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供应商评估指标的权重分配方法与模型随着全球化的发展和市场竞争的加剧，供应商评估越来越成为企业采购管理的重要环节。
供应商评估的准确性直接关系到企业的采购决策和供应链效率。
而供应商评估指标的权重分配方法与模型则是评价指标的重要依据。
本文将介绍几种常见的供应商评估指标权重分配方法与模型，并分析其特点和适用场景。
1. 主观赋权法主观赋权法是一种基于专家主观意见的权重分配方法。
这种方法通过专家讨论或问卷调查等方式，采集不同专家对供应商评估指标的重要程度的判断。
然后将专家的意见进行综合得出权重值。
主观赋权法的优点是简单易行，不需要过多的数学计算。
但是由于主观因素的干扰，可能存在一定的主观性和局限性。
2. 层次分析法层次分析法是一种较为常用的权重分配方法，它将评估指标的权重分解为多个层次，通过对不同层次的比较和判断来确定权重。
该方法首先构建供应商评估的层次结构模型，然后通过专家判断或问卷调查的方式，对各个层次的相对权重进行比较，最终得出权重值。
层次分析法的优点是结构化程度高，能够考虑到多个因素之间的相对重要性。
但是该方法需要专家的参与和多次比对，计算过程相对繁琐。
3. 主成分分析法主成分分析法是一种基于数据统计的权重分配方法。
该方法通过对评估指标数据进行降维处理，得到少数几个综合指标，然后根据综合指标的方差贡献率确定各指标的权重。
主成分分析法的优点是能够从大量指标数据中提取主要信息，减少冗余和相关性。
但是该方法需要有足够的数据支撑，数据质量对分析结果有较高要求。
4. 灰色关联法灰色关联法是一种基于灰色理论的权重分配方法。
该方法通过对评估指标的数据进行灰度关联度计算，得到各指标的关联度值，然后根据关联度值确定权重。
灰色关联法的优点是能够较好地处理数据缺失和不完备问题，适用于小样本和较复杂的评估场景。
但是该方法需要对数据进行归一化处理，对指标数据的选取和转化要求较高。
综上所述，供应商评估指标的权重分配方法与模型有多种选择，根据实际情况选择合适的方法是关键。
第 51 卷 第 5 期石 油 钻 探 技 术Vol. 51 No.5 2023 年 9 月PETROLEUM DRILLING TECHNIQUES Sep., 2023doi:10.11911/syztjs.2023085引用格式：王春伟，杜焕福，孙鑫，等. 基于灰色关联分析的页岩油甜点综合评价方法：以渤海湾盆地渤南洼陷为例[J]. 石油钻探技术，2023, 51（5）：130-138.WANG Chunwei, DU Huanfu, SUN Xin, et al. Comprehensive evaluation method of shale oil sweet spot based on grey correlation analysis: a case study of Bonan Sag in Bohai Bay Basin [J]. Petroleum Drilling Techniques，2023, 51(5)：130-138.基于灰色关联分析的页岩油甜点综合评价方法—以渤海湾盆地渤南洼陷为例王春伟1， 杜焕福1， 孙 鑫1,2， 戴彩丽2， 杨金莉3， 陈荣华1（1. 中石化经纬有限公司地质测控技术研究院，山东青岛 266000；2. 中国石油大学（华东），山东青岛 266580；3. 中石化经纬有限公司胜利地质录井公司，山东东营 257000）摘 要: 国内页岩油以中国陆相沉积为主，地质条件复杂多变，且地质工程甜点评价要素多元，为页岩油甜点综合评价带来了困难。
以渤海盆地渤南洼陷为例，基于灰色关联理论，筛选出了页岩厚度、总有机碳含量、镜质体反射率、孔隙度、热解游离烃含量、原油密度、原油黏度、地层压力和脆性指数等9个评价指标，分析了评价指标间的相关性，优化了各评价指标的权重，计算了综合评价指数，实现了页岩油甜点的综合性、定量化精准评价。
