一、不同质量指标灰色评价算例
（一）产品合格率质量指标的存在问题
在对问卷调查结果进行主成分分析时，产品合格率作为其中一个主成分，在所有质量管理主成分因子中的方差贡献率只有不到10%。产品合格率指标以百分数计算，均值98.5，标准差2.7，偏度值-3.6，峰度值18.7，下四分位数98，中位数100。从数据可以看出，企业产品合格率严重左偏，指标值非常集中地聚集在合格率优良区域，很难区分彼此间的差异。
而质量管理水平得分转化为百分制后的描述性统计量为：均值51.4，标准差18.7，偏度值-0.04，峰度值-0.29，下四分位数38.5，中位数50.7，上四分位数64.3，质量管理水平得分指标的分布是比较合理的，能够体现出企业之间的质量管理水平的差异。
从这一现象看出，对企业进行质量管理水平的评价，用产品合格率是不够的。质量评价指标应该区分开不同个体之间的质量管理差异，体现出作为质量管理水平评价依据的作用。
（二）产品合格率指标作为质量评价指标算例
根据某电子行业制造商的评价指标体系：质量、交货、价格、技术能力、柔性，以及前面5个指标的权重W=（0.28，0.26，0.16，0.21，0.09），质量指标此处是产品终检合格率，相应的数据规范化后为：（0.98，0.93，1） （表4-1中第1栏），其他指标评价得分规范化的数据同见表4-1。
表4-1 供应商评价得分
记最优参考方案序列为y0=（1，1，1，1，1），最差参考序列为y0=（0.93， 0.84，0.85，0.88，0.90）。求得关联系数矩阵：
根据上述公式求得各方案的关联度α和β：
最后根据公式计算得到r1=0.63，r2=0.35，r3=0.61。根据这个计算结果，供应商的优劣顺序为：A公司、C公司、B公司。从结果看出，A公司与C公司差异不大，而其中的质量指标差异也不大而且与总体评价结果相反，该结果更多地受到其他四个指标（交货期、价格、技术、柔性）的影响，质量指标本身，在排序中的影响作用无法体现出来。
（三）全面反映质量管理水平指标的评价算例
与上面的分析相对应，如果代入的质量指标是质量管理水平评价得分：
（0.87，0.78，1）（替换表一中第1栏），计算过程与上面相同，计算得到r1=0.57，r2=0.32，r3=0.65。则供应商的优劣顺序变为：C公司、A公司、B公司。从这一结果看到，企业之间在质量评价指标之间的差异影响了评价顺序。
不同质量指标，对企业的区分程度不同，辨别能力各异。运用不同指标进行供应链企业的评价，结果在多大的程度上会产生不同，需要进行实证分析。
二、对调查结果的分析
在所有的被调查企业中随机抽取140家企业数据，接近总数的一半多一些，分别用产品合格率指标和质量管理水平得分数据进行灰色关联度评价实证分析。如上一节所示，由于B公司在两次运算中均排最后，所以在运算中把B公司数据固定不变，其他的两家分别代入调查结果中的公司数据并令其为A公司或者C公司。
运算如前面所论述的方法，对企业进行两两的比较，不考虑B公司排名，只观察A公司和C公司的排名先后顺序。在140家企业中抽取2家企业的组合数为：
所以，需要运算9730次，比较分别用产品合格率指标和质量管理水平得分指标所计算得到的供应链评价中的灰色关联度，排出的公司的优劣顺序，可以看出其在多大程度上影响了公司的实际排名。
在灰色关联度计算中，需要考虑分辨系数的影响。分辨系数是在（0，1）中取定的实数，一般随着分辨系数在（0，1）内的不断增大，关联系数的取值范围就不断缩小。这势必对关联度的变化率影响很大。分辨系数的取值应该符合以下原则：
1.充分体现关联度的整体性，即关联度不仅跟参考序列和比较序列这两组序列有关，而且和其他的比较序列有关。
2.具有抗干扰作用，也就是说，当系统因子的观测序列出现异常值是，能够削弱、抑制它对关联度的影响。
