Заполните интерактивную форму и мы свяжемся с вами для подбора образовательной программы.
Оставьте свои контакты и мы скоро с вами свяжемся!
Кто вы сейчас?
В каком формате хотите прокачаться?
Вы сейчас где-то учитесь?
Как вас зовут?
Оставьте свой телефон для связи
Оставьте свою почту для связи
Выбор поставщика на основе метода аналитической иерархии
Пример практического применения
Статья
Выбор поставщика на основе метода аналитической иерархии
Постановка задачи выбора поставщика методом аналитической иерархии
Итак, выбор будет осуществляться между десятью видами апельсинового сока и их производителями-поставщиками. Нашими альтернативами будут такие компании с соответствующими наименованиями и присвоенными буквами A, B, C, D, E, F, G, H, I, J:
  • Компания - поставщик №1: «Я»
  • Компания - поставщик №2: «Santal»
  • Компания - поставщик №3: «Сады Придонья»
  • Компания - поставщик №4: «Любимый сад»
  • Компания - поставщик №5: «Фруктовый сад»
  • Компания - поставщик №6: «Добрый»
  • Компания - поставщик №7: «NOYAN»
  • Компания - поставщик №8: «О'кей»
  • Компания - поставщик №9: «Rich»
  • Компания - поставщик №10: «Premium»
Выбор будет осуществляться по семи критериям, которые будет необходимо минимизировать (в скобках указано место критерия в топе всех критериев):
  • C1 (4) 100% - натуральность сока в %;
  • C2 (3) 100% - безопасность сока в %;
  • C3 (1) расстояние перевозки от места производства до Москвы;
  • C4 (6) надёжность компании (55 минус срок существования компании);
  • C5 (5) приоритетность российских компаний над зарубежными (10 – российские; 20 – зарубежные);
  • C6 (7) наличие или отсутствие бухгалтерской отчётности у компании (наличие – 10, отсутствие - 20);
  • C7 (2) стоимость продукта за 1 литр в руб..
    Таблица 3.1 Исходная информация по поставщикам
    В таблице 3.1 представлен весь перечень исходной информации по всем поставщикам, которая необходима для осуществления выбора методом аналитической иерархии. Нам необходимо выбрать поставщика апельсинового сока с максимальным приоритетом с использованием метода аналитической иерархии.
    Иерархическая структура постановленной задачи описана рисунком 3.1.
    Рисунок 3.1 Иерархическая структура применительно к задаче выбора поставщика апельсинового сока
    Решение поставленной задачи методом аналитической
    Решение по каждому критерию и также приоритетности всех критериев между собой будут осуществлять по следующему алгоритму с применение вычислительных способностей программы Excel во избежание вычислительных ошибок:
    1. составляется матрица отношений;
    2. находится нормированный вектор по способу №1, когда каждое значение альтернатив делится на сумму всех альтернатив;
    3. находится нормированный вектор по способу №2, когда мы находим среднее геометрическое по срокам матрицы отношений и далее делим все полученные значения на сумму этих значений;
    4. находится с использованием нормированного вектора из пункта №2 данного алгоритма , где xi – это значения нормированного вектора, а yi – значения, полученные после умножения матрицы отношений на xi, по формуле:
    5. находится значение индекса согласованности по формуле:
    6. проверяется условие: ИС ≤ 0,1. Если условие выполняется, мы можем вписать и использовать найденные приоритеты xi, если нет, нам придётся вернуться к пункту №1 данного алгоритма и пересмотреть матрицу отношений;
    7. полученные приоритет умножаются на веса критериев (в данном случае чем вес меньше, тем важнее для нас критерий, т.к. критерии оценивались по системе рейтинговых показателей, где 1 место является наилучшим) и выбирается самый оптимальный поставщик.
    Решение начнём с определения значимости альтернатив по первому критерию натуральности сока С1.
    Таблица 3.2.6 Обработанные данные по альтернативам для их сравнения по критерию C1 , %
    В таблице 3.2.6 представлены дынные, подготовленные для проведения попарно сравнения по критерию .
