供应商评价装置以及供应商评价方法

摘要

本发明涉及一种对供应商进行评价的供应商评价装置以及供应商评价方法，能够提高评价的准确性、再现性以及可靠性。该供应商评价方法包括：供应商数据获取步骤，获取可用于评价供应商的多个候选指标、各候选指标的与每个供应商对应的指标数据以及专家对各候选指标的重要度的打分结果；以及供应商评价步骤，其包括主观评价步骤以及客观评价步骤，在主观评价步骤中，利用层次分析法，根据选自所述多个候选指标的评价用指标以及所述打分结果，获得该供应商的主观评价结果，在客观评价步骤中，利用离散最大化法，根据评价用指标的指标数据，获得该供应商的客观评价结果，根据所述多个供应商的主观评价结果和客观评价结果获得供应商评价结果。

说明书

技术领域

本发明涉及一种供应商评价装置以及供应商评价方法。

背景技术

在当今经济高度发展的背景下，需要企业以系统全面的理念去审视评估整个供应链，以实现企业从供应商、企业、到用户之间的物流、信息流和资金流的一体化管理。整个供应链管理全流程中采购供应商管理是企业重点研究的对象。管理精细到位可提高企业生产产品质量，保证产品交付周期，降低管理运营成本，提升企业信誉度，强化企业竞争力。并且，供应商评价又将在资格准入、监督检查、绩效考核中扮演重要角色。

例如专利文献1公开了一种适用于制造业的采购的、基于制造能力和关系链的非标零部件采购决策系统，基于数据库内的供应商数据，采用AHP法(层次分析法)将各类数据转换为0-10的评价分数，并计算各供应商的总评分，由此选出最佳的供应商。

现有技术文献

专利文献

专利文献1：CN108154277A

发明内容

要解决的技术问题

但是，在现有技术中，至少存在以下两个问题。

一方面，大多数公司的评价指标较为通用，没有针对不同的行业、部门分类制定指标或差异化筛选，造成评价结果可靠性不高。另一方面，在如专利文献1那样的评价方法中，评价的主观因素影响过大，因此准确性和再现性不高。

用于解决技术问题的技术方法

本发明是为了解决上述技术问题而做出的，提供一种对供应商进行评价的供应商评价方法，其特征在于，包括：供应商数据获取步骤，获取可用于评价供应商的多个候选指标、各候选指标的与每个供应商对应的指标数据以及专家对各候选指标的重要度的打分结果；以及供应商评价步骤，其包括主观评价步骤以及客观评价步骤，在所述主观评价步骤中，利用层次分析法，根据选自所述多个候选指标的评价用指标以及所述打分结果，获得该供应商的主观评价结果，在所述客观评价步骤中，利用离散最大化法，根据所述评价用指标的指标数据，获得该供应商的客观评价结果，根据所述多个供应商的所述主观评价结果和所述客观评价结果获得供应商评价结果。

由此，通过采用主客观结合的评价，可以避免主观因素对供应商评价产生过大影响，从而提高供应商评价的准确性和再现性。

在上述的供应商评价方法中，优选地，所述候选指标包含对不同的领域通用的通用指标以及与各领域对应的非通用指标，在所述供应商数据获取步骤中，还获取各个供应商的历史满意度，所述供应商评价步骤还包括特征性指标筛选步骤，根据在所述供应商数据获取步骤中获取到的所述非通用指标的指标数据以及各个供应商的所述历史满意度，从所述非通用指标中筛选出对供应商的历史满意度影响较大的特征性指标，在所述主观评价步骤和所述客观评价步骤中，以所述通用指标和所述特征性指标作为所述评价用指标。

由此，通过在通用指标的基础上增加了各个行业领域或各个部门所特有的非通用指标，能够更有针对性地进行供应商评价，从而提高了评价的可靠性。并且，通过在非通用指标中筛选出对供应商的历史满意度影响较大的特征性指标，能够排除无用非通用指标，使得评价过程更高效。

