运检环节供应商绩效评价方法及装置与流程

1.本技术涉及绩效评价领域，具体而言，涉及一种运检环节供应商绩效评价方法、装置、计算机存储介质及处理器。


背景技术：

2.设备质量是电网安全稳定运行的物质基础，每年入网设备材料数量巨大。但由于覆盖设备全寿命周期的质量工作协同机制尚未健全，对各类运行设备质量的量化评价并没有形成系统化的方法与策略，对存在质量风险与缺陷的生产厂家及其设备的处置应对举措仍显滞后。因此，从运检环节入手，完善设备质量评价管理闭环，建立面向设备制造商的质量评价工作体系，加强设备质量信息评价与应用，符合夯实设备质量基础、保障电网本质安全的客观需要。
3.目前设备供应商的分类按照重要程度不同可划分为优秀供应商、良好供应商、合格供应商、淘汰供应商。针对供应商评价方法较多，较为简单的处理方法是根据供应商数量、对供应商的了解程度、时间要求的紧迫性等一系列的要求来确定。目前常用的方法分为定性法、定量法及定性与定量相结合的方法。其中定性法的主要不足是不适用于多因素的较为复杂的情况，而定量方法的主要不足是所需要的数据不一定总能在实践中易于采集和处理，因此需要根据设备供应管理的特点进一步进行理论的提炼和细化，才更能将这些方法付诸实践。目前的供应商绩效评价多依靠组织专家来进行人力上的评价，没有实现系统的自动化，浪费了大量的人力物力。目前仍没有适合于供应商绩效评价的算法，现有排名算法多依赖于设备好评率、设备台数进行排名，然而若主要依靠于设备好评率，不利于设备量多的大厂家，因为设备多，故障也必然增多，若主要依靠于设备台数，则没有给小厂家胜出的机会，然而两者的权重瓶颈还是一个没有解决的问题，缺乏客观、精确、全面的评价与选择方法。
4.基于“威尔逊置信区间”的运检环节电网设备供应商绩效评价算法，采用“威尔逊置信区间”算法对供应商初始得分进行修正，并将主观评价得分纳入对各供应商进行评级，最后通过线性函数归一化，得到供应商最终百分制得分。该算法主要依靠专家经验和人为操作进行评价，无法客观公平的对不同供应商设备绩效进行评分排名，导致设备运行情况还不能有效反馈到设备招标入网管理中。
5.在此背景下，需要建立一套运检环节电网设备供应商绩效评价算法体系，强化运维环节设备信息向物资采购部门的反馈，将运行设备质量评价结果运用到招标工作中，实现跨地区跨部门闭环联动，将为电网设备招标采购提供重要优选依据。对优质设备供应商予以激励，对劣质设备供应商加强审查，可以引导供应商重视和提升产品质量，推动电网装备向中高端迈进。


