Использование модели анализа иерархий (AHP-модели) при выборе поставщика

Впервые с описанным ниже подходом я столкнулся в бакалаврской работе студента Санкт-Петербургского государственного политехнического университета Егора Яковлева, посвященной выбору поставщика в цепочке поставок. Егор попросил выступить меня рецензентом его работы, поэтому я в полной мере смог ознакомиться с предложенной методикой. Инструмент показался мне достаточно практичным и более объективным по сравнению с обычной рейтинговой оценкой. Поэтому в данной статье считаю необходимым изложить суть приведенного инструмента.

Модель анализа иерархий (AHP-модель) представляет собой MCDM-модель, основанную на принятии решения путем анализа целого перечня критериев, позволяя ответственному закупщику оценить весовые коэффициенты, исходя из степени их важности по отношению к принимаемому решению и степень, в которой каждая альтернатива удовлетворяет заданным критериям. 

Это, с первого взгляда, запутанное определение, становится понятным при рассмотрении конкретных примеров. Итак, приступим.

Разработка критериев оценки

 Процесс выбора поставщика требует ответственного за принятие решение разработать иерархическую структуру проблемы, в первую очередь определившись с оценкой относительной важности каждого критерия и затем обосновать предпочтительную альтернативу из существующих применительно к каждому критерию.

 Пример иерархии для трех критериев (инновации, качество, цена) и трех альтернативных поставщиков (S1-3) приводится на рис. 1 ниже:

АНР

Рис. 1. Иерархия для трех критериев и трех поставщиков

Таблица 1. Шкала измерений для парных сравнений

шкала измерений для парных сравнений

АНР-модель использует мощный инструмент анализа информации – парные сравнения для выражения относительной важности одного критерия перед другим. Каждое сравнение производится, исходя из данных в шкале измерений, которая позволяет выразить соотношение между двумя критериями. Шкала измерений приводится в таблице 1.

АНР-модель представляет полезный инструмент по выбору поставщика, т.к. предназначена для обработки т.н. материальных и нематериальных критериев, особенно той их части, где субъективные оценки экспертов имеют первостепенное значение в принятии решения. Этот процесс также заставляет закупщика серьезно задуматься над перечнем критериев, используемых для выбора поставщиков, и весов, которые осознанно или неосознанно приписываются этим критериям. Рисунок 2. описывает AHP-модель, используемую для выбора одного поставщика из нескольких.

Ahp 2

Рис. 2. Использование AHP-модели для выбора поставщиков

Следует подчеркнуть, что сам процесс мышления и выбора критериев наиболее интересен, представляя собой значительно более комплексный подход, чем простая математическая алгоритмизация. Компании, использующий AHP-моделирование, могут применять его в своих межфункциональных командах для объединения воедино нескольких различных точек зрения.

Следующий пример позволит лучше понять суть процесса.

Этот пример строится на предположении, что закупающая компания выбрала три критерия: инновации, качество и цену, и остановилась на трех поставщиках, прошедших предварительную квалификацию, для финального отбора.

Присвоение веса всем критериям

Первый шаг – это разработать перечень парных сравнений для выбранных критериев. В примере закупщик сравнивает инновации и качество, инновации и цену, качество и цену. Результат этой градации показан на рис. 3. Если закупщик рассматривает инновацию незначительно предпочтительнее по важности, чем качество, тогда в соответствующей графике указывается оценка – «3». Это продолжается до тех пор, пока все графы не будут заполнены. В нашем случае инновация значительно предпочтительнее, чем цена (оценка – «5»), качество по оценке важности критерия по сравнению с ценой колеблется от «незначительно предпочтительнее» до «значительно предпочтительнее» (оценка – «4»). Эти значения вводятся в соответствующие графы матрицы парных сравнений (см. рис. 3).