在上述的供应商评价方法中，优选地，在所述特征性指标筛选步骤中，采用逐步回归法或主成分分析法筛选出所述特征性指标。

在上述的供应商评价方法中，优选地，在所述主观评价步骤中，根据所述打分结果，获得每个评价用指标的主观权重，并针对每一个所述供应商，将各个评价用指标的主观权重与其指标数据归一化后的归一化指标数据的乘积相加得到的结果作为该供应商的所述主观评价结果。

在上述的供应商评价方法中，优选地，在所述客观评价步骤中，根据所述候选指标的指标数据，获得每个候选指标的客观权重，并针对每一个所述供应商，将各个评价用指标的客观权重与所述归一化指标数据的乘积相加得到的结果作为该供应商的所述客观评价结果。

本发明还提供一种对供应商进行评价的供应商评价装置，其特征在于，包括：供应商数据库模块，其存储有可用于评价供应商的多个候选指标、各候选指标的与每个供应商对应的指标数据以及专家对各候选指标的重要度的打分结果；以及供应商评价模块，其包括主观评价模块以及客观评价模块，所述主观评价模块利用层次分析法，根据选自所述多个候选指标的评价用指标以及所述打分结果，获得该供应商的主观评价结果，所述客观评价模块利用离散最大化法，根据所述评价用指标的指标数据，获得该供应商的客观评价结果，根据所述多个供应商的所述主观评价结果和所述客观评价结果获得供应商评价结果。

由此，通过采用主客观结合的评价，可以避免主观因素对供应商评价产生过大影响，从而提高供应商评价的准确性和再现性。

在上述的供应商评价装置中，优选地，所述候选指标包含对不同的领域通用的通用指标以及与各领域对应的非通用指标，所述供应商数据库模块中还存储有各个供应商的历史满意度，所述供应商评价模块还包括特征性指标筛选模块，所述特征性指标筛选模块根据所述供应商数据库模块中的所述非通用指标的指标数据以及各个供应商的所述历史满意度，从所述非通用指标中筛选出对供应商的历史满意度影响较大的特征性指标，以所述通用指标和所述特征性指标作为所述评价用指标。

由此，通过在通用指标的基础上增加了各个行业领域或各个部门所特有的非通用指标，能够更有针对性地进行供应商评价，从而提高了评价的可靠性。并且，通过在非通用指标中筛选出对供应商的历史满意度影响较大的特征性指标，能够排除无用非通用指标，使得评价过程更高效。

在上述的供应商评价装置中，优选地，所述特征性指标筛选模块采用逐步回归法或主成分分析法筛选出所述特征性指标。

在上述的供应商评价装置中，优选地，所述主观评价模块根据所述打分结果，获得每个评价用指标的主观权重，并针对每一个所述供应商，将各个评价用指标的主观权重与其指标数据归一化后的归一化指标数据的乘积相加得到的结果作为该供应商的所述主观评价结果。

在上述的供应商评价装置中，优选地，所述客观评价模块根据所述候选指标的指标数据，获得每个评价用指标的客观权重，并针对每一个所述供应商，将各个评价用指标的客观权重与所述归一化指标数据的乘积相加得到的结果作为该供应商的所述客观评价结果。

发明效果

根据本发明的供应商评价装置以及供应商评价方法，通过采用主客观结合的评价，可以避免主观因素对供应商评价产生过大影响，从而提高供应商评价的准确性和再现性。

另外，由于在通用指标的基础上增加了各个行业领域或各个部门所特有的非通用指标，因此能够更有针对性地进行供应商评价，从而提高评价的可靠性。

进一步地，通过在非通用指标中筛选出对供应商的历史满意度影响较大的特征性指标，能够排除无用非通用指标，使得评价过程更高效。

附图说明

图1是本发明的一个实施方式所涉及的供应商评价方法的流程图。

图2是本发明的一个实施方式所涉及的供应商评价装置的功能框图。

具体实施方式

以下，参照附图，对本发明的一个实施方式进行说明。

图1是本实施方式所涉及的供应商评价方法的流程图。

<供应商数据获取>

首先，进入步骤S101，执行供应商数据获取步骤。例如基于公司内部系统、表单以及外部数据来获取供应商数据。该供应商数据例如为可用于评价供应商的多个候选指标、各候选指标的与每个供应商对应的指标数据、专家对各候选指标的重要度的打分结果以及各个供应商的历史满意度。

