基于移動(dòng)智能體的供應(yīng)商評(píng)估方法研究

程華

(93886部隊(duì)自動(dòng)化站，新疆烏魯木齊830000)

供應(yīng)商選擇是供應(yīng)鏈采購(gòu)決策的一項(xiàng)重要內(nèi)容。對(duì)大多數(shù)企業(yè)來(lái)說(shuō)，采購(gòu)成本占產(chǎn)品總成本的70%以上，合理的選擇供應(yīng)商將降低企業(yè)成本、增加企業(yè)柔性、提高企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力［1］。目前供應(yīng)商選擇的研究工作主要集中在選擇方法和評(píng)價(jià)指標(biāo)上［2］，對(duì)評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)的來(lái)源研究較少。由于影響供應(yīng)商選擇的因素有很多，評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)的來(lái)源大致分為2類:專家打分法(定性)、統(tǒng)計(jì)當(dāng)前和歷史的客觀數(shù)據(jù)(定量)。用來(lái)選擇的評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)的獲取多采用人工收集的方式，效率不高且費(fèi)時(shí)，這樣就導(dǎo)致評(píng)價(jià)間隔時(shí)間較長(zhǎng)，數(shù)月評(píng)價(jià)一次，而在此期間可能有多次采購(gòu)活動(dòng)，因此，評(píng)價(jià)的時(shí)效性不強(qiáng)。

為了解決這個(gè)問(wèn)題，文獻(xiàn)［3］提出使用移動(dòng)智能體技術(shù)，可自動(dòng)的從供應(yīng)商處獲取評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)采集的時(shí)間間隔縮短，提高了數(shù)據(jù)的時(shí)效性，實(shí)現(xiàn)了供應(yīng)商的自動(dòng)選擇。但該方法使得用于評(píng)價(jià)的指標(biāo)偏少，且僅考慮了定量的情況。本文提出使用移動(dòng)智能體自動(dòng)獲取評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)的同時(shí)，引入信息可信度、AHP，增加評(píng)價(jià)指標(biāo)，考慮評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)的時(shí)效性后，再?gòu)亩亢投ㄐ詢煞矫鎭?lái)進(jìn)行評(píng)價(jià)。

1 基于移動(dòng)智能體的供應(yīng)商評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)收集模型

1.1 移動(dòng)智能體在供應(yīng)鏈中的應(yīng)用

移動(dòng)智能體系統(tǒng)是一個(gè)代替人或其他程序執(zhí)行某種任務(wù)的程序，它在復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中能自主地從一臺(tái)主機(jī)移動(dòng)到另一臺(tái)主機(jī)，該程序能夠選擇何時(shí)、何地移動(dòng)。在移動(dòng)時(shí)，該程序可以根據(jù)要求掛起其運(yùn)行，然后轉(zhuǎn)移到網(wǎng)絡(luò)的其他地方重新開(kāi)始或繼續(xù)其執(zhí)行，最后返回結(jié)果和消息［4］，其技術(shù)優(yōu)勢(shì)包括:①節(jié)約網(wǎng)絡(luò)帶寬;②封裝網(wǎng)絡(luò)協(xié)議;③支持異步自主執(zhí)行;④支持平臺(tái)無(wú)關(guān)性;⑤易于分發(fā)服務(wù);⑥支持實(shí)時(shí)的遠(yuǎn)程交互;⑦具有動(dòng)態(tài)適應(yīng)性;⑧增強(qiáng)應(yīng)用的魯棒性和容錯(cuò)能力［5－6］。

