往復(fù)泵制造企業(yè)培訓(xùn)中的培訓(xùn)機電主義選擇方法

往復(fù)泵制造企業(yè)培訓(xùn)中的培訓(xùn)機電主義選擇方法

1供應(yīng)商選擇方法隨著用戶需求的多樣化，產(chǎn)品種類豐富，開發(fā)成本不斷增加。為了應(yīng)對這種挑戰(zhàn)，該公司通常將非核心技術(shù)的零-32零件轉(zhuǎn)移到支持公司，并積極研究和應(yīng)用供應(yīng)鏈管理等理論和方法。目前在我國往復(fù)泵企業(yè),管理制度往往不夠完善,缺乏科學(xué)地選擇供應(yīng)商(合作伙伴)的方法,致使在選擇供應(yīng)商時,更多的是參考供應(yīng)商本身提供的各類書面文字材料和自我介紹,以及在市場上的口碑,或憑個人主觀臆想,因而隨意性較強,人為因素比較大本文針對往復(fù)泵制造企業(yè)的現(xiàn)狀,提出一種基于逼近理想解排序法(TOPSIS)和特征向量法的配件供應(yīng)商選擇方法。TOPSIS法概念清晰,借助“理想解”和“負理想解”進行排序,對于評價指標的權(quán)重,使用特征向量法確定其值,使決策過程更為合理,避免了以往處理這類問題的主觀性。2模型和流程的決策2.1理想解的編碼逼近理想解的排序法(TOPSIS)是一種多屬性問題決策方法,求解思路清晰,對信息利用充分,本文用該方法進行評價選擇。該方法借助多屬性問題的理想解和負理想解給方案集中的各方案排序。設(shè)有m個方案,每個方案有n種屬性,可構(gòu)成m×n的決策矩陣;理想解是一個方案集中并不存在的虛擬最佳方案,它的每個屬性值都是決策矩陣中該屬性的最好值。而負理想解則是虛擬的最差方案,它的每個屬性值都是決策矩陣中該屬性的最差值決策流程如下。假設(shè)備選方案集X={x1)用向量規(guī)范化的方法求得規(guī)范決策矩陣。設(shè)多屬性決策問題的決策矩陣Y={y2)構(gòu)成加權(quán)規(guī)范陣u={u4)計算某個方案到理想解與負理想解的距離。備選方案x5)計算備選方案x6)按C2.2權(quán)重的估計進行評價選擇時,對評價指標需確定其權(quán)重。傳統(tǒng)的確定權(quán)重的方法常采用專家賦值法,該方法存在較大的主觀性。因此,本文采用特征向量法確定權(quán)重,以避免主觀因素的影響。該方法首先把目標的重要性進行成對比較,設(shè)多屬性決策問題的權(quán)重向量ω=(ω矩陣A中任意一項a矩陣A與權(quán)重向量相乘,得:設(shè)λ將求出的λ式中:I為單位矩陣。在用該方法確定權(quán)重時,引入一致性指標CI和一致性比率CR為:式中:RI為同階矩陣的隨機指標,其值的取法可參閱參考文獻[11];n為權(quán)重比矩陣A的階數(shù)。若CR>0.1,說明A中各元素的估計一致性太差,應(yīng)重新調(diào)整矩陣A;若CR≤0.1,則可以認為A中a3決策屬性權(quán)重比矩陣某往復(fù)泵總廠需要在5個配件供應(yīng)商(x由式(1)用向量規(guī)范化的方法求得規(guī)范決策矩陣各向量。z根據(jù)文獻[10]中屬性間相對重要性等級表,把決策屬性向量R中的分量兩兩比較,構(gòu)造權(quán)重比矩陣A為:由式(8)求得最大特征值λ由于該企業(yè)在選擇最佳配件供應(yīng)商時考慮的指標均為效益型指標,根據(jù)式(3)、式(4)得理想解和負理想解分別為:由式(5)、式(6)求得各評價對象到理想解和負理想解的距離為:由式(7)計算綜合評價指數(shù)C按C因此,配件供應(yīng)商x4往來復(fù)泵配件供應(yīng)商選擇多屬性決策模型往復(fù)泵行業(yè)近年來雖取得了長足進步,但核心技術(shù)、管理水平距世界先進水平仍有較大差距;核心制造企業(yè)整合相關(guān)的合作企業(yè),才能形成集團優(yōu)勢,如何進行選擇決策成為一個重要問題。本文建立了基于TOPSIS法和特征向量法的往復(fù)泵配件供應(yīng)商選擇多屬性決策模型,應(yīng)用特征向量法計算指標權(quán)重,