Статья опубликована в рамках: XXVII Международной научно-практической конференции «Научное сообщество студентов XXI столетия. ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ» (Россия, г. Новосибирск, 16 декабря 2014 г.)
Наука: Математика
Скачать книгу(-и): Сборник статей конференции
- Условия публикаций
- Все статьи конференции
дипломов
СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ПОСТАВЩИКОВ ТОРГОВОГО ОБОРУДОВАНИЯ ДЛЯ ЮВЕЛИРНОГО МАГАЗИНА «АДАМАС» МЕТОДОМ АНАЛИЗА ИЕРАРХИЙ
Фролова Яна Викторовна
студент 5 курса, кафедра УИТЭС ВлГУ, РФ, г. Владимир
E -mail: yanochka.44@mail.ru
Чернов Владимир Георгиевич
научный руководитель, д-р экон. наук, профессор кафедры УИТЭС ВлГУ, РФ, г. Владимир
Компания АДАМАС была основана в 1993 году и на сегодняшний день является крупнейшим производителем ювелирных изделий в России.
Завершающим этапом бизнес-цикла данного предприятия является реализация произведенной продукции. При этом торговое оборудование на данном этапе имеет немаловажное значение, ведь товар должен быть представлен максимально привлекательным образом, чтобы он был виден в любом ракурсе и во всех деталях.
Розничная сеть АДАМАС развивается с 1994 года и в настоящий момент представлена более чем 250 собственными и работающими по франшизе магазинами по всей России.
В г. Владимир расположено 2 магазина. Планируется открывать третий.
В связи с этим перед компанией АДАМАС встала задача выбора поставщика торгового оборудования для данного магазина.
К ювелирному торговому оборудованию относятся мебель (витрины, прилавки и т. п.) и демонстрационно-выставочное оборудование (объёмные подставки, планшеты, подиумы, бюсты, ювелирная упаковка, зеркала, лупы, пальцемеры, кольцемеры, ювелирные таблички, ценники).
В логистике для оценки и выбора поставщиков используются преимущественно два метода: балльный метод и метод попарных сравнений.
Минусом балльного метода является высокая степень субъективности оценки, особенно в определении весомости фактора. Этот недостаток можно в значительной степени исправить, используя метод попарных сравнений [6]. У него существует множество модификаций. Остановимся на одной из них, которая называется методом анализа иерархий (МАИ).
Это более рациональная методика выбора поставщиков. При его использовании принятие решения основано на оценке обширной, далеко не всегда однозначной информации. Метод предполагает постоянное сравнение двух факторов на основе некоторой шкалы предпочтений (таблица 1).
Таблица 1.
Шкала предпочтений МАИ
Оценка |
Определение |
Пояснение |
1 |
Факторы равнозначны |
Факторы вносят одинаковый вклад в достижение цели |
3 |
Незначительное предпочтение |
Опыт и суждения дают незначительное предпочтение одному фактору перед другим |
5 |
Существенное предпочтение |
Опыт и суждения дают существенное предпочтение одному фактору перед другим |
7 |
Очевидное предпочтение |
Предпочтение одного фактора другому выражено очень ярко |
9 |
Абсолютное предпочтение |
Свидетельство в пользу предпочтения одного фактора другому в высшей степени убедительно |
2, 4, 6, 8 |
Промежуточные значения между соседними значениями шкалы |
Ситуация, когда необходимо компромиссное решение |
Выбор факторов (критериев) для сравнения – один из важнейших этапов проведения анализа, так как именно по самым значимым критериям целесообразно выбирать поставщика. Поставщики будут анализироваться на основании следующих основных критериев:
1. цена продукции (стоимость единицы);
2. географическое расположение поставщика (удаленность от Владимира);
3. соблюдение сроков поставки (сроки);
4. качество услуг (материалы и обслуживание);
5. надежность компании (лет на рынке);
6. имидж компании (отзывы потребителей).
Существует множество производителей и дистрибьюторов торгового оборудования для ювелирной отрасли.
Для анализа поставщиков необходимо наличие информации о компаниях по каждому из выбранных критериев. Так как потенциальные поставщики не знакомы, будем руководствоваться информацией, представленной на официальных сайтах компаний. Но не у всех из них существует полная информация по интересующим нас аспектам (факторам), поэтому необходимо подвергать анализу лишь те компании, у которых такая информация представлена. Таким образом, для анализа были отобраны следующие компании, поставляющие оборудование для ювелирных салонов:
1. OOO «МНК Торговое оборудование» (Москва) [2];
2. ООО Фабрика торговой мебели «Вика» (Москва) [5];
3. ООО «Торговый проект» (Владимир) [4];
4. ООО «СТТ» (Москва) [3];
5. ЗАО «Гарант» (Санкт-Петербург) [1].