鑒于移動(dòng)智能體的以上技術(shù)優(yōu)勢(shì)，很多學(xué)者將其應(yīng)用引入到供應(yīng)鏈管理之中。劉西林等針對(duì)供應(yīng)鏈管理模式的動(dòng)態(tài)性和不確定性特點(diǎn)，將移動(dòng)Agent引入智能分布式供應(yīng)鏈系統(tǒng)，建立了基于移動(dòng)智能體供應(yīng)鏈系統(tǒng)運(yùn)行體系［7］。王崇海等給出了基于移動(dòng)智能體的物流管理系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)、物流實(shí)體行為交貨過(guò)程及物流服務(wù)移動(dòng)智能體的BPG規(guī)范化模型，并開(kāi)發(fā)了應(yīng)用系統(tǒng)［8］。Trappey等使用移動(dòng)智能體技術(shù)開(kāi)發(fā)了基于互聯(lián)網(wǎng)的跨企業(yè)物流服務(wù)跟蹤系統(tǒng)［9］。Chi－Bin Cheng等提出使用移動(dòng)智能體技術(shù)在供應(yīng)商與核心企業(yè)之間傳遞信息，獲取訂單相關(guān)信息，根據(jù)交貨及生產(chǎn)等情況來(lái)自動(dòng)的選擇供應(yīng)商，并對(duì)訂單進(jìn)行了跟蹤［3］。

1.2 基于移動(dòng)智能體的供應(yīng)商評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)收集模型

由于供應(yīng)鏈環(huán)境的分布性、異構(gòu)性、動(dòng)態(tài)性、跨組織性，在目前多采取人工的方式對(duì)供應(yīng)商的評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)進(jìn)行收集。而供應(yīng)商的數(shù)量和評(píng)價(jià)指標(biāo)較多，導(dǎo)致溝通成本高，時(shí)間漫長(zhǎng)。

移動(dòng)智能體可以較好的解決分布、異構(gòu)、動(dòng)態(tài)環(huán)境下的信息檢索任務(wù)，本文給出了一個(gè)基于移動(dòng)智能體的供應(yīng)商評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)收集模型，如圖1所示。

在圖1中，數(shù)據(jù)收集中心根據(jù)用戶輸入，生成查詢 agent，遷移到供應(yīng)商數(shù)據(jù)中心及本地?cái)?shù)據(jù)服務(wù)器查詢相關(guān)數(shù)據(jù)，查詢完畢后，agent將結(jié)果返回。

圖1 基于移動(dòng)Agent的供應(yīng)商評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)收集模型

主計(jì)算環(huán)境的組成結(jié)構(gòu)如圖2所示。子計(jì)算環(huán)境的組成結(jié)構(gòu)如圖3所示。下面詳細(xì)說(shuō)明這些agent的主要作用。

用戶界面agent:主要負(fù)責(zé)與用戶交互。一方面負(fù)責(zé)接受用戶的輸入，獲取查詢條件;另一方面將查詢的信息輸出給用戶。

任務(wù)agent:一方面，根據(jù)用戶界面agent的輸入，向本體agent發(fā)送信息，并根據(jù)其反饋信息，向移動(dòng)agent管理器發(fā)出相關(guān)指令;另一方面，接受移動(dòng)agent管理器反饋的查詢信息，向用戶界面agent反饋。

本體agent:主要為了解決供應(yīng)商之間語(yǔ)義的異構(gòu)性，它為查詢提供術(shù)語(yǔ)概念上的一致性。

圖2 主計(jì)算環(huán)境

圖3 子計(jì)算環(huán)境

移動(dòng)agent管理器:主要與任務(wù)agent交互，根據(jù)具體任務(wù)，主要負(fù)責(zé)創(chuàng)建或銷毀相關(guān)MA。接收任務(wù)agent的輸入或向其輸出相關(guān)信息。

MA:負(fù)責(zé)移動(dòng)到指定計(jì)算環(huán)境，并攜帶相關(guān)查詢信息。

搜索agent:主要負(fù)責(zé)根據(jù)接收到的指令在信息數(shù)據(jù)庫(kù)中查詢相關(guān)信息，并將查詢結(jié)果返回給MA。

2 供應(yīng)商評(píng)估

2.1 信息可信度

將時(shí)間序列 T表示為(t0，t1，…，tn)。W表示數(shù)據(jù)的可能的結(jié)果總數(shù)，是時(shí)間t的函數(shù)，用結(jié)果函數(shù)f(t)表示。Wm，min表示第m項(xiàng)指標(biāo)的最小可能結(jié)果總數(shù)，Wm，min=fm(t0); Wm，max表示第m項(xiàng)指標(biāo)的最大可能結(jié)果總數(shù); Wm，max=fm(tmax)，顯然fm(t0)＜fm(tmax)。