Матрица парных сравнений

Рис. 3. Матрица парных сравнений

Остальные графы матрицы также должны быть заполнены. В первую очередь диагональ заполняется оценками «1», т.к. каждый критерий сравнивается с самим собой. Во-вторых, ниже диагонали указываются оценки, обратные тем, которые расположены выше диагонали. К примеру, сравнивается инновации и цена. Если инновациям присваивается оценка «5» (значительно предпочтительнее) по сравнению с ценой, но цене – 1/5 по сравнению с инновациями. Такой же подход используется для остальных граф матрицы. Заключительным шагом этого этапа является суммирование значений каждого из столбцов в графе «Итого по графе», как это показано на рис. 3.  

Расчет критериальных весов

Данные, приведенные на рис. 3, могут быть использованы для расчета критериальных весов. Это достигается путем деления каждого из значений в столбце на рис. 3 на общее значение в графе «Итого по графе», а затем вычисление среднего арифметического значений в строке. Расчеты приведены на рис. 4.

критериальные веса

Рис. 4. Расчет критериальных весов (расширенная матрица)

В рассматриваемом примере, конечными значениями веса критериев являются 0,619; 0,284 и 0,096 (среднеарифметическое для строк) для инноваций, качества и цены соответственно.

Пример того, как они рассчитан один из этих показателей:

0,619 = ((1/1.53) + (3 / 4.25) + (5/10))/3 = (0.652+0.706+0.5)/3

Приведенные значения (0,619; 0,284; 0,096) означают, что инновации являются более, чем в два раза важнее, чем качество, и примерно в шесть раз важнее цены. Качество немного менее, чем в три раза важнее цены.

Оценка индивидуальных поставщиков

Следующий шаг – сравнить каждого поставщика в разрезе каждого и рассматриваемого критерия. Процесс в целом идентичен алгоритму, указанному на предыдущих двух рисунков (рис. 3 и рис. 4), но с отдельной таблицей для каждого из критерия.

В нашем примере закупщику следует начать со сравнения каждой пары поставщиков по критерию «Инновации», затем по критерию «Качество», и, наконец, по критерию «Цена». С целью демонстрации этой техники AHP-модели, допустим, что поставщик 1 (S1) наиболее инновационен, поставщик 2 (S2) имеет лучшее качество, поставщик 3 (S3) имеет наиболее дешевую цену. С учетом этого допущения, результаты продемонстрированы на рис. 5.

рис 5

Рис. 5. Парное сравнение поставщиков по критерию «инновации», «качество» и «цена»

«Оригинальная» часть на рис. 5. заполняется по аналогии с рис. 3.  с учетом нашего допущения об инновационности Поставщика 1, лучшего качества продукта Поставщика 2, лучшей цены Поставщика 3.

После чего величины по столбцам суммируются в графе «Итого».

«Расширенная часть» заполняется по аналогии с рис. 4. Заполненные величины в «Оригинальной части» делятся на суммы в Графе «Итого», после чего высчитывается среднее арифметическое по строке и указывается в графе «Веса».

Расчет рейтинга и финальная оценка поставщиков

Окончательный этап в AHP-модели – расчет финального рейтинга для каждого альтернативного поставщика. Этот процесс показан на рис. 6.

рис.6

Рис. 6. Финальный рейтинг и сравнение альтернатив

По каждому альтернативному поставщику критериальные оценки из рис. 4 умножаются на оценки поставщика по критериям «инновации», «качество» и «цена» из рис. 5. Финальный рейтинг – это сумма умножения финальных значений из рис. 4 и рис. 5 по строке.

Основываясь на результатах этих вычислений, мы имеем следующую картину в нашем примере:

поставщик 1 (S1) имеет наибольший рейтинг – 0,423; поставщик 2 (S2) имеет второй рейтинг – 0,398; поставщик 3 (S3) имеет третий рейтинг – 0,178. Таким образом, в нашем упрощенном примере закупающая фирма должна выбрать Поставщика 1.

Основным выводом из приведенного примера является то, что AHP-модель дает закупщику систематический и прозрачный инструмент по выбору поставщика. Описанная техника позволяет использовать пошаговый алгоритм, объединяя казалось бы разрозненные и противоречивые данные в управляемые части.

Также на эту тему Вы можете почитать:

Запись опубликована в рубрике Выбор поставщика. Добавьте в закладки постоянную ссылку.

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *