基于TFN―AHP和TOPSIS的供应链风险评价.docVIP

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基于TFN―AHP和TOPSIS的供应链风险评价.doc

基于TFN―AHP和TOPSIS的供应链风险评价   摘 要:随着经济全球化的发展,供应链结构变得越来越复杂,在供应链工作效率不断提升的过程中,更多的风险逐渐出现。风险的存在给企业带来了潜在的威胁,一旦发生甚至可能导致供应链的中断。为了了解供应链的风险情况,必须对供应链中的风险因素进行识别和评价。文章应用TFN-AHP(三角模糊数层次分析法)和TOPSIS方法对风险指标的风险大小进行评价,然后根据风险的相对大小提出了具有针对性的建议。   关键词:三角模糊数;层次分析法;TOPSIS;供应链;风险评价   中图分类号:F272 文献标识码:A   Abstract: With the development of economic globalization, the structure of supply chain is becoming more and more complex. With the process of improving the efficiency of supply chain, more risks emerge. The existence of the risks has brought potential threat to the enterprises, once the occurrence of risk evens may lead to the disruption of supply chain. In order to understand the risk of supply chain, we must identify and evaluate the risk indexs. This paper evaluates the risk with TFN-AHP(Triangular fuzzy number-Analytic hierarchy process)and TOPSIS, then put forward some corresponding suggestions to the high risk index.   Key words: triangular fuzzy number; analytic hierarchy process; TOPSIS; supply chain; risk evaluation   0 引 言   现阶段对供应链研究关注最多的是企业的收益情况,对于风险方面的关注起步较晚。由于供应链是一个整体,任何一个风险的发生都可能造成整条供应链的崩溃,因此针对相应的风险提前进行预防非常必要,从而对供应链的风险进行评价显得尤为重要。但是目前对供应链的风险研究中多集中在定性研究方面,定量研究还比较少。   在对供应链风险的定义中,Deloitte咨询公司在一项报告中指出供应链风险是指对一个或多个供应链成员产生不利影响或破坏供应链运行,使其达不到预期目标甚至导致供应链失败的不确定性因素或意外事件[1]。克兰菲尔德管理学院在研究中将供应链风险定义为供应链的脆弱性,不仅会破坏供应链系统的任何环节,还会给供应链中企业带来损失和伤害。马士华把供应链的风险和不确定性联系到一起,认为它们是不可分割的整体,只要供应链中有不确定性的存在,风险就会相伴而生[2]。金霞等认为供应链风险就是一些不确定性事件的发生,会给供应链系统和供应链中的企业带来损失[3]。在这些定义中,学者应用较多的分别是供应链的脆弱性和不确定性。本文中认为供应链风险就是由于供应链本身所存在的不确定性,导致整个供应链受到影响和损失的未知事件。   通过对风险定义的分析,可以发现风险包含两个最基本的属性,即风险的损失性和可能性,这也是大多学者在进行风险评价时经常会考虑到的两个属性,即利用风险造成损失和风险发生概率的乘积来作为风险值的数据,这点和数学期望的含义类似,容易理解,也有一定的合理之处。但是随着学者对供应链风险的不断研究,发现风险的属性不仅仅是损失性和可能性两个,所包含的内容更加丰富,所以原来仅仅依赖两个属性来进行风险评价显得不够科学。Faisal Aqlan等人在影响性、可能性的基础上,又添加了可控性、缓解性和可预测性三个属性[4],吴浪在风险评价时提到了危害性、可能性和可控性三个属性[5],吴昊从风险的可能性、危害性、不可控性、感染性四个属性入手来评估风险因素的影响力[6]。其中影响性、危害性都指的是风险所造成的损失。由于风险属性的增加,原来的评价方法不再适用,从而产生了新的评价方法,其中考虑增加属性的文献中,有依赖风险每个属性对风险大小的正负影响来进行风险计算的,但是只依靠这种正负的关系来进行风险值的估计不够具有说服力。   TOPSIS法是一种最

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