SAP環(huán)境下石化企業(yè)供應(yīng)商風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警研究.pdf

1、隨著全球經(jīng)濟(jì)競(jìng)爭(zhēng)的進(jìn)一步加劇，生產(chǎn)企業(yè)與核心供應(yīng)商成員企業(yè)通過(guò)發(fā)展、深化、集成合作伙伴關(guān)系，彼此依賴，密不可分。日益密切的伙伴關(guān)系給企業(yè)帶來(lái)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的同時(shí)，也帶來(lái)了潛在風(fēng)險(xiǎn)。選擇和尋找優(yōu)質(zhì)供應(yīng)商，及時(shí)對(duì)潛在風(fēng)險(xiǎn)作出預(yù)警是企業(yè)有效規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)，增強(qiáng)核心競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵。雖然針對(duì)供應(yīng)商風(fēng)險(xiǎn)方面的研究很多，但大多是首先制定一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的評(píng)估指標(biāo)，然后根據(jù)評(píng)估指標(biāo)對(duì)供應(yīng)商進(jìn)行績(jī)效評(píng)估，忽視了不同采購(gòu)業(yè)務(wù)類(lèi)型的特殊性，也鮮見(jiàn)對(duì)歷史業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的趨勢(shì)分析，偏重于事

2、后考核，預(yù)警功能不足。本研究針對(duì)SAP環(huán)境下的石化企業(yè)，以海量歷史數(shù)據(jù)為依據(jù)，綜合運(yùn)用分形理論、網(wǎng)絡(luò)層次法、模糊粗糙法及馬爾卡夫鏈理論對(duì)供應(yīng)商風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行分析及預(yù)測(cè)。由于得出的結(jié)論是建立在實(shí)際數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，公平、公正且有說(shuō)服力，能夠真實(shí)地反映供應(yīng)商的業(yè)績(jī)，實(shí)時(shí)預(yù)警供應(yīng)商風(fēng)險(xiǎn)的同時(shí)，更可以促進(jìn)供應(yīng)商之間的良性競(jìng)爭(zhēng)。主要工作和研究結(jié)論如下：
　　 1.闡述了選題的理論背景和現(xiàn)實(shí)意義，總結(jié)了供應(yīng)商風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警研究的現(xiàn)狀，確定了以定性研究與定量研

3、究相結(jié)合，構(gòu)建基于SAP環(huán)境下供應(yīng)商風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型和防控平臺(tái)的技術(shù)路線和研究方法。
　　 2.提出了以分形理論為基礎(chǔ)構(gòu)建供應(yīng)商風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型的思想。首先分析了SAP環(huán)境下供應(yīng)商相關(guān)信息資源及參與各方的復(fù)雜性，刻畫(huà)出供應(yīng)商風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警工作的巨量性，進(jìn)而提出全面防范石化企業(yè)供應(yīng)商風(fēng)險(xiǎn)必須解決信息效率問(wèn)題。由于最優(yōu)效率信息空間具有分形特征，因而按分形特征構(gòu)建的供應(yīng)商風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型可以有效地優(yōu)化信息空間的維數(shù)，降低構(gòu)筑整個(gè)預(yù)警機(jī)制耗用的信息成本。

4、基于分形的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模式由于分形體的自相似、自組織及自優(yōu)化特性，可以在實(shí)踐中不斷自學(xué)習(xí)，進(jìn)一步完善風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)體系。
　　 3.初步確立了供應(yīng)商風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)體系。首先采用德?tīng)柗品ǐ@取指標(biāo)因素，然后運(yùn)用網(wǎng)絡(luò)層次法(ANP)分析指標(biāo)因素間的相依關(guān)系及重要程度，最終確立了執(zhí)行能力評(píng)估的二級(jí)指標(biāo)體系，并計(jì)算出各明細(xì)指標(biāo)權(quán)重和排序。
　　 4.對(duì)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)進(jìn)一步約簡(jiǎn)與優(yōu)化。首先抽取SAP歷史數(shù)據(jù)，并對(duì)各風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)因素按優(yōu)、良、中、差確定離散

5、化規(guī)則，構(gòu)建可用于粗糙集運(yùn)算的知識(shí)集。然后運(yùn)用粗糙集理論對(duì)決策屬性集劃分等價(jià)類(lèi)，對(duì)非必要屬性約簡(jiǎn)，并計(jì)算必要屬性的依賴度和重要程度，與前面得到的主觀權(quán)重加權(quán)，得到約簡(jiǎn)及優(yōu)化后的供應(yīng)商風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)體系。
　　 其次，運(yùn)用模糊綜合評(píng)價(jià)法以SAP歷史數(shù)據(jù)為依據(jù)對(duì)供應(yīng)商進(jìn)行綜合評(píng)估。首先定義了模糊評(píng)估的隸屬度函數(shù)，然后對(duì)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)按隸屬度及指標(biāo)權(quán)重計(jì)算綜合評(píng)估值，并依隸屬度最大原則得出綜合評(píng)估結(jié)論。分期間的跟蹤評(píng)估結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)有問(wèn)題和業(yè)績(jī)

6、不穩(wěn)定的供應(yīng)商。
　　 再次，利用Markov鏈理論分別對(duì)供應(yīng)商未來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)變化趨勢(shì)做出了預(yù)測(cè)。首先根據(jù)供應(yīng)商歷來(lái)的綜合評(píng)估結(jié)果，計(jì)算一步轉(zhuǎn)移概率矩陣，并以最后一期評(píng)估結(jié)果為初始預(yù)測(cè)基準(zhǔn)，對(duì)未來(lái)變化趨勢(shì)做出預(yù)測(cè)，篩選出需重點(diǎn)監(jiān)控的供應(yīng)商。
　　 5.構(gòu)建了供應(yīng)商風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的邏輯模型，并建立了基于SAP環(huán)境的供應(yīng)商風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)。通過(guò)動(dòng)態(tài)從SAP系統(tǒng)中獲取與供應(yīng)商風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，按照確定的供應(yīng)商風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)和風(fēng)險(xiǎn)防控知識(shí)模型

7、，對(duì)供應(yīng)商風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行在線分析，對(duì)供應(yīng)商風(fēng)險(xiǎn)事件進(jìn)行監(jiān)控和預(yù)警，以有效防范供應(yīng)商風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生。
　　 本研究針對(duì)供應(yīng)商風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警主要進(jìn)行了以下幾點(diǎn)創(chuàng)新性工作：
　　 1.提出了基于分形理論構(gòu)建整個(gè)供應(yīng)商風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警體系的思路，有效降低了信息成本，提高了信息效率。
　　 2.借助于粗集理論、模糊理論和馬爾可夫鏈理論，按供應(yīng)商風(fēng)險(xiǎn)關(guān)鍵因素，利用SAP系統(tǒng)中的大量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，對(duì)供應(yīng)商進(jìn)行綜合評(píng)估和趨勢(shì)預(yù)測(cè)。
　　 3.建立了