基于大数据的供应商绩效智能评价系统

基于大数据的供应商综合绩效评价系统

背景

电力公司现有设备供应商绩效评价体系中存在数据源（PMS台账、缺陷）中供应商基础信息梳理难度大、现有评价体系评价指标单一、无法通过较少的供应商样本得出准确的供应商绩效评价结果、装用量较少供应商绩效评价结果不准确等问题。北京恒华龙信数据科技有限公司经过充分的调研现有电网设备供应商绩效评价方法，广泛收集了国内外评价体积及方法，构建了一套针对电力设备供应商绩效评估的精准模型，并固化到平台，研发了基于大数据分析的供应商综合绩效评价系统。

建设思路

产品基于大数据分析方法开展供应商绩效评价，利用供应商信息、历史供货及中标信息、售后信息、产品销量、资质等级、社会评价等数据，通过开发自然语言模糊匹配算法，进行供应商归类与链接，提高供应商基础信息合并准确性。系统综合考虑设备台账信息、质量信息，结合供应商销量、售后服务质量等多维度特征属性，提出基于设备多特征属性的评价指标，构建全面的供应商综合评价指标体系，构建因子分析，聚类分析和判别分析相结合的供应商绩效评价模型。将模型固化到系统中，然后利用威尔逊置信区间的供应商绩效排名算法进行供应商排名，并将绩效评价结果进行可视化展示。本系统的建立，为招投标采购提供了科学的参考依据。