一种基于多级参数控制的供应链优选方法技术

一种基于多级参数控制的供应链优选方法，通过建立供应链评价模型，并引入多维度评价因子、多级控制因子，对匹配度进行计算和排序，得到与产品研制方期望值最贴近的完整供应链。本公开通过扩展供应链网络的层级，扩展各供应商的评价因素，对遍历路径节点信息中增加多层级控制因子，优化评价流程，使得整个评估方法更为准确，避免了传统主观决策方法的人为局限，尤其对于航天、航空等功能结构复杂、供应链层级较深、人工评价易失真的大型复杂产品的供应链选择，评估结果更加客观、准确。准确。准确。

【技术实现步骤摘要】
一种基于多级参数控制的供应链优选方法


[0001]本专利技术涉及系统工程领域，特别涉及一种基于多级参数控制的供应链优选方法。

技术介绍

[0002]开展大型复杂装备研制时，不同种类的产品的对质量、交付进度、研制成本等因素有不同的侧重，在供应商评价得分相同或相近的情况下，需要综合考虑选择与产品研制需求最为匹配的供应商(比如某装配样机更关注交付进度，可以牺牲部分质量和成本，则在多个评价等级相近的供应商选择中，以交付进度作为首要因素，同时兼顾质量和成本等其他因素)。同时在进行供应链全局优选时，还需要考虑下级供应商对次级供应商的考核客观性因素，降低主观原因在同一考核要素下把握尺度导致的评价偏差。
[0003]现有供应链评估方法多快销品集中于大规模批量化生产相关供应链的建立，缺少面向复杂装备的小批量、个性化产品，且供应需求动态变化的供应链评价方法，通常基于主观选择，人为干扰因素较大。

