基于MADM的企業(yè)自制-外購決策成本管理優(yōu)化研究一、引言1.1研究背景與動因在當今競爭激烈的市場環(huán)境中，成本管理已成為企業(yè)實現可持續(xù)發(fā)展和提升競爭力的關鍵要素。有效的成本管理不僅有助于企業(yè)降低運營成本、提高生產效率，還能為企業(yè)的戰(zhàn)略決策提供有力支持，從而在市場中贏得更大的優(yōu)勢。從宏觀經濟角度來看，隨著全球經濟一體化的深入發(fā)展，企業(yè)面臨著來自國內外同行的激烈競爭，成本控制成為企業(yè)在競爭中脫穎而出的重要手段。從微觀企業(yè)運營層面分析，成本管理貫穿于企業(yè)生產經營的各個環(huán)節(jié)，直接影響著企業(yè)的利潤水平和資金流轉，對企業(yè)的生存與發(fā)展起著決定性作用。自制-外購決策作為成本管理的關鍵環(huán)節(jié)之一，在企業(yè)生產運營中占據著舉足輕重的地位。企業(yè)在生產過程中，經常會面臨某些零部件、原材料或半成品是選擇自己生產（自制）還是從外部市場采購（外購）的決策問題。這一決策直接關系到企業(yè)的生產成本、生產效率、產品質量以及供應鏈的穩(wěn)定性等多個重要方面。自制能夠使企業(yè)對生產過程進行更直接的控制，保證產品質量的穩(wěn)定性，同時也可能帶來生產成本的降低，特別是在企業(yè)具備規(guī)模經濟和先進生產技術的情況下。自制也意味著企業(yè)需要投入大量的資金用于生產設備的購置、維護以及人力資源的培養(yǎng)，增加了企業(yè)的固定成本和經營風險。外購則可以使企業(yè)充分利用外部專業(yè)供應商的資源和優(yōu)勢，降低生產成本，減少固定資產投資，提高企業(yè)的靈活性和應變能力。過度依賴外購可能導致企業(yè)對供應鏈的控制能力減弱，面臨供應商供貨不穩(wěn)定、質量問題以及價格波動等風險。在實際業(yè)務場景中，自制-外購決策并非僅僅取決于成本因素，而是涉及物料采購、生產能力、人力成本、技術水平、經濟環(huán)境、市場需求以及供應商穩(wěn)定性等眾多復雜因素的綜合考量。在物料采購方面，原材料的供應穩(wěn)定性、價格波動以及采購渠道的可靠性都會對自制-外購決策產生影響。若原材料供應不穩(wěn)定或價格波動較大，企業(yè)可能需要重新評估自制與外購的成本和風險。企業(yè)自身的生產能力和技術水平也是關鍵因素。若企業(yè)生產能力有限或技術水平無法滿足生產要求，自制可能導致生產效率低下、產品質量不達標，此時外購可能是更優(yōu)選擇。人力成本的高低以及勞動力市場的供需狀況同樣不容忽視。在人力成本較高的地區(qū)，企業(yè)可能更傾向于選擇外購，以降低生產成本。經濟環(huán)境的變化，如宏觀經濟形勢、政策法規(guī)的調整等，也會對自制-外購決策產生影響。在經濟不景氣時期，市場需求可能下降，企業(yè)可能需要通過優(yōu)化供應鏈來降低成本，此時自制-外購決策的合理性就顯得尤為重要。多屬性決策方法（Multi-AttributeDecisionMaking，MADM）作為一種常見且有效的決策分析方法，適用于解決具有多個目標和多個選擇的復雜決策問題。MADM方法能夠將決策問題轉化為數學或統(tǒng)計問題，通過綜合考慮多種相關因素的影響，對不同決策方案進行系統(tǒng)的權衡和比較，從而為決策者提供客觀、科學的決策支持。在自制-外購決策中，運用MADM方法可以全面、綜合地評估各個決策方案的優(yōu)缺點，避免單一因素決策的局限性，使企業(yè)能夠做出更加科學、合理的決策。通過MADM方法，企業(yè)可以將成本、質量、交貨期、供應商穩(wěn)定性等多個因素納入決策模型，根據各因素的重要性賦予相應的權重，從而得出最優(yōu)的決策方案。這不僅有助于企業(yè)提高成本管理的科學性和精準度，降低生產成本，還能提升企業(yè)的整體運營效率和市場競爭力，實現企業(yè)資源的優(yōu)化配置和可持續(xù)發(fā)展。1.2研究目的與價值本研究旨在深入探討多屬性決策方法（MADM）在自制-外購決策這一成本管理關鍵環(huán)節(jié)中的應用，通過構建科學合理的決策模型，為企業(yè)在面臨自制與外購抉擇時提供精確、有效的決策支持，以實現企業(yè)成本的優(yōu)化控制和資源的高效配置。具體而言，本研究期望達成以下目標：其一，全面、系統(tǒng)地梳理和確定影響自制-外購決策的關鍵屬性指標，涵蓋成本、質量、交貨期、供應商穩(wěn)定性、技術能力等多個維度，并運用科學的方法準確確定各指標的權重，從而建立起具有高度科學性和實用性的自制-外購決策指標體系。其二，綜合運用多種MADM方法，如層次分析法（AHP）、灰色關聯分析（GRA）、技術優(yōu)先排序法（TOPSIS）等，對不同的自制和外購方案進行全面、深入的評估與細致、嚴謹的比較，權衡各方案在不同屬性指標下的優(yōu)劣，從而得出最符合企業(yè)實際需求和戰(zhàn)略目標的最優(yōu)決策結果。其三，通過實際案例分析和數據驗證，深入檢驗和分析所構建決策模型的有效性、準確性和適用性，及時發(fā)現模型中存在的問題與不足，并針對這些問題提出切實可行的優(yōu)化改進措施，不斷完善和優(yōu)化決策模型，以提高其在實際應用中的可靠性和有效性。本研究具有重要的實踐價值和理論意義。在實踐層面，對于企業(yè)而言，精準的自制-外購決策能夠顯著降低企業(yè)的生產成本。通過科學運用MADM方法，全面考慮各種影響因素，企業(yè)可以避免因盲目決策而導致的成本增加，從而提高企業(yè)的經濟效益和市場競爭力。合理的決策有助于優(yōu)化企業(yè)的資源配置，使企業(yè)能夠將有限的資源集中投入到核心業(yè)務和具有競爭優(yōu)勢的領域，提高資源利用效率，增強企業(yè)的運營效率和應變能力?？茖W的決策還能降低企業(yè)的經營風險，確保企業(yè)供應鏈的穩(wěn)定性和可靠性，保障企業(yè)生產經營活動的順利進行。從行業(yè)角度來看，本研究成果可以為同行業(yè)企業(yè)提供有益的借鑒和參考，推動整個行業(yè)在自制-外購決策方面的科學化和規(guī)范化，促進行業(yè)的健康發(fā)展。在理論方面，本研究豐富和拓展了多屬性決策方法在成本管理領域的應用研究。通過深入探討MADM方法在自制-外購決策中的具體應用，進一步揭示了多屬性決策方法在解決復雜決策問題中的優(yōu)勢和潛力，為多屬性決策理論的發(fā)展提供了新的實踐依據和應用案例。本研究有助于完善自制-外購決策的理論體系。綜合考慮多種復雜因素，構建科學的決策模型，彌補了傳統(tǒng)決策方法僅注重成本因素的局限性，為自制-外購決策提供了更加全面、系統(tǒng)的理論支持和方法指導，推動了成本管理理論的不斷發(fā)展和完善。1.3研究設計與創(chuàng)新點本研究將綜合運用多種研究方法，以確保研究的科學性、全面性和有效性。案例分析法是本研究的重要方法之一。通過深入選取具有代表性的企業(yè)案例，對其在自制-外購決策過程中所面臨的實際問題、決策因素以及最終決策結果進行詳細的分析和研究。這些案例涵蓋不同行業(yè)、不同規(guī)模的企業(yè)，能夠充分反映自制-外購決策在各種實際情境下的復雜性和多樣性。通過對這些案例的深入剖析，可以更好地理解多屬性決策方法在實際應用中的具體操作和效果，為理論研究提供豐富的實踐依據，同時也能為其他企業(yè)提供更具針對性和實用性的借鑒。模型構建法也是本研究的關鍵方法。基于多屬性決策理論，結合自制-外購決策的特點和影響因素，構建科學合理的決策模型。在構建過程中，充分考慮成本、質量、交貨期、供應商穩(wěn)定性、技術能力等多個屬性指標，運用層次分析法（AHP）、灰色關聯分析（GRA）、技術優(yōu)先排序法（TOPSIS）等多屬性決策方法，確定各指標的權重，并對不同的自制和外購方案進行量化評估和排序。通過模型構建，可以將復雜的決策問題轉化為數學問題，使決策過程更加科學、精確和系統(tǒng)，提高決策的準確性和可靠性。文獻研究法同樣貫穿于整個研究過程。廣泛查閱國內外關于成本管理、自制-外購決策以及多屬性決策方法的相關文獻，全面了解該領域的研究現狀、前沿動態(tài)和發(fā)展趨勢。通過對文獻的梳理和分析，總結前人的研究成果和經驗教訓，發(fā)現現有研究的不足之處，為本研究提供理論基礎和研究思路，避免重復研究，確保研究的創(chuàng)新性和價值。