CN114282697A - 一种设备类供应商差异化绩效确定方法和系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种设备类供应商差异化绩效确定方法和系统，包括：基于被评价的供应商提供的主/配网设备采用层次分析法确定所述供应商对应的绩效评价指标体系；基于所述供应商绩效评价指标体系从多个系统中获取所述评价体系中各指标对应的指标值；基于各指标值采用多种绩效分析方法计算所述供应商的综合绩效。本发明采用主观和客观多种评价方法，改善主观性强的问题，使各个方法在指标计算中合理使用。
Description
技术领域
本发明属于供应商评价技术领域，尤其涉及一种设备类供应商差异化绩效确定方法和系统。
背景技术
供应商绩效评价是供应商管理的重要组成部分，是实现供应商有效管理的必然途径。设备类供应商绩效评价不仅与主网物资有关，还与配网物资有关。在企业生产过程中,采购成本占总成本比重的30％～80％，采购成本在总成本中的比重较大。传统设备类供应商按照制造监督、运输交付、安装调试和生产运行对设备进行评价，缺少细节化的把控。建立针对设备类供应商的绩效评价方法不仅有效地弥补了传统绩效评价方法的一个单一的、短期的缺陷，它也可以是一个很好的企业发展战略的组合。企业可以更全面的评价供应商绩效，提供合理的建议，并对所有设备进行计算得到供应商提供的所有数据。
在绩效分析过程中，由于设备类供应商数据的影响,无法全面、有效的对供应商提供的所有数据进行精确分析，因此，有必要对设备类供应商的情况开展实证测试与评价。
传统供应商绩效评价存在以下问题：
(1)主观评分占比过大：由于指标缺乏直接有效的系统数据支撑、评价工作分工不合理等原因，现行的供应商绩效评价体系各个环节的指标打分均存在主观性较强的问题。
(2)评价积极性不高：由于评价结果应用场景过少，供应商绩效评价结果并不能对供应商起到实际影响，可能存在评价结果较差的供应商依然能够通过招投标进入，导致参与供应商评价的工作人员评价积极性不高。
(3)主配网物资评价指标没有区分：现行供应商绩效评价指标是按照设备和材料进行划分的，主要适合主网物资，没有考虑到配网物资和主网物资的差异性，因此导致指标设计并不适合配网物资。
发明内容
为克服上述现有技术的不足，本发明提出一种设备类供应商差异化绩效确定方法，包括：
基于被评价的供应商提供的主/配网设备采用层次分析法确定所述供应商对应的绩效评价指标体系；
基于所述供应商绩效评价指标体系从多个系统中获取所述评价体系中各指标对应的指标值；
基于各指标值采用多种绩效分析方法计算所述供应商的综合绩效。
优选的，所述供应商对应的绩效评价指标体系包括：基于主网设备确定的主网绩效评价指标体系和基于配网设备确定的配网绩效评价指标体系；
且所述主网绩效评价指标体系和配网绩效评价指标体系均包括：第一层评价指标和基于第一层评价指标设定的第二层评价指标。
优选的，所述绩效评价指标体系还包括维度，每个二级指标均对应一个维度，所述维度包括：质量、规范和效率。
优选的，所述多种绩效分析方法，包括：主观评价法、客观评价法、维度划分法和组合评价法；
所述主观评价法，包括：专家评价法和模糊层次分析评价法；
所述客观评价法，包括：理想点法、数据包络分析法、模糊综合评价法、灰色综合评价法和人工神经网络评价方法。
优选的，基于各指标值采用模糊评价法计算所述供应商的综合绩效，包括：
基于各指标值建立并确定供应商的指标因素集；
对因素集中的每个指标对象根据预先设立的等级通过所述模糊评价法的模糊向量来评价各个评价等级隶属范围；
对因素集中的每个指标对象进行归一化处理得到权系数向量；
根据各个评价等级隶属范围的隶属关系计算单因素集中单因素评价隶属关系矩阵；
根据所述权系数向量和所述单因素评价隶属关系矩阵确定最终的模糊综合评价向量；
根据所述最终的模糊综合评价向量计算所述供应商的综合绩效。
优选的，所述确定最终的模糊综合评价向量的计算式如下：
B＝AR
所述的对最终模糊综合的向量进行分析并得到等级排序的取值如下：