技术实现思路

[0004]针对传统主观决策方法的不足，本公开提供一种从系统级供应商、分系统级供应商、设备级供应商直至零部件、元器件级供应商自顶向下一整条供应链评价方法，并基于此方法实现对具体型号研制需求进行全局供应链及择优，从而得到最优的供应商配套方案。
[0005]本公开提供的基于多级参数控制的供应链优选方法，包括以下步骤：
[0006](1)按照系统、分系统、设备、部组件、元器件对现有供应商进行分级，构建供应链网络模型。
[0007]供应链网络模型由功能节点和实体节点构成，功能节点表示产品的功能组成部分，并不指代具体的供应商实体对象；实体节点表示能够满足功能功能节点功能的具体的产品。对于航天器、航空器等大型复杂装配而言，系统级功能节点下包含平台功能节点、载荷功能节点，平台与载荷下又可逐级划分分系统功能节点、单机功能节点、部组件功能节点、元器件功能节点等。大多数情况下，构成航天器、航空器的分系统有多个，构成某个分系统的单机设备有多个，部组件功能节点、元器件功能节点情况依次类推。每一个功能节点下有一个或多个实体节点满足功能节点所指功能。
[0008](2)构建供应商评价模型，评价维度n(n∈N
+
)可根据实际需要自定义。
[0009]一般包括采购成本、产品质量、供应能力、科研实力、售后服务等，评价模型总分值为一个固定值。每个评价维度的分值范围根据企业自身情况分配，每个维度下又可细分为多个具体的评价指标，评价指标内容和分值根据企业自身情况分配。
[0010](3)供应链中的所有上级供应商按照(2)中所述客观评价模型对下级供应商根据历史表现逐级进行量化评分。最终评价结果为每个维度求均值后的一维行列式。
[0011]为了提升评价结果的置信度，减少主观因素影响，设上级供应商对下级供应商的评价过程有m(m∈N
+
)个人员参与，将各个评分人员对同一评价维度E
i
(i≤n，n∈N
+
)下同一
评价指标E
ij
(j≤第i个评价维度下评价指标的数量)的评分E
ijk
(k≤m)进行平均，得到该评价指标的分值E
ij
：
[0012][0013]进一步，将同一评价维度下各评价指标的分值进行累加或平均，得到该评价维度的分值；
[0014]由此得到某个供应商的评价向量E为：
[0015]E＝(E
1 E2ꢀ…ꢀ
E
n
)。
[0016](4)得到所有供应商的评价向量后，对(1)中所述供应链网络模型赋值，形成供应链网络赋值模型。
[0017](5)以E
H
＝(E
H1 E
H2
ꢀ…ꢀ
E
Hn
)n(n∈N
+
)表示上级供应商评价向量，以E
L
＝(E
L1 E
L2
ꢀ…ꢀ
E
Ln
)n(n∈N
+
)表示下级供应商评价向量，计算E
H
与E
L
的内积Z＝(E
H1 E
H2
ꢀ…ꢀ
E
Hn
)
·
(E
L1 E
L2
ꢀ…ꢀ
E
Ln
)，表示上下级供应商的匹配度。根据余弦相似原理，Z越大表示上下级供应商的匹配度越高。按照(4)中的供应链网络赋值模型，逐层自顶向下开展多级向量点积，获得全局供应链评价结果集合{Z
i
|i∈N
+
}。
[0018](6)作为优选，对于供应链层级较深的复杂装备，在开展(2)中的供应商客观评价时，为减小不同层级不同个体的个性化差异，为供应链各个层级引入置信因子α
L
(L为产品所在的供应链层级，0＜α
L
≦1)，α
L
按照层级越高值越大，层级越低值越小的原则进行设定。将之前得到的全局供应链评价结果与置信加权向量(α1α2……
α
d
)(d为全局供应链的层级数，d∈N
+
)进行内积，即可对全局供应链评价结果进行置信优化，得到叠加置信加权的全局供应链评价结果集。
[0019](7)不同产品供应商的供货成本、质量问题、供应能力、售后服务等评价因素的要求不同，须考虑具体产品供应链选择的侧重。引入评价加权向量β＝(β1β2……
β
n
)每个评价维度的加权值由顶层的产品研制方定义。将上一步得到的全局供应链评价结果与评价加权向量进行内积，得到叠加评价加权的全局供应链评价结果集。
[0020]在最终获得的评价结果集中，按照匹配度值从大到小进行排序，匹配度大的产品配套作为优先配套，配套产品的供应商所构成的供应链则为优选供应链。
[0021]本公开提供的基于多级参数控制的供应链优选方法，建立供应链评价模型，并引入多维度评价因子、多级控制因子，通过相似度的计算和排序，得到与产品研制方期望值最贴近的完整供应链。
[0022]与现有技术相比，本公开的有益效果是：
[0023](1)可以通过扩展供应链网络的层级，扩展各供应商的评价因素，对遍历路径节点信息中增加多层级控制因子，优化评价流程，使得整个评估方法更为准确；(2)避免了传统主观决策方法的人为局限，尤其对于航天、航空等功能结构复杂、供应链层级较深、人工评价易失真的大型复杂产品的供应链选择，评估结果更加客观、准确；(3)具有较好的应用价值；(4)本方法扩展性强，兼容性强。
附图说明
[0024]通过结合附图对本公开示例性实施例进行更详细的描述，本公开的上述以及其它目的、特征和优势将变得更加明显，其中，在本公开示例性实施例方式中，相同的参考标号通常代表相同部件。
[0025]图1显示根据本公开的示例性实施例流程图；
[0026]图本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于多级参数控制的供应链优选方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，对现有供应商进行分级，构建供应链网络模型；S2，构建供应商评价向量模型，其中包括若干个评价维度，各评价维度又进一步包括若干个具体的评价指标；S3，供应链中的上级供应商对下级供应商的各个评价指标进行量化评分，进而得到某个供应商的评价向量；S4，计算各上级供应商分别与各下级供应商评价向量之间的匹配度，作为全局供应链评价结果集合；S5，根据具体产品供应链选择的侧重，对各评价维度赋以不同的权值，建立评价加权向量，在之前得到的全局供应链评价结果集合基础上得到叠加评价加权的全局供应链评价结果集；S6，在最终获得的评价结果集中，选择上下级供应商匹配度大的产品配套作为优先配套，配套产品的供应商所构成的供应链则为优选供应链。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤1中的供应链网络模型包括功能节点和实体节点，其中：功能节点表示产品的功能组成部分，并不指代具体的供应商实体对象；实体节点表示能够满足功能节点功能的具体的产品；大型复杂装配产品的功能节点包括系统级功能节点和向下逐级划分的功能节点；每一个功能节点下有一个或多个实体节点满足功能节点所指功能。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述评价向量模型包括n(n∈N
+
)个评价维度，所述评价维度包括：采购成本、产品质量、供应能力、科研实力、售后服务中的一个或多个，评价向量中各评价维度的总分值为一个固定值，每个评价维度的分值范围根据企业自身情况分配；各评价维度进一步包括若干个具体的评价指标，评价指标内容和分值根据企业自身情况分配。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述步骤S3的评分方法包括：设上级供应商对下级供应商的评价过程有m(m∈N
+
)个人员参与，将各个评分人员对同一评价维度E
i
(i≤n，n∈N
+
)下同一评价指标E
ij
(j≤第i个评价维度下评价指标的数量)的评分E
ijk
(k≤m)进行平均，得到该评价指标的分值E
ij
：进一步，将同一评价维度下各评价指标的分值进行累加或平均，得到该评价维度的分值；由此得到某个供应商的评价向量E为：E＝(E
1...

【专利技术属性】
技术研发人员：袁义，吴浩，周寻，纪炜，王硕，范海涛，潘慧芳，李晟，宋文龙，苗奇，安洲，胡旭华，
申请(专利权)人：北京空间飞行器总体设计部，
类型：发明
国别省市：