Метод анализа иерархии является систематической процедурой для иерархического представления элементов, определяющих суть любой проблемы. Метод состоит в декомпозиции проблемы на все более простые составляющие части и в дальнейшей обработки последовательности суждений лица, принимающего решения (ЛПР), по парным сравнениям. В результате может быть выражена относительная степень взаимодействия элементов в иерархии. Эти суждения затем выражаются численно. Метод анализа иерархий включает процедуры синтеза множественных суждений, получения приоритетности критериев и нахождения альтернативных решений.
В наиболее элементарном виде иерархия строится с вершины (целей — с точки зрения управления), через промежуточные уровни (критерии, от которых зависят последующие уровни) к самому низкому уровню (который обычно является перечнем альтернатив).
Исходя из условий задачи на первом (высшем) уровне находится общая цель – «Поставщик торгового оборудования». На втором уровне находятся 6 факторов или критериев, уточняющих цель, и на третьем (нижнем) уровне находятся 5 поставщиков торгового оборудования, которые должны быть оценены по отношению к критериям второго уровня.
Графическое представление иерархии изображено на рисунке 1.
Рисунок 1. Графическое представление иерархии
Когда проблема представлена иерархически, составляется матрица для сравнения относительной важности критериев на втором уровне по отношению к общей цели на первом уровне.
Подобные матрицы должны быть построены для парных сравнений каждой альтернативы на третьем уровне по отношению к критериям второго уровня.
Для решения нашей задачи потребуется семь таких матриц, одна для второго уровня иерархии и шесть — для третьего уровня.
В матрице сравнивается относительная важность левых элементов матрицы с элементами наверху. Если элемент слева важнее, чем элемент наверху, то в клетку заносится положительное целое (от 1 до 9) из таблицы 1; в противном случае — обратное число (дробь). Относительная важность любого элемента, сравниваемого с самим собой, равна 1; поэтому диагональ матрицы содержит только единицы. Симметричные клетки заполняются обратными величинами.
Далее, нужно вычислить множество собственных векторов для каждой матрицы, а затем нормализовать результат к единице, получая тем самым вектор приоритетов.
Одним из наилучших способов вычисления собственных векторов является геометрическое среднее. Необходимо перемножить элементы в каждой строке и извлечь корень n-й степени, где n — число элементов. Полученный таким образом столбец чисел нормализуется делением каждого числа на сумму всех чисел.
На рисунке 2 представлен пример вычисления вектора приоритетов.
Рисунок 2. Пример вычисления вектора приоритетов
Следующим этапом является расчет индекса согласованности (ИС), который дает информацию о степени нарушения согласованности. Если отклонения от согласованности превышают допустимые пределы, тому, кто проводит суждения, следует перепроверить их в матрице. Для улучшения согласованности можно рекомендовать поиск дополнительной информации и пересмотр данных, использованных при построении шкалы.
Для вычисления индекса согласованности сначала суммируется каждый столбец суждений, затем сумма первого столбца умножается на величину первой компоненты нормализованного вектора приоритетов, сумма второго столбца - на вторую компоненту и т. д. Затем полученные числа суммируются. Таким образом, можно получить величину, обозначаемую λ max.
Для индекса согласованности имеем формулу:
, (1)
где: ИС — индекс согласованности;
n — число сравниваемых элементов;
λ max — максимальное собственное число матрицы.
Для обратносимметричной матрицы всегда λ max ≥ n.
В таблице 2 даны средние согласованности для случайных матриц разного порядка.
Таблица 2.
Средние согласованности для случайных матриц разного порядка
Размер матрицы |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
Случайная согласованность (СС) |
0 |
0 |
0.58 |
0.9 |
1.12 |
1.24 |
1.32 |
1.41 |
1.45 |
1.49 |
Если разделить ИС на число, соответствующее случайной согласованности матрицы того же порядка, получим отношение согласованности:
ОС = ИС / СС, (2)
где: ОС — отношение согласованности;
ИС — индекс согласованности;
СС — случайная согласованность матрицы того же порядка.
Величина ОС должна быть порядка 10 % или менее, чтобы быть приемлемой. В некоторых случаях можно допустить 20 %, но не более. Если ОС выходит из этих пределов, то участникам нужно исследовать задачу и проверить свои суждения.
