供应链战略联盟伙伴
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供应链战略联盟伙伴是指在同一条供应链中企业之间形成的合作伙伴。战略联盟伙伴的选择是实施供应链战略联盟非常关键的一步。研究发现，战略联盟的失败率介于50％～60％之间，其主要原因与伙伴的选择有关。在确立合作竞争、对自己和环境进行认真分析的基础上，根据企业所确定的战略联盟目标，对每个目标联盟伙伴进行全面的考察和分析，寻找那些能与自身实现优势互补、在企业文化和学习能力等方面有可能顺利相容的、可以帮助自己实现战略目标的联盟伙伴。
选择供应链战略联盟伙伴应遵循以下基本原则：
1、合作伙伴必须具备一定的创新能力。战略联盟是企业获得新知识和增强创新能力的最佳途径。供应链战略的重要目的之一，就是实现伙伴之间资源和信息共享，加快信息的传播速度，通过共同研发，形成技术创新和技术应用的相互依赖与支持。
2、具备互补性的优势。优势互补是战略联盟存在的基础。合作伙伴必须有互补性的优势，只有这样才能达到双赢的效果。同时，一个有活力的组织应具有很强的学习能力，学习合作伙伴先进的组织管理经验、先进的企业文化和创新的能力等，也是企业参与供应链战略联盟的重要目标。
3、文化相融。供应链的运作以统一的协调行动为基础，合作各方在实现供应链整体价值基础上，实现自我价值增值。因此，它要求联盟企业有协同行动的基础。而企业文化体现企业的核心价值观念，是企业的精神支柱。合作企业必须有共同的价值观念，才能有效地实现行动的协调性。因此，价值观念的相容，以及由此决定的相容的企业文化是企业选择合作伙伴的重要因素。
选择供应链战略联盟伙伴的方法较多。下面介绍几种常见的方法。
1、直观判断法
直观判断法是根据征询和调查所得的资料并结合人的分析判断，对联盟伙伴进行分析和评价的一种方法。这种方法主要是倾听和采纳与经营伙伴较为熟悉的人员的意见，这些人员包括有经验的采购人员、营销人员、对外联系的部门主管和高层主管等。
2、招标法
在选择供应商时，当订购数量大、合作伙伴竞争激烈时，可采用招标法来选择适当的联盟伙伴。招标法可以是公开招标，也可以是指定竞标。公开招标对投标者的资格不予限制；指定竞标则由企业预先选择若干个可能的合作伙伴，再进行竞标和决标。招标方法竞争性强，企业能在更广泛的范围内选择适当的合作伙伴，以获得供应条件有利的、便宜而适用的物资。但招标法手续较繁杂，时间长，不能适应紧急订购的需要。
3、协商选择法
在供货方较多，企业难以抉择时，也可以采用协商选择的方法，即由企业先选出供应条件较为有利的几个合作伙伴，同他们分别进行协商，再确定适当的合作伙伴。与招标法相比，协商方法由于供需双方能充分协商，在物资质量、交货日期和售后服务等方面较有保证。但由于选择范围有限，不一定能得到价格最合理、供应条件最有利的供应来源。当采购时间紧迫，投标单位少，竞争程度小，订购物资规格和技术条件复杂时，协商选择方法比招标法更有优势。
4、采购成本比较法
对质量和交货期都能满足要求的企业，则需要通过计算采购成本来进行比较分析，选择采购成本较低的合作伙伴。采购成本一般包括售价、采购费用和运输费用等各项支出。
5、ABC法
通过计算合作伙伴的总成本，分析企业因采购活动而产生的直接和间接的成本的大小，选择成本最小的作为合作伙伴。
6、层次分析法
层次分析法的基本原理是根据具有递阶结构的目标、子目标(准则)、约束条件和部门等来评价方案，采用两两比较的方法确定判断矩阵，然后把判断矩阵的最大特征相对应的特征向量的分量作为相应的系数，最后综合给出各方案的权重(优先程度)。由于该方法让评价者对照相对重要性函数表，给出因素两两比较的重要性等级，因而可靠性高、误差小。不足之处是遇到因素众多、规模较大的问题时，该方法容易出现问题。例如，判断矩阵难以满足一致性要求，往往难于进一步对其分组。层次分析法作为一种定性和定量相结合的工具，目前已在许多领域得到了广泛的应用。
7、神经网络算法
人工神经网络(Artificial Neural Network，ANN)是20世纪80年代后期迅速发展的一门新兴学科。人工神经网络可以模拟人脑的某些智能行为，如知觉、灵感和形象思维等，具有自学习、自适应和非线形动态处理等特征。这里将人工神经网络应用于供应链管理环境下联盟伙伴的综合评价选择，意在建立更加接近于人类思维模式的定性与定量相结合的综合评价选择模型。通过对给定样本模式的学习，获取评价专家的知识、经验、主观判断及对目标重要性的倾向。当对联盟伙伴做出综合评价时，该方法可再现评价专家的经验、知识和直觉思维，从而实现了定性分析与定量分析的有效结合，也可以较好地保证联盟伙伴综合评价结果的客观性。
基于人工神经网络的联盟伙伴综合评价选择的处理总体流程结构模型如图所示。