B′＝BCT
式中，B表示最终的模糊综合评价向量，A表示权系数向量，R表示单因素评价隶属关系矩阵，B'为一个数量值，该数值可以对各评价指标进行等级排序，C为对评价范围中的每一等级指定一个分值组成的分值向量，T为时段总数。
优选的，基于各指标值采用维度划分法计算所述供应商的综合绩效，包括：
基于各指标值的二级指标所建立的所述维度采用维度划分法进行划分，得到不同的分类；
根据分类的结果进行分类统计，并计算各个材料供应商的综合权重；
基于所述综合权重计算所述供应商的综合绩效。
优选的，所述基于各指标值和各指标对应的综合权重确定所述供应商的综合绩效之后，还包括：
根据绩效得分进行针对供应商的设备主/配网品类的不同对绩效进行差异化的评价和激励；
对于所述绩效分类评价结果进行导出并展示材料类供应商绩效评价信息；
对于所述绩效分类评价低于限定范围的材料类供应商进行分析推送并实现信息预警。
优选的，所述主网绩效评价指标体系的第一层评价指标，包括：生产特性、供货特性、安装特性和运行特性；
基于所述生产特性设定的第二层评价指标，包括：原材料、组部件质量控制、生产工艺质量控制、出产试验通过率、生产进度控制和监造配合度；
基于所述供货特性设定的第二层评价指标，包括：外观包装完整性、到货及时性和发票送达及时性；
基于所述安装特性设定的第二层评价指标，包括：交接试检合格率、现场服务质量和质保期间-运行情况；
基于所述运行特性设定的第二层评价指标，包括：缺陷扣分、降级事件、修正升级和售后服务。
优选的，所述配网绩效评价指标体系的第一层评价指标包括：生产特性、供货特性、安装特性和运行特性；
基于所述生产特性设定的第二层评价指标，包括：抽检项目情况和抽检合格率；
基于所述供货特性设定的第二层评价指标，包括：外观包装完整性、到货及时性和发票送达及时性；
基于所述安装特性设定的第二层评价指标，包括：交接试检合格率和现场服务质量；
基于所述运行特性设定的第二层评价指标，包括：运行得分、试验得分、质量通报事件得分和主观评价得分。
基于同一发明构思，本申请还提供了一种设备类供应商差异化绩效确定系统，包括：确定模块、获取模块和计算绩效模块；
其中确定模块，用于基于被评价的供应商提供的主/配网设备采用层次分析法确定所述供应商对应的绩效评价指标体系；
其中获取模块，用于基于所述供应商绩效评价指标体系从多个系统中获取所述评价体系中各指标对应的指标值；
其中计算绩效模块，用于基于各指标值采用多种绩效分析方法计算所述供应商的综合绩效。
优选的，还包括供应商对应的绩效评价指标体系模块；
其中供应商对应的绩效评价指标体系模块，用于基于主网设备确定的主网绩效评价指标体系和基于配网设备确定的配网绩效评价指标体系；
其中所述主网绩效评价指标体系和配网绩效评价指标体系均包括：第一层评价指标子模块和基于第一层评价指标设定的第二层评价指标子模块。
优选的，所述绩效评价指标体系还包括维度，每个二级指标均对应一个维度，所述维度包括：质量、规范和效率。
优选的，还包括：多种绩效分析方法模块；
其中多种绩效分析方法模块，包括：主观评价法子模块、客观评价法子模块、维度划分法子模块和组合评价法子模块；
其中主观评价法子模块，包括：专家评价法单元和模糊层次分析评价法单元；
其中客观评价法子模块，包括：理想点法单元、数据包络分析法单元、模糊综合评价法单元、灰色综合评价法单元和人工神经网络评价方法单元。
与最接近的现有技术相比，本发明具有的有益效果如下：
1、本发明提供的一种设备类供应商差异化绩效确定方法和系统，包括：基于被评价的供应商提供的主/配网设备采用层次分析法确定所述供应商对应的绩效评价指标体系；基于所述供应商绩效评价指标体系从多个系统中获取所述评价体系中各指标对应的指标值；基于各指标值采用多种绩效分析方法计算所述供应商的综合绩效。本发明采用多种评价体系考虑了配网物资和主网物资的差异性，提高了资源的利用效率，采用多种绩效分析方法在绩效分析过程中改善现有使用单一绩效分析方法的弊端和改善绩效主观性强的问题，更加真实的反应出设备类供应商提供的主/配网设备情况，更好的对设备类供应商各个阶段的情况展开实证测试和评价；
