敏捷虚拟企业又称为动态联盟(Dynamic Alliances，DA)是实现AM的基本组织方式。企业动态联盟是充分利用现代通讯技术、网络技术把位于不同地理位置的两个或两个以上的企业的核心资源联合起来，形成一种有时限的相互依赖、信任、合作的组织，其特点是将各成员企业的专长、知识、信息等集成起来，以最短的响应时间、最低的成本、最好的产品、最佳的服务满足用户的需求。该模式既是具有先进生产管理技术的企业提高竞争力的法宝，也是一些技术层面单一、生产能力有限的企业参与全球化市场竞争的机遇。
AVE的建立与运行涉及到各个伙伴企业的模型、虚拟企业的模型以及基于公共信息网络而建立的全球化伙伴网之间的合作关系网。动态联盟中的伙伴选择与管理无疑是一个具有现实意义的问题。因为在动态联盟的组建过程中，选择“正确”的伙伴是关系到整个联盟成败的关键因素。对企业进行评价是做出选择的前提，而建立一个科学的指标体系，建立相应的数学模型是迸行评价的良好基础。
1 相关的技术研究状况
敏捷制造的概念提出以来，得到广泛的重视和研究。美国国家自然科学基会会建立了三个AM国家研究中心，分别研究电子行业、机床行业和航天航空工业中的AM问题。我国也一直在关注AM技术的研究与实现。863/CIMS主题专家组、国家自然科学基金会以及其他政府部门等都计划研究AM技术并资助了若干课题的研究。国内不少大学、研究所都就AM的不同方面进行了研究与探索。
在虚拟企业组建过程中，合作伙伴的选择是一个至关重要的步骤。因为合作伙伴的选择好坏直接关系到虚拟企业的运行效果。针对虚拟企业的合作伙伴的选择问题，已有不少学者对此作了研究。如吴宪华等人(2002)提出了采用ANP来选择虚拟企业的合作伙伴，马永军等人(2004年)提出采用AHP法来选择合作伙伴，覃正等人(2006)提出采用模糊推理机制进行选择合作伙伴，马鹏举等人(2005)等提出采用F—AHP(模糊层次分析法)解决此问题等等。但他们都是从虚拟企业选择方法层面上作研究，并没有提出系统的解决方案。
2 合作伙伴的选择
伙伴企业的选择可以按照下述的三阶段模型来进行。
2.1 初选
从成千上万个有希望进行合作的伙伴中缩小范围。挑选出可供进行精选的伙伴系统。在这一阶段，那些影响伙伴选择的抽象因素及难以进行量化描述的因素都将被考虑到，用以定性地初步筛选出潜在的伙伴企业。
2.2 精选
在这一阶段，通过对影响伙伴选择决策的主要因素进行定量的讨论与计算，从第一阶段筛选出的潜在伙伴序列中，优化地选择出能与发起企业组成动态联盟的伙伴企业或企业群。伙伴选择决策的影响因素有很多，而且这些因素往往是互相矛盾与排斥的，在实际的操作中，为了达到最优化的选择，可以采用多目标规划的方法，加入权重因子综合进行考虑。纵向联盟与横向联盟在合作形式上存在着较大的差异。因而其伙伴选择的出发点也大不一样。
2.3 后勤可行性
评估后勤因素是影响伙伴选择的主要制约条件，通过前两个阶段的选择以后，如果选择的伙伴企业能满足后勤制约的要求。则可以认为所选定的伙伴企业是适合于作为联盟的企业。后勤因素主要从以下几个方面来考虑：地理位置的便利程度；仓储费用；运输方便程度及费用；交货的及时性。如果说在经过以上三个阶段的选择后，选择出的企业或企业群仍然不太适合与发起企业组合成最优化的动态联盟，可以采取以下措施来进行调整。
1)放松初选过程中的定性约束条件，以扩大可供选择伙伴的论域范围；
2)调整精选模型中各影响因素的权重因子，构造更为优化的选择模型；
3)要求较为符合要求的伙伴企业进行内部重组，以达到动态联盟的要求。
3 伙伴选择的建模方法
3.1 合作伙伴综合评价指标体系
动态联盟，作为核心企业选择好适当的伙伴企业非常重要的。对企业进行评价是做出选择的前提，而建立一个科学的指标体系是进行评价的良好基础。一个评价指标体系的设计要做到科学、全面、准确、易行，并符合目的性、科学性、实效性、可行性和可测性等原则。
