供應鏈戰略聯盟伙伴
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供應鏈戰略聯盟伙伴是指在同一條供應鏈中企業之間形成的合作伙伴。戰略聯盟伙伴的選擇是實施供應鏈戰略聯盟非常關鍵的一步。研究發現，戰略聯盟的失敗率介於50％～60％之間，其主要原因與伙伴的選擇有關。在確立合作競爭、對自己和環境進行認真分析的基礎上，根據企業所確定的戰略聯盟目標，對每個目標聯盟伙伴進行全面的考察和分析，尋找那些能與自身實現優勢互補、在企業文化和學習能力等方面有可能順利相容的、可以幫助自己實現戰略目標的聯盟伙伴。
選擇供應鏈戰略聯盟伙伴應遵循以下基本原則：
1、合作伙伴必須具備一定的創新能力。戰略聯盟是企業獲得新知識和增強創新能力的最佳途徑。供應鏈戰略的重要目的之一，就是實現伙伴之間資源和信息共用，加快信息的傳播速度，通過共同研發，形成技術創新和技術應用的相互依賴與支持。
2、具備互補性的優勢。優勢互補是戰略聯盟存在的基礎。合作伙伴必須有互補性的優勢，只有這樣才能達到雙贏的效果。同時，一個有活力的組織應具有很強的學習能力，學習合作伙伴先進的組織管理經驗、先進的企業文化和創新的能力等，也是企業參與供應鏈戰略聯盟的重要目標。
3、文化相融。供應鏈的運作以統一的協調行動為基礎，合作各方在實現供應鏈整體價值基礎上，實現自我價值增值。因此，它要求聯盟企業有協同行動的基礎。而企業文化體現企業的核心價值觀念，是企業的精神支柱。合作企業必須有共同的價值觀念，才能有效地實現行動的協調性。因此，價值觀念的相容，以及由此決定的相容的企業文化是企業選擇合作伙伴的重要因素。
選擇供應鏈戰略聯盟伙伴的方法較多。下麵介紹幾種常見的方法。
1、直觀判斷法
直觀判斷法是根據徵詢和調查所得的資料並結合人的分析判斷，對聯盟伙伴進行分析和評價的一種方法。這種方法主要是傾聽和採納與經營伙伴較為熟悉的人員的意見，這些人員包括有經驗的採購人員、營銷人員、對外聯繫的部門主管和高層主管等。
2、招標法
在選擇供應商時，當訂購數量大、合作伙伴競爭激烈時，可採用招標法來選擇適當的聯盟伙伴。招標法可以是公開招標，也可以是指定競標。公開招標對投標者的資格不予限制；指定競標則由企業預先選擇若幹個可能的合作伙伴，再進行競標和決標。招標方法競爭性強，企業能在更廣泛的範圍內選擇適當的合作伙伴，以獲得供應條件有利的、便宜而適用的物資。但招標法手續較繁雜，時間長，不能適應緊急訂購的需要。
3、協商選擇法
在供貨方較多，企業難以抉擇時，也可以採用協商選擇的方法，即由企業先選出供應條件較為有利的幾個合作伙伴，同他們分別進行協商，再確定適當的合作伙伴。與招標法相比，協商方法由於供需雙方能充分協商，在物資質量、交貨日期和售後服務等方面較有保證。但由於選擇範圍有限，不一定能得到價格最合理、供應條件最有利的供應來源。當採購時間緊迫，投標單位少，競爭程度小，訂購物資規格和技術條件複雜時，協商選擇方法比招標法更有優勢。
4、採購成本比較法
對質量和交貨期都能滿足要求的企業，則需要通過計算採購成本來進行比較分析，選擇採購成本較低的合作伙伴。採購成本一般包括售價、採購費用和運輸費用等各項支出。
5、ABC法
通過計算合作伙伴的總成本，分析企業因採購活動而產生的直接和間接的成本的大小，選擇成本最小的作為合作伙伴。
6、層次分析法
層次分析法的基本原理是根據具有遞階結構的目標、子目標(準則)、約束條件和部門等來評價方案，採用兩兩比較的方法確定判斷矩陣，然後把判斷矩陣的最大特征相對應的特征向量的分量作為相應的繫數，最後綜合給出各方案的權重(優先程度)。由於該方法讓評價者對照相對重要性函數表，給出因素兩兩比較的重要性等級，因而可靠性高、誤差小。不足之處是遇到因素眾多、規模較大的問題時，該方法容易出現問題。例如，判斷矩陣難以滿足一致性要求，往往難於進一步對其分組。層次分析法作為一種定性和定量相結合的工具，目前已在許多領域得到了廣泛的應用。
7、神經網路演算法
人工神經網路(Artificial Neural Network，ANN)是20世紀80年代後期迅速發展的一門新興學科。人工神經網路可以模擬人腦的某些智能行為，如知覺、靈感和形象思維等，具有自學習、自適應和非線形動態處理等特征。這裡將人工神經網路應用於供應鏈管理環境下聯盟伙伴的綜合評價選擇，意在建立更加接近於人類思維模式的定性與定量相結合的綜合評價選擇模型。通過對給定樣本模式的學習，獲取評價專家的知識、經驗、主觀判斷及對目標重要性的傾向。當對聯盟伙伴做出綜合評價時，該方法可再現評價專家的經驗、知識和直覺思維，從而實現了定性分析與定量分析的有效結合，也可以較好地保證聯盟伙伴綜合評價結果的客觀性。
基於人工神經網路的聯盟伙伴綜合評價選擇的處理總體流程結構模型如圖所示。