在創(chuàng)新點方面，本研究在指標體系的構建上具有一定的創(chuàng)新性。以往的自制-外購決策研究往往側重于成本因素，而本研究綜合考慮了物料采購、生產能力、人力成本、技術水平、經濟環(huán)境、市場需求以及供應商穩(wěn)定性等多方面的復雜因素，構建了更加全面、系統(tǒng)的決策指標體系。這使得決策模型能夠更準確地反映實際決策過程中的各種影響因素，提高決策的科學性和合理性。在模型融合方面，本研究創(chuàng)新性地將多種多屬性決策方法進行有機融合。層次分析法（AHP）能夠有效地確定各屬性指標的權重，體現決策者的主觀偏好；灰色關聯分析（GRA）可以處理數據的不確定性和不完整性，挖掘數據之間的潛在關系；技術優(yōu)先排序法（TOPSIS）則能夠對多個決策方案進行全面的評估和排序。通過將這些方法融合應用于自制-外購決策模型中，充分發(fā)揮各方法的優(yōu)勢，彌補單一方法的局限性，提高決策模型的準確性和可靠性，為企業(yè)提供更優(yōu)的決策支持。本研究還注重研究方法的創(chuàng)新性應用。在案例分析中，采用多案例對比分析的方法，深入探討不同企業(yè)在不同情境下的自制-外購決策過程和結果，揭示決策背后的規(guī)律和影響因素。在數據收集和分析過程中，運用大數據分析技術和機器學習算法，提高數據處理的效率和準確性，為決策模型的構建和優(yōu)化提供更有力的數據支持。二、理論基石與文獻綜述2.1成本管理理論脈絡成本管理理論的發(fā)展源遠流長，經歷了多個重要階段，每個階段都伴隨著經濟環(huán)境的變化、企業(yè)管理需求的演變以及理論研究的深入推進。其起源可追溯至15世紀中葉，當時成本核算的出現主要源于人們計算銷售損益的實際需要。在早期漫長的生產和交換過程中，由于生產力水平低下、科技發(fā)展滯后，企業(yè)規(guī)模普遍較小，產品種類單一，市場處于賣方市場，消費者的選擇空間極為有限。在這種背景下，企業(yè)經營活動的核心聚焦于提高生產效率和增加產量，成本核算僅僅是企業(yè)生產經營活動的一個附屬職能。生產者通常在產品銷售后采用盤存法倒軋出銷貨成本，以此計算銷售損益。但這種方法存在明顯的局限性，由于必須在商品銷售后才能計算出成本，往往無法滿足產品定價和及時計算企業(yè)損益的迫切需求。為了在產品完工后就能及時獲取產品成本信息，人們不斷探索，逐步形成了以實際成本為主要內容的成本核算方法。1889年，英國會計師G?P諾頓（Norton）在《紡織工業(yè)簿記》一書中，提出將成本分為主要成本和間接費用兩大部分，主要成本按產品進行分配，間接費用則直接轉到損益賬戶中，成功設計出了制造成本法的基本模式，為后續(xù)成本管理理論的發(fā)展奠定了重要基礎。20世紀初，隨著資本主義社會生產力的迅猛發(fā)展，企業(yè)規(guī)模不斷擴張，經營管理日益復雜，大量生產導致平均利潤率下降，這迫使企業(yè)必須摒棄傳統(tǒng)的經驗管理模式，轉而尋求更為科學合理的內部管理方法。1911年，美國工程師弗雷德里克?溫斯洛?泰勒發(fā)表了具有里程碑意義的《科學管理原理》一書，將科學理念引入管理領域，提出了“以計件工資和標準化工作原理來控制工人生產效率”的創(chuàng)新思想。這一思想為成本管理帶來了新的變革，隨后，“標準成本”“差異分析”和“預算控制”等先進的技術方法應運而生。與以往僅依據實際數值進行成本計算的方法不同，標準成本法要求預先制定作為規(guī)范的標準數值，在生產經營過程中，實時將實際資金耗費與標準成本值進行對比，及時揭示實際耗費脫離標準的差異，并迅速采取相應措施進行調整。由“理想標準成本”向“現行標準成本”的轉變，標志著標準成本從理想化的規(guī)范逐漸轉變?yōu)楝F實可達到的目標，這一轉變使得標準成本在產品實際成本控制中能夠更加有效地發(fā)揮作用。標準成本制度的誕生和發(fā)展，將成本管理從單純的事后成本核算向前推進到了事中成本控制階段，極大地增強了工程技術人員、管理人員及生產工人的成本控制意識，有力地推動了企業(yè)成本的降低和節(jié)約。它不僅是一種創(chuàng)新的成本制度，還能夠滿足企業(yè)計算損益的需求，實現了成本控制與成本核算的有機融合。20世紀40年代，尤其是第二次世界大戰(zhàn)之后，企業(yè)規(guī)模持續(xù)擴大，市場競爭愈發(fā)激烈，促使企業(yè)廣泛推行職能管理和行為科學管理，以提升自身的競爭能力。在這一時期，成本管理也迎來了新的發(fā)展階段。1947年，美國通用電氣公司工程師麥爾斯首次提出“價值工程”的概念，該概念強調企業(yè)在新產品設計或產品改造時，要充分從消費者的需求出發(fā)，綜合考慮產品的成本因素，積極采用新結構、新工藝、新材料以及通用件、標準件等，以實現產品功能與成本的優(yōu)化“匹配”，力求以最少的單位成本獲取最大的產品功能。價值工程的實踐應用取得了顯著成效，使產品成本大幅下降，同時也拓展了成本控制的空間范圍，進一步完善了成本管理方法，迅速在世界各國得到廣泛采納和運用。此后，在實踐過程中，價值工程的應用領域不斷拓展，在籌建新企業(yè)、投資建設項目、實施技術改造以及調整產業(yè)方向等諸多方面，都需要進行全面深入的“可行性研究”，即對市場需求、廠址選擇、生產技術選擇、籌資方式等方面展開全面調查研究，準確預測投資總額，深入考查成本水平，這使得事前成本控制得到了進一步的發(fā)展，成本管理的內容也得以擴展到技術領域，實現了從經濟角度著眼，從技術層面著手，將技術與經濟緊密結合，有效促進了成本的降低。20世紀80年代，隨著市場環(huán)境的變化和企業(yè)管理理念的更新，成本管理理論再次迎來重要變革。適時制（JIT）、全面質量管理（TQM）、戰(zhàn)略成本管理、作業(yè)成本管理模式（ABM模式）等一系列先進的成本管理理論和方法相繼涌現。適時制以需求驅動生產，強調零部件在生產需要時才購進，產品在顧客有需求時才生產，從而使存貨保持在最低水平，減少了庫存成本和資金占用，同時也催生了倒推成本法。全面質量管理是一種由顧客需求和期望驅動的、持續(xù)改進產品質量的管理科學，它促使質量會計的產生，強調在產品質量提升的同時，合理控制質量成本。戰(zhàn)略成本管理從宏觀角度出發(fā)，將影響成本的因素擴展到生產系統(tǒng)以外，著眼于企業(yè)的長期性、根本性問題的解決，通過價值鏈分析、戰(zhàn)略定位和成本動因分析等方法，幫助企業(yè)在市場中獲取競爭優(yōu)勢，實現公司戰(zhàn)略目標。作業(yè)成本管理模式則視企業(yè)的工作流程為一系列作業(yè)的集合，根據市場需求，以顧客定單為起點，精確核定作業(yè)消耗量和作業(yè)成本，深入揭示資源動因和作業(yè)動因，并進行成本動因管理和作業(yè)管理，有效減少了供產銷各環(huán)節(jié)的存貨積壓和資金積壓，提高了公司的經營效益。21世紀以來，企業(yè)經營環(huán)境發(fā)生了更為深刻的變化，成本管理理論也在不斷發(fā)展和完善。隨著信息技術的飛速發(fā)展，成本管理與信息技術的融合日益緊密，數字化成本管理、智能化成本預測等新型成本管理模式逐漸興起。同時，企業(yè)更加注重成本管理的戰(zhàn)略導向性，將成本管理與企業(yè)的戰(zhàn)略規(guī)劃、市場營銷、人力資源管理等職能有機結合，形成了全面、系統(tǒng)的成本管理體系。在自制-外購決策中，成本管理理論的各個階段都提供了重要的應用基礎。傳統(tǒng)成本管理中的成本核算方法為自制-外購決策提供了基本的成本數據支持，通過準確計算自制和外購的成本，為決策提供初步的依據。標準成本法和差異分析則有助于企業(yè)分析自制和外購成本差異的原因，從而采取針對性的措施進行成本控制和優(yōu)化。價值工程的理念促使企業(yè)在自制-外購決策中不僅關注成本，還充分考慮產品的功能和質量，尋求功能與成本的最佳平衡點。戰(zhàn)略成本管理理論為自制-外購決策提供了宏觀的戰(zhàn)略視角，幫助企業(yè)從長期發(fā)展和競爭優(yōu)勢的角度出發(fā)，綜合考慮自制和外購對企業(yè)價值鏈、戰(zhàn)略定位和成本動因的影響，做出符合企業(yè)戰(zhàn)略目標的決策。