假設(shè)每種結(jié)果發(fā)生的概率相同，根據(jù)信息熵理論［10］，第 m項(xiàng)指標(biāo)的信息量可表示為:

定義1:第m項(xiàng)指標(biāo)第i時(shí)刻的信息可信度Dm，i為當(dāng)前信息量與第0時(shí)刻數(shù)據(jù)的信息量之比。

根據(jù)定義1，第0時(shí)刻其信息可信度 Dm，o為1，隨著時(shí)間的增加而遞減。

2.2 基于AHP與信息可信度的供應(yīng)商評(píng)估

層次分析法(AHP)［11］是一種定性與定量分析相結(jié)合的多目標(biāo)決策分析方法。該方法簡(jiǎn)單、實(shí)用、有效，得到了廣泛的運(yùn)用。這種方法充分發(fā)揮人的主觀能動(dòng)性，在不確定的環(huán)境下，依據(jù)人的經(jīng)驗(yàn)、直覺(jué)和洞察力作出判斷，把一些定性的因素以定量的形式表示出來(lái)。在本文中，假設(shè)已由評(píng)價(jià)矩陣A求得指標(biāo)權(quán)重，結(jié)合信息可信度的概念，給出基于AHP與信息可信度的供應(yīng)商評(píng)估算法，步驟如下:

步驟1:由業(yè)務(wù)人員給定時(shí)間序列T及結(jié)果函數(shù)f(t);

步驟2:根據(jù)時(shí)間變量t計(jì)算結(jié)果函數(shù)f(t);

步驟3:通過(guò)式(1)計(jì)算各指標(biāo)在第i時(shí)刻的信息可信度Dm，i，通過(guò)式(2)計(jì)算權(quán)重ω＇;

步驟4:對(duì)ω＇進(jìn)行歸一化，得到新的權(quán)重ω＇＇i=ω＇i∑ni=1ω＇i;

步驟5:計(jì)算各層次指標(biāo)單排序，使用ω＇計(jì)算綜合評(píng)估總排序;

步驟6:算法結(jié)束。

算法考慮了評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)的時(shí)效性，通過(guò)時(shí)間變量計(jì)算出評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)的可信度，通過(guò)可信度重建指標(biāo)權(quán)重，最后計(jì)算出綜合評(píng)價(jià)總排序。在評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)獲取時(shí)間周期不一致的情況下，可以較好的完成評(píng)價(jià)任務(wù)。

3 案例分析

中國(guó)西部某企業(yè)是以批量訂貨模式為主的生產(chǎn)型制造公司。當(dāng)企業(yè)獲得訂單后，需要準(zhǔn)備30余種原材料及零部件。準(zhǔn)備原材料及零部件中的重要工作就是選擇供應(yīng)商(在此考慮的供應(yīng)商均與該企業(yè)建立了合作伙伴關(guān)系);某些零件需要在20多家供應(yīng)商之中進(jìn)行選擇。在評(píng)價(jià)的指標(biāo)中有的需要在供應(yīng)商處進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)審核，有的需要專家對(duì)供應(yīng)商提供的資料進(jìn)行打分，有的需要供應(yīng)商提供如價(jià)格、生產(chǎn)能力、供貨能力、產(chǎn)品不良率等可以在其ERP中查找的數(shù)據(jù)。顯然，這些評(píng)價(jià)指標(biāo)的收集有的非常耗時(shí)，有的則很快。目前該企業(yè)2個(gè)月進(jìn)行一次供應(yīng)商的評(píng)價(jià)，而在此期間可能有幾十次的采購(gòu)任務(wù)。對(duì)于今天瞬息萬(wàn)變的市場(chǎng)來(lái)說(shuō)，需要進(jìn)行多次評(píng)價(jià)。根據(jù)上面的方法，提出基于移動(dòng)智能體的供應(yīng)商評(píng)價(jià)系統(tǒng)解決這一問(wèn)題，系統(tǒng)評(píng)價(jià)流程如圖4所示。

在本文中，結(jié)果函數(shù)的定義使用簡(jiǎn)單的一次線性函數(shù)，如圖5所示;已建立層次分析結(jié)構(gòu)模型，并通過(guò)評(píng)價(jià)矩陣求得 t0時(shí)刻綜合評(píng)價(jià)總排序，如表1所示。

