杜 楠 崔歡喜 李佳寶

（中國(guó)礦業(yè)大學(xué) （北京）管理學(xué)院，北京市海淀區(qū)，100083）

物資采購(gòu)業(yè)務(wù)是煤炭企業(yè)供應(yīng)鏈中的重要環(huán)節(jié)，同時(shí)也是整個(gè)供應(yīng)鏈的起點(diǎn)，煤炭企業(yè)如果改善與供應(yīng)商的關(guān)系，將能夠有效地減少物資和服務(wù)的成本。在當(dāng)前嚴(yán)峻的煤炭市場(chǎng)形勢(shì)下，僅僅通過(guò)加強(qiáng)內(nèi)部管理和優(yōu)化內(nèi)部流程來(lái)達(dá)到降低綜合成本和增強(qiáng)運(yùn)營(yíng)績(jī)效的目的，已經(jīng)難以使煤炭企業(yè)在競(jìng)爭(zhēng)中處于不敗之地，煤炭企業(yè)必須一改傳統(tǒng)粗放式的供應(yīng)商管理模式，采用精細(xì)化的管理手段，深化采供雙方合作，建立供應(yīng)商合作關(guān)系，從外部資源中獲取競(jìng)爭(zhēng)力。

隨著煤炭企業(yè)信息化建設(shè)的不斷深入，煤炭企業(yè)建立的物資管理系統(tǒng)中大多涉及對(duì)供應(yīng)商的管理，但系統(tǒng)中使用的方法還是以傳統(tǒng)靜態(tài)方法為主，如專家評(píng)價(jià)、運(yùn)籌學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)等方法，這些方法在對(duì)供應(yīng)商分類、評(píng)價(jià)和選擇時(shí)，由于沒(méi)有綜合考慮供應(yīng)商在采購(gòu)交易中的動(dòng)態(tài)和歷史行為，主觀判斷及人為因素較大，無(wú)法很好地優(yōu)化煤炭企業(yè)與供應(yīng)商關(guān)系以及深化采供雙方合作，很難實(shí)現(xiàn)優(yōu)化采購(gòu)的目的?；诖?，研究設(shè)計(jì)了基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的煤炭企業(yè)供應(yīng)商管理系統(tǒng)。

1 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

相比較于傳統(tǒng)靜態(tài)的分析方法，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠在沒(méi)有先驗(yàn)知識(shí)的情況下，從大量數(shù)據(jù)中提取或挖掘知識(shí)，形成規(guī)則及模式，其特點(diǎn)是可快速處理大量數(shù)據(jù)，且算法具有學(xué)習(xí)性。供應(yīng)商管理系統(tǒng)利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)煤炭企業(yè)現(xiàn)有各業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)中大量供應(yīng)商相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行提取、轉(zhuǎn)換和分析，從中獲取規(guī)則和模式，并應(yīng)用于煤炭企業(yè)管理，輔助領(lǐng)導(dǎo)決策。本系統(tǒng)主要采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的k-均值聚類算法及粗糙集理論，解決供應(yīng)商動(dòng)態(tài)分類和評(píng)價(jià)選擇。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與靜態(tài)分析方法對(duì)比見(jiàn)表1。

表1 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與靜態(tài)分析方法對(duì)比

2 系統(tǒng)設(shè)計(jì)

2.1 系統(tǒng)架構(gòu)

供應(yīng)商管理系統(tǒng)以SRM 理論為指導(dǎo)思想，系統(tǒng)應(yīng)當(dāng)與煤炭企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略相結(jié)合，對(duì)不同戰(zhàn)略模式的供應(yīng)商關(guān)系提供有針對(duì)性的管控支持，以避免一視同仁的管理對(duì)重要供應(yīng)商積極性的打消。因此，針對(duì)SRM 中供應(yīng)商分類和供應(yīng)商評(píng)價(jià)選擇等核心問(wèn)題，系統(tǒng)相應(yīng)地包含了基礎(chǔ)信息、供應(yīng)商分類和供應(yīng)商評(píng)價(jià)選擇等模塊，同時(shí)建立了業(yè)務(wù)系統(tǒng)信息平臺(tái)，用于提取煤炭企業(yè)現(xiàn)有的采購(gòu)管理和財(cái)務(wù)管理等業(yè)務(wù)系統(tǒng)中供應(yīng)商相關(guān)的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)，為供應(yīng)商分類及評(píng)價(jià)選擇提供數(shù)據(jù)挖掘方法所需要的供應(yīng)商行為數(shù)據(jù)，以滿足對(duì)供應(yīng)商管理的動(dòng)態(tài)性和實(shí)時(shí)性。基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的煤炭企業(yè)供應(yīng)商管理系統(tǒng)構(gòu)架如圖1所示。