    Таблица 3.2.7 Матрица попарных сравнений альтернатив по критерию C1
    Так как наша матрица попарных сравнений является согласованной, для получения значения значимости мы суммируем все значения исходных данных по альтернативам и далее делим каждую альтернативу на получившуюся сумму, таким образом получая значимость для каждой альтернативы. Получившаяся матрица и значения значимости отражены в таблице 3.2.7.
    В связи с тем, что наша матрица опарных сравнений является согласованной, для нас действительно следующее свойство:
    A*v=n*v, где n может приниматься равным нашему значению λ_max.
    Исходя из полученного значения λ_max , которое в данном случае равно 10, мы получаем, что наш индекс согласованности равен 0 и соответственно ≤ 0,1. В связи с этим полученные значимости являются допустимыми к применению.
    Далее работаем с критерием безопасности сока.

    Таблица 3.2.7 Обработанные данные по альтернативам для их сравнения по критерию C2 , %
    В таблице 3.2.7 представлены дынные, подготовленные для проведения попарно сравнения по критерию C2.
    Работа с матрицей сравнения альтернатив для критерия C2 проходит по подобию, как для критерия C1.
    Матрица также является согласованной и исходя из ИС, равного 0, мы также можем применять полученные значимости, представленные в таблице 3.2.8 в округлённом до сотых виде.
    Таблица 3.2.8 Округлённые до сотых значимости, полученные по критерию C2
    Далее работаем с критерием расстояния перевозки.
    В таблице 3.2.9 представлены дынные, подготовленные для проведения попарно сравнения по критерию C3.
    Таблица 3.2.9 Обработанные данные по альтернативам для их сравнения по критерию C3, км
    Работа с матрицей сравнения альтернатив для критерия C3 проходит по подобию, как для критерия C1.
    Матрица также является согласованной и исходя из ИС, равного 0, мы также можем применять полученные значимости, представленные в таблице 3.2.10 в округлённом до сотых виде.
    Таблица 3.2.10 Округлённые до сотых значимости, полученные по критерию C3
    Далее работаем с критерием надёжности компании.
    Таблица 3.2.11 Обработанные данные по альтернативам для их сравнения по критерию C4 , год
    В таблице 3.2.11 представлены дынные, подготовленные для проведения попарно сравнения по критерию C4.
    Работа с матрицей сравнения альтернатив для критерия C4 проходит по подобию, как для критерия C1.
    Матрица также является согласованной и исходя из ИС, равного 0, мы также можем применять полученные значимости, представленные в таблице 3.2.12 в округлённом до сотых виде.
    Таблица 3.2.12 Округлённые до сотых значимости, полученные по критерию С4
    Далее работаем с критерием приоритетности российских компаний.
    В таблице 3.2.13 представлены дынные, подготовленные для проведения попарно сравнения по критерию С5.
    Таблица 3.2.13 Обработанные данные по альтернативам для их сравнения по критерию С5, баллы
    Работа с матрицей сравнения альтернатив для критерия С5 проходит по подобию, как для критерия С1.
    Матрица также является согласованной и исходя из ИС, равного 0, мы также можем применять полученные значимости, представленные в таблице 3.2.14 в округлённом до сотых виде.
    Таблица 3.2.14 Округлённые до сотых значимости, полученные по критерию С5
    Далее работаем с критерием приоритетности бухгалтерской отчётности.
    В таблице 3.2.15 представлены дынные, подготовленные для проведения попарно сравнения по критерию C6.
    Работа с матрицей сравнения альтернатив для критерия C6 проходит по подобию, как для критерия C1.
    Таблица 3.2.15 Обработанные данные по альтернативам для их сравнения по критерию C6, баллы
    Матрица также является согласованной и исходя из ИС, равного 0, мы также можем применять полученные значимости, представленные в таблице 3.2.16 в округлённом до сотых виде.
    Таблица 3.2.16 Округлённые до сотых значимости, полученные по критерию C6
    Далее работаем с критерием стоимости продукта.
    В таблице 3.2.17 представлены дынные, подготовленные для проведения попарно сравнения по критерию C7.
    Таблица 3.2.17 Обработанные данные по альтернативам для их сравнения по критерию C7, руб
    Работа с матрицей сравнения альтернатив для критерия C7 проходит по подобию, как для критерия C1.
    Матрица также является согласованной и исходя из ИС, равного 0, мы также можем применять полученные значимости, представленные в таблице 3.2.18 в округлённом до сотых виде.