作業(yè)成本管理模式則通過對作業(yè)成本的精確核算和分析，幫助企業(yè)深入了解自制和外購過程中的各項作業(yè)成本，從而更準確地評估不同決策方案的成本效益，為自制-外購決策提供更為科學、細致的依據。2.2MADM理論架構剖析多屬性決策（Multi-AttributeDecisionMaking，MADM），又被稱作多準則決策（Multi-CriteriaDecisionMaking，MCDM），主要聚焦于解決具有多個屬性（準則）和多個方案的決策問題。在這類決策問題中，每個方案都需要依據多個屬性進行評估和比較，而這些屬性往往相互沖突且無法直接進行比較。在自制-外購決策中，成本、質量、交貨期、供應商穩(wěn)定性等屬性之間就存在著相互制約的關系。降低成本可能會影響產品質量，縮短交貨期可能會增加成本或降低供應商穩(wěn)定性。MADM的核心原理是通過特定的方法，將多個屬性的信息進行綜合處理，從而對不同方案進行排序和選擇，以幫助決策者做出最優(yōu)決策。MADM方法在眾多領域都有著廣泛的應用。在經濟管理領域，常用于投資決策、項目評估、供應商選擇等方面。在投資決策中，投資者需要考慮多個因素，如投資回報率、風險水平、投資期限等，通過MADM方法可以對不同的投資方案進行綜合評估，選擇最符合自身需求的投資方案。在工程領域，MADM方法可應用于設計方案的選擇、設備選型等。在設計方案選擇時，需要考慮方案的可行性、成本、性能、環(huán)保等多個屬性，運用MADM方法能夠從眾多設計方案中選出最優(yōu)方案。在社會科學領域，MADM方法可用于政策制定、資源分配等方面。在資源分配中，需要考慮資源的需求、效益、公平性等多個準則，通過MADM方法可以實現資源的合理分配。在MADM中，常用的方法包括層次分析法（AnalyticHierarchyProcess，AHP）、灰色關聯分析（GreyRelationalAnalysis，GRA）、技術優(yōu)先排序法（TechniqueforOrderPreferencebySimilaritytoIdealSolution，TOPSIS）等。層次分析法（AHP）由美國運籌學家托馬斯?塞蒂（ThomasL.Saaty）于20世紀70年代提出，是一種將與決策總是有關的元素分解成目標、準則、方案等層次，在此基礎上進行定性和定量分析的決策方法。其核心算法主要包括以下幾個步驟：首先，構建層次結構模型，將復雜的決策問題分解為目標層、準則層和方案層等多個層次。在自制-外購決策中，目標層為選擇最優(yōu)的自制或外購方案，準則層可包括成本、質量、交貨期、供應商穩(wěn)定性等因素，方案層則為具體的自制方案和外購方案。其次，構造判斷矩陣，通過對準則層中各因素進行兩兩比較，確定它們之間的相對重要性，并以數值形式表示在判斷矩陣中。一般采用1-9標度法，1表示兩個因素同等重要，3表示一個因素比另一個因素稍微重要，5表示一個因素比另一個因素明顯重要，7表示一個因素比另一個因素強烈重要，9表示一個因素比另一個因素極端重要，2、4、6、8則為中間過渡值。再次，進行一致性檢驗，由于判斷矩陣是基于決策者的主觀判斷構建的，可能存在不一致性。通過計算一致性指標（CI）和隨機一致性指標（RI），并計算一致性比例（CR=CI/RI），當CR小于0.1時，認為判斷矩陣具有可接受的一致性，否則需要對判斷矩陣進行調整。最后，計算各因素的權重，可采用特征根法、和積法、方根法等方法，求出判斷矩陣的最大特征值及其對應的特征向量，將特征向量歸一化后得到各因素的權重。AHP適用于決策因素相對較少、決策問題較為復雜且難以完全定量分析的場景，其優(yōu)點在于能夠將決策者的主觀判斷與客觀數據相結合，充分考慮決策者的偏好，缺點則是判斷矩陣的構建依賴于決策者的經驗和知識，具有一定的主觀性，且當決策因素較多時，判斷矩陣的一致性檢驗難度較大?；疑P聯分析（GRA）是由我國學者鄧聚龍教授于1982年提出的一種多因素統(tǒng)計分析方法，它以各因素的樣本數據為依據，用灰色關聯度來描述因素間關系的強弱、大小和次序。其核心算法步驟如下：第一步，確定分析數列，包括參考數列（母序列）和比較數列（子序列）。在自制-外購決策中，可將最優(yōu)方案的各屬性值作為參考數列，將不同自制和外購方案的各屬性值作為比較數列。第二步，對數據進行無量綱化處理，由于不同屬性的數據量綱和數量級可能不同，為了消除量綱的影響，需要對數據進行無量綱化處理，常用的方法有初值化、均值化、區(qū)間值化等。第三步，計算關聯系數，根據參考數列和比較數列對應元素的差值，計算出各比較數列與參考數列在各個時刻（或指標）的關聯系數。第四步，計算關聯度，將各時刻（或指標）的關聯系數進行加權平均，得到各比較數列與參考數列的關聯度，關聯度越大，說明該方案與最優(yōu)方案的相似程度越高。GRA適用于數據量較少、數據分布規(guī)律不明顯且存在不確定性的決策問題，其優(yōu)點是對數據要求較低，能夠處理小樣本、貧信息的情況，缺點是在計算關聯系數時，分辨系數的取值具有一定的主觀性，可能會影響最終的決策結果。技術優(yōu)先排序法（TOPSIS）由Hwang和Yoon于1981年提出，是一種逼近理想解的排序方法，其基本思想是通過計算各方案與正理想解和負理想解之間的距離，來衡量各方案的優(yōu)劣。正理想解是指各屬性指標都達到最優(yōu)值的方案，負理想解是指各屬性指標都達到最差值的方案。具體算法步驟為：首先，構建決策矩陣，將各方案的屬性值組成一個矩陣。其次，對決策矩陣進行標準化處理，消除不同屬性量綱的影響，常用的標準化方法有向量歸一化法、極差變換法等。然后，確定正理想解和負理想解，根據標準化后的決策矩陣，找出各屬性的最大值和最小值，分別構成正理想解和負理想解。接著，計算各方案與正理想解和負理想解之間的距離，一般采用歐氏距離公式進行計算。最后，計算各方案的相對貼近度，即各方案與正理想解的距離與它到正理想解和負理想解距離之和的比值，相對貼近度越大，說明該方案越接近最優(yōu)方案。TOPSIS適用于原始數據較為充分、可以進行定量分析的決策問題，其優(yōu)點是能夠充分利用原始數據的信息，結果能夠精確反映各個評價方案之間的差距，缺點是對數據的準確性和完整性要求較高，當數據存在缺失或異常值時，可能會影響決策結果的準確性。2.3自制-外購決策研究綜述自制-外購決策作為企業(yè)運營管理中的關鍵環(huán)節(jié)，長期以來一直是學術界和企業(yè)界關注的焦點。眾多學者從不同角度、運用多種方法對其展開了深入研究，取得了豐碩的成果。早期的自制-外購決策研究主要聚焦于成本因素，通過比較自制和外購的成本來確定最優(yōu)決策方案。在確定性環(huán)境下，學者們運用簡單的成本分析模型，如總成本比較法，直接計算自制和外購的總成本，選擇成本較低的方案。當自制某零部件的單位變動成本加上分攤的固定成本低于外購單價時，選擇自制；反之則選擇外購。這種方法簡單直觀，易于理解和操作，但它僅僅考慮了成本這一單一因素，忽略了其他可能對決策產生重要影響的因素，如產品質量、交貨期、供應商穩(wěn)定性等。隨著研究的深入，學者們逐漸認識到自制-外購決策不僅僅是成本問題，還涉及到企業(yè)的戰(zhàn)略規(guī)劃、核心競爭力以及供應鏈管理等多個方面。于是，研究視角開始從單純的成本分析向多因素綜合分析拓展。一些學者運用定性分析方法，對自制和外購的優(yōu)缺點進行了全面的對比和探討。他們認為，自制可以使企業(yè)更好地控制生產過程，保證產品質量的穩(wěn)定性，同時也有助于保護企業(yè)的核心技術和商業(yè)機密；但自制也需要企業(yè)投入大量的資金和資源，增加了企業(yè)的固定成本和經營風險。外購則可以使企業(yè)充分利用外部專業(yè)供應商的資源和優(yōu)勢，降低生產成本，提高企業(yè)的靈活性和應變能力；然而，過度依賴外購可能導致企業(yè)對供應鏈的控制能力減弱，面臨供應商供貨不穩(wěn)定、質量問題以及價格波動等風險。為了更科學地解決自制-外購決策問題，學者們開始引入各種定量分析方法。層次分析法（AHP）在自制-外購決策中的應用較為廣泛，它通過構建層次結構模型，將復雜的決策問題分解為多個層次，然后通過兩兩比較的方式確定各因素的相對重要性權重，從而為決策提供量化依據。在構建自制-外購決策模型時，將成本、質量、交貨期、供應商穩(wěn)定性等因素作為準則層，將自制和外購方案作為方案層，通過專家打分等方式構建判斷矩陣，計算各因素的權重，進而對不同方案進行綜合評價和排序。