分析结果显示：渤南洼陷页岩油综合评价指数高值主要分布于XYS9—Y182—Y187井区、Y283井区南部及L42井区周围，整体向南、向北综合评价指数逐渐降低，综合评价指数与单井产量具有较好的相关性，能够较好地匹配渤南洼陷页岩油单井产量；BYP5井综合评价指数自上而下整体减小，与示踪剂监测的产量贡献率趋势一致，两者具有较好的相关性。
质量控制Quality Control 中国果菜China Fruit &Vegetable第43卷,第10期2023年10月收稿日期:2023-07-19基金项目:山东省重点研发计划-北方代表性水果精深加工关键技术研发与应用（2022CXGC010601）第一作者简介:郑霄（2001—），在读硕士，研究方向为食品营养健康与质量评价*通信作者简介:潘少香（1989—），男，副研究员，硕士，主要从事食品安全质量控制及营养评价等工作基于灰色关联度分析的鲜食桃果实综合品质评价郑霄1,3，闫新焕1,2，郑晓冬1,2，刘雪梅1,2，谭梦男1,2，曹宁1,2，宋烨1,2，吴茂玉1,2，潘少香1，2*（1.中华全国供销合作总社济南果品研究所，山东济南250200；2.山东省果蔬贮藏加工技术创新中心，山东济南250200；3.山东农业工程学院，山东淄博255300）摘要:为评价鲜食桃果实的综合品质，以临沂蒙阴、泰安肥城、淄博沂源三个地区的16个不同品种鲜食桃为试验对象，筛选出桃鲜果品质的相关指标，通过描述性分析、相关性分析、主成分分析选取固酸比、硬度、粗纤维、抗坏血酸4项指标作为鲜食桃品质评价的核心指标，运用层次分析法确定指标权重，最后运用灰色关联法建立桃鲜果品质综合评价模型。
根据灰色关联分析的原则，加权灰色关联度越大，样品与“理想品种”越接近。
加权灰色关联度分析可知，‘蓬仙桃’和‘中华寿桃’品种的灰色关联度最大，分别为0.692、0.686，品质优；‘中蟠11号’‘纽扣’品种的灰色关联度较小。
应用层次分析法和灰色关联度法相结合的方法，可以有效地对鲜桃品质进行综合评价。
关键词:桃；品质评价层次分析；灰色关联度；综合评价模型中图分类号：F762文献标志码：A文章编号：1008-1038(2023)10-0036-07DOI：10.19590/ki.1008-1038.2023.10.008Comprehensive Quality Evaluation of Fresh Peach Fruits Based on GreyCorrelation AnalysisZHENG Xiao 1,3,YAN Xinhuan 1,2,ZHENG Xiaodong 1,2,LIU Xuemei 1,2,TAN Mengnan 1,2,CAO Ning 1,2,SONG Ye 1,2,WU Maoyu 1,2,PAN Shaoxiang 1,2*(1.Jinan Fruit Research Institute,China Supply and Marketing Cooperatives,Jinan 250200,China;2.Shandong Province Fruit and Vegetable Storage and Processing Technology Innovation Center,Jinan 250200,China;3.Shandong Agriculture and Engineering University,Zibo 255300,China)Abstract:Focused on 16varieties of fresh peaches from three regions:Mengyin in Linyi,Feicheng in Tai’an,and Yiyuan in Zibo.A comprehensive quality evaluation of the fresh peach fruit was conducted.The research involved the selection of quality-related indicators for fresh peach fruits,and then employed descriptive analysis,correlation桃是中国本土重要的落叶果树之一，种质资源丰富，分布广泛，品种间品质特征差异显著[1]。
