摘要
随着全球经济竞争的进一步加剧,生产企业与核心供应商成员企业通过发展、深化、集成合作伙伴关系,彼此依赖,密不可分。日益密切的伙伴关系给企业带来竞争优势的同时,也带来了潜在风险。选择和寻找优质供应商,及时对潜在风险作出预警是企业有效规避风险,增强核心竞争力的关键。虽然针对供应商风险方面的研究很多,但大多是首先制定一个标准的评估指标,然后根据评估指标对供应商进行绩效评估,忽视了不同采购业务类型的特殊性,也鲜见对历史业务数据的趋势分析,偏重于事后考核,预警功能不足。本研究针对SAP环境下的石化企业,以海量历史数据为依据,综合运用分形理论、网络层次法、模糊粗糙法及马尔卡夫链理论对供应商风险进行分析及预测。由于得出的结论是建立在实际数据基础上,公平、公正且有说服力,能够真实地反映供应商的业绩,实时预警供应商风险的同时,更可以促进供应商之间的良性竞争。主要工作和研究结论如下：
1.阐述了选题的理论背景和现实意义,总结了供应商风险预警研究的现状,确定了以定性研究与定量研究相结合,构建基于SAP环境下供应商风险预警模型和防控平台的技术路线和研究方法。
2.提出了以分形理论为基础构建供应商风险预警模型的思想。首先分析了SAP环境下供应商相关信息资源及参与各方的复杂性,刻画出供应商风险预警工作的巨量性,进而提出全面防范石化企业供应商风险必须解决信息效率问题。由于最优效率信息空间具有分形特征,因而按分形特征构建的供应商风险预警模型可以有效地优化信息空间的维数,降低构筑整个预警机制耗用的信息成本。基于分形的风险预警模式由于分形体的自相似、自组织及自优化特性,可以在实践中不断自学习,进一步完善风险指标体系。
3.初步确立了供应商风险评估指标体系。首先采用德尔菲法获取指标因素,然后运用网络层次法(ANP)分析指标因素间的相依关系及重要程度,最终确立了执行能力评估的二级指标体系,并计算出各明细指标权重和排序。
4.对风险指标进一步约简与优化。首先抽取SAP历史数据,并对各风险指标因素按优、良、中、差确定离散化规则,构建可用于粗糙集运算的知识集。然后运用粗糙集理论对决策属性集划分等价类,对非必要属性约简,并计算必要属性的依赖度和重要程度,与前面得到的主观权重加权,得到约简及优化后的供应商风险评估指标体系。
其次,运用模糊综合评价法以SAP历史数据为依据对供应商进行综合评估。首先定义了模糊评估的隶属度函数,然后对业务数据按隶属度及指标权重计算综合评估值,并依隶属度最大原则得出综合评估结论。分期间的跟踪评估结果可以发现有问题和业绩不稳定的供应商。
再次,利用Markov链理论分别对供应商未来的风险变化趋势做出了预测。首先根据供应商历来的综合评估结果,计算一步转移概率矩阵,并以最后一期评估结果为初始预测基准,对未来变化趋势做出预测,筛选出需重点监控的供应商。
5.构建了供应商风险预警的逻辑模型,并建立了基于SAP环境的供应商风险预警系统。通过动态从SAP系统中获取与供应商风险相关的业务数据,按照确定的供应商风险评估指标和风险防控知识模型,对供应商风险进行在线分析,对供应商风险事件进行监控和预警,以有效防范供应商风险的发生
本研究针对供应商风险预警主要进行了以下几点创新性工作：
1.提出了基于分形理论构建整个供应商风险预警体系的思路,有效降低了信息成本,提高了信息效率。
2.借助于粗集理论、模糊理论和马尔可夫链理论,按供应商风险关键因素,利用SAP系统中的大量业务数据,对供应商进行综合评估和趋势预测。
3.建立了基于SAP环境的石化行业供应商风险预警模型和应用系统,借助于SAP系统的海量业务数据,实现对供应商风险事件的在线监控与实时预警,有效地防范供应商风险事件的发生
With the global increasing economic competition environment, the relationship of production enterprises and supplier member enterprises is closer and closer. The increased partnership brings both competitive advantages and potential risks. How to select and look for high quality suppliers, avoid risks in time is the key for enterprises to enhance the core competitiveness.
