，选择出最合适的石油专用设备供应商。以上均可通过Super Decision计算。 4.8 结论 对比ANP法计算所得权重与采用专家目标打分法实际应用权重可知，在“技术响应及资质情况、技术创新及研发、整体服务能力”这三项一级指标权重较为接近，在“投标报价、经营状况、企业实力”这三项一级指标权重差距较大，特别是“投标报价”指标ANP方法计算权重要明显小于实际应用权重。且与实际应用权重相比，ANP方法所得指标权重数值整体波动性较小，并没有较大幅度变化。忽略对专家能力差异、问卷调查设计宽容度等因素的影响，经过分析，石油专用设备与其他通用产品相比，多用于工程现场，使用环境恶劣，且一旦发生质量问题将产生较为严重的经济甚至人身伤害事故，因此专家在设置权重时更加注重产品整体性能，而对价格设置了较小的权重，但是价格权重依然占比较高，这与实际应用权重一致。通过分析可以看出，基于网络层次分析法的石油设备供应商选择的研究结果对于当前石油设备选商具有重要的借鉴意义。 5 结 论 本文从当前石油设备选商中的问题入手，通过调研及分析构建了基于网络层次分析评价模型，提出供应商选择的优化策略，以两两比较的思想为基础，将专家的隐性经验与知识进行量化，最后通过科学的计算对指标的重要性进行综合排序，很好地处理了供应商选择时专家主观因素偏差的问题。以此改进现有供应商选择及评价体系，为今后石油设备的选商工作提供参考和建议。 参考文献： [1] Saaty，T.L.Decision Making with Dependence and Feedback：The Analytic Network Process[M].Pittsburgh，PA：RWS publication，1996. [2] 孙宏才.网络层次分析法与决策科学[M].北京：国防工业出版社，2011. [3] Thomas L.Saaty（美）.网络层次分析法原理及其应用[M].北京：北京理工大学出版社，2015：41-61. [4] 唐小麗，冯俊文.ANP原理及其运用展望[J].统计与决策，2006（12）：138-140. [5] 宫俊涛，刘波，孙林岩，等.网络分析法（ANP）及其在供应商选择中的应用[J].工业工程，2007，10（2）：77-80. [6] 祝雅妹.基于ANP方法的科技项目绩效评价研究[D].秦皇岛：燕山大学，2014. [7] 王莲芬.网络分析法（ANP）的理论与算法[J].系统工程理论与实践，2001，21（3）：44-50. |
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