2.2 主要功能模塊設(shè)計(jì)

2.2.1 基礎(chǔ)信息

（1）供應(yīng)商信息注冊(cè)模塊。該模塊支持通過(guò)業(yè)務(wù)系統(tǒng)信息平臺(tái)將煤炭企業(yè)現(xiàn)有供應(yīng)商信息導(dǎo)入系統(tǒng)，同時(shí)提供開(kāi)放式注冊(cè)模式，借助Internet吸引國(guó)內(nèi)外更多的優(yōu)質(zhì)供應(yīng)商，增加煤炭企業(yè)可供選擇合作的供應(yīng)商范圍。注冊(cè)時(shí)，供應(yīng)商需上傳相關(guān)的資質(zhì)文件和掃描圖片作為供應(yīng)商資質(zhì)認(rèn)證的依據(jù)。

圖1 供應(yīng)商管理系統(tǒng)架構(gòu)

（2）供應(yīng)商資質(zhì)認(rèn)證模塊。管理人員根據(jù)供應(yīng)商提供的各項(xiàng)主體資質(zhì)證書原件，與系統(tǒng)中所錄電子數(shù)據(jù)進(jìn)行比對(duì)，進(jìn)行信息一致性審核，尤其針對(duì)工商信息和賬戶信息的準(zhǔn)確性以及資質(zhì)證書的合法性、使用范圍和有效期限等進(jìn)行核對(duì)，準(zhǔn)入符合要求的供應(yīng)商。

2.2.2 供應(yīng)商分類管理

對(duì)供應(yīng)商進(jìn)行動(dòng)態(tài)分類是實(shí)現(xiàn)區(qū)別化管理的重要步驟，傳統(tǒng)的供應(yīng)商分類方法主要是以供應(yīng)商的企業(yè)信譽(yù)、規(guī)模和財(cái)務(wù)情況等主觀性指標(biāo)和靜態(tài)屬性為依據(jù)進(jìn)行評(píng)價(jià)。但在現(xiàn)實(shí)情況中，供應(yīng)商交易行為往往與這些靜態(tài)信息沒(méi)有必然的聯(lián)系，采供雙方形成的合作關(guān)系及相互的重要性也沒(méi)有被充分考慮，因此依據(jù)靜態(tài)信息無(wú)法有效地對(duì)供應(yīng)商進(jìn)行合理的分類。因此，供應(yīng)商分類管理主要包括以下功能模塊：

（1）分類指標(biāo)選擇模塊。該模塊除支持將靜態(tài)的主觀性指標(biāo)和靜態(tài)信息作為分類指標(biāo)外，還允許選取由業(yè)務(wù)系統(tǒng)信息平臺(tái)提供的如質(zhì)量 （驗(yàn)收合格率、使用情況等）、可靠性 （交付數(shù)量偏差、交付周期等）和價(jià)格 （折扣率、價(jià)格穩(wěn)定性等）等供應(yīng)商動(dòng)態(tài)行為數(shù)據(jù)作為分類指標(biāo)。同時(shí)，該模塊允許根據(jù)煤炭企業(yè)采購(gòu)戰(zhàn)略，自由組合分類指標(biāo)建立分類模板，以便進(jìn)行有側(cè)重的動(dòng)態(tài)分類。

（2）供應(yīng)商動(dòng)態(tài)分類模塊。由于煤炭企業(yè)供應(yīng)商數(shù)量眾多，當(dāng)分類指標(biāo)包含供應(yīng)商動(dòng)態(tài)行為數(shù)據(jù)時(shí)，就形成了一個(gè)高維數(shù)據(jù)空間，因此該模塊采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中k-均值子空間聚類算法對(duì)供應(yīng)商進(jìn)行分類，該算法可以快速處理海量高維數(shù)值型數(shù)據(jù)。該模塊支持用戶選擇之前定義的不同分類模板，對(duì)供應(yīng)商進(jìn)行不同側(cè)重點(diǎn)的分類，用戶選定分類模板后，根據(jù)實(shí)際采購(gòu)戰(zhàn)略需要輸入分類數(shù)后，即可完成供應(yīng)商的分類。