具体来说，用于评价供应商的候选指标可以分为通用指标和非通用指标，通用指标是指对不同的领域(例如制造业与非制造业)通用的指标，例如质量Q(产品合格率，质量认证体系)，成本C(采购价格)，交付D(交货及时率，订单满足率)，服务S(客户投诉率，投诉满意度)等。而非通用指标是各领域或企业各部门的根据不同的实际需求而需要考虑的指标，例如对于工作地点较偏远的采购方而言，供应商附近的交通状况可能是需要考虑的一个重要指标。

关于指标数据，是指对应指标的具体数值，例如对于产品合格率、质量认证体系、采购价格、交货及时率、订单满足率、客户投诉率、投诉满意度、设备数量这8个指标P1～P8，它们与4个供应商A、B、C、D对应的指标数据的形式可例举如下表一所示。

表一(指标数据)

专家对各候选指标的重要度的打分结果以及各个供应商的历史满意度在之后详述。

获取供应商数据后，进入供应商评价步骤。在本实施方式中，该步骤分为特征性指标筛选步骤S102、主观评价步骤S103以及客观评价步骤S104。

<特征性指标筛选>

在特征性指标筛选步骤S102中，从上述的非通用指标中筛选出特征性指标，此处的“特征性指标”是指较大地影响评价方对供应商的满意度的非通用指标。因为可列举出的非通用指标往往存在多个，并非每个都会影响评价方对供应商的满意度，因此需要筛选后再进行评价。

具体来说，可以采用例如逐步回归法，根据在步骤S101中获取到的非通用指标的指标数据和各个供应商的历史满意度进行计算，筛选出特征性指标，并采用特征性指标和通用指标作为用于执行步骤S103和S104的评价用指标。

在逐步回归法中，令自变量X为非通用指标，因变量Y为历史满意度。

a.在所有自变量X1,X2,…Xp中选择一个，并与因变量Y建立一元回归模型。计算变量Xi对应的回归系数的F检验统计量F1,F2,…Fp，选出其中的最大值记为Fi。对给定的任意显著性水平a,记相应的临界值为Fk。若Fi>Fk,则将Xi引入回归模型。

b.建立因变量Y与自变量子集二元回归模型，计算因变量X的回归系数F，选择最大值记为Fm。对给定的任意显著性水平a,记相应的临界值为Fn。若Fm>Fn,则将Xi引入回归模型。

c.重复上一步骤，直到经F检验没有变量引入为止。最终得到的方程即为逐步回归方程。

以下是采用逐步回归法筛选出特征性指标的一个具体实施例。

候选指标包括7项通用指标和7项非通用指标。

关于各个供应商的历史满意度，可以直接从外部获取制作好的数据。该数据的制作方法例示如下：使用以下量表，每个指标一分，发放给相关人员(例如此前与供应商A、B、C、D有过合作的企业)，收集对供应商A、B、C、D的历史满意度。

经过特定的计算得到A、B、C、D的历史满意度例如分别为5、4、3、4。

2.在SPSS分析软件中，将“非通用指标的指标数据”与“历史满意度”的数据输入，并选择分析->回归->线性，选入需要分析的变量，方法栏中选入“逐步”。

即可以建立Y＝K1X1+K2X2+…+KnXn的方程，其中X为指标数据，Y为历史满意度。

逐一将X代入方程，第一个模型输出Y＝K1X1,第二个模型输出Y＝K1XI+K2X2…第七个模型输出Y＝K1X1+K2X2+K3X3+K4X4+K5X5+K6X6+K7X7。

每一个模型都可以输出相关性大的X值。

根据下表，最终模型7(表示X1相关性最高)的R方最大，拟合效果最好。

再根据SPSS输出的方差分析表，发现显著性<0.005，说明显著性检验通过。

最终验证X1相关性更高，即设备数量与供应商的历史满意度强相关，因此选择“设备数量”作为特征性指标。

至此，评价用指标(通用指标+特征性指标)建立完成，即：

另外，此处虽然例举了采用逐步回归法来筛选特征性指标的例子，但筛选方法不限于此，例如也可以采用主成分分析法等方法进行筛选。

<主观评价>

接下来，进入主观评价步骤S103。在主观评价步骤中，利用层次分析法建立主观权重模型，根据在步骤S101中获得的通用指标、专家对各候选指标的重要度的打分结果以及在步骤S102中从上述的多个候选指标中选出的特征性指标，获得该供应商的主观评价结果。

