Соответствие поставщиков требованиям по ассортименту продукции.

Направление	Аромат	Область применения
Поставщик 1	имеются все необходимые направления	не выделена
Поставщик 2	недостаточно отдушек в морском, хвойном, фантазийном и травяном направлениях	имеются все необходимые направления
Поставщик 3	не представлены отдушки ванильного и хвойного направления	имеются все необходимые направления
Поставщик 4	имеются все необходимые направления	имеются все необходимые направления
Поставщик 5	имеются все необходимые направления	в отдельную группу выделены отдушки только для кремов и гелей

 

На основании данных Табл.11 составим матрицу попарных сравнений для широты предлагаемого ассортимента.

Рис.13. Таблица попарных сравнений и основные показатели для широты предлагаемого ассортимента.

Рис.14. Итоговый результат попарных сравнений для широты предлагаемого ассортимента.

Таким образом, по широте предлагаемого ассортимента наибольший приоритет имеют поставщики 4 (48,85%) и 5 (21,53%).

Окончательный выбор поставщиков осуществляется на основе результатов аддитивной свертки критериев по каждому из поставщиков и выбора наибольшего значения.

Определение итоговых результатов выбора наилучшего поставщика.

 

Для выбора наилучшего поставщика необходимо провести аддитивную свертку критериев по каждому из поставщиков, а затем на основании итоговых приоритетов выбрать наибольшее значение.

Например, для Поставщика 1 итоговый приоритет будет равен:

0,091×0,2713+0,244×0,1426+0,408×0,2941+0,151×0,0504+0,082×0,3843+0,024×0,0762==0,2204 (22,04%)

Аналогично рассчитывается этот показатель для всех остальных поставщиков (Табл.12).

Таблица 12.

Аддитивная свертка критериев для каждого поставщика.

Поставщики	Критерии						Итоговые приоритеты
	Стоимость поставки	Наличие СМК	Качество пробных образцов	Время доставки	Сохранность в процессе отгрузки и транспортировки	Широта ассортимента
	Численное значение вектора приоритета
	0,091	0,244	0,408	0,151	0,082	0,024
РосКосметика	0,2713	0,1426	0,2941	0,0504	0,3843	0,0762	0,2204
АриэльКосмет	0,0641	0,0716	0,0588	0,2526	0,0991	0,1594	0,0974
Флорессанс-Парфюм	0,0918	0,3093	0,2941	0,1387	0,3843	0,0604	0,2577
Тереза-Интер	0,1425	0,4426	0,2941	0,4193	0,0991	0,4885	0,3241
Акжера-Ароматика	0,43	0,0337	0,0588	0,1387	0,0329	0,2153	0,1001

Таким образом, наилучшим поставщиком оказалось предприятие Тереза-Интер (32,41%), затем следуют Флорессанс-Парфюм (25,77%) и РосКосметика (22,04%), а самыми слабыми из всех оказались Акжера-Ароматика (10,01%) и АриэльКосмет (9,74%).

Рис.15. Итоговые приоритеты поставщиков.

Для поставки жидкой отдушки предприятием по производству косметической продукции среднего уровня в г.Москва будет выбран Поставщик 4 – Тереза-Интер.

Использование метода анализа иерархий позволило в данном случае провести комплексную оценку каждого потенциального нового поставщика по всем отобранным основным критериям с максимально полным использованием всей имеющейся информации.

Заключение

 

В данной работе был рассмотрен один из основных методов решения управленческих задач: метод анализа иерархий на примере задачи выбора поставщика. С его помощью удалось определить наилучшего поставщика жидкой отдушки для производителя косметической продукции среднего класса в г.Москва.

При решении управленческих задач с помощью метода анализа иерархий можно самостоятельно производить расчеты или воспользоваться программным приложением. Однако в любом случае необходимы экспертные оценки для составления исходной матрицы попарных сравнений, на основании которой затем происходит расчет основных показателей.

Таким образом, в данной работе была рассмотрена основополагающая проблема любого производственного предприятия – выбор поставщика сырья и метод анализа иерархий является самым полным и комплексным методом из всех, что позволяет дать более точную и верную оценку потенциальных новых поставщиков, выбрав все необходимые критерии оценки.

 

Литература

1. Саати Т.Л. Принятие решений при зависимостях и обратных связях: Аналитические сети. – М.: Издательство ЛКИ, 2008. – 360 с.

2. Саати Т.Л. Целочисленные методы оптимизации и связанные с ними экстремальные проблемы. – М.: Мир, 1973. – 302 с.

3. Басакер Р.Г., Саати Т.Л. Конечные графы и сети. – М.: Наука, 1974. – 366с.

4. Саати Т.Л. Принятие решений. Метод анализа иерархий. – М.: Радио и связь, 1989. – 316 с.

5. Саати Т., Кернс К. Аналитическое планирование. Организация систем. – М.: Радио и связь, 1991. – 224 с.

6. Андрейчиков А.В., Андрейчикова О.Н. Анализ, синтез, планирование решений в экономике. – М.: Финансы и статистика, 2004. – 464 с.

7. Андрейчиков А. В., Терелянский П. В., Андрейчикова О. Н. Информационные технологии прогнозирования технических решений на основе иерархических моделей. – Волгоград : РПК «Политехник», 2004.

8. Терелянский П. В. Непараметрическая экспертиза объектов сложной структуры. – М. : Изд.-торг. корп. «Дашков и Ко», 2009. – 221 с

9. Кини Р.Л., Райфа Х. принятие решений при многих критериях: предпочтения и замещения. - М.: Радио и связь, 1981.

10. Макаров И.М. и др. Теория выбора и принятия решений. - М.: Наука, 1982.

11. Микони С.В. Теория и практика рационального выбора: Монография. - М.: Маршрут, 2004. - 463 с.

12. Чахирева Т.Н. Разработка методики персонального оценивания государственных служащих. - СПб.: СЗАГС, 2002.

13. Шикин Е.В., Чхартишвили А.Г. Математические методы и модели в управлении. -М.: Изд-во "Дело", 2002.

14. http://modeling.at.ua/publ/2-1-0-36

15. http://www.ariel-kosmet.ru/

16. http://www.akjera.ru/

17. http://www.tereza.ru/

18. http://roscosmetic.com/

19. http://floressence.com.ua/