2.2.3 供應(yīng)商評(píng)價(jià)選擇

煤炭企業(yè)傳統(tǒng)采購(gòu)策略是通過(guò)多個(gè)供應(yīng)商間競(jìng)爭(zhēng)壓低采購(gòu)價(jià)格，采供雙方關(guān)系較緊張。而現(xiàn)代供應(yīng)商管理注重采供雙方建立穩(wěn)定的合作關(guān)系，通過(guò)與少數(shù)供應(yīng)商建立合作伙伴關(guān)系，降低雙方成本，實(shí)現(xiàn)雙贏。然而，將采購(gòu)集中于少數(shù)供應(yīng)商的風(fēng)險(xiǎn)也隨之而來(lái)，因此企業(yè)需要按照自身發(fā)展戰(zhàn)略對(duì)不同合作關(guān)系類型的供應(yīng)商選擇相應(yīng)的評(píng)價(jià)策略，通過(guò)科學(xué)和客觀的方法對(duì)供應(yīng)商進(jìn)行評(píng)價(jià)選擇，優(yōu)勝劣汰，降低風(fēng)險(xiǎn)。因此，供應(yīng)商評(píng)價(jià)選擇主要包括以下功能模塊：

（1）評(píng)價(jià)指標(biāo)選擇模塊。該模塊支持根據(jù)企業(yè)戰(zhàn)略對(duì)不同合作類型的供應(yīng)商建立相應(yīng)的評(píng)價(jià)指標(biāo)模板，以實(shí)現(xiàn)有針對(duì)性的供應(yīng)商管控策略，系統(tǒng)依據(jù)關(guān) 鍵 績(jī) 效 指 標(biāo) （Key Performance Indicators，KPI）思想建立了一套預(yù)制評(píng)價(jià)指標(biāo)模板，用戶可對(duì)此模板進(jìn)行修改以適合煤炭企業(yè)自身需求。與分類指標(biāo)選擇類似，用戶可選取由業(yè)務(wù)系統(tǒng)信息平臺(tái)提供的動(dòng)態(tài)行為數(shù)據(jù)作為評(píng)價(jià)指標(biāo)。

（2）專家法評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重設(shè)置模塊。在實(shí)際商業(yè)決策中，考慮到采供戰(zhàn)略和市場(chǎng)環(huán)境的不斷調(diào)整變化，僅僅通過(guò)供應(yīng)商行為歷史數(shù)據(jù)對(duì)其進(jìn)行評(píng)價(jià)無(wú)法體現(xiàn)管理的動(dòng)態(tài)性。因此，為了更好地預(yù)防供應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)，系統(tǒng)也應(yīng)該考慮體現(xiàn)采購(gòu)戰(zhàn)略和領(lǐng)導(dǎo)者偏好的主觀權(quán)重設(shè)置。該模塊支持煤炭企業(yè)根據(jù)專家和領(lǐng)導(dǎo)的意見(jiàn)，對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)模板中的各項(xiàng)指標(biāo)自行設(shè)置權(quán)重。

（3）粗糙集評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重設(shè)置模塊。該模塊采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的粗糙集理論作為系統(tǒng)算法，用戶選擇預(yù)選保存的評(píng)價(jià)指標(biāo)模板，系統(tǒng)利用業(yè)務(wù)信息平臺(tái)提取其他相關(guān)業(yè)務(wù)系統(tǒng)中的指標(biāo)數(shù)據(jù)，形成供應(yīng)商績(jī)效原始表，根據(jù)粗糙集理論形成決策矩陣，并利用可辨識(shí)矩陣簡(jiǎn)約評(píng)價(jià)指標(biāo)并計(jì)算各指標(biāo)權(quán)重。相比較于專家法，系統(tǒng)根據(jù)粗糙集自動(dòng)計(jì)算的指標(biāo)權(quán)重更具客觀性。

（4）供應(yīng)商綜合評(píng)價(jià)選擇模塊。當(dāng)管理人員需對(duì)某合作類型的供應(yīng)商進(jìn)行評(píng)價(jià)選擇時(shí)，首先選取該合作類型評(píng)價(jià)指標(biāo)模板，系統(tǒng)利用業(yè)務(wù)信息平臺(tái)提取其他相關(guān)業(yè)務(wù)系統(tǒng)中的指標(biāo)數(shù)據(jù)，結(jié)合指標(biāo)權(quán)重計(jì)算該類供應(yīng)商的綜合得分，并得到綜合排名。

2.2.4 業(yè)務(wù)系統(tǒng)信息平臺(tái)

業(yè)務(wù)系統(tǒng)信息平臺(tái)采用Web服務(wù)技術(shù)，為供應(yīng)商管理系統(tǒng)提供分類和評(píng)價(jià)選擇所需的供應(yīng)商動(dòng)態(tài)行為數(shù)據(jù)，同時(shí)也可為煤炭企業(yè)原有采供等系統(tǒng)提供供應(yīng)商管理相關(guān)數(shù)據(jù)，從而輔助商業(yè)決策。業(yè)務(wù)系統(tǒng)信息平臺(tái)設(shè)計(jì)示意圖如圖2所示。

