基于QFD的供应商选择

李 霞，刘迎春，王婷婷

(西安工程大学管理学院，陕西西安 710048)

随着全球经济一体化、信息同步化和物质丰富化，单个企业难以在日趋激烈的市场竞争中生存发展并长期保持竞争优势，市场的竞争将从企业之间的竞争发展为供应链之间的竞争。顾客满意是制胜的法宝，过硬的产品质量和高水平的服务质量能够创造客户的满意、热情和忠诚［1］。供应商提供的原材料、外协件的质量直接影响产品的最终质量和顾客满意度，选择合适的供应商有助于提高整个供应链的效率和效益，因此评价和选择合适的供应商对企业至关重要。目前对供应商进行评价所采用的方法众多，主要偏重于定量方法，其中包括层次分析法、数学规划法、数据包络分析、人工神经网络法、熵值法、模糊综合评价法、TOPSIS法、灰色关联分析、遗传算法，以及主成分分析法等。供应商评价指标越来越多，赋权方法越来越复杂，评价更加精细化、多元化，目前应用组合方法并趋向于动态评价［2］。但是，供应商选择是基于采购需求的，仅仅改进评价方法，缺乏针对性;评价是需要收集信息和付出成本的，过多的评价指标会降低运作效率并增加投入;企业与供应商之间除了相互选择，还存在彼此合作，并不是越复杂、目标越多、越精细的评价方法就越实用。采用质量功能展开技术将采购需求转化为评价指标，从而评价和选择供应商，更具有针对性和目的性［3］。

1 质量功能展开的原理

QFD是将顾客或市场需求逐步转化、展开、分解的多层次演绎方法，通过建立用图形表示的一系列量化评分表、相关矩阵组合，对顾客需求、工程措施等影响质量的因素和指标进行细化、加权评分、相关分析、权衡分析，以及反复迭代，最后达到系统优化［4-5］。QFD的核心技术是质量屋，其基本结构如图1所示。

图1 质量屋的结构

按照质量屋的结构来构建质量屋的过程，就是运用QFD技术进行分析的过程［6］。质量屋包括以下几个部分［7-8］:

(1)左墙，即whats输入项矩阵。它表示需要什么，包含顾客需求及其重要度(权重)，表示质量屋的质量需求是什么。

(2)天花板，即hows矩阵。它表示针对需求怎样去做，是技术需求(产品特征或工程措施)，表示质量屋的质量特征如何。

(3)房间，即相关关系矩阵。它表示顾客需求与技术需求之间的关系。

(4)屋顶，即hows的相互关系矩阵。它表示hows(技术需求)矩阵内各项目的关联关系。

(5)右墙，即评价矩阵。它表示竞争性、可竞争力或可行性分析比较，是顾客竞争性的评估，从顾客的角度评估产品在市场上的竞争力。

(6)地下室，即hows输出矩阵。它表示hows项的技术成本评价等情况，包括技术需求重要度、目标值的确定和技术竞争性评估等，用来确定应优先配置的项目，定性和定量分析得到输出项，即完成需求什么到怎样去做的转换。

通过建立质量屋的基本框架，输入信息，进行分析评价得到输出信息，从而实现需求转换。通过质量屋的迭代，把客户需求定量地转化到产品制造过程中［9-10］。质量屋是质量功能展开最常用的模型，可以根据实际情况裁剪和扩充，应用质量功能展开的工作程序主要就是构建质量屋［11］。

2 基于QFD的供应商评价模型构建

供应商的选择是基于采购需求，将采购需求转化为供应商评价的技术属性指标，通过这一过程完成对供应商的选择［12-14］。将企业采购部门视为顾客，将供应商视为资源，分析采购需求，将这些需求通过QFD这一工具转换为供应商评价指标［15-16］。传统QFD的应用是将顾客需求转换为产品技术特性(质量特性)，用QFD进行供应商评价符合QFD的工作要求。基于QFD的供应商评价模型如图2所示。

图2 基于QFD的供应商评价模型

3 实证分析

3.1 采购需求分析

通过问卷与访谈及讨论方式获得采购需求。问卷发放主要针对企业的采购部门、销售部门、质检、产品研发、生产与物流和财务等职能部门的人员以及企业的中高层管理人员。对需求的整理过程采用KJ法，经整理获得企业采购需求展开表如表1所示。