模糊綜合評價法也是常用的方法之一，它能夠處理決策過程中的模糊性和不確定性信息。通過建立模糊關系矩陣，將模糊信息進行量化處理，然后運用模糊合成算子對各因素進行綜合評價，得出最終的決策結果。在考慮產品質量的模糊性時，可以將質量分為“優(yōu)”“良”“中”“差”等模糊等級，通過專家評價確定各方案在不同質量等級上的隸屬度，構建模糊關系矩陣，再結合各因素的權重進行模糊合成運算，得到各方案的綜合評價結果。近年來，隨著信息技術的飛速發(fā)展和大數據時代的到來，機器學習和人工智能等新興技術也逐漸應用于自制-外購決策研究中。一些學者利用神經網絡算法，通過對大量歷史數據的學習和訓練，建立起能夠準確預測自制和外購成本、質量等指標的模型，從而為決策提供更精準的支持。通過收集企業(yè)過去的自制和外購數據，包括成本、質量、交貨期等信息，以及相關的市場環(huán)境、企業(yè)生產能力等因素，訓練神經網絡模型，使其能夠根據新的輸入數據預測不同方案的各項指標，輔助企業(yè)做出決策。遺傳算法等優(yōu)化算法也被用于求解自制-外購決策模型，通過模擬自然選擇和遺傳變異的過程，在大量的可行解中尋找最優(yōu)解，提高決策的效率和準確性。盡管已有研究在自制-外購決策領域取得了顯著進展，但仍存在一些不足之處?，F有研究在指標體系的構建上還不夠完善，雖然已經考慮到了成本、質量、交貨期等主要因素，但對于一些新興因素，如企業(yè)的社會責任、環(huán)保要求以及供應鏈的可持續(xù)性等，尚未給予足夠的重視。隨著社會的發(fā)展和消費者環(huán)保意識的提高，這些因素對企業(yè)的自制-外購決策的影響越來越大，需要在未來的研究中進一步納入指標體系。不同決策方法之間的比較和融合研究還相對較少。目前，各種決策方法都有其自身的優(yōu)缺點和適用范圍，但在實際應用中，如何根據具體的決策問題選擇最合適的方法，或者如何將多種方法進行有機融合，以提高決策的科學性和可靠性，仍然是一個有待深入研究的問題。在數據的收集和處理方面，也存在一定的困難。自制-外購決策涉及到企業(yè)內部和外部的多個方面，數據來源廣泛且復雜，數據的準確性、完整性和一致性難以保證。如何有效地收集、整理和分析這些數據，為決策模型提供可靠的數據支持，也是未來研究需要解決的重要問題。多屬性決策方法（MADM）在自制-外購決策領域具有廣闊的研究空間。MADM方法能夠綜合考慮多個屬性因素，通過科學的方法對不同方案進行評價和排序，正好可以彌補現有研究在多因素綜合分析方面的不足。未來可以進一步深入研究如何運用MADM方法構建更加全面、科學的自制-外購決策模型。結合新興因素，如社會責任、環(huán)保要求等，完善決策指標體系，運用層次分析法、灰色關聯分析、技術優(yōu)先排序法等多種MADM方法確定各指標的權重，并對不同方案進行綜合評價和比較。還可以探索將MADM方法與機器學習、人工智能等新興技術相結合，充分利用大數據資源，提高決策模型的準確性和適應性。通過機器學習算法對大量的自制-外購決策案例進行學習和分析，自動提取關鍵因素和決策模式，再結合MADM方法進行綜合決策，為企業(yè)提供更加智能化、精準化的決策支持。三、MADM應用的關鍵要素3.1決策指標體系構建在運用多屬性決策方法（MADM）進行自制-外購決策時，構建科學合理的決策指標體系是至關重要的一步。該體系應全面、準確地涵蓋影響自制-外購決策的各種關鍵因素，以便為后續(xù)的決策分析提供堅實的基礎。決策指標體系主要包括成本類指標和非成本類指標兩個大類。3.1.1成本類指標成本類指標是自制-外購決策中最為關鍵的考量因素之一，直接影響著企業(yè)的經濟效益和成本控制目標。在自制成本方面，主要涵蓋原材料成本、人力成本、設備成本以及制造費用等多個重要組成部分。原材料成本是自制成本的重要構成。其計算方式通常為生產所需原材料的數量乘以單位原材料的采購價格。在汽車制造企業(yè)中，若自制汽車零部件，所需鋼材、塑料等原材料的采購成本將直接計入自制成本。原材料成本受到多種因素的顯著影響，原材料的市場價格波動是關鍵因素之一。由于市場供需關系的不斷變化、國際政治經濟形勢的影響以及原材料產地的自然條件等因素，原材料價格可能會出現頻繁且大幅度的波動。石油價格的上漲可能導致塑料等以石油為原料的原材料價格上升，從而增加汽車零部件自制的原材料成本。原材料的質量也與成本密切相關。高質量的原材料往往價格較高，但可能會提高產品的合格率和性能，減少次品率和后續(xù)的質量成本；而低質量的原材料雖然采購價格較低，但可能會導致產品質量不穩(wěn)定，增加廢品損失和返工成本，從長期來看并不一定能降低總成本。原材料的采購渠道也會對成本產生影響。穩(wěn)定、可靠的采購渠道可以確保原材料的及時供應，避免因缺貨導致的生產中斷和額外成本；而不穩(wěn)定的采購渠道可能會增加采購風險和采購成本，如尋找新供應商的成本、運輸成本的增加等。人力成本同樣是自制成本的重要組成部分。計算人力成本時，需要考慮直接參與生產的員工的工資、福利、獎金以及培訓費用等。在電子制造企業(yè)中，自制電子產品需要大量的熟練工人進行組裝和調試，這些工人的薪酬和培訓成本都屬于人力成本范疇。人力成本受到勞動力市場供求關系、地區(qū)經濟發(fā)展水平以及企業(yè)自身的薪酬政策等因素的影響。在勞動力市場供不應求的地區(qū)，企業(yè)為了吸引和留住員工，可能需要支付較高的工資和福利，從而增加人力成本；而在經濟發(fā)達地區(qū)，由于生活成本較高，員工對薪酬的要求也相應較高，人力成本也會隨之上升。企業(yè)自身的薪酬政策，如績效獎金制度、福利待遇水平等，也會直接影響人力成本的高低。高效的薪酬政策可以激勵員工提高工作效率，降低單位產品的人力成本；而不合理的薪酬政策可能會導致員工積極性不高，生產效率低下，增加人力成本。設備成本主要包括設備的購置成本、折舊成本、維護成本以及設備更新成本等。設備購置成本是企業(yè)購買生產設備所支付的費用，這部分成本通常較大，且會在設備的使用壽命內進行分攤。折舊成本是根據設備的購置成本、預計使用壽命和殘值等因素，按照一定的折舊方法計算得出的。在機械制造企業(yè)中，購買一臺大型數控機床可能需要數百萬甚至上千萬元，其折舊成本將在設備的使用年限內逐年計入自制成本。設備維護成本是為了保證設備的正常運行和性能而發(fā)生的費用，包括設備的日常保養(yǎng)、維修以及更換零部件等費用。設備更新成本則是當現有設備無法滿足生產需求或技術落后時，企業(yè)為更換新設備而產生的成本。設備成本受到設備的技術水平、品牌、使用壽命以及市場價格等因素的影響。先進的、高精度的設備往往價格較高，但其生產效率和產品質量也可能更高，從長期來看可能會降低單位產品的成本；而品牌知名度高的設備通常質量更可靠，維護成本相對較低，但購置成本可能會偏高。設備的使用壽命越長，單位產品分攤的折舊成本就越低，但隨著設備的老化，維護成本可能會逐漸增加，且設備的生產效率和產品質量可能會下降，需要綜合考慮這些因素來確定設備的最佳更新時機。制造費用涵蓋了生產過程中除原材料、人力和設備成本之外的其他間接費用，如水電費、廠房租金、生產管理費用等。這些費用通常按照一定的分配方法分攤到單位產品的自制成本中。水電費的計算根據企業(yè)生產過程中的水電消耗量和水電單價確定；廠房租金則根據廠房的面積和租賃價格計算；生產管理費用包括車間管理人員的工資、辦公費用等。制造費用受到企業(yè)生產規(guī)模、生產工藝以及管理效率等因素的影響。生產規(guī)模較大的企業(yè)可以通過規(guī)模經濟降低單位產品分攤的制造費用；先進的生產工藝可能會提高生產效率，降低能源消耗和廢品率，從而減少制造費用；高效的管理可以優(yōu)化生產流程，合理配置資源，降低管理成本，進而降低制造費用。在外購成本方面，主要涉及采購成本、運輸成本、檢驗成本以及庫存成本等。采購成本是外購成本的核心部分，即企業(yè)從供應商處購買產品或零部件的價格。采購成本受到市場供求關系、供應商的定價策略、采購批量以及采購時機等因素的影響。當市場供大于求時，供應商為了爭奪市場份額，可能會降低產品價格，從而降低企業(yè)的采購成本；而當市場供小于求時，供應商可能會提高價格，增加企業(yè)的采購成本。供應商的定價策略也各不相同，有些供應商可能采用成本加成定價法，根據生產成本和預期利潤來確定價格；有些供應商則可能采用競爭導向定價法，根據市場競爭對手的價格來定價。