表1 t0時(shí)刻綜合評(píng)價(jià)總排序

其中批次合格率、產(chǎn)品不良率、生產(chǎn)能力、價(jià)格使用基于移動(dòng)agent的供應(yīng)商評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)收集模型來(lái)獲取評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)，周期T1為3天，而交付能力、質(zhì)量體系、現(xiàn)場(chǎng)評(píng)估、服務(wù)這4個(gè)指標(biāo)主要通過(guò)專家打分的方式來(lái)獲取，周期 T2為 60天。供應(yīng)商3天評(píng)價(jià)一次，因此周期 T1的指標(biāo)信息可信度一直為1，而根據(jù)指定的結(jié)果函數(shù)可知:交付能力、質(zhì)量體系、現(xiàn)場(chǎng)評(píng)估、服務(wù)這4個(gè)指標(biāo)的可信度在T2周期內(nèi)不斷降低，如圖6所示。使用本文給出的算法可計(jì)算出綜合評(píng)價(jià)總排序，如圖7所示。

通過(guò)計(jì)算各指標(biāo)的層次單排序，結(jié)合每一時(shí)刻的綜合評(píng)價(jià)總排序，便可以得到該時(shí)刻的供應(yīng)商評(píng)價(jià)排名。

圖4 供應(yīng)商評(píng)估流程

圖5 結(jié)果函數(shù)

圖6 T2周期內(nèi)的可信度

圖7 T2周期內(nèi)的綜合評(píng)價(jià)總排序

4 結(jié)論

供應(yīng)商的評(píng)估是供應(yīng)鏈采購(gòu)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)之一。指標(biāo)的確定、評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)的獲取、評(píng)價(jià)方法的選擇是供應(yīng)商評(píng)估的主要工作。使用基于移動(dòng)智能體技術(shù)在供應(yīng)商和采購(gòu)商之間建立聯(lián)系，可以方便快速的獲取評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)。但定性指標(biāo)只能人為的獲取，導(dǎo)致數(shù)據(jù)的時(shí)效性獲取不一致，基于AHP與信息可信度的算法可以較好的解決這個(gè)問(wèn)題，縮短了評(píng)價(jià)周期。

［1］ 劉曉，李海越，王成恩，等.供應(yīng)商選擇模型與方法綜述［J］.中國(guó)管理科學(xué)，2004，12(1): 139－148

［2］ 陳啟杰，齊菲.供應(yīng)商選擇研究述評(píng)［J］.外國(guó)經(jīng)濟(jì)與管理，2009，31(5):30－37

［3］ Chi－Bin Cheng，Che Wang.Outsourcer selection and order tracking in a supply chain by mobile agents［J］.Computers＆Industrial Engineering，2008，55:406–422

［4］ 朱淼良，邱瑜.移動(dòng)代理系統(tǒng)綜述［J］.計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展，2001，38(1):16－25

［5］ 王汝傳，許小龍，黃海平.智能Agent及其在信息網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用［M］.北京:北京郵電大學(xué)出版社，2006:62－78

［6］ T.K.Shih.Mobile agent evolution computing［J］.Information Sciences，2001，137:53－73

［7］ 劉西林，刁力.基于移動(dòng)Agent的供應(yīng)鏈系統(tǒng)模型研究［J］.機(jī)械科學(xué)與技術(shù)，2007，26 (12):1548－1551

［8］ 王崇海，朱云龍，尹朝萬(wàn).面向物流管理的移動(dòng)Agent應(yīng)用［J］.計(jì)算機(jī)工程，2006，32(10): 224－226

［9］ Trappey A JC，Trappey C V，Hou J－L，et al.Mobile agent technology and application for online global logistic service［J］.IndustrialManagement＆Data Systems，2004:104(2)，168－183

［10］ 陳宜生，劉書聲.談?wù)勳兀跰］.長(zhǎng)沙:湖南教育出版社，1993:35－88

［11］ 許樹(shù)柏.層次分析法原理［M］.天津:天津大學(xué)出版社，1988:150－186