本發明涉及數據處理，更具體的說是涉及一種供應商全景信息分析和智能篩選方法及系統。

背景技術：

1、隨著全球供應鏈的復雜化和市場競爭的加劇，供應商管理已成為企業提升運營效率和風險控制能力的核心環節。傳統的供應商篩選方法主要依賴人工經驗和靜態數據評估，難以適應動態變化的市場環境和企業多元化的需求。現有技術中，部分系統采用聚類分析算法(如改進的k-means算法)對供應商進行分類，但此類方法通常基于歷史數據，缺乏對實時數據的整合能力，且評估維度較為單一，難以全面反映供應商的綜合實力。此外，傳統方法依賴人工干預，效率低下且易受主觀因素影響，導致決策科學性不足。

2、近年來，雖然國家標準(如gb/t23793—2017《合格供應商信用評價規范》)為供應商信用評估提供了指導框架，涵蓋資產狀況、可持續供應能力、交易信用等核心指標，但實際應用中仍面臨數據采集分散、動態更新滯后等問題。例如，企業需定期手動收集供應商財務、履約記錄等信息，難以實現實時監控和風險預警。同時，現有系統對多源數據(如市場動態、行業趨勢、供應鏈網絡關系等)的融合能力有限，導致評估結果的全面性和前瞻性不足。

3、為解決上述問題，部分企業引入知識圖譜技術進行供應鏈數據挖掘，但現有方案仍存在數據整合深度不足、智能推薦模型適應性差等缺陷。例如，基于知識圖譜的供應商推薦方法雖能分析節點間的時序演化關系，但在動態約束優化和多目標尋優方面尚未形成成熟體系，難以滿足復雜場景下的精準決策需求。此外，現有技術對供應商的后評估環節缺乏系統性管理，無法將采購后的績效數據有效反饋至篩選模型中，導致評估體系的閉環性缺失。

4、因此，如何提供一種能夠整合多源數據、實現多維度動態評估，并通過智能算法自動化篩選的全景信息分析系統，以提升供應商管理的效率和科學性是本領域技術人員亟需解決的問題。

技術實現思路

1、有鑒于此，本發明提供了一種供應商全景信息分析和智能篩選方法及系統，通過獲取供應商和需求商的全景信息，采用分階段篩選流程，能夠全面、準確地評估供應商，保障供應穩定性，實現智能篩選決策，提高采購效率和管理水平，滿足需求商的個性化需求。

2、為了實現上述目的，本發明采用如下技術方案：

3、一方面，本發明提供了一種供應商全景信息分析和智能篩選方法，包括：

4、獲取供應商的全景信息和需求商的全景信息，所述供應商的全景信息包括：基本信息、業務能力、財務狀況、風險評估、合作信息、報價信息、材料信息；所述需求商的全景信息包括：需求信息、經費信息、指標優先級；

5、對所述全景信息進行預處理；

6、基于所述需求信息和所述基本信息篩選符合供應需求的供應商，得到第一供應商；

7、基于所述需求信息和所述經費信息，確定期望報價，并基于報價信息在所述第一供應商中篩選符合所述期望報價的第二供應商；

8、若存在第二供應商，則基于所述供應商的全景信息對所述第二供應商進行供應穩定性評估，并判斷穩定性結果是否符合預設值，若符合，則基于材料信息和合作信息確定最終供應商；若不符合，基于所述指標優先級篩選最終供應商；

9、若不存在，則基于所述指標優先級篩選最終供應商。

10、優選的，基于所述需求信息和所述經費信息，確定期望報價，具體包括：

11、基于所述需求信息獲取目標材料；

12、基于所述目標材料從預先構建的材料價格數據庫中檢索，獲得目標材料的指導報價；

13、基于所述經費信息和所述指導報價確定期望報價。

14、優選的，基于所述指標優先級篩選最終供應商，具體包括：

15、基于穩定性評估結果對第一供應商進行排序，得到第一供應商序列；

16、基于所述期望報價和所述報價信息計算所述報價信息與所述期望報價的偏差系數，并基于所述偏差系數對所述第一供應商進行排序，得到第二供應商序列；

17、基于指標優先級對各指標進行權重分配，基于排名分別對所述第一供應商序列和第二供應商序列中的供應商序列進行賦值；

18、對各供應商進行加權求和后得到對應各供應商的綜合評定值；

19、基于綜合評定值確定最終供應商。

20、優選的，通過基于支持向量機的模糊綜合評價算法模型構建多維度供應穩定性評估模型。

21、優選的，通過基于支持向量機的模糊綜合評價算法模型構建多維度供應穩定性評估模型，具體包括：

22、根據供應穩定性評估的需求，確定穩定性評估指標；

23、通過模糊綜合評價方法計算各穩定性評估指標的隸屬度；

24、通過sugeno模糊推理計算不同維度穩定性評估指標的綜合隸屬度；

25、根據不同維度的綜合隸屬度通過模糊決策生成穩定性評估結果。

26、優選的，基于材料信息和合作信息確定最終供應商，包括：

27、基于所述合作信息對所述供應商分別進行延期特征分析，確定所述供應商的延期特征評價系數；

28、基于材料信息對所述供應商分別進行質量分析，確定所述供應商的質量特征評價系數；

29、基于所述延期特征評價系數和所述質量特征評價系數確定最終供應商。

30、另一方面，本發明公開了一種供應商全景信息分析和智能篩選系統，包括：

31、數據采集單元，用于獲取供應商的全景信息和需求商的全景信息，所述供應商的全景信息包括：基本信息、業務能力、財務狀況、風險評估、合作信息、報價信息、材料信息；所述需求商的全景信息包括：需求信息、經費信息、指標優先級；

32、預處理單元，用于對所述全景信息進行預處理；

33、第一篩選單元，用于基于所述需求信息和所述基本信息篩選符合供應需求的供應商，得到第一供應商；

34、第二篩選單元，用于基于所述需求信息和所述經費信息，確定期望報價，并基于報價信息在所述第一供應商中篩選符合所述期望報價的第二供應商；

35、確定模塊，用于若存在第二供應商，則基于所述供應商的全景信息對所述第二供應商進行供應穩定性評估，并判斷穩定性結果是否符合預設值，若符合，則基于材料信息和合作信息確定最終供應商；若不符合，基于所述指標優先級篩選最終供應商；若不存在，則基于所述指標優先級篩選最終供應商。

36、經由上述的技術方案可知，與現有技術相比，本發明公開提供了一種供應商全景信息分析和智能篩選方法及系統，首先，通過分階段篩選流程，結合供應商和需求商的全景信息，本發明能夠快速定位符合條件的供應商，顯著提升篩選效率，節省時間和人力成本。其次，全面采集的全景信息和多維度評估指標，使得篩選結果更加科學、準確，有效避免因信息片面導致的決策失誤，增強篩選的可靠性。此外，本發明對供應商進行供應穩定性評估，篩選出能夠穩定供貨的供應商，從而降低供應中斷風險，保障需求商的生產經營活動順利進行。同時，基于指標優先級的綜合評定方式，能夠根據不同需求商的個性化需求靈活調整篩選策略，提高篩選結果的適應性和滿意度。本發明還采用基于支持向量機的模糊綜合評價算法模型等先進技術，實現供應商篩選的智能化和自動化，提升決策的科學性和合理性。此外，構建的系統化供應商全景信息分析和智能篩選系統，方便需求商操作和管理，提升采購工作的整體效率和管理水平，助力企業優化供應鏈管理。