Последним этапом является применение принципа синтеза. Для выявления составных, или глобальных, приоритетов в матрице локальные приоритеты располагаются по отношению к каждому критерию, каждый столбец векторов умножается на приоритет соответствующего критерия и результат складывается вдоль каждой строки.
Решение задачи.
Построим матрицу попарных сравнений критериев на основе шкалы предпочтений. Производим расчет согласно формулам МАИ. Нормированные значения критериев (крайний справа столбец таблицы 3) отражают вес каждого критерия при выборе. Так же рассчитаем индекс согласованности (ИС) и отношение согласованности (ОС) для проверки правильности суждений. Если ОС не превышает 10% , то суждения согласованы (таблица 3).
Таблица 3.
Матрица попарных сравнений критериев (уровень 2)
Общее удовлет ворение постав щиком |
Цена |
Геогр. расп. |
Сро ки |
Качес тво |
Надеж ность |
Имидж |
Соб. знач. |
Норм. знач. (вектор приори тетов) |
Цена |
1.00 |
9.00 |
5.00 |
3.00 |
4.00 |
7.00 |
3.947 |
0.429 |
Геогр. расп. |
0.11 |
1.00 |
0.25 |
0.14 |
0.20 |
0.33 |
0.253 |
0.028 |
Сроки |
0.20 |
4.00 |
1.00 |
0.20 |
0.33 |
3.00 |
0.737 |
0.080 |
Качество |
0.33 |
7.00 |
5.00 |
1.00 |
3.00 |
7.00 |
2.501 |
0.272 |
Надежность |
0.25 |
5.00 |
3.00 |
0.33 |
1.00 |
5.00 |
1.357 |
0.148 |
Имидж |
0.14 |
3.00 |
0.33 |
0.14 |
0.20 |
1.00 |
0.400 |
0.043 |
Сумма |
2.037 |
29.000 |
14.583 |
4.819 |
8.733 |
23.333 |
9.195 |
1.000 |
Сумма*норм.зн. |
0.874 |
0.799 |
1.169 |
1.311 |
1.289 |
1.014 |
6.456 |
|
λ max = |
6.456 |
n=6 |
||||||
ИС = (λmax -n)/(n-1) = |
0.091 |
|||||||
ОС = ИС/1.24*100% = |
7.361 |
< 10%, значит пересматривать суждения нет необходимости |
Далее построим 6 матриц попарных сравнений для уровня 3. На данном этапе проводится попарное сравнение поставщиков по каждому критерию. В результате получаем нормированные оценки поставщиков по каждому критерию. Необходимо так же проверить согласованность суждений (таблицы 4—9).
Таблица 4.
Матрица попарных сравнений поставщиков по цене
Цена |
МНК |
Вика |
Торго вый проект |
СТТ |
Гарант |
Соб. знач. |
Норм. знач. (вектор приори тетов) |
МНК |
1.00 |
0.11 |
0.14 |
0.13 |
0.14 |
0.195 |
0.026 |
Вика |
9.00 |
1.00 |
5.00 |
4.00 |
5.00 |
3.898 |
0.513 |
Торговый проект |
7.00 |
0.20 |
1.00 |
0.33 |
1.00 |
0.859 |
0.113 |
СТТ |
8.00 |
0.25 |
3.00 |
1.00 |
3.00 |
1.783 |
0.235 |
Гарант |
7.00 |
0.20 |
1.00 |
0.33 |
1.00 |
0.859 |
0.113 |
Сумма |
32.000 |
1.761 |
10.143 |
5.792 |
10.143 |
7.593 |
1.000 |
Сумма* норм.зн. |
0.823 |
0.904 |
1.147 |
1.360 |
1.147 |
5.380 |
|
λ max = |
5.380 |
n=5 |
|||||
ИС = (λmax -n)/(n-1) = |
0.095 |
||||||
ОС = ИС/1.12*100% = |
8.490 |
< 10%, значит пересматривать суждения нет необходимости |
Таблица 5.