2、本发明提供了多种绩效激励方式，旨在提高设备类供应商的参与度和积极性。
附图说明
图1为本发明提供的一种设备类供应商差异化绩效确定方法流程示意图；
图2为本发明提供的一种设备类供应商差异化绩效确定系统结构示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图对本发明的具体实施方式做进一步的详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。
实施例1：
本发明提供的一种设备类供应商差异化绩效确定方法流程示意图如图1所示，包括：
步骤1：基于被评价的供应商提供的主/配网设备采用层次分析法确定所述供应商对应的绩效评价指标体系；
步骤2：基于所述供应商绩效评价指标体系从多个系统中获取所述评价体系中各指标对应的指标值；
步骤3：基于各指标值采用多种绩效分析方法计算所述供应商的综合绩效。
供应商绩效评价平台将与目前供应商主数据、PMS、ECP系统等现有系统打通，未来将融入APP点评系统等，通过打通各个系统数据实现定量子标自动计算，定性指标则通过开放式点评与半年度评估结合起来综合计算权重汇总。具体功能实现包括：
1、基础数据的规范
包括供应商主数据、物资品类主数据、缺陷问题、故障问题等评价阶段信息录入的规范三个部分：系统中要将供应商基础数据物资品类基础数据作为重要的基础数据支撑，具体需要规范供应商名称、注册资本、资质、物资品类及规格型号等基本信息填报，避免因信息填报随意给后期统计分析阶段带来困难；结合物资品类特点，通过固化半固化手段，规范基层人员在系统中录入相应缺陷问题和故障问题的操作，避免因信息录入不规范导致后期无法分析的情形出现。
2、评估任务的自动推送
对于监造环节中，针对建造计划和人员安排，系统实现点对点推送监造任务并将填报字段标准化和半标准化处理，工作人员可以实现在APP中直接填报监造情况表，所填写信息自动实现存档、流转和分析。
3、定量指标自动计算，定性指标按权重汇总
对于设备(材料)出厂质量情况等定量指标，通过后台设置计算规则，在定期评价的基础上未来实现数据的自动计算；对于监造配合情况等定性指标，采用开放式点评与定期评价相结合，关注基层员工的评价，按权重实现汇总。
4、评价结果的可视化展示
对于自动导出的评价结果构建可视化展示模块，确保输入供应商名称，能显示该供应商与浙江电网在某个时间段所有物资品类的绩效评价信息，得分情况，扣分情况，改进点等；输入物资品类，能展示特定阶段提供该物资或服务的所有供应商的绩效信息，并自动进行排名。
5、评价信息的共享
对于物资使用部门和管理部门都能实现供应商绩效评价信息的共享，且能实现关键供应商绩效评价信息的定点推送，促进供应商绩效改进。
6、评价结果数据与供应商主数据的关联
在供应商主数据模块设置半年度绩效评价结果统计栏，将供应商半年度绩效评价结果自动关联到主数据模块去。
7、信息预警模块
对于供应商绩效评价比较差的企业，进行进一步分析，并实现信息预警，如到货不及时的信息预警，提醒电网物资部门加强催货或者厂家产能监控等。
8、增加绩效评价合理性和时效性考核分析
重点关注是否存在突击点评的现象，同时从录入问题或者缺陷的时间与实际问题发生时间对比，考察信息录入的及时性。
组织实施包括：
1、加强系统支撑
步骤1：基于被评价的供应商提供的主/配网设备采用层次分析法确定所述供应商对应的绩效评价指标体系；本发明基于现有资料及调研成果进行分析，根据设备类的主网和配网物资对设备类供应商绩效评价分析方法划分为两类，实现供应商差异化绩效评价。
公司要充分发挥供应商绩效评价工作的牵头和引领作用，其次要将建设专业、运检专业的供应商绩效评价过程和结果充分纳入到现有体系当中去，未来希望能通过信息系统的形式将不同专业的绩效评价链接起来。其次是注重基层人员，特别是项目现场管理人员对供应商绩效评价的参与，利用信息系统，不同层级的人员都可以进行供应商绩效评价。.