表1 企业采购需求展开表

企业采购需求的重要度计算及排序采用Monte Carlo-AHP法分析。构建第二层准则层对第一层目标层的判断矩阵时，根据专家评价法，使用Excel进行计算、模拟，经过10次仿真模拟得出最终排序结果及需求重要度如表2所示。

表2 合成权重及排序结果

3.2 供应商评价指标分析

与采购需求分析的过程类似，用KJ法对供应商评价指标进行分类与整理，参考企业原有的评价指标体系，并考虑供应商的潜力评估与长期合作关系，进行分析整理，经过整理后供应商评价指标体系具有结构化的层次，其展开表如表3所示。

至此，企业的采购需求和供应商评价指标已经构建完成。基于此，展开质量屋的构建工作，对质量屋进行相关度评定和重要度传递，就可以从采购需求重要度出发计算得出评价指标重要度。

3.3 质量屋构建及供应商选择

采购需求展开表为左墙，供应商评价指标展开表为天花板，经专家评定采购需求与供应商评价指标相关关系得出的重要度如图3所示。

通过技术人员、管理人员对公司供应商和供应市场一流企业的产品及技术的了解与分析，可得到潜在供应商技术竞争能力评估表如表4所示，潜在供应商评价排序如表5所示。

4 结论

经过计算分析可以得出企业目前的供应商综合竞争力，根据综合竞争力得分对供应商进行评价和选择。实践中也可以根据所采购的不同物料特性对供应商的指标体系进行调整，针对具体采购项目进行供应商选择。所建立的供应商评价指标也可以根据不同采购需求灵活调整，选择可控性高且与采购需求关联度高的指标。

表3 供应商评价指标展开表

图3 供应商评价指标重要度

表4 潜在供应商技术竞争能力评估表

表5 潜在供应商评价排序

基于采购需求建立供应商评价指标，采用QFD技术展开分析，并结合实际进行应用。重点论证了应用该方法构建供应商评价指标体系，并结合指标体系的构建过程，将采购需求转化为评价指标，采用所提出的方法对5个潜在供应商进行了评估，实践证明应用效果良好。

［1］孙晋炜.基于供应链的供应商选择方法研究［D］.北京:北京邮电大学图书馆，2011.

［2］李跃生，邵家骏，苗宇涛.质量功能展开技术［M］.北京:国防工业出版社，2011:67-98.

［3］ASSADEJ V，BARBARA I.TQM and SCM:similarities and differences［J］.The TQM Magazine，2009，21(3):249-260.

［4］JOACHIM K.Management software requirements using quality function deployment［J］.Software Quality Journal，2007(6):311-325.

［5］LI Y Z，FENG J W.Experimental designing about R＆D risk based on quality function deployment［J］.Management Science and Engineering，2010，4(1):51-55.

［6］KEIVAN Z，PETER H.Achieving consumer focus in supply chains［J］.International Journal of Physical Distribution ＆ Logistics Management，2007，37(3):223-247.

［7］熊伟.质量功能展开:从理论到实践［M］.北京:科学出版社，2009:18-90.

［8］GIONATA C.Supply chain and quality management［J］.Business Process Management Journal，2009，15(3):395-407.

［9］陈安，刘鲁.供应链管理问题的研究现状及挑战［J］.系统工程学报，2000，15(2):67-71.

［10］RICHARD Y K，TANG J F.Estimating the functional relationships for quality function deployment under uncertainties［J］.Fuzzy Sets and Systems，2005(5):1-23.

［11］CHEN L H，KHOO L P，YAN W.An evaluation approach to engineering design in QFD processes using fuzzy goal programming models［J］.European Journal of Operational Research，2006，172(l):230-248.

［12］李朝玲.质量功能展开的系统建模和应用研究［D］.青岛:青岛大学图书馆，2009.

［13］张根宝，赵喜，任显林，等.采用 Monte Carlo-AHP方法的顾客需求重要性排序研究［J］.现代制造工程，2009(11):138-142.

［14］BEVILACQUA M，CIARAPICAB F E，GIACCHETTA G.A fuzzy-QFD approach to supplier selection［J］.Journal of Purchasing ＆ Supply Management，2006(12):14-27.

［15］李霞，郭要梅，刁英.供应商参与新产品开发对产品质量的影响研究［J］.武汉理工大学学报:信息与管理工程版，2011，33(3):472-475.

［16］沈厚才.基于QFD矩阵的竞争战略决策框架［J］.中国管理科学，2005，30(1):34-38.