[发明专利]基于大数据分析的供应商分类分级模型与方法

权利要求书

1.基于大数据分析的供应商分类分级模型与方法，其特征在于，包括如下步骤；

S1、建立供应商分类标准

按照卡拉杰克模型的理念，结合各行业的经济技术特点，将供应商划分为战略物资、瓶颈物资、杠杆物资、普通物资四个类别；

S2、建立供应商分类模型

按照资质能力评价、运行评价、履约评价、企业信誉与品控管理五个部分，结合供应商的分类开展分级管理，并对各类供应商进行评分；

S3、建立供应商分级标准

根据供应商的综合得分情况，将供应商归为三级九等；

S4、建立供应商分类分级大数据分析技术平台

根据上述供应商分类分级标准和模型构建大数据分析技术平台，所述平台包括数据收集、数据存储、数据分析和数据呈现，对供应商数据进行收集和存储，并通过数据分析对供应商数据进行分析评估，将供应商进行分类和分级，并将分类分级清单进行呈现以及推送优质供应商；

S5、建立供应商分类分级管控策略

根据大数据分析平台得出供应商分类分级如实反映供应商实力规模、质量工艺、技术水平、履约及运行情况、合作意愿、市场重视程度等总体情况，将分类分级结果在采购领域应用，实现供应商的培优、汰劣。

2.根据权利要求1所述的基于大数据分析的供应商分类分级模型与方法，其特征在于：步骤S1中，所述战略物资是指对采购企业至关重要，且长期受到供给稀缺、合格供应商在3家以内、技术工艺要求高、供货周期过长、核心组部件来源单一等的影响；所述杠杆物资是指对采购企业生产运行较为重要、供应商数量较多、采购金额大、供应风险小；所述瓶颈物资是指合格供应商数极少、单位价格低、采购金额较小的物资；所述普通物资是指采购量较小、采购单价低、供应商数量多、对采购企业生产的产品质量影响程度小的物资。

3.根据权利要求1所述的基于大数据分析的供应商分类分级模型与方法，其特征在于：步骤S2中，所述企业信誉包括产品或服务信誉、经营管理信誉、不良行为记录和银行授信评级。

4.根据权利要求1所述的基于大数据分析的供应商分类分级模型与方法，其特征在于：步骤S3中，所述三级九等分为A级(AAA、AA、A)、B级(BBB、BB、B)和C级(CCC、CC、C)，所述等级根据综合得分进行排序。

5.根据权利要求1所述的基于大数据分析的供应商分类分级模型与方法，其特征在于：步骤S4中，所述大数据分析技术平台工作过程如下：

S401、通过数据收集模块收集供应商资质评价材料及数据、供应商产品数据及内外部质量评价数据、供应商合同执行记录和处罚记录数据、信息公开网上的供应商企业信用，并通过数据传输接口传输至数据存储单元；

S402、数据存储单元对接收数据进行分类并分别存储至供应商资质数据库、产品质量数据库、合同履约数据库和供应商企业信用数据库；

S403、数据分析单元根据用户设定的供应商分类分级标准，并结合数据存储数据库内的数据信息，对供应商进行分类和评级；

S404、数据呈现单元将数据分析结果进行呈现，展示处供应商分类、分级清单，推荐优秀供应商和候选供应商，有效帮助供应商管理及决策。

6.根据权利要求1所述的基于大数据分析的供应商分类分级模型与方法，其特征在于：步骤S4中，所述大数据分析技术平台设有通信模块，便于向用户呈现供应商分类分级清单，所述数据分析单元设有参数设定输入模块，用于用户输入设置供应商分类分级标准参数和规则。

7.根据权利要求1所述的基于大数据分析的供应商分类分级模型与方法，其特征在于：步骤S5中，所述培优即对于优质供应商，通过制定合理的采购策略，建立稳定的合作关系，让供应商将工作重心放在技术研发、产品制造和售后服务上，不断为企业提供高质量的产品和优质的服务，实现双方共赢，形成战略合作关系；所述汰劣即对于其他供应商，需加强供应商资质能力评价及现场核实工作，加强履约品控管理和安装及运行质量跟踪，加大供应商不良行为扣分处罚力度，确保将实力规模小、技术水平低以及弄虚作假的供应商拒之门外，杜绝不合格产品进入电网。

8.根据权利要求1所述的基于大数据分析的供应商分类分级模型与方法，其特征在于：步骤S5中，所述采购领域应用包括招标策略环节的应用、评标环节的应用、供应商绩效环节的应用和优化供应商管理的应用等。