Матрица попарных сравнений поставщиков по геогр. расположению
Геогр. располо жение |
МНК |
Вика |
Торго вый проект |
СТТ |
Гарант |
Соб. знач. |
Норм.знач. (вектор приори тетов) |
МНК |
1.00 |
1.00 |
0.20 |
1.00 |
3.00 |
0.903 |
0.127 |
Вика |
1.00 |
1.00 |
0.20 |
1.00 |
3.00 |
0.903 |
0.127 |
Торговый проект |
5.00 |
5.00 |
1.00 |
5.00 |
9.00 |
4.076 |
0.573 |
СТТ |
1.00 |
1.00 |
0.20 |
1.00 |
3.00 |
0.903 |
0.127 |
Гарант |
0.33 |
0.33 |
0.11 |
0.33 |
1.00 |
0.333 |
0.047 |
Сумма |
8.333 |
8.333 |
1.711 |
8.333 |
19.000 |
7.118 |
1.000 |
Сумма* норм.зн. |
1.057 |
1.057 |
0.980 |
1.057 |
0.890 |
5.041 |
|
λ max = |
5.041 |
n=5 |
|||||
ИС = (λmax -n)/(n-1) = |
0.010 |
||||||
ОС = ИС/1.12*100% = |
0.910 |
< 10%, значит пересматривать суждения нет необходимости |
Таблица 6.
Матрица попарных сравнений поставщиков по срокам доставки
Сроки доставки |
МНК |
Вика |
Торговый проект |
СТТ |
Гарант |
Соб. знач. |
Норм.знач. (вектор приоритетов) |
МНК |
1.00 |
1.00 |
0.14 |
0.33 |
0.20 |
0.394 |
0.054 |
Вика |
1.00 |
1.00 |
0.14 |
0.33 |
0.20 |
0.394 |
0.054 |
Торговый проект |
7.00 |
7.00 |
1.00 |
5.00 |
3.00 |
3.743 |
0.510 |
СТТ |
3.00 |
3.00 |
0.20 |
1.00 |
0.33 |
0.903 |
0.123 |
Гарант |
5.00 |
5.00 |
0.33 |
3.00 |
1.00 |
1.904 |
0.259 |
Сумма |
17.000 |
17.000 |
1.819 |
9.667 |
4.733 |
7.338 |
1.000 |
Сумма*норм.зн. |
0.913 |
0.913 |
0.928 |
1.189 |
1.228 |
5.172 |
|
λ max = |
5.172 |
n=5 |
|||||
ИС = (λmax -n)/(n-1) = |
0.043 |
||||||
ОС = ИС/1.12*100% = |
3.833 |
< 10%, значит пересматривать суждения нет необходимости |
Таблица 7.
Матрица попарных сравнений поставщиков по качеству
Качество |
МНК |
Вика |
Торговый проект |
СТТ |
Гарант |
Соб. знач. |
Норм. знач. (вектор приори тетов) |
МНК |
1.00 |
1.00 |
3.00 |
3.00 |
0.33 |
1.246 |
0.195 |
Вика |
1.00 |
1.00 |
3.00 |
3.00 |
0.33 |
1.246 |
0.195 |
Торговый проект |
0.33 |
0.33 |
1.00 |
1.00 |
0.20 |
0.467 |
0.073 |
СТТ |
0.33 |
0.33 |
1.00 |
1.00 |
0.20 |
0.467 |
0.073 |
Гарант |
3.00 |
3.00 |
5.00 |
5.00 |
1.00 |
2.954 |
0.463 |
Сумма |
5.667 |
5.667 |
13.000 |
13.000 |
2.067 |
6.380 |
1.000 |
Сумма* норм.зн. |
1.106 |
1.106 |
0.952 |
0.952 |
0.957 |
5.073 |
|
λ max = |
5.073 |
n=5 |
|||||
ИС = (λmax -n)/(n-1) = |
0.018 |
||||||
ОС = ИС/1.12*100% = |
1.638 |
< 10%, значит пересматривать суждения нет необходимости |
Таблица 8.
Матрица попарных сравнений поставщиков по надежности
Надежность |
МНК |
Вика |
Торговый проект |
СТТ |
Гарант |
Соб. знач. |
Норм.знач. (вектор приоритетов) |
МНК |
1.00 |
3.00 |
7.00 |
9.00 |
5.00 |
3.936 |
0.510 |
Вика |
0.33 |
1.00 |
5.00 |
7.00 |
3.00 |
2.036 |
0.264 |
Торговый проект |
0.14 |
0.20 |
1.00 |
3.00 |
0.33 |
0.491 |
0.064 |
СТТ |
0.11 |
0.14 |
0.33 |
1.00 |
0.20 |
0.254 |
0.033 |
Гарант |
0.20 |
0.33 |
3.00 |
5.00 |
1.00 |
1.000 |
0.130 |
Сумма |
1.787 |
4.676 |
16.333 |
25.000 |
9.533 |
7.718 |
1.000 |
Сумма*норм.зн. |
0.912 |
1.234 |
1.039 |
0.823 |
1.235 |
5.243 |
|
λ max = |
5.243 |
n=5 |
|||||
ИС = (λmax -n)/(n-1) = |
0.061 |
||||||
ОС = ИС/1.12*100% = |
5.423 |
< 10%, значит пересматривать суждения нет необходимости |
Таблица 9.