在信息系统的建设过程中要充分考虑到信息录入的便捷性和及时性，充分调到员工特别基层员工的积极性。供应商绩效评价系统开发时需注意的是既要“体系贯通”，又要避免“自立山头”，必须做好与目前现有PMS系统以及现有APP(如运检APP做好接口)做好接口与集成，避免操作过程中的系统切换带来的效率低下问题。抽检、监造、供货、安装、运行等基础数据可实现APP端维护录入，数据与PC端同步，数据收集更加及时、便捷、高效。APP对接ECP、PMS2.0等系统，实时收集供应商绩效评价数据，打破目前供应商履约数据信息孤岛状态，实现绩效指标实时评价，动态更新，多维度统计，实时查询等功能。
2、管控考核过程
步骤2：基于所述供应商绩效评价指标体系从多个系统中获取所述评价体系中各指标对应的指标值；所述多个系统在本实施例中为ECP系统、PMS2.0系统和APP客户端。
将ECP系统、PMS2.0系统和APP客户端中的主网和配网的生产、供货、安装和运行的评价阶段信息在评价体系中进行分类，确定体系的标准。
步骤3：基于各指标值采用多种绩效分析方法计算所述供应商的综合绩效。
其中多种绩效分析方法，包括：主观评价法、客观评价法、维度划分法和组合评价法；
所述主观评价法，包括：专家评价法和模糊层次分析评价法；所述客观评价法，包括：理想点法、数据包络分析法、模糊综合评价法、灰色综合评价法和人工神经网络评价方法。
具体包括：针对表1和表2构建的体系根据多种绩效分析方法计算供应商的综合绩效，根据得分得到供应商的等级。根据表3对现有供应商的指标进行分类，根据表4中分类结果对供应商进行评价。
(1)构建对绩效评价工作的考核：重视对绩效评价工作的考核，如参与率的考核，评估结果的合理性考核。
(2)做好绩效评价工作的分工，关注基层员工的评价：在绩效评价工作分工时要科学合理，特别关注基层员工如业主项目部员工的评价。
(3)做好统计材料的留存和特殊情况说明：注重绩效评价过程中各项统计资料的留存，对于供应商异常表现要提供情况说明。
3、强化结果运用
(1)运用场景的扩充：目前在供应商绩效评价主要运用在招标评审环节，运用场景相对单一。未来建议进一步扩充评价结果运用场景，如采购份额分配、供应商分层分级等。
(2)绩效考核信息与关键供应商共享：做好绩效评价过程中问题发现与关键供应商的信息共享，定期向供应商发送改进建议，促进供应商及时改进，提升设备质量和服务水平。
设备类供应商绩效评价指标如下表所示。
表1配网设备类供应商绩效评价指标
表2主网设备类供应商绩效评价指标
供应商等级划分及激励方式选择如下表所示。
表3供应商等级划分及激励方式选择示意表
表4不同激励方式具体激励手段对照表
实施例2：
具体的设备类供应商差异化绩效分析方法实施例方法包括：
为了实现“供应商绩效评价工作真正落到实处，促进闭环反馈”的整体目标，本专利根据物资品类关注点和供应商绩效评价结果，实施差异化激励，确保供应商激励工作既能覆盖产品全生命周期也能落实到供应链管理的各个环节。主要包括：
1、跨部门横向协同、跨层级协同
通过供应商绩效管理平台建设打破绩效评价工作信息流转的部门墙、层级强，注重基层员工如地市公司、业主项目部绩效评价工作的参与。
2、绩效评价过程管控多种评价方式融入，确保评价结果的客观性：一是开展供应商绩效评价时数据填报的规范性和及时性约束，二是过程式评估与结果式评估结合，丰富评价形式。评价方法主要包括：
(1)主观评价法
主观评价法是由专业人员按照一定的评价规范，对评价对象的相关信息进行收集、分析，从多个角度对评价对象进行综合评价。
1)专家评价法：专家评价法是出现较早且应用较广的一种评价方法。它是在定量和定性分析的基础上，以打分等方式做出定量评价，其结果具有数理统计特性。其最大的优点在于，能够在缺乏足够统计数据和原始资料的情况下，做出定量估计。
2)模糊层次分析法：是将模糊原理与传统层次分析法相结合、充分考虑人思考的模糊性的一种理论方法。模糊层次分析法分为两大类：一类是基于模糊数的模糊层次分析法，另一类是基于模糊一致矩阵的模糊层次分析法。
(2)客观评价法
客观评价方法即从原始数据出发，从样本中提取信息，更能反映出评价指标统计上的重要程度，能有效避免主观评价法中人为因素的干扰。
1)理想点法：直译为逼近理想解的排序法，是一种有效的多属性决策方法。根据有限个评价对象与理想化目标的接近程度进行排序，并以靠近正理想解和远离负理想解两个基准作为评价各对象的判断依据。
2)数据包络分析法：数据包络分析法(DEA)是一种解决多投入多产出绩效问题的定量分析方法，它以相对效率为基础，对于评价具有投入-产出的经济学意义的评价对象有很好的效果。该方法的优势在于不需要预先估计参数，也不需要提前确定输入与输出因素的函数关系式，并且利用DEA方法的投影定理可以对评价对象提出改进意向。