    Таблица 3.2.18 Округлённые до сотых значимости, полученные по критерию C7
    Далее переходим к нахождению весов для наших частных критериев.
    Таблица 3.2.19 Данные по критериям для их попарного сравнения
    В таблице 3.2.19 представлены дынные, подготовленные для проведения попарного сравнения наших критериев исходя из экспертного мнения.
    Таблица 3.2.20 Нахождение весов важности для критериев
    ак как наша матрица попарных сравнений является согласованной, для получения значения весок мы суммируем все значения исходных данных по критериям и далее делим каждый критерий на получившуюся сумму, таким образом получая вес для каждого критерия. Получившаяся матрица и значения весов отражены в таблице 3.2.20.
    В связи с тем, что наша матрица опарных сравнений является согласованной, для нас действительно следующее свойство:
    A*v=n*v, где n может приниматься равным нашему значению λ_max.
    Исходя из полученного значения λ_max, которое в данном случае равно 7, мы получаем, что наш индекс согласованности равен 0 и соответственно ≤ 0,1. В связи с этим полученные веса являются допустимыми к применению.
    Таблица 3.2.21 Приоритеты альтернатив по методу аналитической иерархии
    Ранжирование альтернатив, осуществлённое с помощью метода аналитической иерархии, результат представлен в таблице 3.2.21 выглядит следующим образом: E, A, B, F, C, I, H, D, G, J.

    Соответственно по методу аналитической иерархии нашим поставщиком мы выбираем компанию «Фруктовый сад».
    Источники
    1. Браун Марк Г. Сбалансированная система показателей: на маршруте внедрения / Пер. с англ. — М.: Альпина Бизнес Букс, 2005. 226 с.
    2. Бродецкий Г.Л. Методические указания к изучению математических методов управления запасами. — М.: Изд. ГУ-ВШЭ, 2003. 118 с.
    3. Бродецкий Г.Л. Моделирование логистических систем. Оптимальные решения в условиях риска. — М.: Вершина, 2006. 376 с.
    4. Бродецкий Г.Л. Системная аналитика принятия решений в исследованиях логистики. — М.: Изд. ГУ-ВШЭ, 2004. 170 с.
    5. Винокуров В.А. Организация стратегического управления на предприятии. — М.: Центр экономики и маркетинга, 1996. 253 с.
    6. Внедрение сбалансированной системы показателей. / пер. с нем. — М.: Альпина Бизнес Букс, 2005. 478 с. (Серия «Модели менеджмента ведущих корпораций»).
    7. Глущенко В.В. Менеджмент. Системные основы. — М.об.: НПЦ «Крылья», 1996. 215 с.
    8. Дыбская В.В. Логистика складирования для практиков. — М.: Альфа-Пресс, 2005. 208 с.
    9. Зеваков А.М., Петров В.В. Логистика производственных и товарных запасов: Учебник. — СПб.: Изд-во Михайлова В.А., 2002. 320 с.
    10. Инвестиционная деятельность. Сборник методических материалов. Выпуск 1. — М.: Интерэксперт, 1994. Стр. 82.
    11. Инютина К.В. Совершенствование планирования и организации материально-технического обеспечения производст­венных объединений. — Л.: Машиностроение, 1986. 247 с.
    12. Каплан Роберт С., Нортон Дейвид П. Сбалансированная система показателей. От стратегии к действию. — 2-е изд., испр. и доп. / Пер. с англ. — М.: ЗАО «Олимп-Бизнес», 2006. 320 с.
    13. Кожин А.П. Математические методы в планировании и управлении грузовыми автомобильными перевозками. М.: Высшая школа, 1979. 304 с.
    14. Козловский В.А. и др. Логистический менеджмент. — СПб.: Лань, 2002. 272 с.
    15. Колесников С.Н. Инструментарий бизнеса: современные методологии управления предприятием. — М.: Изд. консультационная компания «Статус-Кво 97», 2001. 336 с.
    16. Коноплицкий В., Филина А. Это — бизнес: Толковый слов. экон. терминов. — Киев: Альтерпрес, 1996. 448 с.
    17. Концепция Business Performance Management: начало пути / Под ред. Г.В. Генса — М.: Альпина БизнесБукс, 2004. 269 с.