圖2 業(yè)務(wù)系統(tǒng)信息平臺(tái)設(shè)計(jì)示意圖

3 技術(shù)實(shí)現(xiàn)

供應(yīng)商管理系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的重點(diǎn)和難點(diǎn)在于應(yīng)用適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)挖掘方法正確地對(duì)供應(yīng)商分類及評(píng)價(jià)選擇，并建立業(yè)務(wù)系統(tǒng)信息平臺(tái)使企業(yè)信息流暢通。本文以山西焦煤汾西礦業(yè) （集團(tuán)）有限責(zé)任公司供應(yīng)商協(xié)同平臺(tái)中供應(yīng)商管理系統(tǒng)為例，對(duì)系統(tǒng)中主要功能環(huán)節(jié)進(jìn)行初步探索，給出相關(guān)實(shí)現(xiàn)方法。

3.1 技術(shù)架構(gòu)實(shí)現(xiàn)

應(yīng)用層系統(tǒng)采用B／S 三層構(gòu)架，基于Microsoft.Net Framework 4 框 架 開(kāi) 發(fā)，界 面 采 用Silverlight5.0技術(shù)，應(yīng)用服務(wù)器和數(shù)據(jù)服務(wù)器采用Windows Server 2008 操 作 系 統(tǒng)，數(shù) 據(jù) 庫(kù) 采 用SQL Server 2008。

3.2 業(yè)務(wù)系統(tǒng)信息平臺(tái)實(shí)現(xiàn)

供應(yīng)商管理系統(tǒng)中業(yè)務(wù)系統(tǒng)信息平臺(tái)采用Web Service技術(shù)開(kāi)發(fā)。Web 服務(wù)核心技術(shù)包括XML （可擴(kuò)展標(biāo)記語(yǔ)言）、SOAP （簡(jiǎn)單對(duì)象訪問(wèn)協(xié)議）、WSDL （Web 服務(wù)描述語(yǔ)言）和HTTP等。由于Web服務(wù)使用標(biāo)準(zhǔn)的XML，使得平臺(tái)、編程語(yǔ)言和發(fā)布者之間可以相互獨(dú)立，因此Web服務(wù)支持在不同平臺(tái)和使用不同編程語(yǔ)言的程序基于標(biāo)準(zhǔn)的方式互相通信。SOAP 提供了遠(yuǎn)程過(guò)程調(diào)用方法 （Remote Procedure Call，RPC）來(lái)調(diào)用Web服務(wù)，并在應(yīng)用程序和Web服務(wù)之間傳送命令、參數(shù)和XML 文檔。SOAP 遠(yuǎn)程過(guò)程調(diào)用方法工作流程圖如圖3所示。

圖3 SOAP 遠(yuǎn)程過(guò)程調(diào)用方法工作流程示意圖

3.3 k-均值供應(yīng)商動(dòng)態(tài)分類實(shí)現(xiàn)

MATLAB的最新版MATLAB 2014a中已提供了k-均值聚類算法的Kmeans函數(shù)，供應(yīng)商管理系統(tǒng)通過(guò)COM 組件的形式實(shí)現(xiàn)MATLAB 與.NET 的混合編程，以實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)對(duì)k-均值聚類函數(shù)的調(diào)用。

首先在供應(yīng)商管理系統(tǒng)應(yīng)用服務(wù)器中安裝MATLAB 提 供 的 MCR （MATLAB Compiler Runtime），當(dāng)MATLAB 編譯器運(yùn)行時(shí)，MCR 中MWArray.dll的API 可實(shí)現(xiàn)供應(yīng)商管理程序與MCR之間數(shù)據(jù)交換。然后通過(guò)MATLAB將Kmeans函數(shù)的M 文件打包為.NET 兼容的COM組件Kmeans.dll，其原理是通過(guò)將Kmeans函數(shù)作為.NET 某個(gè)類中的方法，利用對(duì)類的操作實(shí)現(xiàn)對(duì)k-均值聚類函數(shù)的調(diào)用。最后在.Net開(kāi)發(fā)環(huán)境中，添加對(duì)MWArray.dll和Kmeans.dll的引用以及需要的命名空間，即可實(shí)現(xiàn)對(duì)k-均值聚類函數(shù)的調(diào)用。

3.4 供應(yīng)商評(píng)價(jià)選擇實(shí)現(xiàn)