采購批量越大，企業(yè)通常可以獲得更多的價格折扣，從而降低單位采購成本；采購時機也很關鍵，在供應商促銷活動期間或原材料價格較低時進行采購，可以有效降低采購成本。運輸成本是將外購的產品或零部件從供應商處運輸到企業(yè)倉庫所發(fā)生的費用。運輸成本的計算取決于運輸距離、運輸方式以及貨物的重量和體積等因素。運輸距離越長，運輸成本越高；不同的運輸方式，如公路運輸、鐵路運輸、水路運輸和航空運輸，其運輸成本也有很大差異。公路運輸靈活性高，但成本相對較高，適合短距離運輸；鐵路運輸和水路運輸成本較低，適合大批量、長距離運輸；航空運輸速度快，但成本最高，通常用于緊急物資或高價值貨物的運輸。貨物的重量和體積越大，運輸成本也會相應增加。運輸成本還受到運輸市場的供求關系、燃油價格以及運輸路線的路況等因素的影響。在運輸市場供大于求時，運輸企業(yè)為了攬貨可能會降低運輸價格；燃油價格的上漲會直接增加運輸成本；運輸路線的路況不佳，如經常堵車或道路條件差，可能會導致運輸時間延長和運輸成本增加。檢驗成本是企業(yè)為了確保外購產品或零部件的質量符合要求而進行檢驗所發(fā)生的費用，包括檢驗設備的購置和維護費用、檢驗人員的工資以及檢驗過程中消耗的材料等費用。檢驗成本的高低取決于檢驗的標準和方法、產品的復雜程度以及供應商的質量信譽等因素。嚴格的檢驗標準和復雜的檢驗方法會增加檢驗成本；產品的復雜程度越高，檢驗難度越大，檢驗成本也會相應增加；如果供應商的質量信譽良好，企業(yè)可能會適當降低檢驗標準和檢驗頻率，從而降低檢驗成本。庫存成本是企業(yè)為了儲存外購的產品或零部件而發(fā)生的費用，包括倉儲費用、保險費用、資金占用成本以及庫存損耗等。倉儲費用根據倉庫的面積、租金以及倉庫的管理成本等因素確定；保險費用是為了防范庫存貨物在儲存過程中可能遭受的損失而購買保險所支付的費用；資金占用成本是指企業(yè)為了購買庫存貨物而占用資金所產生的機會成本，通常按照一定的利率計算；庫存損耗包括貨物在儲存過程中的自然損耗、損壞以及過期變質等損失。庫存成本受到庫存水平、庫存管理效率以及市場價格波動等因素的影響。過高的庫存水平會增加倉儲費用、保險費用和資金占用成本，同時也會增加庫存損耗的風險；高效的庫存管理可以優(yōu)化庫存結構，降低庫存水平，從而降低庫存成本；市場價格波動也會對庫存成本產生影響，當市場價格下降時，庫存貨物的價值可能會降低，導致企業(yè)的資產減值損失增加。3.1.2非成本類指標除了成本類指標外，非成本類指標在自制-外購決策中同樣起著至關重要的作用，它們從多個維度影響著企業(yè)的決策，對企業(yè)的長期發(fā)展和市場競爭力具有深遠意義。質量指標是衡量產品或零部件性能、可靠性和耐用性等方面的重要標準。在制造業(yè)中，高質量的零部件對于產品的整體質量和性能起著決定性作用。汽車發(fā)動機的零部件質量直接影響發(fā)動機的動力性能、燃油經濟性和可靠性。質量對決策的影響主要體現在產品的市場競爭力、客戶滿意度以及企業(yè)的品牌形象等方面。高質量的產品能夠贏得客戶的信任和青睞，提高產品的市場占有率，從而增加企業(yè)的銷售收入；而低質量的產品可能導致客戶投訴、退貨，損害企業(yè)的品牌形象，增加企業(yè)的售后成本和市場風險。在量化和評估質量指標時，可以采用多種方法。可以通過質量檢測數據來衡量產品的合格率、次品率等指標；對于一些難以直接量化的質量因素，如產品的可靠性和耐用性，可以通過模擬實驗、實地測試以及客戶反饋等方式進行評估。還可以引入質量成本的概念，將質量控制過程中發(fā)生的預防成本、鑒定成本、內部故障成本和外部故障成本等納入評估體系，全面衡量質量對企業(yè)成本和效益的影響。交貨期指標反映了供應商或企業(yè)自身滿足客戶訂單交付時間要求的能力。在當今快速變化的市場環(huán)境中，及時交貨對于企業(yè)滿足客戶需求、保持市場競爭力至關重要。對于服裝制造企業(yè)來說，在銷售旺季來臨之前及時交付產品是抓住市場機會、獲取利潤的關鍵。交貨期對決策的影響主要體現在企業(yè)的生產計劃安排、客戶關系維護以及市場響應速度等方面。延遲交貨可能導致企業(yè)生產計劃中斷，增加生產成本，如加班費用、設備閑置成本等；還可能導致客戶滿意度下降，失去客戶信任，影響企業(yè)的長期發(fā)展。量化和評估交貨期指標時，可以采用訂單準時交付率、平均交貨延遲天數等指標。訂單準時交付率是指按時交付的訂單數量占總訂單數量的比例，該指標越高，說明企業(yè)的交貨期表現越好；平均交貨延遲天數則反映了企業(yè)在交付訂單時平均延遲的天數，該指標越低，說明企業(yè)的交貨期控制能力越強。供應商穩(wěn)定性指標衡量的是供應商在供應產品或零部件過程中的可靠性和持續(xù)性。穩(wěn)定的供應商能夠保證企業(yè)原材料或零部件的持續(xù)供應，避免因供應中斷而導致的生產停滯。在電子行業(yè)，芯片供應商的穩(wěn)定性對于電子產品制造企業(yè)的生產運營至關重要。供應商穩(wěn)定性對決策的影響主要體現在企業(yè)的供應鏈風險控制、生產連續(xù)性保障以及合作關系維護等方面。不穩(wěn)定的供應商可能會因為各種原因，如生產事故、原材料短缺、財務問題等，導致供貨中斷或質量不穩(wěn)定，給企業(yè)帶來巨大的經濟損失。量化和評估供應商穩(wěn)定性指標時，可以從供應商的歷史供貨記錄、市場信譽、財務狀況以及與企業(yè)的合作關系等方面進行考量。通過分析供應商的供貨準時率、質量合格率的穩(wěn)定性、是否有過供貨中斷的情況以及在行業(yè)內的口碑等因素，來評估供應商的穩(wěn)定性。技術能力指標體現了企業(yè)或供應商在產品研發(fā)、生產工藝以及技術創(chuàng)新等方面的能力水平。在科技飛速發(fā)展的今天，技術能力是企業(yè)保持競爭優(yōu)勢的核心要素之一。對于智能手機制造企業(yè)來說，擁有先進的芯片研發(fā)技術和生產工藝是推出高性能產品的關鍵。技術能力對決策的影響主要體現在企業(yè)的產品創(chuàng)新能力、生產效率提升以及市場適應性等方面。具備強大技術能力的企業(yè)或供應商能夠不斷推出新產品、改進生產工藝，提高產品質量和生產效率，滿足市場不斷變化的需求；而技術能力不足的企業(yè)可能會在市場競爭中逐漸被淘汰。量化和評估技術能力指標時，可以從企業(yè)或供應商的研發(fā)投入、專利數量、技術人才儲備、生產設備的先進性以及新產品推出的頻率和市場反應等方面進行綜合評估。企業(yè)在進行自制-外購決策時，應全面、綜合地考慮成本類指標和非成本類指標，運用科學合理的方法對這些指標進行量化和評估，為決策提供準確、可靠的依據，以實現企業(yè)資源的優(yōu)化配置和經濟效益的最大化。3.2數據收集與處理3.2.1數據來源渠道為了確保自制-外購決策的科學性和準確性，數據收集工作至關重要。數據主要來源于企業(yè)內部和外部兩個層面。企業(yè)內部數據是決策的重要依據，涵蓋財務、生產、采購等多個關鍵部門。財務部門擁有詳細的成本數據記錄，通過查閱財務報表、成本核算賬目等資料，可以獲取自制和外購過程中的各項成本信息，包括原材料采購成本、人力成本、設備折舊成本、運輸費用、檢驗成本等。這些數據精確反映了企業(yè)在生產經營活動中的資金流動和成本支出情況，為成本分析提供了直接、準確的數據支持。生產部門則能夠提供與生產過程緊密相關的數據，如生產能力、生產效率、產品質量數據、設備利用率等。生產能力數據可以幫助企業(yè)評估自身是否具備足夠的生產資源來進行自制，生產效率數據則有助于分析自制的成本效益，產品質量數據對于衡量自制產品的質量水平至關重要，設備利用率數據可以反映設備的使用情況，為設備成本的分攤提供依據。采購部門掌握著豐富的供應商信息和采購數據，包括供應商的基本情況、信譽評價、采購價格、交貨期記錄、采購合同條款等。供應商的基本情況和信譽評價可以幫助企業(yè)評估供應商的穩(wěn)定性和可靠性，采購價格數據是外購成本的重要組成部分，交貨期記錄可以反映供應商的交貨能力，采購合同條款則涵蓋了雙方的權利和義務，對決策具有重要參考價值。企業(yè)外部數據同樣不容忽視，市場調研是獲取外部數據的重要途徑。通過市場調研，可以收集到市場需求數據、競爭對手信息、行業(yè)趨勢數據以及原材料市場價格波動數據等。市場需求數據能夠幫助企業(yè)了解市場對產品或零部件的需求規(guī)模、需求趨勢以及需求特點，從而合理規(guī)劃生產和采購計劃。