DEA方法是使用数学规划(包括线性规划、多目标规划、具有锥结构的广义最优化、半无限规划、随机规划等)模型评价拥有多个输入和输出变量的不同决策单元(DMU)的相对效率，表示为产出对投入的比率，并根据各决策单元的相对效率来判断其有效性。
在数据包络模型中，获得100％效率的一些单位被称为相对有效率单位，而其它效率评分低于100％的单位称为无效率单位。这样，企业管理者就能运用DEA来比较一组服务单位，识别相对无效率单位，衡量无效率的严重性，并通过对无效率和有效率单位的比较，发现降低无效率的方法。
在DEA评价模型的建立过程中，首先要进行决策单元的选择。在DEA中一般称被衡量绩效的组织为决策单元，设:n个决策单元(j＝1，2，…，n)。
每个决策单元有相同的m项投入(输入)(i＝1，2，…，m)
每个决策单元有相同的s项产出(输出)(r＝1，2，…，s)
Xij一一第j个决策单元的第i项投入
yrj一一第j个决策单元的第r项产出
衡量第j0决策单元是否DEA有效
决策单元要具有相同的目标和任务、相同的外部环境、相同的输入和输出指标。数据包络分析法是针对同一类型的多组决策单元进行相对效率分析，并且根据决策单元的含义，同一决策单元的不同时期可视为同类型的决策单元。
然后确定输入与输出变量，并对数据进行收集与整理。
3)模糊综合评价法：模糊综合评价法是一种基于模糊数学的综合评判方法。该综合评价法根据模糊数学的隶属度理论把定性评价转化为定量评价，即用模糊数学对受到多种因素制约的事物或对象做出一个总体的评价。它具有结果清晰，系统性强的特点，能较好地解决模糊的、难以量化的问题，适合各种非确定性问题的解决。模糊综合评价法在消费者偏好识别、决策中的专家系统、证券投资分析、银行项目贷款对象识别等拥有广泛的应用前景。
模糊综合评价包括六个基本步骤:
①确定评价对象的因素集U
因素集也就是评价指标的指标体系，即从哪些因素(指标)和方面来评价这个评价系统。
②确定评价集(决策等级论域)V
评价集是模糊综合评价方法区别于其他评价方法的地方。评价对象的各个评价等级隶属程度通过这个模糊向量来表示，从而体现出评价本身的模糊特性。
③确定评价指标的权系数向量A
各项系数的大小取决于评价对象中各指标的相对重要程度，并且他们满足归一化条件。权系数的确定一方面可以根据人的主观判断，也可以通过一些间接手段来计算。
④计算单因素评价矩阵(隶属关系矩阵)R
单因素评价矩阵的建立构成了模糊综合评价方法的基础。
⑤确定合成算子，将A与R模糊合成从而得到最终的评价向量B
B＝AR
这个公式表示:评价指标与评价对象的模糊关系A，通过模糊变换器R，即评价指标与评价集之间的模糊关系，通过模糊合成最终得到了评价对象与评价集的模糊关系B。
⑥对评价向量B做分析并得出结论。
如根据最大隶属度原则，将B中最大值所对应的评价等级作为评价对象的评价结果。还可以对B进行单值化处理，即对评价集中的每一等级指定一个分值，组成分值向量C，再做合成
B′＝BCT
得到B'为一个数量值，由这个数量值可以对各评价单元进行等级排序。
4)灰色综合评价法：灰色系统理论主要是利用已知信息来确定系统的未知信息，使系统由“灰”变“白”。其最大特点是对样本量没有严格的要求，不要求服从任何分布。灰色关联度是灰色系统理论应用的主要方面之一。它是针对少数据且不明确的情况下，利用既有数据潜在讯息来白化处理，并进行预测或决策的方法。
灰色预测通过鉴别系统因素间发展趋势的相异程度，即进行关联分析，并对原始数据进行生成处理来寻找系统变动的规律，生成有较强规律性的数据序列，然后建立相应的微分方程模型，从而预测事物未来发展趋势的状况。其用等时距观测到的预测对象的一系列特征数量值构造灰色预测模型，预测未来某一时刻的特征量，或达到某一特征量的时间。
GM(1，1)具体建模步骤如下：
①设时间序列X(0)有n个观察值，x(0)＝{x(0)(1),x(0)(2),x(0)(3),...,x(0)(n)}，通过累加生成新序列x(1)＝{x(1)(1),x(1)(2),x(1)(3),...,x(1)(n)}，则GM(1，1)模型相应的微分方程为：
其中：a称为发展灰数；u称为内生控制灰数。
②设
为待估参数向量，利用最小二乘法解得：
求解微分方程即可得预测模型如下：
③模型检验
灰色预测检验一般有残差检验、关联度检验和后验差检验，通过模型检验验证模型预测效果，以便进行模型修正。
5)人工神经网络评价方法：人工神经网络评价方法是模拟人脑的神经网络工作原理，建立能够“学习”的模型，并能将经验性知识积累和充分利用，从而使求出的最佳解与实际值之间的误差最小化。在综合评价领域研究较多是反向传播(BP)神经网络，它是一种多层次反馈型网络，所使用的是有“导师”的学习算法。
神经网络的模型主要有径向基函数(神经网络、反向传播(神经网络、反馈网络等。基于反向传播算法提出的神经网络是应用最广的一种多层神经网络，在电力行业中常用于负荷预测。反向传播算法分为两个阶段：第一阶段是正向过程，输入信息从输入层经隐含层逐层计算单个神经元的输出值；第二阶段是反向传播过程，输出误差逐层向前算出隐含层各神经元的误差，并据此误差修正前层的权值。