Although much work has been done about supplier risks, but most of them are focused on the development of standard evaluation index, and then perform evaluation according to the standard. Thus the different procurement type specificity always is ignored and trend analysis is rarely seen on historical business data. They do too much work on the assessment, not early warning. This study is based on the large amount of historical data of petrochemical enterprises using SAP, integrated using fractal theory, analytic network process, fuzzy rough law and Markov chain theory to do risk analysis and forecast. Because the conclusion is based on the actual data base, it is fairness, justice and convincing, can truly reflect the performance of suppliers, real-time early warning supplier risk. At the same time, it can promote the benign competition between suppliers. The main work and conclusions of the study are as follows:
1. Explained the topic theoretical background and practical significance, summed up the present research situation of early warning of supplier risk, determined the combination technology routes and methods of qualitative research and quantitative research to establish supplier risk early warning model and control platform under SAP environment.
2. Put forward the method of using fractal theory to construct supplier risk early warning model. First of all, analyzed the complex of related information resources and the parties involved of suppliers in SAP environment, portrayed the work is huge for supplier risk early warning. Then put forward that the comprehensive prevention of petrochemical enterprise supplier risk must improve information efficiency. Because the optimal efficiency of information space have fractal characteristics, therefore supplier risk early warning model with fractal characteristics can effectively optimize the information space dimension, reduce the information cost to construct the whole early warning mechanism. Because of the self-similarity, self-organization and self optimization feature, fractal based risk early warning model can continuous learning in the practice, and further improves the risk index system.
3. Preliminarily establish supplier risk assessment index system. First used the Delphi method to get the index factors, and the analytic network process (ANP) method to analyze the dependency relation between factors and their important degree, eventually established the implementation capacity evaluation index system of two grades, and calculated the weight of index.
4. Further simplified and optimized the risk indexes. First of all, extracted the SAP historical data, and determined the discretization rules for excellent, good, mediate and bad according to the index of risk factors to construct rough set knowledge set for further operation. Then using rough set theory to divide equivalence classes for decision attribute set, remove unnecessary attributes, and calculate dependence degree and degree of importance for necessary attributes. Combined with the front subjective weight, get the simplified and optimized supplier risk assessment index system.
Fuzzy comprehensive evaluation method was applied to evaluate suppliers according to SAP history data. First of all, defined the degree of membership function for fuzzy assessment, then calculated comprehensive evaluation value of business data according to the grade of membership and index weight, in accordance with the maximum degree of membership principle, achieved that comprehensive evaluation conclusion. Staging evaluation results can help to find unstable suppliers or suppliers with problem.
Markov chain theory was used in forecasting future risk trend for suppliers. First of all, calculated one-step transfer probability matrix according to the traditional results of comprehensive assessment for suppliers, and took the last period of assessment results as the initial forecast benchmark to do future trend forecast, and found out key monitoring suppliers.
5. Constructed early warning logic model for suppliers risks, and established supplier risk early warning system under SAP environment. Through the access of related business data about supplier risks from SAP system dynamically, in accordance with supplier risk assessment indicators and risk prevention and control knowledge model, analyzed supplier risk online, to control and warn supplier risk event, and effectively prevent the occurrence of supplier risks.
The innovative work of the research is as follows:
1. Put forward the thought of establishing the whole supplier risk early warning system based on fractal theory, effectively reduced the cost of information, and improved the efficiency of information. Continuous self optimizing and self learning of the early warning system can adapt to the changing market environment.
2. With the help of rough set theory, fuzzy theory and the theory of Markov chains, according to supplier risk factors, using the large number of business data of SAP system to comprehensively evaluate and forecast supplier risks. It is proved to be a basis in fact to effectively analyze the supplier risk events.
3. Established petrochemical industry supplier risk early warning model and application system under SAP environment, realized on-line monitoring and real-time warning for supplier risk events, effectively prevent the happening of supplier risk events.
引文
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