競爭對手信息包括競爭對手的自制-外購策略、產品質量、成本優(yōu)勢、市場份額等，通過對競爭對手的分析，企業(yè)可以借鑒其成功經驗，找出自身的差距和優(yōu)勢，制定更具競爭力的決策。行業(yè)趨勢數據反映了整個行業(yè)的發(fā)展方向和技術創(chuàng)新趨勢，有助于企業(yè)把握市場機遇，提前布局。原材料市場價格波動數據對于評估自制和外購成本的動態(tài)變化至關重要，企業(yè)可以根據價格波動趨勢，選擇合適的采購時機和自制策略。在市場調研過程中，可以采用多種方法獲取數據。問卷調查是一種常用的方法，通過設計有針對性的問卷，向潛在客戶、現有客戶、供應商、行業(yè)專家等發(fā)放，可以收集到大量的一手數據。問卷內容可以涵蓋市場需求、產品質量期望、價格敏感度、供應商評價等多個方面。訪談也是一種有效的調研方法，通過與相關人員進行面對面的交流，可以深入了解他們的觀點、經驗和建議。訪談對象可以包括企業(yè)高層管理人員、采購經理、生產主管、供應商代表、行業(yè)分析師等。觀察法可以直接觀察市場行為和現象，獲取客觀的市場信息。在商場、超市等銷售場所觀察消費者的購買行為，了解市場需求和產品競爭力。還可以收集行業(yè)報告、統(tǒng)計數據、學術研究成果等二手數據，這些數據經過專業(yè)機構或學者的整理和分析，具有較高的參考價值。3.2.2數據清洗與預處理在收集到原始數據后，由于數據來源廣泛、收集過程復雜，可能存在數據缺失、異常值、重復數據以及數據格式不一致等問題，這些問題會嚴重影響數據的質量和分析結果的準確性，因此需要對數據進行清洗和預處理。對于缺失值的處理，需要根據數據的特點和實際情況選擇合適的方法。如果缺失值數量較少，可以采用刪除法，直接刪除含有缺失值的記錄。但這種方法可能會導致數據量減少，影響分析結果的可靠性，因此在數據量充足且缺失值對分析結果影響較小時適用。在分析某批產品的質量數據時，若個別產品的某項質量指標缺失，且該批產品數量較多，刪除這些缺失值記錄對整體分析影響不大，則可采用刪除法。當缺失值數量較多時，可采用插補法進行處理。均值插補法是用該變量的均值來填充缺失值，適用于數據分布較為均勻的情況。在處理員工工資數據時，若個別員工的工資數據缺失，可計算其他員工工資的均值來填充缺失值。中位數插補法是用變量的中位數來填充缺失值，對于存在極端值的數據，中位數插補法能更好地反映數據的集中趨勢。眾數插補法適用于分類變量，用出現頻率最高的類別來填充缺失值。對于具有一定相關性的數據，還可以采用回歸插補法，通過建立回歸模型來預測缺失值。異常值的存在會對數據分析結果產生較大干擾，因此需要進行檢測和處理?？梢岳媒y(tǒng)計方法來檢測異常值，如計算數據的均值和標準差，將超出均值±3倍標準差的數據視為異常值。在分析企業(yè)的生產成本數據時，通過計算各項成本的均值和標準差，若發(fā)現某一項成本超出正常范圍，可進一步核實是否為異常值。箱線圖也是一種常用的異常值檢測工具，通過繪制箱線圖，可以直觀地觀察到數據的分布情況，超出箱線圖上下限的數據點即為異常值。對于異常值的處理，若異常值是由于數據錄入錯誤或測量誤差導致的，可以進行修正或刪除。若異常值是真實存在的極端數據，需要根據具體情況進行分析，判斷其對決策的影響程度。在分析某產品的銷售數據時，若某一時間段的銷售量出現異常高值，經核實是由于特殊促銷活動導致的，則應保留該數據，并在分析時考慮其特殊原因。重復數據會占用存儲空間，影響數據分析效率，因此需要進行去重處理?？梢酝ㄟ^比較數據的關鍵屬性，如訂單編號、產品編號、供應商代碼等，來識別重復數據。在處理采購數據時，若發(fā)現多條采購記錄的采購單號、供應商、采購產品及數量等關鍵信息完全一致，則可判斷為重復數據，將其刪除，只保留一條記錄。數據格式不一致會給數據分析帶來困難，因此需要對數據進行標準化處理。對于數值型數據，要統(tǒng)一數據的單位和精度。在處理成本數據時，將不同單位的成本數據統(tǒng)一轉換為相同單位，如將所有成本數據都轉換為人民幣元為單位。對于日期型數據，要統(tǒng)一日期格式，如將“2024/1/1”“2024.01.01”“2024年1月1日”等不同格式的日期統(tǒng)一轉換為“YYYY-MM-DD”的標準格式。對于文本型數據，要進行規(guī)范化處理，如將產品名稱的不同表述統(tǒng)一規(guī)范，將“電腦”“計算機”統(tǒng)一規(guī)范為“計算機”。通過對數據進行全面、細致的清洗和預處理，可以提高數據的質量和可用性，為后續(xù)運用多屬性決策方法進行自制-外購決策分析提供可靠的數據基礎，確保決策結果的準確性和科學性。四、MADM模型構建與求解4.1模型選擇與適配在自制-外購決策中，可供選擇的多屬性決策方法（MADM）眾多，每種方法都有其獨特的特點和適用范圍，需要依據決策問題的特性和數據特征進行審慎選擇。層次分析法（AHP）作為一種經典的MADM方法，具有將定性與定量分析相結合的顯著優(yōu)勢。在處理自制-外購決策時，若決策因素相對較少，且決策者能夠較為清晰地表達對各因素相對重要性的主觀判斷，AHP便能發(fā)揮其獨特的作用。在考慮是否自制某一零部件時，若主要關注成本、質量和交貨期這三個因素，決策者可以通過AHP構建判斷矩陣，對這三個因素進行兩兩比較，確定它們的相對權重。AHP能夠充分體現決策者的偏好，使決策結果更貼合決策者的期望。但AHP也存在一些局限性，其判斷矩陣的構建高度依賴決策者的經驗和知識，主觀性較強。當決策因素較多時，判斷矩陣的一致性檢驗難度會顯著增加，可能導致決策結果的可靠性受到影響。技術優(yōu)先排序法（TOPSIS）則是另一種常用的MADM方法，它基于各方案與正理想解和負理想解之間的距離來衡量方案的優(yōu)劣。在自制-外購決策中，若原始數據較為充足，且可以進行定量分析，TOPSIS能夠充分發(fā)揮其優(yōu)勢。在有多個自制和外購方案可供選擇，且每個方案的成本、質量、交貨期等指標都有明確的量化數據時，TOPSIS可以通過計算各方案與正理想解（各屬性指標都達到最優(yōu)值的方案）和負理想解（各屬性指標都達到最差值的方案）之間的距離，對各方案進行準確的排序和評價，從而為決策者提供清晰的決策依據。TOPSIS對數據的準確性和完整性要求較高，當數據存在缺失或異常值時，可能會嚴重影響決策結果的準確性。ELECTRE方法作為一種重要的多準則決策方法，其核心在于通過建立準則函數，對備選方案與理想方案進行細致比較，進而得出最優(yōu)方案。在自制-外購決策中，ELECTRE方法能夠有效處理屬性間的沖突和不可公度性問題。在考慮自制和外購方案時，成本、質量、交貨期等屬性之間往往存在沖突，降低成本可能會影響質量，縮短交貨期可能會增加成本。ELECTRE方法可以通過構建準則函數，綜合考慮這些沖突屬性，對各方案進行全面評估。ELECTRE方法還能夠處理定性和定量混合的數據，在自制-外購決策中，除了成本、交貨期等定量指標外，還可能涉及供應商信譽、企業(yè)戰(zhàn)略等定性指標，ELECTRE方法可以將這些定性和定量指標納入統(tǒng)一的決策框架中進行分析。ELECTRE方法的計算過程相對復雜，需要較多的參數設定，對決策者的專業(yè)知識和經驗要求較高。在本研究的自制-外購決策場景中，決策問題涉及成本、質量、交貨期、供應商穩(wěn)定性、技術能力等多個因素，這些因素既包含定量數據，如成本、交貨期等，又包含定性數據，如供應商穩(wěn)定性、技術能力等，且因素之間存在相互沖突的關系。經過綜合考量，本研究選擇將層次分析法（AHP）和技術優(yōu)先排序法（TOPSIS）相結合的方法來構建決策模型。AHP用于確定各屬性指標的權重，充分發(fā)揮其處理定性判斷和體現決策者偏好的優(yōu)勢；TOPSIS則用于對不同的自制和外購方案進行綜合評價和排序，利用其基于定量數據進行方案評估的特點。這種方法的結合能夠充分發(fā)揮兩者的長處，彌補單一方法的不足，從而更科學、準確地解決自制-外購決策問題。4.2模型構建流程4.2.1層次分析法（AHP）模型利用層次分析法（AHP）確定指標權重，主要包含以下關鍵步驟：構建層次結構模型：將自制-外購決策問題分解為目標層、準則層和方案層。目標層為選擇最優(yōu)的自制或外購方案；準則層涵蓋成本、質量、交貨期、供應商穩(wěn)定性、技術能力等影響決策的關鍵因素；方案層則具體包括自制方案和外購方案。