反向传播算法的基本步骤有：选定连接权系数的初始值；
重复下面三个步骤直到收敛：从前向后计算每个神经元的输出值；从后向前计算每个层连接权值的修正量；更新各层的权值。
隐含层节点的输入表达式为：
其中，Neti为隐含层节点i的输入，M为输入层节点个数，wij为节点i到节点j的权值，yj为输入层节点j的输出。
隐含层节点i的输出表达式为：
yi＝g(Netj)
yi为隐含层节点i的输出。
激活函数取为：
θi表示阈值。
输出层神经元k的总输入表达式为
N为隐含层节点个数。
则输出层第k神经元的实际输出为：
yk＝g(Netk)
设期望输出为Yk，设误差函数为：
L为输出层节点数。
输出层权系数的修正公式如下：
令
可得，
而
因此
δk＝(Yk-yk)g′(Netk)＝yk(1-yk)(Yk-yk)
则输出层的加权系数的修正公式克表示为：
(3)组合评价法
组合评价方法就是对多种单一综合评价方法进行组合，以期得到更加客观公正的评价结论的方法。其组合角度主要有权重组合和评价组合两种。权重组合常用主客观法结合，如将AHP和熵权法结合，粗糙集和AHP结合等；评价组合如模糊TOPSIS与AHP组合，Cook-Seiford社会选择函数与TOPSIS组合，AHP-灰色定权聚类分析等。
3、系统融合与联合支撑
一是做好供应商绩效评价系统与现有系统PMS等的接口与融合，确保数据流转顺畅；二是供应商绩效评价管理平台PC端与终端APP的综合运用；三是人员分工与考核机制的支撑，针对点评任务设计专门的点评人员分工与考核机制，如监察员、专业点评员、普通点评员等。
4、评价结果自动计算、导出与评价信息的共享
一是在做好基础数据录入和计算规则后台编程的基础上，实现供应商绩效评价结果的自动计算和导出，同时评价结果能实现跨部门、跨层级信息共享，甚至与关键供应商实现对应的评价结果共享。
实施例3：
基于同一发明构思，本发明还提供了一种设备类供应商差异化绩效确定系统，如图2所示，包括：确定模块、获取模块和计算绩效模块；
其中确定模块，用于基于被评价的供应商提供的主/配网设备采用层次分析法确定所述供应商对应的绩效评价指标体系；
其中获取模块，用于基于所述供应商绩效评价指标体系从多个系统中获取所述评价体系中各指标对应的指标值；
其中计算绩效模块，用于基于各指标值采用多种绩效分析方法计算所述供应商的综合绩效。
优选的，还包括：供应商对应的绩效评价指标体系模块；
其中供应商对应的绩效评价指标体系模块，用于基于主网设备确定的主网绩效评价指标体系和基于配网设备确定的配网绩效评价指标体系；
其中所述主网绩效评价指标体系和配网绩效评价指标体系均包括：第一层评价指标子模块和基于第一层评价指标设定的第二层评价指标子模块。
优选的，所述绩效评价指标体系还包括维度，每个二级指标均对应一个维度，所述维度包括：质量、规范和效率。
优选的，还包括：多种绩效分析方法模块；
其中多种绩效分析方法模块，包括：主观评价法子模块、客观评价法子模块、维度划分法子模块和组合评价法子模块；
其中主观评价法子模块，包括：专家评价法单元和模糊层次分析评价法单元；
其中客观评价法子模块，包括：理想点法单元、数据包络分析法单元、模糊综合评价法单元、灰色综合评价法单元和人工神经网络评价方法单元。
优选的，所述计算绩效模块，包括：采用模糊评价计算子模块；
其中采用模糊评价计算子模块，用于基于各指标值采用模糊评价法计算所述供应商的综合绩效；
采用模糊评价计算子模块包括：确定因素集单元、隶属范围单元、归一化单元、单因素关系矩阵单元、确定评价向量单元和得到绩效单元；
其中确定因素集单元，用于基于各指标值建立并确定供应商的指标因素集；
其中隶属范围单元，用于对因素集中的每个指标对象根据预先设立的等级通过所述模糊评价法的模糊向量来评价各个评价等级隶属范围；
其中归一化单元，用于对因素集中的每个指标对象进行归一化处理得到权系数向量；
其中单因素关系矩阵单元，用于根据各个评价等级隶属范围的隶属关系计算单因素集中单因素评价隶属关系矩阵；
其中确定评价向量单元，用于根据所述权系数向量和所述单因素评价隶属关系矩阵确定最终的模糊综合评价向量；
其中得到绩效单元，用于根据所述最终的模糊综合评价向量计算所述供应商的综合绩效。
所述确定最终的模糊综合评价向量的计算式如下：
B＝AR
所述的对最终模糊综合的向量进行分析并得到等级排序的取值如下：
B′＝BCT
式中，B表示最终的模糊综合评价向量，A表示权系数向量，R表示单因素评价隶属关系矩阵，B'为一个数量值，该数值可以对各评价指标进行等级排序，C为对评价范围中的每一等级指定一个分值组成的分值向量，T为时段总数。
优选的，所述计算绩效模块，包括：采用维度划分计算子模块；