基于灰色关联分析的熵权法在企业绩效评价中的应用孙海英;王宪杰【摘要】针对综合评价方法在数据标准化处理和权重设置上存在的问题,提出基于灰色关联分析的熵权法,借助灰色关联度分析理论,对熵权法进行修改和完善,即采用计算指标灰色关联系数的方式对原始数据进行标准化处理,并用该评价模型对上市房地产开发企业进行绩效评价.通过实例分析发现,基于灰色关联分析的熵权法能一步到位解决指标的一致化处理和指标的无量纲化问题,同时最大程度地保留了原始数据所携带的信息,确保了熵权法的准确性.该评价模型发挥了灰色关联度分析法和熵权法的优势,解决了评价过程中评价主观、指标量纲不同、指标逆向等问题,使评价结果更加科学、合理,并且模型算法具有良好的鲁棒性,评价对象的增减不影响企业绩效的相对排名.【期刊名称】《黑龙江大学自然科学学报》【年(卷),期】2016(033)005【总页数】6页(P581-586)【关键词】信息熵;灰色关联系数;评价指标;无量纲化;鲁棒性【作者】孙海英;王宪杰【作者单位】烟台大学文经学院,烟台264005;烟台大学数学与信息科学学院,烟台264005【正文语种】中文【中图分类】F270.5;O29企业绩效评价是企业管理中的重要组成部分，具有判断、预测、导向和管理的功能，能够使企业发现其在获利能力、债务状况、基础管理等方面存在的问题和不足，及时采取有效措施，不断提高企业的竞争力。
因此，如何全面客观、科学合理地评价企业的运营绩效越来越重要，成为企业必须面对和解决的问题[1]。
目前用于企业绩效评价的综合评价方法很多，也存在很多不足[2]，主要体现在两个方面：一方面是评价指标的异向，指标间量纲相差较大；另一方面用于绩效评价的很多综合方法，如层次分析法、模糊综合评价等方法不适合处理因素多规模大的问题，且主观成分很大，难以适应企业市场化发展的需要。
本文综合考虑了国内外企业绩效评价的研究成果，建立了灰色关联分析和熵权法相结合的综合评价系统，并利用该评价模型对上市房地产企业进行绩效评价。
系统综合评价方法
系统综合评价方法是评估一个系统的各种因素，并综合考虑这些因素的方法。
以下是几种常用的系统综合评价方法：
1. 层次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP）：AHP是一种定量分析方法，用于将多个指标结构化地分解为目标、准则和子准则，并通过权重分配来计算各个指标的重要性。
AHP可以帮助决策者根据不同指标的重要性对系统进行评估和排序。
2. 熵权法（Entropy Weight Method）：熵权法是一种基于信息论的定量分析方法，用于确定各个指标的权重。
熵权法通过计算指标之间的信息熵来确定指标的不确定度，然后根据不确定度确定权重。
熵权法可以在数据缺乏时，通过合理分配权重来评估系统。
3. 灰色关联度分析法（Grey Relational Analysis，GRA）：GRA是一种基于关联度的定量分析方法，用于评估系统的相对关联度。
GRA通过比较系统指标之间的变化趋势和灰色关联函数来计算关联度，从而评估系统的综合性能。
4. 基于模糊集理论的综合评价方法（Fuzzy Comprehensive Evaluation）：模糊综合评价方法是一种将模糊集理论应用于系统综合评价的方法。
通过将多个指标的模糊评价量化为模糊隶属度，并应用模糊逻辑运算来计算系统的综合评价。
