在新的供應鏈環(huán)境中，各企業(yè)建立的戰(zhàn)略合作關(guān)系不但能有效消除供應鏈上的各種浪費，減少需求與供給的不確定性，有效壓縮訂貨—交貨時間，消除供需鏈的“牛鞭效應”，更重要的是能夠提升產(chǎn)品與企業(yè)的競爭力，增強對顧客與市場需求的快速反應能力，更好更快地滿足客戶需求。
對新供應鏈上供應商戰(zhàn)略合作評價模型的研究是近幾年才開始的。主要包括：Weber提出的多目標規(guī)劃方法；Narasimhan運用了數(shù)據(jù)包絡分析方法；Hill采用了層次分析法等等，但這些方法難以擺脫評價過程中的隨機性和模糊性，在實際中也難以操作。
BP神經(jīng)網(wǎng)絡是模擬人腦信息處理功能的一種人工神經(jīng)網(wǎng)絡，廣泛應用于預測、識別、優(yōu)化計算、系統(tǒng)控制等領(lǐng)域。從理論上講，神經(jīng)網(wǎng)絡能以任意精度逼近任意復雜的非線性函數(shù)，輸入數(shù)據(jù)和輸出數(shù)據(jù)之間為“黑箱”，可以通過學習完成輸入數(shù)據(jù)和輸出數(shù)據(jù)之間的非線性映射?？梢姡珺P神經(jīng)網(wǎng)絡可以很好地解決供應商評價過程中供應鏈復雜性、交叉性以及動態(tài)性的特點以及指標權(quán)重隨意性和人為性的特點。
本文基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡建立了供應商戰(zhàn)略合作評價模型，根據(jù)BP神經(jīng)網(wǎng)絡的原理，運用Fortran編制了神經(jīng)網(wǎng)絡的學習與驗證程序，并在L企業(yè)進行實施。
一、建立供應商戰(zhàn)略合作的評價指標體系
對供應商戰(zhàn)略合作研究最早、影響最深的是Dickson，他總結(jié)出了23項供應商評價準則，此后，Hatherall、Handfield et al.、Yanya和Kingsman、堪述勇、陳榮秋等眾多作者研究了供應商的評價標準。從現(xiàn)有的研究成果中可以看出，供應商的選擇標準已朝多重目標的特性發(fā)展，其選擇標準更加復雜。
（一）指標體系的建立
如表1所示，本文建立的供應商評價指標體系綜合反映了供應商的業(yè)務績效、綜合能力、合作水平。不同的行業(yè)和企業(yè)對戰(zhàn)略合作伙伴的要求和選擇是不同的，企業(yè)可以根據(jù)自身的情況，對指標體系進行修改、增加和刪減，確立戰(zhàn)略合作伙伴的選擇標準。
（二）指標的無量綱處理
由于指標體系中各指標之間的數(shù)量綱、數(shù)量級不同，且既有定量指標又有定性指標，必須將指標進行無量綱處理，計算公式如下：
正向指標的處理：
Yi=（Xi-Xmin）/（Xmax-Xmin）（1）
反向指標的處理：
Yi=（Xmax-Xi）/（Xmax-Xmin） （2）
公式中：Xi表示原始指標值，Xmax表示原始指標最大值，Xmin表示原始指標最小值，Yi表示處理后指標值，都位于［0，1］區(qū)間。
二、評價模型的理論研究
（一）確定備選供應商并獲取供應商評價信息
企業(yè)進行供應商戰(zhàn)略合作評價的目標必須與企業(yè)的長期目標、規(guī)劃及戰(zhàn)略相適應，要為提高企業(yè)的核心能力和市場競爭力服務。
1.確定備選供應商。企業(yè)首先需要分清關(guān)鍵物資和非關(guān)鍵物資，從而分清戰(zhàn)略性供應商和非戰(zhàn)略性供應商。這就要求企業(yè)根據(jù)發(fā)展戰(zhàn)略、長期銷售預測及產(chǎn)品的物料清單等文件，確定購進的關(guān)鍵物資，再確定各備選的供應商的名單。
2.獲取所有供應商的評價指標值。根據(jù)表1建立的指標評價體系，需搜集供應商企業(yè)業(yè)績績效、綜合能力和合作水平等方面的數(shù)據(jù)信息。企業(yè)的業(yè)績績效指標值是需要從本企業(yè)相關(guān)的采購部門、質(zhì)量部門及生產(chǎn)部門的歷史統(tǒng)計數(shù)據(jù)中獲取的；綜合能力方面的指標值是根據(jù)供應商的財務報表、提交的數(shù)據(jù)及原始證明材料以及其他方式獲取的；合作水平方面的指標是需要專家根據(jù)供應商企業(yè)文化、戰(zhàn)略目標以及供應網(wǎng)絡信息化的程度來打分。