因此首先要考查参考序列与各比较序列的相互接近的程度，当序列的变化范围较小时，则希望微小变化能引起关联度的较大变化，那么分辨系数取较小值，反之，取较大值。这样就能使关联度较好地体现系统的整体性，灵活地根据观测值的动态变化而选取分辨系数值，这样就具备一定的灵活性和智能性，使结果更为合理。分辨系数与关联度下限值之间的关系可见参考文献。
为了比较分辨系数的不同会对采用产品合格率以及质量管理水平得分的计算结果的影响，本文分别取分辨系数为0.1－0.9进行运算。
分辨系数设置为0.1时，在总的9730次比较中，1116次排序发生改变，8614次排序未改变，排序发生改变的评价次数占总数的比例为：1116÷9730=0.1147=11.47%。
分辨系数设置为0.9时，3920次排序发生改变，5810次未改变，排序发生改变的评价次数占总数的比例为：3920÷9730=0.4029=40.29%。其余分辨系数介于0.1-0.9时，运算结果中的变化和未变化的排序亦介于二者之间。
由运算结果可以看出，采用不同的质量指标，对企业的评价的排名先后影响很大。尤其在从调查结果来看，相当多的企业的产品合格率看不出企业间的差别时，企业内在的质量管理水平的差异更能够有效地区分开企业间的不同，这对评价指标来说显得更加重要和关键。
本次运算的程序以及程序的说明请见如下程序，程序中的分辨系数只是以上选择的其中之一，具体运算时，根据分辨系数的选择，做了相应的调整。
灰色关联度计算程序附录一，程序中符号“%”后面的文字是程序注释部分，会被程序自动识别而不会参与运算。
三、制造业质量管理水平评价的客观性
如上所述，在对若干个企业进行质量评价时，产品合格率指标之间常常差异不大，而优秀的质量管理才是既保证产品质量，又保证企业获得利润以使其持续发展的根基，更重要的是，企业的质量管理反映的是企业全面的管理水平，这在不同企业间的差异是很大的。如何全面客观地反映企业的质量管理水平呢？通常，对于企业进行评价可以分为第一方评价、第二方评价和第三方评价三种。
第一方评价即被调查企业根据调查方的要求，提交证明企业自身资质和实力的证明材料。无论是产品合格率还是企业的质量管理材料，其可信性都会大打折扣。
第二方评价则是供应链评价需求方根据自身的要求，对供应商进行的评价。评价指标中价格是比较容易得到，不需过多调查。其他指标的评价中，我们可以把供应商分为两类，一类是企业原有的供应伙伴，产品合格率和交货是比较容易评价的，但是技术能力和柔性，是需要进一步对其进行调查分析才能够得到的；另一类是新的待选供应商，其四个方面的指标都是需要进行全面调查分析的。对于供应商众多的企业来说，进行大量的第二方评价是十分困难而且是成本高昂的。
而第三方评价，是由公正独立的第三方进行企业的质量管理水平评价。如ISO9000质量管理体系认证制度，就是典型的第三方质量管理体系评价。供应链评价过程以及其中的质量管理水平评价，同样需要客观的第三方评价。
质量指标在供应链评价指标体系中具有重要作用，选择质量评价指标时，不仅要考虑反映质量结果的指标，应该全面考虑质量管理体系、质量领导、质量文化、质量技术。荀子《劝学》讲：“假舆马者，非利足也，而致千里；假舟楫者，非能水也，而绝江河。君子生非异也，善假于物也”。
我国制造企业的质量管理工作需要借助先进的质量管理理论与技术方法，使企业获得优秀的产品质量，这是企业核心竞争力的体现。供应链评价要反映供应链整体的竞争力。
一个指标要能够很好地区分开不同个体之间的差异，则该评价指标才发挥了评价的作用。产品合格率指标在很大程度上不能区分开企业之间的差别，而质量管理水平调查得分的结果，可以很好地区分开企业之间的差别。
所以在供应链评价时，应该对供应链上企业的质量管理能力进行全面的考核评价，而不是简单使用单一的产品合格率等质量结果指标。
免责声明：以上内容源自网络，版权归原作者所有，如有侵犯您的原创版权请告知，我们将尽快删除相关内容。