在構建層次結構模型時，需確保各層次因素之間的邏輯關系清晰、合理，能夠準確反映決策問題的本質。通過對各因素的深入分析和梳理，將復雜的決策問題簡化為層次分明的結構，為后續(xù)的分析和計算奠定基礎。構造判斷矩陣：采用1-9標度法，邀請相關領域的專家對準則層中各因素進行兩兩比較，確定它們之間的相對重要性。若專家認為成本相對于質量稍微重要，在判斷矩陣中成本與質量對應的元素值可設為3；若認為質量相對于交貨期同等重要，則質量與交貨期對應的元素值設為1。在構造判斷矩陣過程中，要充分考慮專家的經驗、知識以及對決策問題的深入理解，確保判斷矩陣能夠準確反映各因素之間的相對重要程度。同時，要注意判斷矩陣的一致性，避免出現邏輯矛盾的情況。一致性檢驗：由于判斷矩陣是基于專家的主觀判斷構建的，可能存在不一致性。通過計算一致性指標（CI）和隨機一致性指標（RI），并計算一致性比例（CR=CI/RI）來進行檢驗。當CR小于0.1時，認為判斷矩陣具有可接受的一致性，否則需要對判斷矩陣進行調整。在計算CI時，先求出判斷矩陣的最大特征值，再根據公式計算CI。RI可通過查表獲取，不同階數的判斷矩陣對應不同的RI值。若CR不滿足要求，需重新審視專家的判斷，找出導致不一致的因素，對判斷矩陣進行修正，直至通過一致性檢驗。計算各因素的權重：可采用特征根法、和積法、方根法等方法計算各因素的權重。以特征根法為例，求出判斷矩陣的最大特征值及其對應的特征向量，將特征向量歸一化后得到各因素的權重。在計算權重時，要確保計算過程的準確性和規(guī)范性，不同的計算方法可能會得到略有差異的結果，但在合理范圍內應具有一致性。通過準確計算各因素的權重，能夠為后續(xù)的決策分析提供量化的依據，明確各因素在決策中的重要程度。4.2.2技術優(yōu)先排序法（TOPSIS）模型在基于AHP確定指標權重后，運用技術優(yōu)先排序法（TOPSIS）計算各方案與理想解貼近度并排序，具體過程如下：構建決策矩陣：將各方案在成本、質量、交貨期、供應商穩(wěn)定性、技術能力等屬性指標上的具體數值組成決策矩陣。若有三個自制方案和兩個外購方案，分別對它們的成本、質量等指標進行量化評估，得到相應的數值，組成一個5行（對應5個方案）×5列（對應5個屬性指標）的決策矩陣。在構建決策矩陣時，要確保數據的準確性和完整性，數據來源可靠，能夠真實反映各方案在不同屬性指標上的表現。標準化處理：由于不同屬性指標的數據量綱和數量級可能不同，為消除量綱影響，需對決策矩陣進行標準化處理。常用的標準化方法有向量歸一化法、極差變換法等。采用向量歸一化法，對決策矩陣中的每個元素進行計算，使其滿足歸一化條件，將不同量綱的指標轉化為統(tǒng)一的可比尺度，便于后續(xù)的計算和分析。確定正理想解和負理想解：根據標準化后的決策矩陣，找出各屬性的最大值和最小值，分別構成正理想解和負理想解。正理想解是各屬性指標都達到最優(yōu)值的方案，負理想解是各屬性指標都達到最差值的方案。在成本屬性上，最小值為正理想解的值；在質量屬性上，最大值為正理想解的值。準確確定正理想解和負理想解是TOPSIS方法的關鍵步驟之一，它們作為參考基準，用于衡量各實際方案的優(yōu)劣程度。計算各方案與正理想解和負理想解之間的距離：一般采用歐氏距離公式進行計算。通過計算各方案與正理想解和負理想解之間的距離，可以衡量各方案與最優(yōu)和最劣方案之間的差距。距離正理想解越近，說明該方案在各屬性上的表現越優(yōu)；距離負理想解越近，說明該方案在各屬性上的表現越差。在計算距離時，要嚴格按照公式進行，確保計算結果的準確性。計算各方案的相對貼近度：即各方案與正理想解的距離與它到正理想解和負理想解距離之和的比值。相對貼近度越大，說明該方案越接近最優(yōu)方案。通過計算各方案的相對貼近度，可以對不同方案進行排序，為決策者提供清晰的決策依據，幫助決策者選擇最符合企業(yè)需求的自制或外購方案。4.3模型求解與結果分析以某電子制造企業(yè)為例，該企業(yè)在生產過程中需要對某關鍵零部件進行自制-外購決策。通過深入調研和全面分析，收集到了以下相關數據：方案成本（元）質量（評分，1-10分）交貨期（天）供應商穩(wěn)定性（評分，1-10分）技術能力（評分，1-10分）自制方案15081579自制方案24571888外購方案14061067外購方案2355856運用層次分析法（AHP）確定指標權重，邀請企業(yè)內部的采購專家、生產專家和質量專家等組成專家小組，對準則層各因素進行兩兩比較，構造判斷矩陣如下：成本質量交貨期供應商穩(wěn)定性技術能力成本13243質量1/311/221交貨期1/22132供應商穩(wěn)定性1/41/21/311/2技術能力1/311/221經過一致性檢驗，判斷矩陣具有可接受的一致性。采用特征根法計算各因素的權重，得到成本的權重為0.37，質量的權重為0.13，交貨期的權重為0.22，供應商穩(wěn)定性的權重為0.08，技術能力的權重為0.20。基于AHP確定的指標權重，運用技術優(yōu)先排序法（TOPSIS）對各方案進行評價。首先構建決策矩陣，將各方案的屬性值組成矩陣。然后對決策矩陣進行標準化處理，采用向量歸一化法，消除量綱影響。確定正理想解和負理想解，根據標準化后的決策矩陣，找出各屬性的最大值和最小值，分別構成正理想解和負理想解。正理想解為[35,9,8,8,9]，負理想解為[50,5,18,5,6]。計算各方案與正理想解和負理想解之間的距離，采用歐氏距離公式進行計算。各方案與正理想解的距離分別為：\begin{align*}d_{1}^{+}&=\sqrt{(50-35)^2+(8-9)^2+(15-8)^2+(7-8)^2+(9-9)^2}\\&=\sqrt{15^2+(-1)^2+7^2+(-1)^2+0^2}\\&=\sqrt{225+1+49+1+0}\\&=\sqrt{276}\end{align*}\begin{align*}d_{2}^{+}&=\sqrt{(45-35)^2+(7-9)^2+(18-8)^2+(8-8)^2+(8-9)^2}\\&=\sqrt{10^2+(-2)^2+10^2+0^2+(-1)^2}\\&=\sqrt{100+4+100+0+1}\\&=\sqrt{205}\end{align*}\begin{align*}d_{3}^{+}&=\sqrt{(40-35)^2+(6-9)^2+(10-8)^2+(6-8)^2+(7-9)^2}\\&=\sqrt{5^2+(-3)^2+2^2+(-2)^2+(-2)^2}\\&=\sqrt{25+9+4+4+4}\\&=\sqrt{46}\end{align*}\begin{align*}d_{4}^{+}&=\sqrt{(35-35)^2+(5-9)^2+(8-8)^2+(5-8)^2+(6-9)^2}\\&=\sqrt{0^2+(-4)^2+0^2+(-3)^2+(-3)^2}\\&=\sqrt{0+16+0+9+9}\\&=\sqrt{34}\end{align*}各方案與負理想解的距離分別為：\begin{align*}d_{1}^{-}&=\sqrt{(50-50)^2+(8-5)^2+(15-18)^2+(7-5)^2+(9-6)^2}\\&=\sqrt{0^2+3^2+(-3)^2+2^2+3^2}\\&=\sqrt{0+9+9+4+9}\\&=\sqrt{31}\end{align*}\begin{align*}d_{2}^{-}&=\sqrt{(45-50)^2+(7-5)^2+(18-18)^2+(8-5)^2+(8-6)^2}\\&=\sqrt{(-5)^2+2^2+0^2+3^2+2^2}\\&=\sqrt{25+4+0+9+4}\\&=\sqrt{42}\end{align*}\begin{align*}d_{3}^{-}&=\sqrt{(40-50)^2+(6-5)^2+(10-18)^2+(6-5)^2+(7-6)^2}\\&=\sqrt{(-10)^2+1^2+(-8)^2+1^2+1^2}\\&=\sqrt{100+1+64+1+1}\\&=\sqrt{167}\end{align*}\begin{align*}d_{4}^{-}&=\sqrt{(35-50)^2+(5-5)^2+(8-18)^2+(5-5)^2+(6-6)^2}\\&=\sqrt{(-15)^2+0^2+(-10)^2+0^2+0^2}\\&=\sqrt{225+0+100+0+0}\\&=\sqrt{325}\end{align*}計算各方案的相對貼近度，即各方案與正理想解的距離與它到正理想解和負理想解距離之和的比值。