    18. Корпоративная логистика. 300 ответов на вопросы профессионалов. / Под общей и научной ред. проф. В.И. Сергеева. - М.: ИНФРА-М, 2004. 976 с.
    19. Кристофер М. Логистика и управление цепочками поставок. Пер. с англ. — СПб.: Питер, 2004. 316 с.
    20. Лайсонс К., Джиллингем М. Управление закупочной деятельностью и цепью поставок: Пер. с 6-го англ. изд. — М.: ИНФРА-М, 2005. 798 с.
    21. Линдерс Майкл Р., Фирон Харольд Е. Управление снабжением и запасами. Логистика. — СПб.: Полигон, 1999. 768 с.
    22. Логистика. Учебник для вузов / Под редакцией проф. Б.А. Аникина. — М.: ИНФРА-М, 2000. 352 с.
    23. Логистика: Учебник / Под. ред. Б.А. Аникина. — М.: ИНФРА-М, 3-е изд., 2001. 352 с.
    24. Логистика: Учебник / В. В. Дыбская, Е. И. Зайцев, В. И. Сергеев, А. Н. Стерлигова; под ред. В. И. Сергеева. – М.: Эксмо, 2008. 944 с. – (Полный курс MBA).
    25. Математическая статистика: Учеб. для вызов / В.Б. Горяинов, И.В. Павлов, Г.М. Цветкова и др. Под ред. В.С. Зарубина, А.П. Крищенко. — 2-е изд. — М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2002. 424 с.
    26. Модели и методы теории логистики / Под редакцией д.т.н., проф. В.С. Лукинского. Серия «Учебные пособия». — СПб.: Питер, 2003. 176 с.
    27. Моисеева Н.К., Адрианова Т.Р. Логистика товародвижения. — М.: МИЭТ, 2002. 164 с.
    28. Неруш Ю.М. Логистика. Учебник. 4-е изд. перераб. и доп. — М.: ТК Велби, Изд. Проспект, 2006. 520 с.
    29. Ольве Нильс Горан, Рой Жан, Ветер Магнус. Сбалансированная система показателей. Практическое руководство по использованию. Пер. с англ. — М.: Изд. Дом «Вильямс», 2006. 304 с.
    30. Рыжиков Ю.И. Теория очередей и управление запасами. — СПб.: Питер, 2001. 384 с. 104. Рыжиков Ю.И. Управление запасами. — М.: Наука, 1969. 344 с.
    31. Саркисов С.В. Управление логистическими цепями поставок. Учебное пособие. — М.: Дело, 2006. 368 с.
    32. Сергеев В.И. Логистика в бизнесе. Учебник для вузов. — М.: ИНФРА-М, 2001. 608 с.
    33. Сергеев В.И. Логистика: аналитический обзор. — СПб.: Организация об-ва «Знание», 1996. 27 с.
    34. Сергеев В.И. Логистика: Учебное пособие. — СПб.: СПбГИЭА, 1995. 131 с.
    35. Системный анализ в логистике. Выбор при многих критериях: учебник для студ. Учреждений высш. Образования / Г.Л. Бродецкий, Д.А. Гусев, О.А. Мазунина. – М.: Издательский центр «Академия», 2018. – 224 с. – (Сер. Бакалвриат).
    36. Стивенсон Дж. Вильям. Управление производством. Пер. с англ. / Под ред. проф. Ю.В. Шленова. — М.: ЗАО «Изд-во БИНОМ», 1999. 928 с.
    37. Сток Дж.Р., Ламберт Д.М. Стратегическое управление логистикой. Пер. с англ. 4-е изд. — М.: ИНФРА-М, 2005. 797 с.
    38. Эддоус М., Стэнсфилд Р. Методы принятия решений. Пер. с англ. под ред. член-корр. РАИ И. И. Елисеевой. М.: Аудит ; ЮНИТИ, 1997. 590 с.
    Written by Elizaveta Kovshina
    All rights for images and videos belong to their authors.
    Пора прокачаться в логистике?
    Заполните короткую интерактивную форму
    по кнопке ниже и мы поможем подобрать программу

    Другие материалы

    Читайте также выбранные материалы нашего сообщества. #highlights