基于AHP与Kraljic矩阵物料分类方法的研究

摘 要 使用Kraljic矩阵方法对物料进行二维分析，同时对二维的特性指标进行层级扩展。基于AHP对物料细分指标进行权重计算，更加科学的对物料进行分类，为企业实行差异化物料管理打下基础。最后通过物料分类改进进行的实例验证，结果表明，通过AHP与Kraljic矩阵结合的方法可以对物料实行有效分类。

关键词 AHP Kraljic矩阵 物料分类

一、引言

T公司生产的煤机装备是由多种物料组成，物料种类繁多，并且每台设备都是根据用户的实际工况需求进行定制生产，因此每种物料均为单件生产。T公司的煤机装备所需要的物料都是来自于外部供应。为满足生产需求和顾客的备件供应，T公司库存异常庞大。因此，需要对物料进行细分，进行差异化采购管理。这样既能有效降低库存，同时更有针对性的满足顾客的需求。

二、基于AHP的物料特性权重计算

（二）计算物料分类区间

计算出T公司所有需要分类物料的物料价值Vi和供应风险评价值Ri 。在所有物料评价值Vi和供应风险评价值Ri分别找出物料价值最大值Vmax和供应风险最大值Rmax。通过对比计算，可以得到各个物料价值的相对评价值RVi以及供应风险相对评价值RRi。

通过对物料价值特性和供应风险特性两项指标的综合计算，根据二八原则，可以很容易判定物料所处区间

三、T公司物料分类实例验证

（一）T公司物料价值特性权重

T公司物料价值特性包括物料可靠影响度、采购因素和财务因素。物料可靠影响度包括物料重要性、消费者心理影响度两项细化指标。采购因素包括物料采购金额、物料采购单价两项细化指标。财务因素包括断货损失和价格波动对利润的影响两项指标。

物料价值特性中，物料可靠影响度最大，其次是财务因素，最后是采购因素。根据T公司的相关人员对各个因素重要性的比较，构造出物料特性一级指标判断矩阵：

矩阵的特征向量为（0.846，0.2565，0.466），特征值为3.0092，最大特征根λmax=3.0092，随机一致性比率CR=0.0079

同理，对物料可靠影响度二级指标、采购因素二级指标和财务因素二级指标按此方法计算，具体结果如表2所示。

（二）T公司物料价值特性相对评价值

对物料价值特性6项特性指标进行计算，分别对T公司8种物料的物料重要性X1，消费者心理影响度X2，物料采购额X3，物料采购单价X4，断货损失X5，价格波动对利润的影响X6进行评价。

（三）T公司改进后物料分类表

同理，对物料供应风险5项特性指标的定量约定，分别对T公司8种物料的可选供应商数量Y1，供应商的可靠性Y2，供应商的运输保障Y3，质量稳定性Y4，买卖双方的市场地位Y5进行评价。综合对物料价值特性和物料供应风险特性的相对评价值。

四、结论

T公司通过科学的物料分类，实施了差异化采购策略，库存周转率由2014年的0.7提升至2015年的1.22，但改进效果明显。

（作者单位为上海交通大学）

参考文献

[1] 徐亮，吴月芳，纪庆磊.基于AHP的模糊综合评价算法及在MIS性能评价中的应用[J].煤炭经济研究，2006.

[2] 于宁，周炳海.基于AHP方法的物料供应转换矩阵[J].学术，2012：15-69.

[3] Satty T.L.The Analytic Hierarchy Process[M] . New York：McGraw-Hill，1980.