面向可持续与韧性增材制造供应链的自适应供应商选择框架

为解决COVID-19疫情后供应链管理中供应商选择的认知与随机不确定性难题，研究人员提出了一种结合韧性（resilience）与可持续性（sustainability）属性的灰色关联分析（GRA）框架。该研究通过增材制造技术（AMT）供应链案例验证，优先筛选出适应性强、数据驱动的供应商方案，并与层次分析法（AHP）对比验证其有效性，为工业信息集成（III）领域提供了可追溯的智能决策支持工具。

　　

全球供应链在COVID-19疫情冲击下暴露出严重脆弱性，尤其依赖集中化制造或单一供应商的企业面临巨大风险。传统供应商选择方法难以应对认知不确定性（如主观判断偏差）和随机不确定性（如数据不足导致的概率分布假设失效），而增材制造技术（AMT）的兴起虽能提升供应链韧性（resilience）与可持续性（sustainability），却缺乏适配的供应商评估体系。为此，一项发表于《Journal of Industrial Information Integration》的研究提出了一种基于灰色关联理论（Grey Relational Analysis, GRA）的自适应供应商选择框架，旨在通过量化分析解决上述双重不确定性挑战。

研究团队以印度航空维修企业"ABC"为案例，选取5家供应商，结合业务、运营、环境及客户四类韧性-可持续属性（RSA），运用GRA计算灰色可能值（grey possibility values）进行优先级排序。为验证框架有效性，结果与层次分析法（AHP）交叉比对，证实GRA在信息缺失场景下的优越性。

关键技术方法包括：1）灰色关联理论（GRA）处理不确定数据；2）多属性决策模型整合22项RSA指标；3）案例验证采用航空维修与 overhaul（MRO）供应链真实数据；4）对比分析GRA与AHP的决策一致性。

研究结果
文献综述：疫情凸显供应链对韧性与可持续性的需求，但现有研究缺乏AMT场景的供应商选择工具。
框架设计：提出包含环境合规性、交付灵活性等22项RSA的评估体系，强调AMT可减少碳足迹与迭代成本。
GRA应用：通过灰色关联度计算，将供应商性能转化为可比数值，规避传统方法对完整数据集的依赖。
案例验证：在ABC公司中，GRA优先选择具备本地化协同能力的供应商，与AHP结果一致性达82%。
管理启示：该框架支持动态调整供应商策略，尤其适合AMT驱动的分布式制造网络。

结论与意义
研究证明，GRA能有效整合决策者（DMs）的主观判断与不完整数据，为AMT供应链提供兼顾韧性与可持续性的供应商选择方案。其创新性在于：1）首次将GRA应用于AMT供应链场景；2）提出可扩展的RSA指标体系；3）通过工业案例验证框架的实操性。该成果为制造业数字化（Industrial Digitization）提供了决策支持系统（DSS）范本，助力企业在波动环境中实现敏捷响应。局限性在于未考虑供应商动态协作关系，未来可结合社会网络分析（SNA）进一步优化。