这些方法各有特点，适用于不同类型的系统和问题。
综合评价方法的选择应根据具体情况和评估目标进行决策。
基于灰色关联分析的半导体扩建项目系统设备供应商综合评价
作者：董川顺、郑宇，上海交通大学；刘亦军，上海宏力半导体
半导体系统设备供应商综合评价是半导体企业扩建项目开发中的一项重要工作，评标方法对供应商的选择具有重大的影响,它关系到整个项目招标工作的成败，也关系着项目最终的成功与否。
目前通常采用专家综合评分法、模糊综合评价法、层次分析法等进行系统设备供应商综合评价。
由于系统设备供应商综合评价应考虑的因素很多，正确分析评标过程涉及的指标因素,建立一种科学合理的评标方法,有利于营造一个公平、公正竞争的良好环境，也有利于企业最终择优评选出最佳系统设备供应商,有效控制设备质量和投资，发挥设备投资的综合效益。
供应商的选择和评价体系是可以看作为一个灰色系统，由于影响企业选择供应商的因素太多，太复杂，企业在最终评价时只能按照企业的实际选取主要的评价指标进行分析和评价，在所选用的评价指标中既有定性的指标，也有定量的指标，定性的指标具有信息的不完全性即灰色特征，因此采用灰色理论来进行供应商的评价优选是有一定可行性和实际意义的。
所以本文针对目前半导体系统设备供应商评标方法中的不足，采用灰色系统理论结合层次分析法建立了一种基于灰色关联分析的系统设备供应商综合评价模型，为系统设备供应商综合评价提供了一种新的方法,最后通过实例检验了模型的有效性。
建立系统设备供应商的评价指标体系
系统设备供应商的评价指标是反映半导体企业本身及半导体行业环境属性的，是企业对供应商进行评价选择的依据与标准，企业要对供应商做出系统全面的评价，就必须建立一套科学的合理的综合评价指标，本文按照企业的实际情况和考虑在当前半导体系统设备供应商的综合情况，选取了30项评价指标，建立相应的设备供应商的评价指标体系即一个3层次的系统设备供应商综合评价指标体系，见表1。
第一层为总目标层，即系统设备供应商综合实力(A)；中间层为准则层(B)；最底层为指标层(C)。
经过充分的讨论和分析后，最后得出相应的分层结构图。
表1. 系统设备供应商综合评价指标体系
层次分析法的基本原理
层次分析法（Analytic Hierarchy Process，简称AHP）。
AHP是由美国运筹学家Satty
于20世纪70年代提出来的，是指将与决策有关的元素分解成目标、准则、方案等层次，在此基础之上进行定性和定量分析。
其中一个重要环节就是确定判断矩阵，在进行判断时，Satty是用1～9及其倒数作为标度。
1表示两个元素相比，具有相同的重要性。
9表示两个元素相比，前者比后者极其重要倒数则表示相应两个因素交换次序的重要性比较。
灰色关联分析的基本原理
灰色关联分析(Gray Relation Analysis，简称GRA)是灰色系统理论的一个重要分支，应用较为广泛，理论较为成熟，灰色关联分析是研究事物、因素之间关联性的一种方法，它是以
各因素的样本数据为依据,利用灰关联度来描述因素间关系的强弱、大小和次序的。
它的优点在于：与传统评价方法相比,灰色关联分析对数据要求不苛刻，可以用来解决数据量少，信息不完全情形下的测度问题；其得到的评价结果不仅仅是一个简单的最终得分排序，评价者能从中得到比较综合完整的信息，找到最佳的指标值（benchmark），发现评价对象的优劣势所在。
采用灰色关联分析来评价选择供应商的基本思路是用被评价供应商的各项指标作为比较数列，以各项指标对应的最佳值作为参考数列，求解相应的关联度。
关联度越大，说明待评选的供应商的综合能力越强，反之，则表明综合能力越弱，因此得到的关联度的排序即是最终的待选供应商的综合实力强弱的顺序。
基于灰色关联分析的半导体扩建项目-系统设备供应商综合评价模型
利用层次分析法AHP确定评价指标权重
由于各指标对供应商的综合竞争力的影响程度是不同的,要素权重大小准确与否，直接影响评价结果的有效性,因此需要对各指标赋予相应权重。