关于专家对各候选指标的重要度的打分结果，可以根据外部数据制作，也可以直接从外部获取制作好的打分结果。该打分结果的制作方法例示如下：

针对评价用指标(通用指标+特征性指标)，执行以下步骤：

(1)请专家对两两指标的相对重要程度进行评分得到判断矩阵。

(2)计算各判断矩阵每行的权重。

求出权重W

(3)进行归一化处理。

(4)进行一致性检验并求解最大特征向量、近似值、CI值、CR值。

最大特征向量：

A是判断矩阵，w是权重

一致性指标：

一致性比例CR:

当CR值＜0.1，则一致性检验通过，得到指标的权重值；反之不通过，则重新构建判断矩阵。

若一致性检验通过，则可以使用第二步求出的权重值。

以下是采用层次分析法获得供应商的主观评价结果的一个具体实施例。

设评价用指标P{P1，P2…P8}，根据两两重要度评级，可得到以下矩阵：

根据公式

求出最大特征值：

λ

求出C.I.：

C.I.＝0.116，

求出C.R.：

C.R.＝0.00089＜0.1，

由于C.R.＜0.1，说明判断矩阵一致性指标可接受，即得到每个评价用指标的主观评价权重。

作为供应商的主观评价结果，例如可以将前述的表一的指标数据归一化得到归一化指标数据，并针对每一个供应商，将各个评价用指标的主观权重与归一化指标数据的乘积相加，由此得到的数值即作为该供应商的主观评价结果。

关于归一化的方法，例如，设n个供应商记为A＝{A1，A2，…An}，m个评价指标记为G＝{G1，G2…，Gn}，设yij为Ai供应商对指标Gj的属性值。Y决策矩阵可表示为：

对决策矩阵进行[0,1]标准化处理。

标准化处理后的决策矩阵为：

以上示出的仅为归一化方法中的一种，当然也可以采用其他的归一化方法。

在本实施例中，采用上述方法，对表一的指标数据进行[0,1]标准化处理，得到新的矩阵：

表二(决策矩阵)

与主观权重相乘并相加后，得到4个供应商的主观评价结果：

A,B,C,D＝{0.33,0.50,0.30,0.80}

当然，以上的主观评价结果的计算方法仅为一例，也可以为其他计算方法。或者，也可以将各个供应商的多个评价用指标的权重直接作为主观评价结果。

<客观评价>

接下来，进入主客观评价步骤S104。在客观评价步骤中，利用离散最大化法建立客观权重模型，根据在步骤S102中从上述的多个候选指标中选出的评价用指标的指标数据，获得该供应商的客观评价结果。

在离散最大化法中，针对前述的决策矩阵，通过离差最大化求解加权向量。

假设规划方案评价指标Gj权重为w＝(w1,w2,w3…wm),设Vij(w)表示规划方案Ai与其他所有规划方案关于评价指标Gj之间的离差，定义为：

由于Vj(w)表示对评价指标Gj而言所有方案与其他方案的总离差，则构造以下最优化模型：

用拉格朗日最小二乘法得最优解：

归一化后得到：

即为评价用指标的客观权重。

此处，在具体实施例中，使用此前的评价用指标的指标数据归一化后的表二作为客观评价的决策矩阵，代入以下公式，算出客观权重：

w＝(0.2476,0.0698,0.1334,0.0674,0.3053,0.0248,0.1516,0)

同样地，可以针对每一个供应商，将各个评价用指标的客观权重与表二的归一化指标数据的乘积相加，并将得到的结果作为该供应商的客观评价结果。

于是算出客观评价结果为：A,B,C,D＝{0.16,0.31,0.40,0.71}

当然，以上的客观评价结果的计算方法仅为一例，也可以为其他计算方法。或者，也可以将各个供应商的多个评价用指标的权重直接作为客观评价结果。

另外，虽然在图1以及上述说明中采用了先执行主观评价再执行客观评价的顺序，但执行顺序不限于此，也可以先执行客观评价再执行主观评价，或者同时执行。

<获取供应商评价结果>

之后，在步骤S105中，根据多个供应商的主观评价结果和客观评价结果计算出供应商评价结果。该供应商评价结果例如可以是将主观评价结果和客观评价结果的数值直接相加，但计算方式不限于此，也可采用其他方法进行计算，例如加权后相加等。

