【摘 要】原料供应链是安全稳定生产的前提和保障，订单分配作为供应链的前置环节，是企业关注的重点。冶金行业原料成分复杂、供应商量大质异、信息耦合关联，当前专家决策模式面对如此复杂的订单分配问题时劳动强度大且难以适应海量信息，导致决策效率低、采购成本高、原料质量难以保障。针对该问题，提出了知识驱动的冶金企业原料供应链订单分配方法。首先，在确定多层次供应商评价体系的基础上，通过熵权法和模糊层次分析法充分利用供货数据知识和专家经验知识，结合兼容度和差异度合理分配评价指标的重要度。然后，基于TOPSIS构建多属性决策评价模型，自动获得各供应商综合绩效与排名，实现对供应商的高效评价管理。最后，综合考虑供应商供货特性知识、配矿机理知识、经营状况知识等，建立多目标订货量分配模型，自动获得复杂资源约束下各供应商的最优订货量。以国内某锌冶炼企业为例，采用原料供应链相关数据对所提方法的有效性及适用性进行验证。结果表明，所提方法可以自动地完成供应商评价、订货量分配等知识型工作，极大地降低了人工劳动强度，提高了决策效率，并有效降低了采购成本，提升了原料质量。
【关键词】 供应链优化 ; 订单分配 ; 知识驱动 ; 冶金工业
0 引言
冶金工业是国民经济发展的支柱产业和实体经济发展的基础，是制造强国的重要支撑，其产品是经济建设的基础性原料和国防军工的战略性物资，战略地位十分重要。经过数十年的发展，我国已成为世界上门类最齐全、规模最大的冶金大国，生产量和消费量连续20年位居世界第一。冶金过程作为典型的流程生产过程，对原料供应稳定性及品位质量要求极高。连续性生产方式下断料恢复成本巨大，原料供应质量直接影响生产过程稳定性及产品质量。进一步地，