粗糙集 （Rough Set，RS）理論是一種處理模糊性和不確定性的新型數(shù)學(xué)工具，粗糙集能有效地處理不精確、不一致和不完整的信息，并從中發(fā)現(xiàn)隱含的知識(shí)，揭示潛在的規(guī)律。供應(yīng)商管理系統(tǒng)中主要應(yīng)用粗糙集理論簡(jiǎn)約評(píng)價(jià)指標(biāo)并計(jì)算指標(biāo)的重要性，具體算法見(jiàn)以下9個(gè)步驟：

（1）輸入粗糙集決策系統(tǒng)S= （U，A，V，f），其中U= ｛x1，x2，…，xn｝代表供應(yīng)商集合，xi代表供應(yīng)商；A= ｛a1，a2，…，am｝代表屬性集合，ai代表評(píng)價(jià)指標(biāo)屬性及歷史評(píng)價(jià)屬性，A 由供應(yīng)商評(píng)價(jià)指標(biāo)屬性集合C 及歷史評(píng)價(jià)屬性集合D 組成，即A=C∪D，C∩D=?；V=｛Va1，Va2，…，Vam｝代表屬性值集合，其中ai∈A ，Vai是ai值域；f （xi，a）是一個(gè)信息函數(shù)，它指定U 中供應(yīng)商xi在a 上的屬性值，即f：U×A→V。

（2）由于各指標(biāo)數(shù)據(jù)的量綱不同，為了消除量綱對(duì)指標(biāo)的影響并簡(jiǎn)化計(jì)算，利用式 （1）對(duì)指標(biāo)值進(jìn)行歸一化處理，使其規(guī)格在 ［0，1］范圍內(nèi)：

式中：ai——數(shù)據(jù)歸一化處理前的值；

a＊i——數(shù)據(jù)歸一化處理后的值；

max （ai）——屬性a中的最大值；

min （ai）——屬性a中的最小值。

（3）采用距離劃分方法，對(duì)指標(biāo)值進(jìn)行離散化處理。

（4）按式 （2）建立決策系統(tǒng)S 的區(qū)分矩陣M，其中M 是一個(gè)n×n的對(duì)稱矩陣：

式中：Mij——區(qū)分矩陣M 中第i行第j 列元素；

C——供應(yīng)商評(píng)價(jià)指標(biāo)屬性集合；

a——評(píng)價(jià)指標(biāo)；

f （xi，a）——供應(yīng)商xi在評(píng)價(jià)指標(biāo)屬性a上的屬性值；

f （xj，a）——供應(yīng)商xj在評(píng)價(jià)指標(biāo)屬性a上的屬性值；

D （xi）——應(yīng)商xi歷史評(píng)價(jià)屬性值；

D （xj）——應(yīng)商xj歷史評(píng)價(jià)屬性值。

（5）將所有指標(biāo)組合表示為析取范式的形式，即F=∧ ｛∨Mij│1 ≤j＜i≤n，Mij≠?｝。

（6）將F 轉(zhuǎn)化為析取范式 的形式，得到簡(jiǎn)約結(jié)果，并按照公式 （3）計(jì)算指標(biāo)的重要性：

式中：Mij——區(qū)分矩陣M 中第i行第j 列元素；

I （ak）——指標(biāo)ak的重要性；

（7）利用公式 （4）計(jì)算評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重：

式中：ω （ak）——指標(biāo)ak的權(quán)重；

I （ai）——指標(biāo)ai的重要性，i=1～n；

I （ak）——指標(biāo)ak的重要性。

（8）通過(guò)公式 （5）得出供應(yīng)商綜合評(píng)價(jià)：

（9）輸出簡(jiǎn)約后指標(biāo)、權(quán)重及供應(yīng)商綜合評(píng)價(jià)結(jié)果。

4 結(jié)語(yǔ)

基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的供應(yīng)商管理系統(tǒng)延伸了煤炭企業(yè)物資管理的觸角，實(shí)現(xiàn)了供應(yīng)商管理內(nèi)容的進(jìn)一步的擴(kuò)展和深化，利用k-均值聚類算法和粗糙集理論對(duì)供應(yīng)商進(jìn)行跟蹤管理，可以有效解決煤炭企業(yè)傳統(tǒng)粗放式供應(yīng)商管理模式的效率低下和無(wú)法深化采供關(guān)系等問(wèn)題，對(duì)改善煤炭企業(yè)與供應(yīng)商的關(guān)系、降低煤炭企業(yè)供應(yīng)鏈和采購(gòu)成本以及提升煤炭企業(yè)績(jī)效等方面都具有十分重要的意義。

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