1.选题的目的及意义

1.1 选题的目的及意义

供应商的选择及评估是任何组织管理的关键问题。顶级的供应商能够满足客户的预期水平，使整个供应链有一个良好的开端，因此供应商的选择在供应链管理中受到相当大的关注。事实上，错误的决策可能会导致产品和服务的供应出现质量、成本、交货期等各方面的问题，从而降低整个供应链的运营效率，所以选择合适的供应商是各个企业不容忽视的问题[4]。

目前尽管已有一些方法应用于供应商的选择，例如层次分析法、MACBETH（measuring attractiveness by a categorical-based evaluation technique）方法、效用函数等，但这些都有一定的局限。这些方法都依赖于权重，虽然有一些辅助方法可以帮助确定权重，仍然具有相当大的主观性。本文提出一种基于模糊交叉效率数据包络分析的评价方法，这样就避免了使用主观评分系统的误差，同时由于交叉效率的引入，使得即使没有设置权重，也能够较为全面地评估不同供应商的相对效率。

数据包络分析（DEA）作为一种有效的、处理多输入多输出问题的非参数统计方法，在评价和改进决策单元（DMU,decision making unit）效率方面受到越来越受到重视。其中交叉效率方法相比传统DEA方法（如CCR模型，Charnes amp; Cooper amp; Rhodes）更具优势，能利用自互评体系来减轻传统CCR模型单纯依靠自评体系来对供应商进行评价的弊端，并可在不需要对权重约束施加任何事先信息的情况下，比传统DEA方法更加全面地评价不同供应商的相对效率。另外,DEA模型都要求其输入和输出数据是准确数据，而且它是一种对数据特别敏感的方法。然而现实中，由于被评价供应商的指标属性特征、预测的需要以及信息的不完整性等原因，取值除了是准确的数量值外，还有可能是非准确的数量值，所以模糊数的使用扩大了DEA的应用范围[25]。

1.2 国内外的研究现状分析

1.2.1 DEA交叉评价方法相关研究