合作伙伴评价指标体系所遵循的原则涉及许多因素，评价的指标纷繁复杂，既有定性的，又有定量的，而且各种指标重要程度各不相同，有时甚至很难进行准确定量分析，因此有必要建立一套通用的、可供扩充的合作伙伴评价指标体系，而该指标体系应遵循以下原则：1)目的性与科学性原则；2)全面和简洁性原则；3)定量与定性相结合原则；4)通用性和可扩充性原则
3.2 合作伙伴综合评价模型
3.2.1 基于层次分析法的建模
层次权重决策分析法(筒称层次分析法，Analytical Hierarchy Process)是由美国运筹学家，匹兹堡大学的A．L Saaty教授于20世纪70年代提出的一种定性分析和定量分析相结合的系统分析方法。通过明确问题，建立层次分析结构模型，构造判断矩阵。层次排序等步骤计算总目标的组合权重，对于解决多层次、多目标的复杂的大系统优化问题是行之有效的。它的基本思想是：
1)把系统各因素之间的隶属关系由高到低排成若干层次。建立不同层次因素之间的相互关系；
2)根据判断，就每一层次的因素的相对重要的程度给予定量表示，建立判断矩阵；
3)利用数学方法确定每一层次全部因素的相对重要程度的权值；
4)通过排序对问题进行分析和决策。层次分析法把复杂系统进行整体分解，把多目标、多准则的决策同题化为多层次单目标的两两对比，然后只需进行简单的数学运算解决问题。因此，层次权重决策分析法是进行预测、决策、规划的简单而实用的有效方法。在层次分析法中，构造判断矩阵是最关键的一个环节。
3.2.2 层次分析法中的评价因素权重分配问题
权重分配的确定可以由决策者根据经验选定，也可以用统计或专家评分方法。
设共有n个子因素u1， u2， u3… un采用1—9标度法，定量描述元素ui与uj的重要程度之比 uij 得到权重比矩阵B：
显然该矩阵满足 uij ，(i=1，2，…，n)。在理想情况下还应满足：uij ujk =uik(i，j，k=l，2，3，…，n)。该式反应了矩阵的协调性。
3.2.3 评价过程
一般地，假定某因素有n个元素f1， f2， f3…分别比较他们的重要性，按1-9比率标度法写出判断矩阵具体方法如下(其中fij =1/ fji ，若居于他们之间也可以用2，4，6，8及1/2，l/4，1/6，1/8来标度)。
假设在盟主寻求合作伙伴时，候选企业有E1，E2， E3共n个，据上所述，有f1， f2… ，fn共n个影响因素。‘为简单起见，我们取Q，C，T，F，S，E为6个基本影响因素构成因素集，且假定备选企业为E1，E2， E3。
1)构造评价矩阵，见表1。评价矩阵的构造，可用二元对比法，取其数量估计的平均值作为隶属度。
表1 联盟成员的判断矩阵表
2)确定权重集。对Q，C，T，F，S，E构成的因素集，按比率标度法，构造判断矩阵。矩阵的最大特征值k=5．6817特征向量为(-0.1532，-0.1777，-0.2105，-0.2005，-0.2281，-0.2403)，一致性检验，CI=(λ-n)/(n-1)=-0.06366<0.1 故判断矩阵有满意的一致性。
3)运算评判集
则B
E1max=-0.6962。同理计算出E
2的B
E2max和BE3max
通过比较BE1max，BE2max， BE3max 取三者中最大者就是我们要选择的企业。
4 结束语
敏捷虚拟企业从出现到如今已经经历了十多个年头，随着市场竞争的加剧，敏捷虚拟企业这种新的组织形式越来越引起人们地关注，被认为是2l世纪制造企业新的组织运行模式。而敏捷虚拟企业地动态组织中关于合作伙伴的选择及优化问题又是其核心部分。文章从方法论的角度结合目前该领域研究比较集中关于伙伴选择建模FAHP方法。讨论了在一般意义下的伙伴选择和实现。