一种设备制造供应商评价方法技术

本发明专利技术公开了一种设备制造供应商评价方法，基于序关系分析法、熵值法、TOPSIS法和灰色关联度分析法进行供应商评价，依靠历史数据与模型算法，完善供应商评价管理体系，提升供应商管理精细化水平；指标权重计算；采用序关系分析法对指标排序，采用熵值法对指标权重进行修正，确定指标权重；供应商评价方法算法；根据上面的计算结果，利用TOPSIS法和灰色关联度分析法作为基础算法，逼近供应商实际真实能力水平；形成一套完整的设备制造供应商评价计算模型。完善供应商评价管理体系，提升供应商管理精细化水平。避免供应商评价依靠人为评价造成的遗失客观公正问题。

A supplier evaluation method for equipment manufacturing

The invention discloses a supplier evaluation method for equipment manufacturing, which evaluates suppliers based on order relation analysis method, entropy method, TOPSIS method and grey relational analysis method, perfects supplier evaluation management system by relying on historical data and model algorithm, and enhances the refinement level of supplier management; calculates index weight; Ordinary relation analysis method is used to rank the indexes, and entropy method is used to modify the index weights to determine the index weights; supplier evaluation method algorithm; according to the above calculation results, TOPSIS method and grey relational degree analysis method are used as the basic algorithm to approximate the actual capacity level of suppliers; a complete set of equipment system is formed. Build supplier evaluation calculation model. Improve the supplier evaluation management system and improve the level of supplier management refinement. Avoid the loss of objective and fair problems caused by human evaluation in supplier evaluation.

【技术实现步骤摘要】
一种设备制造供应商评价方法
本专利技术涉及一种评价方法，具体地说是一种设备制造供应商评价方法。
技术介绍
设备制造供应商评价常从制造监督、运输交付、安装调试、运行维护等四个一级指标铺开，引入若干对应二级指标和三级指标，从而构建完整的设备制造供应商评价指标体系。目前，指标体系虽然相对成熟，但算法单一，大多依靠评估专家主观评价的传统方法，无法保证采购活动中供应商选择的科学性、客观性和准确性。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种设备制造供应商评价方法，该方法基于序关系分析法、熵值法、TOPSIS法和灰色关联度分析法进行供应商评价，依靠历史数据与模型算法，完善供应商评价管理体系，提升供应商管理精细化水平。本专利技术的目的通过以下技术方案实现：一种设备制造供应商评价方法，其特征在于：该方法基于序关系分析法、熵值法、TOPSIS法和灰色关联度分析法进行供应商评价，依靠历史数据与模型算法，完善供应商评价管理体系，提升供应商管理精细化水平；具体如下：1)指标权重计算；采用序关系分析法对指标排序，采用熵值法对指标权重进行修正，确定指标权重；2)供应商评价方法算法；根据上面的计算结果，利用TOPSIS法和灰色关联度分析法作为基础算法，逼近供应商实际真实能力水平；3)基于以上两个内容，形成一套完整的设备制造供应商评价计算模型。基于以上两个内容，形成一套完整的设备制造供应商评价计算模型，避免供应商评价依靠人为评价造成的遗失客观公正问题。本专利技术中，序关系分析法：根据专家打分对评价指标先定性排序后定量赋值的主观赋权方法。熵值法：指“熵”应用在系统论中的信息管理方法。熵越大说明系统越混乱，携带的信息越少，熵越小系统越有序，携带的信息越多。TOPSIS法：是一种距离综合评价法，也称逼近理想解排序法。根据有限个评价对象与理想化目标的接近程度进行排序的方法，是在现有的对象中进行相对优劣的评价。灰色关联度分析法：根据因素之间发展趋势的相似或相异程度，作为衡量因素间关联程度的一种方法。本专利技术能够构建科学的设备制造供应商评价模型，依靠历史数据与模型算法，完善供应商评价管理体系，提升供应商管理精细化水平。附图说明图1本专利技术供应商评价实现流程图。具体实施方式一种设备制造供应商评价方法，基于序关系分析法、熵值法、TOPSIS法和灰色关联度分析法进行供应商评价，依靠历史数据与模型算法，完善供应商评价管理体系，提升供应商管理精细化水平；主要包括以下两个部分：一是指标权重计算。采用序关系分析法根据专家经验对指标排序，采用熵值法对指标权重进行修正，从客观和主观两个角度确定指标权重，规避单纯主观赋值法和客观赋值法的缺点。二是供应商评价方法算法。根据上面的计算结果，利用TOPSIS法和灰色关联度分析法作为基础算法，逼近供应商实际真实能力水平。基于以上两个内容，形成一套完整的设备制造供应商评价计算模型，避免供应商评价依靠人为评价造成的遗失客观公正问题。具体步骤如下：步骤一：采用序关系分析法，确定指标主观权重1)确定指标的序关系，专家根据经验对于m个评价指标A1、A2、A3……Am，判断其重要性排序，得出一种关系式，即ω1≥ω2≥ω3≥…≥ωm；2)专家给出rk的理性赋值，rk表示指标Ak-1相对与指标Ak的重要性程度，其中ωk-1＝rk·ωk，rk理性赋值参考表如下3)获取指标的最终权重，计算指标权重步骤二：通过熵值法，确定指标客观权重1)评价指标的原始数据构成评价矩阵[xij]n×m，xij为第i个备选方案的第j项指标测值；2)对原始数据进行标准化处理，得到标准矩阵[Yij]n×m，其中3)计算第j项指标的熵值：4)计算第j项指标的权重：步骤三：确定评价指标组合权重设为序关系法权重和熵值法权重综合集成后的权重，是和的线性组合，则：其中α代表了在主客观权重之间的决策意愿。综上过程，即得出了各项评价指标的权重。步骤四：计算相似贴近度，从相对距离和变化趋势两方面综合评价供应商1)引入指标权重向量得到加权标准化矩阵[Pij]n×m：注意，此处P＝w×Y并非一般意义上的矩阵与向量的乘积，而是定义的一个新算子。2)确定正负理想解：正理想解负理想解其中J+是望大型指标集合，该类指标值越大越好；J-是望小型指标集合，该类指标值则是越小越好；3)计算每个供应商与正负理想解的欧氏距离：第i个供应商与正理想解的欧氏距离第i个供应商与负理想解的欧氏距离4)计算第i个供应商与正理想方案关于第j项指标的灰色关联系数：计算第i个供应商与负理想方案关于第j项指标的灰色关联系数：其中ρ是调整系数；5)计算第i个供应商与正理想方案的灰色关联度：计算第i个供应商与负理想方案的灰色关联度：6)计算各备选方案的相似贴近度：定义：相似贴近度CMi≤1，值越大表明备选方案越优。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种设备制造供应商评价方法，其特征在于：该方法基于序关系分析法、熵值法、TOPSIS法和灰色关联度分析法进行供应商评价，依靠历史数据与模型算法，完善供应商评价管理体系，提升供应商管理精细化水平；具体如下：1)指标权重计算；采用序关系分析法对指标排序，采用熵值法对指标权重进行修正，确定指标权重；2)供应商评价方法算法；根据上面的计算结果，利用TOPSIS法和灰色关联度分析法作为基础算法，逼近供应商实际真实能力水平；3)基于以上两个内容，形成一套完整的设备制造供应商评价计算模型。