3.成立專家評價小組，對供應商進行綜合評價打分。專家評價小組的職能是實施供應商綜合評價，組員以來自采購、質(zhì)量、生產(chǎn)、工程、財務等與供應鏈合作關(guān)系密切的部門的人員為主，應具有合作精神，并具有一定的專業(yè)技能。
（二）構(gòu)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡拓撲結(jié)構(gòu)
完成前期的數(shù)據(jù)收集等工作之后，企業(yè)就可以運用BP神經(jīng)網(wǎng)絡進行戰(zhàn)略供應商的選擇。依據(jù)BP神經(jīng)網(wǎng)絡的步驟及特點，本節(jié)確定的結(jié)構(gòu)為三層的BP神經(jīng)網(wǎng)絡。
輸入層輸入的是評價供應商樣本的16個指標值，這些指標值是根據(jù)指標評價體系，通過統(tǒng)計、收集，最后再進行無量綱處理獲得的；輸出層神經(jīng)元的個數(shù)為1，表示專家對相應的供應商的綜合評分值，供應商每一組16個評價指標值對應供應商的一個綜合打分值，這里的絕對值只是表示了相對評分的高低；隱含層神經(jīng)元的最佳個數(shù)需要經(jīng)過數(shù)值試驗獲得。
（三）選取樣本進行訓練與檢驗
企業(yè)從備選的供應商中選擇合適比例的部分供應商樣本進行訓練，每個供應商的一組16個評價指標值對應一個綜合評分值，分別作為模型的輸入和輸出層，以對網(wǎng)絡模型進行訓練。
然后將部分企業(yè)的數(shù)據(jù)按同樣的方法輸入網(wǎng)絡，以檢驗網(wǎng)絡的訓練效果。當網(wǎng)絡的訓練效果比較好，即誤差值比較?。ňW(wǎng)絡輸出值與專家打分值之間的誤差）時，建立的網(wǎng)絡模型就可以用于供應商戰(zhàn)略合作伙伴的選擇。
（四）運用模型選擇供應商戰(zhàn)略合作伙伴
通過對BP神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練和檢驗，使建立的網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)具備了對類似問題的解決判斷能力，可直接用于待選供應商的評價，以供企業(yè)進行選擇。將待選供應商的指標，分別輸入BP神經(jīng)網(wǎng)絡中，即可得到網(wǎng)絡評分值，根據(jù)評分值的大小，對供應商進行排序，從中選擇企業(yè)最為合適的供應商。
三、評價模型的實例研究
本文運用Fortran編制了神經(jīng)網(wǎng)絡的學習與驗證程序，并在L企業(yè)得到了實施。L企業(yè)選取了數(shù)據(jù)相對完善、交往時間較長的20家企業(yè)，整理出它們相應的指標體系，并得到了專家對這20個供應商的評價打分結(jié)果，作為神經(jīng)網(wǎng)絡輸出層的期望輸出，具體數(shù)據(jù)如表2所示。網(wǎng)絡采用了前15組數(shù)據(jù)進行網(wǎng)絡訓練，用最后5組數(shù)據(jù)進行檢驗。
對照表2后五組檢驗數(shù)據(jù)，網(wǎng)絡計算值與專家打分值的平均誤差為5.57%，表明學習后的神經(jīng)網(wǎng)絡可以很好地獲取并存儲專家的經(jīng)驗和判斷，因此，該模型可以很好地用于對其他供應商進行綜合評價，以獲取供應鏈上的戰(zhàn)略合作伙伴。
四、結(jié)論
通過對給定樣本模式的學習，獲取專家的知識、經(jīng)驗、判斷及對目標重要性的傾向，可再現(xiàn)評價專家的經(jīng)驗、知識和直覺思維，從而保證了定性研究與定量研究的有效結(jié)合，可以較好地保證供應商戰(zhàn)略合作評價的客觀性。同時，該評價模型也能廣泛地適用于其他企業(yè)，可以有效地支持對供應商的動態(tài)評價決策。
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