<输出评价结果>

最后，在步骤S106中，输出供应商评价结果，输出形式不限，可以将各个供应商的各评价用指标的主客观权重进行列表以详细显示，也可以仅输出最佳供应商的名称，也可将以上的多个供应商按照评价结果进行排序，还可以按照供应商的行业类别进行评价结果的分类排序。

在上述的供应商评价方法中，作为评价用指标，采用了通用指标和选自非通用指标的特征性指标，因此获得的供应商评价结果为综合评价结果，即考虑了不同行业领域或不同部门的需求的评价结果。但不限于此，例如也可以仅采用通用指标作为评价用指标，由此计算出主客观评价结果，在该情况下，获得的供应商评价结果为通用评价结果。在输出供应商评价结果时，也可以按照综合评价结果和通用评价结果进行分类。

下面参照图2，对本发明的一个实施方式所涉及的供应商评价装置200进行说明。

本实施方式的供应商评价装置200包含：供应商数据库模块201、特征性指标筛选模块202、主观评价模块203、客观评价模块204、评价结果计算模块205以及评价结果输出模块206。其中，特征性指标筛选模块202、主观评价模块203、客观评价模块204作为供应商评价模块发挥作用。该供应商评价装置200例如可以通过计算机的存储器、处理器以及显示器、扬声器、打印机等输出装置来实现。

在供应商数据库模块201中，存储有可用于评价供应商的多个候选指标、各候选指标的与每个供应商对应的指标数据、专家对各候选指标的重要度的打分结果以及各个供应商的历史满意度。这些供应商数据例如基于公司内部系统、表单以及外部数据而得，也可以通过鼠标、键盘等输入装置输入到供应商数据库模块201中。

如前所述，用于评价供应商的候选指标可以分为通用指标和非通用指标，指标数据是指对应指标的具体数值。另外，专家对各候选指标的重要度的打分结果以及各个供应商的历史满意度的含义如前所述，此处省略重复说明。

特征性指标筛选模块202根据供应商数据库模块201中的非通用指标的指标数据以及各个供应商的历史满意度，从非通用指标中筛选出对供应商的历史满意度影响较大的特征性指标，采用的筛选方法例如可为前述的逐步回归法或主成分分析法等数学方法。

主观评价模块203利用层次分析法，根据供应商数据库模块201中存储的通用指标、打分结果以及由特征性指标筛选模块202筛选出的特征性指标，获得该供应商的主观评价结果。

客观评价模块204利用离散最大化法，根据供应商数据库模块201中存储的通用指标以及上述特征性指标的指标数据，获得该供应商的客观评价结果。

层次分析法和离散最大化法的具体计算过程如前所述，此处省略重复说明。

评价结果计算模块205从主观评价模块203和客观评价模块204获得主观评价结果和客观评价结果，通过计算，得到供应商评价结果。该供应商评价结果的计算方法与前述一致。

评价结果输出模块206输出供应商评价结果，其输出方式不限，例如可以通过与计算机相连接的显示器、扬声器、打印机等进行显示。输出形式不限，例如可以将各个供应商的各评价用指标的主客观权重进行列表以详细显示，也可以仅输出最佳供应商的名称，也可将以上的多个供应商按照评价结果进行排序，还可以按照供应商的行业类别进行评价结果的分类排序，或者，可以如前述那样执行综合评价和通用评价，并按照综合评价结果和通用评价结果进行分类显示。

其中，对于执行通用评价的供应商评价装置200而言，供应商数据库模块201中可以不包含供应商的历史满意度，且特征性指标筛选模块202可以省略。

以上对本发明的实施方式和实施例进行了说明，但本发明的构成并不限于此，任何不脱离发明的主旨的范围的设计变更等都包含在本发明的范围中。