【技术特征摘要】
1.一种设备制造供应商评价方法，其特征在于：该方法基于序关系分析法、熵值法、TOPSIS法和灰色关联度分析法进行供应商评价，依靠历史数据与模型算法，完善供应商评价管理体系，提升供应商管理精细化水平；具体如下：1)指标权重计算；采用序关系分析法对指标排序，采用熵值法对指标权重进行修正，确定指标权重；2)供应商评价方法算法；根据上面的计算结果，利用TOPSIS法和灰色关联度分析法作为基础算法，逼近供应商实际真实能力水平；3)基于以上两个内容，形成一套完整的设备制造供应商评价计算模型。2.根据权利要求1所述的设备制造供应商评价方法，其特征在于：具体步骤如下：步骤一：采用序关系分析法，确定指标主观权重1)确定指标的序关系，专家根据经验对于m个评价指标A1、A2、A3……Am，判断其重要性排序，得出一种关系式，即ω1≥ω2≥ω3≥…≥ωm；2)专家给出rk的理性赋值，rk表示指标Ak-1相对与指标Ak的重要性程度，其中ωk-1＝rk·ωk，k＝2,3,4，…，m；3)获取指标的最终权重，计算指标权重k＝2，3，…，m；步骤二：通过熵值法，确定指标客观权重1)评价指标的原始数据构成评价矩阵[xij]n×m，xij为第...

【专利技术属性】
技术研发人员：冯曙明，王大淼，潘晨溦，胡天牧，
申请(专利权)人：江苏电力信息技术有限公司，国网江苏省电力公司，
类型：发明
国别省市：江苏,32