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基于数据挖掘供应商多维评价体系　　

热度0票浏览56次时间：2022年6月24日 09:36

　　（230000　国网安徽省电力有限公司　安徽　合肥）【

摘　要】电力行业的供应商管理是是其日常企业管理的重要组成部分，对于供应商的多方面评价以及采取的不同政策对电力企业本身发展具有重要意义。科学的供应链中，上下游供求关系是维持行业正常运行的必要条件。确保与供应商的良好关系直接影响到电网安全可靠的运行，而积极良好的战略将对企业之间的长期紧密合作产生持续的良性循环。宏观意义上，电网行业稳定发展将对地区甚至国计民生提供战略保障，保障社会需求，提高了国家整体能源利用率等意义。本文站在大数据与供电企业物资管理融合的角度，探索数据应用于物资采购、供应商管理和评价以及营销等方面的实施效果。

　　同时，找到当前供应商多维评价体系下存在的问题并提出适当的解决方案，旨在为我国供电企业电力物资战略供应商管理和合作开展提供一定的理论支持和现实参考，为打造泛在电力物联网提供重要支撑。

　　【关键词】数据挖掘；供应商；多位评价体系；物资管理一、研究背景

　　随着国家电力行业对其所在行业企业进行统一标准化管理，物资集约化管理的提出，成为各电力企业执行的参照标准。具体来看，物资集约化管理的重要内容即全面实行统一的供应商管理，而我国早在本世纪初就着手开始进行供应商管理，但受制于技术和管理水平上的不足，导致供应商管理往往呈现出执行不当、职能人员失职、个别负责人谋私利等严重违反供应商采购流程的行为。虽然行业本身以及学者等对其进行一系列的研究，但总体效果不大。基于当前大数据的数据挖掘功能逐渐成熟，能够利用对供应商数据搜集、整合和分析等技术手段，从而建立科学的供应商资质的多维评价体系，有利于从供应商的信誉度、可持续发展等方面综合评价其能力。最终提高采购管理水平和供应商管理水平。

　　二、供应商多维评价体系的建构

　　对供应商多维评价体系建构之前，需要首先区分供应商分类以及供应商关系建立的原则。

　　根据已有文献，本文将供应商分为四类：普通供应商、预期供应商、优质供应商以及战略供应商。

　　（1）普通供应商，即正常商业合作伙伴关系，这类供应商与企业本身不存在紧密关系，但是数量众多。作为解决短期缺口以及处理某方面问题的供应商，是企业采购过程中的大而多的合作伙伴。

　　（2）预期供应商，顾名思义，这类供应商只是企业的备用供应商选择。在正常的采购过程中一般不被安排，只有其他三类供应商无法及时供给时再做考虑。

　　（3）优质供应商。这类供应商与企业关系紧密且来往频繁，作为企业日常供应不可或缺的良好合作伙伴，起着不可替代的作用，其关系紧密程度仅次于战略供应商。

　　（4）战略供应商。这类供应商起着决定企业生死的作用，其提供的产品和原材料等将决定企业是否能够正常经营下去并获得长足发展，且往往伴随着企业的完整生命周期。

　　建立供应商所遵循的原则概括为以下三类：寻求合作的共同基础、洽谈稳定长期的目标、承担合作过程中的各自角色。

　　建构基于数据挖掘的供应商多维评价体系，首先需要认识到该体系的主要特征是利用贯穿整个企业物资管理过程的设备及供应商数据，以其代表物资供应商的综合水平，目的是为了在采购的设备生命周期内完成电网质量的高效利用，提升制造能力水平。具体来看，在企业生产过程和采购过程中运用相关指标进行数据收集和整合，并利用已有服务器进行相关分类和数据分析，对包括供应商提供的设备的资质能力（M1）、生产供货（M2）、安装服务（M3）、运行质量（M4）、成本费用（M5）等五个模块进行系统数据整合分析，从而获得采购或生产过程的一级数据资料。除此之外，应将设备本身作为数据源进行数据采集，可以从变压器设定企业规模、物资供应、到货情况、变压器厂房总面积、试验设备水平、供货服务水平等指标进行设备数据采集。此过程旨在对供应商及其提供设备的全方位多角度进行综合评价，进而构建多位评价体系对供应商进行科学分析。

　　企业采购过程中，除了采购活动本身，在采购之前和采购之后的相应管理也是必不可少的环节。对于电力企业而言，由于其供应商和设备数量少但体积数量较大，因此采购招标和事后寿命管理也应归于对供应商多维评价体系中。

　　利用采购招标建立事前差异化数据库构建，及时准确地了解每一家合适的供应商的特点以便找到最佳战略供应商和优质供应商。其次，事后数据管理中，主要聚焦在对设备生命周期的管控上。通过对设备进行质量信息精准归集、分析、评价，实现差异化的质量及供应商管控，是事后管理的核心问题。

　　三、供应商多维评价体系的挑战

　　当前，除了传统采购环节遇到的供应商资质问题以外，最大的难题是数据挖掘技术的应用。我国大数据虽已取得可观的发展且逐渐用于商业化渗透的用途，但对于电力企业而言，数据收集和整合还需一定时间的调试和结合。另外，对于供应商采购环节的数据挖掘工作，由于涉及到较多的公司隐私和商业秘密等，因此数据多维评价体系难以平稳推进。

　　鉴于此，本文认为应克服对大数据的数据挖掘技术在供应端的阻碍，企业与供应商不仅要在设备订单的处理中建立深刻合作关系，而且也应对数据分享和数据库建立共同承担收益和风险，及时调整并做出正确的决策。

　　参考文献：

　　[1]吴奭登.基于大数据分析的电力企业供应商信用风险管理研究[J].现代信息科技,2019,3(02):191-193.

　　[2]何忠.应用数据挖掘选择供应商[J].铁路采购与物流,2018,13(04):40-43.

　　[3]杨志和.基于大数据技术的供应商情报管理系统[J].上海电机学院学报,2018,21(02):21-27.