其中采用维度划分计算子模块，用于基于各指标值采用维度划分法计算所述供应商的综合绩效；
采用维度划分计算子模块，包括：划分类别单元、统计计算单元和权重计算绩效单元；
其中划分类别单元，用于基于各指标值的二级指标所建立的所述维度采用维度划分法进行划分，得到不同的分类；
其中统计计算单元，用于根据分类的结果进行分类统计，并计算各个材料供应商的综合权重；
其中权重计算绩效单元，用于基于所述综合权重计算所述供应商的综合绩效。
该系统，还包括：差异化评价激励模块、展示模块和信息预警模块；
其中差异化评价激励模块，用于根据绩效得分进行针对供应商的设备主/配网品类的不同对绩效进行差异化的评价和激励；
其中展示模块，用于对于所述绩效分类评价结果进行导出并展示材料类供应商绩效评价信息；
其中信息预警模块，用于对于所述绩效分类评价低于限定范围的材料类供应商进行分析推送并实现信息预警。
所述供应商对应的绩效评价指标体系模块包括：主网一级评价指标子模块和主网二级评价指标子模块；
其中主网一级评价指标子模块，用于所述主网绩效评价指标体系的第一层评价指标，包括：生产特性、供货特性、安装特性和运行特性；
其中主网二级评价指标子模块，用于构建所述生产过程、供货过程、安装过程和运行过程对应的主网第二级评价指标；
基于所述生产特性设定的主网第二层评价指标，包括：原材料、组部件质量控制、生产工艺质量控制、出产试验通过率、生产进度控制和监造配合度；
基于所述供货特性设定的主网第二层评价指标，包括：外观包装完整性、到货及时性和发票送达及时性；
基于所述安装特性设定的主网第二层评价指标，包括：交接试检合格率、现场服务质量和质保期间-运行情况；
基于所述运行特性设定的主网第二层评价指标，包括：缺陷扣分、降级事件、修正升级和售后服务。
所述供应商对应的绩效评价指标体系模块，包括：配网一级评价指标子模块和配网二级评价指标子模块；
其中配网一级评价指标子模块，包括：生产特性、供货特性、安装特性和运行特性；
其中配网二级评价指标子模块，用于构建所述生产过程、供货过程、安装过程和运行过程对应的主网第二级评价指标；
基于所述生产特性设定的配网第二层评价指标，包括：抽检项目情况和抽检合格率；
基于所述供货特性设定的配网第二层评价指标，包括：外观包装完整性、到货及时性和发票送达及时性；
基于所述安装特性设定的配网第二层评价指标，包括：交接试检合格率和现场服务质量；
基于所述运行特性设定的配网第二层评价指标，包括：运行得分、试验得分、质量通报事件得分和主观评价得分。本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
最后应当说明的是:以上实施例仅用于说明本申请的技术方案而非对其保护范围的限制,尽管参照上述实施例对本申请进行了详细的说明,所属领域的普通技术人员应当理解:本领域技术人员阅读本申请后依然可对申请的具体实施方式进行种种变更、修改或者等同替换，但这些变更、修改或者等同替换，均在申请待批的权利要求保护范围之内。
Claims (14)
1.一种设备类供应商差异化绩效确定方法，其特征在于，包括：
基于被评价的供应商提供的主/配网设备采用层次分析法确定所述供应商对应的绩效评价指标体系；
基于所述供应商绩效评价指标体系从多个系统中获取所述评价体系中各指标对应的指标值；
基于各指标值采用多种绩效分析方法计算所述供应商的综合绩效。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述供应商对应的绩效评价指标体系包括：基于主网设备确定的主网绩效评价指标体系和基于配网设备确定的配网绩效评价指标体系；
且所述主网绩效评价指标体系和配网绩效评价指标体系均包括：第一层评价指标和基于第一层评价指标设定的第二层评价指标。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述绩效评价指标体系还包括维度，每个二级指标均对应一个维度，所述维度包括：质量、规范和效率。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述多种绩效分析方法，包括：主观评价法、客观评价法、维度划分法和组合评价法；
所述主观评价法，包括：专家评价法和模糊层次分析评价法；
所述客观评价法，包括：理想点法、数据包络分析法、模糊综合评价法、灰色综合评价法和人工神经网络评价方法。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，基于各指标值采用模糊评价法计算所述供应商的综合绩效，包括：
基于各指标值建立并确定供应商的指标因素集；
对因素集中的每个指标对象根据预先设立的等级通过所述模糊评价法的模糊向量来评价各个评价等级隶属范围；
对因素集中的每个指标对象进行归一化处理得到权系数向量；