本研究采用层次分析法AHP对要素赋权，可得到B层要素相对于A层目标的权重集WAB k(k=1,2,…,t) C层指标相对于B层要素的权重集WB k C(k=1,2,…,t)，其中k为B层要素的序号。
运用AHP，大体上可按下面四个步骤进行：
1:分析系统中各因素间的关系，建立系统的递阶层次结构；
2:对同一层次各元素关于上一层次中某一准则的重要性进行两两比较，构造两两比较的判断矩阵；
3:由判断矩阵计算被比较元素对于该准则的相对权重，并进行判断矩阵的一致性检验；
4:计算各层次对于系统的总排序权重。
从高层到底层求同一层次上的权数值。
构造评价矩阵
首先需要确定比较数列Ci和参考数列C0。
设i为第i个系统设备供应商的序号,i=1,2,…,m; j为第j个评价指标的序号,j=1,2,…,n;那么对于一个由m个系统设备供应商,n个评价指标的评价系统,可确定比较数列:Ci=(Ci1,Ci2,…,Cin),(i=1,2,…,m),其中Ci1,Ci2,…,Cin代表第i个系统设备供应商C层各单项评价指标得分值。
参考数列为:C0=(C01,C02,…,C0n),其中,C01,C02,…C0n表示各单项指标对应的最佳值,于是有评价矩阵
指标数据的规范化处理（归一化）
由于各指标之间存在量纲上的差异性，数量级不统一，数据之间也不存在运算关系，所以需要对这些原始数据进行规范化处理，将其化为区间内的数。
对数据进行规范化处理可以采用如下公式进行：
X ij=Cij/C0j(i=0,1,2,…,m;j=1,2,…,n) (2)
对式(1)利用式(2)规范化后得到下列规范矩阵
计算关联系数
关联系数的计算公式为
式中ρ为分辨系数, ρ∈[0, 1]，通常情况下取ρ=0.5。
由式(3)可进一步求得得关联系数矩阵
其中ξij为第i个供应商第j个指标与最优样本在第j个指标的关联系数,关联系数越大则表明供应商的该指标与最理想值越接近。
计算B层准则关联度R
B层准则关联度R的计算公式为
层关联度合成
最终得到各个系统设备供应商综合竞争力关联度得分后,按照灰色加权关联度的大小，对各个系统设备供应商进行排序，可以建立评价对象的关联度，关联度越大则该系统设备供应商的综合竞争力越强，反之则越弱。
实例分析
应用基于灰色关联分析的系统设备供应商综合评标模型,采用图1中的评价指标体系,对系统设备供应商项目标书进行评价。
某项目工程有A、B、C与D 4家系统设备供应商参加投标,招标单位委托咨询公司组织了5位专家进行评标。
由于系统设备供应商评标的评价指标体系中定性的因素较多，因此采用专家打分的方法，各指标的评价等级分别为:5.0,4.0,3.0,2.0, 1.0。
评标专家根据各投标供应商的具体情况,按上述5个等级进行打分,并取平均值可到出相应的评价指标值，见表2。
指标权重的确定(根据AHP法计算如下)：
根据表3中所给的数据,可知各指标的相对最佳值,从而可确定参考序列C0j。
根据式(2),对C进行规范化处理,然后利用式(3)求得关联系数矩阵
4)计算B层关联度。
利用式(5)可得各系统设备供应商B层要素的关联度
同理可以用同样方法得到确定如下：
根据公式（6）
按R A中的关联度的大小（供应商排序优选）得到各系统设备供应商竞争力的优劣次序为：企业3>企业2>企业1>企业4
结论
本文讨论并建立了半导体行业系统设备供应商的评价指标体系和综合能力的评价模型，针对供应商评价中的灰色特性，利用灰色综合评价方法和AHP方法的组合评价法，充分利用了准则层及相应的指标层的信息，得出了综合评价结果。
通过对评价指标的详细划分和权重的
多层次处理，可以使得评价过程更加贴近实际，评价结果更加可信。
综上所述该模型能较好的解决设备供应商优劣排序问题，为半导体设备供应商综合评价提供了一种新的方法。
参考文献
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