近年来,随着国内外车企的大量崛起和客户需求的不断提高,汽车行业的竞争越来越大。众多研究表明,一个企业特别是车企,选择具有实力的汽车零部件供应商并最大限度的利用自己的优势资源并不断随着市场变化做出战略调整,是企业获得竞争优势的重要途径。然而,目前很多关于汽车行业供应商选择的方法存在指标建立不符合公司实际和决策结果不科学的问题。本文选取国内知名汽车企业S公司为具体背景并展开研究。首先,采用调查问卷方法和SPSS软件并结合S公司供应商的特点和以往供应商管理中存在的问题构建指标体系,这样可以最大程度得建立符合公司实际的指标体系。然后,利用二元语义网络分析法(TL-ANP)确定指标和子指标的权重,可以避免信息丢失的同时,弥补了传统二元语义决策方法假设标准是相互独立和忽略准则之间相互作用的不足。最后,采用区间二元语义选择淘汰法(IT-ELECTRE Ⅱ)对供应商进行排序并挑选出最佳供应商。研究方法关于子标准上的替代选择的评级被表示为二元区间语言变量,有效规避了准则不能相互补偿的问题,使决策结果更可靠。另外,为了排除多属性决策问题的结果会出现逆序的现象,本文对选择结果进行了逆序分析和验证,确保了结果的可靠性和科学性。综上所述,本文从问题分析到指标确定,再到供应商选择模型构建和求解,形成一套系统的方法,可以为汽车行业复杂多属性决策问题提供参考。最后,本文提出的多属性决策问题更加贴近实际生活中的决策问题且得出的决策结果经过科学地验证,具有实际应用意义和科学性。