根据各个评价等级隶属范围的隶属关系计算单因素集中单因素评价隶属关系矩阵；
根据所述权系数向量和所述单因素评价隶属关系矩阵确定最终的模糊综合评价向量；
根据所述最终的模糊综合评价向量计算所述供应商的综合绩效。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述确定最终的模糊综合评价向量的计算式如下：
B＝AR
所述的对最终模糊综合的向量进行分析并得到等级排序的取值如下：
B′＝BCT
式中，B表示最终的模糊综合评价向量，A表示权系数向量，R表示单因素评价隶属关系矩阵，B'为一个数量值，该数值可以对各评价指标进行等级排序，C为对评价范围中的每一等级指定一个分值组成的分值向量，T为时段总数。
7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，基于各指标值采用维度划分法计算所述供应商的综合绩效，包括：
基于各指标值的二级指标所建立的所述维度采用维度划分法进行划分，得到不同的分类；
根据分类的结果进行分类统计，并计算各个材料供应商的综合权重；
基于所述综合权重计算所述供应商的综合绩效。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于各指标值和各指标对应的综合权重确定所述供应商的综合绩效之后，还包括：
根据绩效得分进行针对供应商的设备主/配网品类的不同对绩效进行差异化的评价和激励；
对于所述绩效分类评价结果进行导出并展示材料类供应商绩效评价信息；
对于所述绩效分类评价低于限定范围的材料类供应商进行分析推送并实现信息预警。
9.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述主网绩效评价指标体系的第一层评价指标，包括：生产特性、供货特性、安装特性和运行特性；
基于所述生产特性设定的第二层评价指标，包括：原材料、组部件质量控制、生产工艺质量控制、出产试验通过率、生产进度控制和监造配合度；
基于所述供货特性设定的第二层评价指标，包括：外观包装完整性、到货及时性和发票送达及时性；
基于所述安装特性设定的第二层评价指标，包括：交接试检合格率、现场服务质量和质保期间-运行情况；
基于所述运行特性设定的第二层评价指标，包括：缺陷扣分、降级事件、修正升级和售后服务。
10.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述配网绩效评价指标体系的第一层评价指标包括：生产特性、供货特性、安装特性和运行特性；
基于所述生产特性设定的第二层评价指标，包括：抽检项目情况和抽检合格率；
基于所述供货特性设定的第二层评价指标，包括：外观包装完整性、到货及时性和发票送达及时性；
基于所述安装特性设定的第二层评价指标，包括：交接试检合格率和现场服务质量；
基于所述运行特性设定的第二层评价指标，包括：运行得分、试验得分、质量通报事件得分和主观评价得分。
11.一种设备类供应商差异化绩效确定系统，其特征在于，包括：确定模块、获取模块和计算绩效模块；
所述确定模块，用于基于被评价的供应商提供的主/配网设备采用层次分析法确定所述供应商对应的绩效评价指标体系；
所述获取模块，用于基于所述供应商绩效评价指标体系从多个系统中获取所述评价体系中各指标对应的指标值；
所述计算绩效模块，用于基于各指标值采用多种绩效分析方法计算所述供应商的综合绩效。
12.根据权利要求11所述的系统，其特征在于，还包括供应商对应的绩效评价指标体系模块；
所述供应商对应的绩效评价指标体系模块，用于基于主网设备确定的主网绩效评价指标体系和基于配网设备确定的配网绩效评价指标体系；
其中所述主网绩效评价指标体系和配网绩效评价指标体系均包括：第一层评价指标子模块和基于第一层评价指标设定的第二层评价指标子模块。
13.根据权利要求12所述的系统，其特征在于，所述绩效评价指标体系还包括维度，每个二级指标均对应一个维度，所述维度包括：质量、规范和效率。
14.根据权利要求13所述的方法，其特征在于，还包括：多种绩效分析方法模块；
所述多种绩效分析方法模块，包括：主观评价法子模块、客观评价法子模块、维度划分法子模块和组合评价法子模块；
所述主观评价法子模块，包括：专家评价法单元和模糊层次分析评价法单元；
所述客观评价法子模块，包括：理想点法单元、数据包络分析法单元、模糊综合评价法单元、灰色综合评价法单元和人工神经网络评价方法单元。
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|---|---|---|---|---|
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2020
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