各方案的相對貼近度分別為：C_{1}=\frac{d_{1}^{-}}{d_{1}^{+}+d_{1}^{-}}=\frac{\sqrt{31}}{\sqrt{276}+\sqrt{31}}\approx0.10C_{2}=\frac{d_{2}^{-}}{d_{2}^{+}+d_{2}^{-}}=\frac{\sqrt{42}}{\sqrt{205}+\sqrt{42}}\approx0.17C_{3}=\frac{d_{3}^{-}}{d_{3}^{+}+d_{3}^{-}}=\frac{\sqrt{167}}{\sqrt{46}+\sqrt{167}}\approx0.79C_{4}=\frac{d_{4}^{-}}{d_{4}^{+}+d_{4}^{-}}=\frac{\sqrt{325}}{\sqrt{34}+\sqrt{325}}\approx0.91根據相對貼近度對各方案進行排序，相對貼近度越大，說明該方案越接近最優(yōu)方案。排序結果為：外購方案2>外購方案1>自制方案2>自制方案1。從結果可以看出，外購方案2的相對貼近度最高，為最優(yōu)方案。這是因為外購方案2在成本方面具有顯著優(yōu)勢，其成本最低，這符合企業(yè)降低成本的需求。雖然在質量、供應商穩(wěn)定性和技術能力方面的評分相對較低，但由于成本在決策中所占權重較大，且其他方面的劣勢并未對整體評價產生決定性影響，所以綜合考慮下，外購方案2成為最優(yōu)選擇。自制方案1在質量和技術能力方面表現較好，但成本較高，交貨期也較長，導致其相對貼近度較低。自制方案2成本相對較低，供應商穩(wěn)定性評分較高，但質量和交貨期方面的表現影響了其綜合評價。外購方案1在成本和交貨期方面有一定優(yōu)勢，但質量和供應商穩(wěn)定性方面的不足使其相對貼近度低于外購方案2。通過本模型求解和結果分析，企業(yè)可以清晰地了解各方案的優(yōu)勢與劣勢，從而做出科學合理的自制-外購決策。在實際應用中，企業(yè)還可以根據自身的戰(zhàn)略目標、市場環(huán)境等因素，對指標權重進行適當調整，以適應不同的決策需求。五、案例深度剖析5.1案例企業(yè)背景本案例選取的企業(yè)為XX科技有限公司，這是一家在電子產品制造領域頗具影響力的高新技術企業(yè)。公司成立于2010年，總部坐落于中國廣東省深圳市，這里是中國乃至全球的電子產業(yè)核心區(qū)域之一，匯聚了豐富的電子產業(yè)資源、先進的技術以及大量專業(yè)人才，為XX科技有限公司的發(fā)展提供了得天獨厚的條件。在行業(yè)中，XX科技有限公司憑借其卓越的創(chuàng)新能力和嚴格的質量把控，占據了重要地位。公司主要產品涵蓋智能手機、平板電腦、智能穿戴設備等多個熱門電子產品領域，產品不僅在國內市場備受青睞，還遠銷海外多個國家和地區(qū)。以智能手機為例，公司每年的出貨量在國內市場名列前茅，在國際市場上也逐漸嶄露頭角，其市場份額逐年穩(wěn)步增長。公司注重產品研發(fā)和技術創(chuàng)新，每年投入大量資金用于研發(fā)，與多所知名高校和科研機構建立了長期合作關系，不斷推出具有創(chuàng)新性和競爭力的產品，以滿足市場不斷變化的需求。公司的生產運營呈現出顯著特點。在生產環(huán)節(jié)，公司在深圳、東莞等地擁有多條現代化生產線，這些生產線采用了先進的生產設備和技術，確保了產品的高質量和高效率生產。在智能手機主板生產線上，引入了全自動化的貼片設備和高精度檢測儀器，大大提高了生產效率和產品質量的穩(wěn)定性。公司采用精益生產理念，通過持續(xù)改進和優(yōu)化生產流程，減少了生產過程中的浪費，提高了生產效率。在供應鏈管理方面，公司與全球多家供應商建立了長期合作關系，確保了原材料的穩(wěn)定供應。為了應對全球供應鏈的不確定性，公司積極推動供應鏈的本地化，與當地供應商建立緊密合作，以提高供應鏈的響應速度和抗風險能力。然而，公司在生產運營過程中，也面臨著自制-外購決策問題。在智能手機生產中，對于一些關鍵零部件，如芯片、攝像頭模組等，公司需要在自制和外購之間做出抉擇。芯片作為智能手機的核心部件，對手機的性能起著決定性作用。公司自行研發(fā)和生產芯片，能夠更好地控制芯片的性能、質量和供應穩(wěn)定性，有利于實現產品的差異化競爭。芯片研發(fā)需要投入巨額資金、大量高端技術人才以及先進的研發(fā)設備和工藝，研發(fā)周期長、風險高。如果選擇外購芯片，公司可以利用外部專業(yè)芯片制造商的技術和規(guī)模優(yōu)勢，降低生產成本，縮短產品上市時間，快速響應市場需求。過度依賴外購芯片，可能會面臨芯片供應短缺、價格波動以及技術受制于人等風險。同樣，攝像頭模組作為影響智能手機拍攝質量的關鍵部件，自制和外購也各有利弊。自制攝像頭模組可以更好地與手機整體設計和軟件算法進行優(yōu)化整合，提升拍攝效果；但自制需要建立專業(yè)的生產和研發(fā)團隊，增加生產管理難度和成本。外購攝像頭模組可以借助供應商的成熟技術和生產經驗，快速獲取高質量的產品；但可能會在產品定制化和供應及時性方面存在一定挑戰(zhàn)。這些自制-外購決策問題對公司的生產成本、產品質量、市場競爭力以及供應鏈穩(wěn)定性都有著深遠的影響，因此，如何科學合理地做出決策成為公司面臨的重要課題。5.2基于MADM的決策過程5.2.1數據采集與整理為了運用多屬性決策方法（MADM）對XX科技有限公司的自制-外購決策進行深入分析，數據的采集與整理工作至關重要。數據采集團隊制定了全面且細致的數據采集計劃，明確了數據來源和采集方式，以確保數據的準確性、完整性和及時性。在企業(yè)內部，財務部門提供了詳細的成本數據。通過查閱財務報表、成本核算賬目以及相關的財務憑證，獲取了自制和外購過程中的各項成本信息。對于自制芯片的成本，詳細記錄了原材料采購成本，包括硅片、光刻膠等原材料的采購價格和采購量，以及在不同時間段的價格波動情況；人力成本方面，統(tǒng)計了參與芯片研發(fā)、生產的各類人員的工資、獎金、福利以及培訓費用等；設備成本涵蓋了芯片制造設備的購置成本、折舊成本、維護成本以及設備更新改造的費用等；制造費用包括了水電費、廠房租金、生產管理費用等各項間接費用的明細。對于外購芯片的成本，財務部門提供了采購價格、運輸費用、檢驗費用以及庫存成本等詳細數據。采購價格根據不同的供應商和采購批次進行了分類記錄，運輸費用根據運輸方式和運輸距離進行了核算，檢驗費用包括了檢驗設備的購置和維護費用、檢驗人員的工資以及檢驗過程中消耗的材料等費用，庫存成本則包括了倉儲費用、保險費用、資金占用成本以及庫存損耗等。生產部門提供了生產能力和生產效率的數據。生產能力方面，詳細記錄了芯片生產線的數量、設備的產能以及每年的實際產量等信息，同時還分析了不同生產線的生產能力利用率，以及在滿負荷生產和部分負荷生產情況下的成本差異。生產效率數據包括了單位時間內的芯片產量、良品率、次品率以及生產過程中的廢品損失等信息，通過對這些數據的分析，可以評估自制芯片的生產效率和成本效益。質量數據方面，生產部門提供了芯片的各項質量指標，如芯片的性能參數、可靠性測試結果、質量合格率等，這些數據對于評估自制芯片的質量水平和市場競爭力具有重要意義。采購部門提供了豐富的供應商信息和采購數據。供應商信息包括供應商的基本情況，如供應商的規(guī)模、信譽、生產能力、技術水平等；供應商的信譽評價通過與供應商的合作歷史、行業(yè)口碑以及第三方信用評級機構的評價等多方面進行綜合評估。采購數據包括采購價格、交貨期記錄、采購合同條款等。采購價格根據不同的供應商和采購批次進行了詳細記錄，分析了采購價格的波動趨勢以及與市場行情的關系；交貨期記錄統(tǒng)計了不同供應商的交貨準時率、平均交貨延遲天數以及交貨期的穩(wěn)定性等信息；采購合同條款包括了雙方的權利和義務、質量保證條款、價格調整條款、交貨期條款等，這些條款對于評估外購芯片的風險和成本具有重要參考價值。在企業(yè)外部，市場調研團隊通過問卷調查、訪談、觀察以及收集二手數據等方式，獲取了市場需求數據、競爭對手信息、行業(yè)趨勢數據以及原材料市場價格波動數據等。市場需求數據方面，通過對智能手機市場的消費者進行問卷調查和訪談，了解了消費者對芯片性能、功能、價格