首先，从示范案例本身来看，服务供应商的历史绩效信息常常无法完全获取，但是，以产品服务能力、产品服务资源等为主要指标的评价准则体系同样可以对服务供应商的潜在表现进行有效分析；而指数标度法和梯形模糊数相结合的方法，以及优化的评价流程可以有效地把定性评价转化为可以量化处理的信息，并且能够明显改善判断矩阵的一致性，减小评判过程的主观因素影响。

其次，从本章的关键技术来看，一方面本书提出的群决策判断矩阵一致性修复方法在减小决策信息变异、提高评判客观性方面明显优于文献中的方法，另一方面对评价结果的敏感性分析表明本书采用的TrFN-ANP具有良好的健壮性。

采用本书提出的群决策判断矩阵修复方法可以有效减小在对原始决策信息的处理过程中决策信息的变异或丢失，这里仍1日以对模糊判断矩阵的修复为例，分别采用Yeh、Kreng等^[57]和XU等^[58]提出的替代矩阵的选择方法从构建的替代矩阵（见表4-7）中选择出替代矩阵，其排序向量如图4-10所示。可以看出，本书的方法得到的替代矩阵的排序向量与原始判断矩阵的排序向量差异非常小，几乎一致，说明原始决策信息的变异度几乎为0，而采用文献中的方法得到的替代矩阵包含的决策信息有比较大的丢失。可见，本书提出的群决策判断矩阵的一致性修复方法优于Yeh、Kreng^[57]和XU等^[58]提出的方法。

TrFN-ANP 方法中评判结果可能会因决策者的主观因素影响而存在一定的偏差范围，但是决策者又希望偏差范围在有效控制范围内而不至于显著影响最终的服务供应商排序，因此敏感性分析非常重要。它通过分析服务供应商的排序结果对于元素组权重变化的灵敏度进而评价方法的健壮性。这里采用的敏感性分析是通过分别把六个元素组的权重增加和减少30%（其中一个元素组的权重发生变化时，其他元素组的权重同百分比调整），然后观测四个MRO服务供应商排序结果的变化。通过图4-11可以看出，随着六个元素组权重的变化，尽管它们的评价得分有所变化，但是MRO服务供应商的排序能够保持SA、SS、SG、ST从优到差的顺序不变，说明本书提出的评价方法具有良好的健壮性。

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图4-10 不同方法选择到的最佳替代矩阵的排序向量比较

图4-11 评价结果灵敏度分析

最后，从潜在工业效益来看，主服务商的产品服务资源总是有限的，适当、积极地引入服务供应商是企业的必然选择，采用本书提出的基于TrFN_- ANP的服务供应商选择方法可以有效改善选择过程的客观性，同时通过改善判断矩阵一致性的方法提高ANP方法的可操作性。此外，本书提出的服务供应商差异化管理策略也为企业的服务供应商管理提供了科学指导。