Матрица попарных сравнений поставщиков по имиджу
Имидж |
МНК |
Вика |
Торговый проект |
СТТ |
Гарант |
Соб. знач. |
Норм.знач. (вектор приори тетов) |
МНК |
1.00 |
3.00 |
5.00 |
7.00 |
0.33 |
2.036 |
0.264 |
Вика |
0.33 |
1.00 |
3.00 |
5.00 |
0.20 |
1.000 |
0.130 |
Торговый проект |
0.20 |
0.33 |
1.00 |
3.00 |
0.14 |
0.491 |
0.064 |
СТТ |
0.14 |
0.20 |
0.33 |
1.00 |
0.11 |
0.254 |
0.033 |
Гарант |
3.00 |
5.00 |
7.00 |
9.00 |
1.00 |
3.936 |
0.510 |
Сумма |
4.676 |
9.533 |
16.333 |
25.000 |
1.787 |
7.718 |
1.000 |
Сумма* норм.зн. |
1.234 |
1.235 |
1.039 |
0.823 |
0.912 |
5.243 |
|
λ max = |
5.243 |
n=5 |
|||||
ИС = (λmax -n)/(n-1) = |
0.061 |
||||||
ОС = ИС/1.12*100% = |
5.423 |
< 10%, значит пересматривать суждения нет необходимости |
В заключении рассчитаем итоговый приоритет поставщиков с учетом весовых коэффициентов критериев. Для этого нормированные оценки поставщиков по каждому критерию заносятся в общую таблицу (таблица 10).
Таблица 10.
Глобальные приоритеты поставщиков
Цена |
Геогр. расп. |
Сроки |
Каче ство |
Надеж ность |
Имидж |
Итоговый (глобальный) приоритет |
|
Вес фактора Поставщик |
0.429 |
0.028 |
0.080 |
0.272 |
0.148 |
0.043 |
|
МНК |
0.026 |
0.127 |
0.054 |
0.195 |
0.510 |
0.264 |
0.159 |
Вика |
0.513 |
0.127 |
0.054 |
0.195 |
0.264 |
0.130 |
0.326 |
Торговый проект |
0.113 |
0.573 |
0.510 |
0.073 |
0.064 |
0.064 |
0.137 |
СТТ |
0.235 |
0.127 |
0.123 |
0.073 |
0.033 |
0.033 |
0.140 |
Гарант |
0.113 |
0.047 |
0.259 |
0.463 |
0.130 |
0.510 |
0.238 |
Чем выше итоговый приоритет, тем выгоднее отношения с данным поставщиком для нашей компании. Согласно полученным данным, наиболее приоритетным поставщиком ювелирного торгового оборудования является фабрика торговой мебели «Вика».
Необходимо отметить, что проведенный анализ не отражает целостную картину рынка поставщиков. Это связано с отсутствием данных о других поставщиках. Метод является универсальным. С его помощью при наличии необходимой для анализа информации можно исследовать любую совокупность объектов с целью выбора наиболее значимого. Полученные результаты будут релевантными для принятия решений только в условиях полноты и достоверности исходной информации.
Список литературы :
1.Официальный сайт компании ЗАО «Гарант». [Электронный ресурс] — Режим доступа. — URL: http://www.garant-to.ru/
2.Официальный сайт компании OOO «МНК Торговое оборудование». [Электронный ресурс] — Режим доступа. — URL: http://www.mnkmebel.ru/
3.Официальный сайт компании ООО «СТТ». [Электронный ресурс] — Режим доступа. — URL: http://www.standes.ru/
4.Официальный сайт компании ООО «Торговый проект». [Электронный ресурс] — Режим доступа. — URL: http://torgpro33.ru/
5.Официальный сайт компании ООО Фабрика торговой мебели «Вика». [Электронный ресурс] — Режим доступа. — URL: http://www.vica.ru/
6.Справочник «Логистика России». [Электронный ресурс] — Режим доступа. — URL: http://zakonrus.ru/vlad_st/choice.htm
дипломов
Оставить комментарий