技术实现要素：

6.本技术的主要目的在于提供一种运检环节供应商绩效评价方法、装置、计算机存
储介质及处理器，以解决现有技术中供应商绩效评价方法适用性较差、不够客观公正的技术问题。
7.为了实现上述目的，根据本技术的一个方面，提供了一种运检环节供应商绩效评价方法，该方法包括：获取供应商在运检环节中的多个质量评价指标；构建加权朴素贝叶斯评价模型；将多个质量评价指标输入至加权朴素贝叶斯评价模型中进行计算，得到供应商的得分。
8.进一步地，将多个质量评价指标输入至加权朴素贝叶斯评价模型中进行计算，得到供应商的得分，该方法还包括：将供应商的每一个设备的质量评价指标输入至加权朴素贝叶斯评价模型中进行计算，得到设备得分；将多个设备得分的平均值，确定为供应商的得分。
9.进一步地，将供应商的每一个设备的质量评价指标输入至加权朴素贝叶斯评价模型中进行计算，得到设备得分，该方法还包括：确定设备的各质量评价指标影响设备得分的权重；计算得到各质量评价指标对应的指标得分；采用权重和指标得分，进行加权平均运算，得到设备得分。
10.进一步地，将多个质量评价指标输入至加权朴素贝叶斯评价模型中进行计算，得到供应商的得分之后，该方法还包括：根据多个供应商的得分，对多个供应商进行排名。
11.进一步地，质量评价指标包括至少以下之一：设备投运时间、设备缺陷数、非计划停运事件。
12.进一步地，该方法还包括：供应商为电网设备供应商。
13.根据本技术的另一方面，提供了一种运检环节供应商绩效评价装置，该装置包括：获取单元，用于获取供应商在运检环节中的多个质量评价指标；构建单元，用于构建加权朴素贝叶斯评价模型；计算单元，用于将多个质量评价指标输入至加权朴素贝叶斯评价模型中进行计算，得到供应商的得分。
14.进一步地，计算单元包括：计算模块，用于将供应商的每一个设备的质量评价指标输入至加权朴素贝叶斯评价模型中进行计算，得到设备得分；确定模块，用于将多个设备得分的平均值，确定为供应商的得分。
15.根据本技术的另一方面，还提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质包括存储的程序，其中，在程序运行时控制计算机可读存储介质所在设备执行上述的运检环节供应商绩效评价方法。
16.根据本技术的另一方面，还提供了一种处理器，处理器用于运行程序，其中，程序运行时执行上述的运检环节供应商绩效评价方法。
17.应用本技术的技术方案，可以先获取供应商在运检环节中的多个质量评价指标；然后构建加权朴素贝叶斯评价模型；之后将多个质量评价指标输入至加权朴素贝叶斯评价模型中进行计算，得到供应商的得分。本技术通过将获取的多个质量评价指标输入至构建的加权朴素贝叶斯评价模型的方式，可以实现对传统供应商绩效评价算法的改进，从而达到了确保评价体系的准确性、科学性和公平性的技术效果，进而解决了现有技术中供应商绩效评价方法适用性较差、不够客观公正的技术问题。
附图说明
18.构成本技术的一部分的说明书附图用来提供对本技术的进一步理解，本技术的示意性实施例及其说明用于解释本技术，并不构成对本技术的不当限定。在附图中：
19.图1是根据本技术实施例的一种运检环节供应商绩效评价方法的流程图；
20.图2是根据本技术实施例的一种运检环节供应商绩效评价装置的示意图。
具体实施方式
21.需要说明的是，在不冲突的情况下，本技术中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本技术。
22.为了使本技术领域的人员更好地理解本技术方案，下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本技术一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本技术保护的范围。
23.需要说明的是，本技术的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本技术的实施例。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
24.应该理解的是，当元件(诸如层、膜、区域、或衬底)描述为在另一元件“上”时，该元件可直接在该另一元件上，或者也可存在中间元件。而且，在说明书以及权利要求书中，当描述有元件“连接”至另一元件时，该元件可“直接连接”至该另一元件，或者通过第三元件“连接”至该另一元件。
25.实施例1
26.根据本技术的实施例，提供了一种运检环节供应商绩效评价方法。需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
27.图1是根据本技术实施例的运检环节供应商绩效评价方法的流程图。如图1所示，该方法包括以下步骤：
28.步骤s101，获取供应商在运检环节中的多个质量评价指标。
29.上述步骤中的供应商可以是为电网系统提供各类设备的供应商，多个质量评价指标可以是设备缺陷数、缺陷性质等级、非计划停运事件、故障事件、质量事件通报、家族缺陷等多维度因素，其中，上述多个质量评价指标可以根据实际情况选择最佳的特征进行组合，设计出最符合实际情况的综合评价指标，以实现最准确的评价结果。
30.步骤s102，构建加权朴素贝叶斯评价模型。
31.上述在步骤中的加权朴素贝叶斯是一种简单高效的分类算法，通过计算条件属性和决策属性之间的相关系数,对不同的条件属性赋予不同的权重,从而在保持简单性的基
础上有效地提高了朴素贝叶斯算法的分类性能。
32.步骤s103，将多个质量评价指标输入至加权朴素贝叶斯评价模型中进行计算，得到供应商的得分。
33.上述步骤中将确定的质量评价指标组合输入至加权朴素贝叶斯评价模型后得到供应商的得分，其中，根据得分可以将供应商分为优秀供应商、良好供应商、合格供应商、淘汰供应商。
34.在一个可选的实施例中，由于电网系统输变电设备的多特征属性，电力设备供应商绩效评价需要综合分析设备数、投运时间、缺陷数、缺陷发现时间、故障、非计划停运及质量事件通报等多维度影响因素，另外，不同供应商的样本容量(装用量)不同，某些设备供应商台年数较少，缺陷记录很少，导致该供应商得分较高，无法直接通过得分客观反映供应商设备质量的优劣，为了确保电网系统最大程度的正常运转，对供应商提供的设备进行评价，得到该供应商的最终准确的评分就尤为重要。
35.应用本技术的技术方案，可以先获取供应商在运检环节中的多个质量评价指标；然后构建加权朴素贝叶斯评价模型；之后将多个质量评价指标输入至加权朴素贝叶斯评价模型中进行计算，得到供应商的得分。本技术通过将获取的多个质量评价指标输入至构建的加权朴素贝叶斯评价模型的方式，可以实现对传统供应商绩效评价算法的改进，从而达到了确保评价体系的准确性、科学性和公平性的技术效果，进而解决了现有技术中供应商绩效评价方法适用性较差、不够客观公正的技术问题。
36.进一步地，将多个质量评价指标输入至加权朴素贝叶斯评价模型中进行计算，得到供应商的得分，该方法还包括：将供应商的每一个设备的质量评价指标输入至加权朴素贝叶斯评价模型中进行计算，得到设备得分；将多个设备得分的平均值，确定为供应商的得分。根据多个设备得分的平均值，确定为供应商的得分较为客观。
37.在一个可选的实施例中，在电网系统的背景下，某一供应商可以提供多种设备，示例性的，电网系统中的设备可以有变压器、高压柜、低压柜、母线桥、直流屏、模拟屏等多个设备，每一个设备都有其对应的多个质量评价指标，输入至加权朴素贝叶斯评价模型中进行计算，得到该设备得分，也即，某供应商的最终得分是通过变压器、高压柜、低压柜、母线桥、直流屏、模拟屏等多个设备得分的平均值确定。
38.进一步地，将供应商的每一个设备的质量评价指标输入至加权朴素贝叶斯评价模型中进行计算，得到设备得分，该方法还包括：确定设备的各质量评价指标影响设备得分的权重；计算得到各质量评价指标对应的指标得分；采用权重和指标得分，进行加权平均运算，得到设备得分。采用本方案得到的设备得分更为准确和公正。
39.在一个可选的实施例中，仍以上述某供应商提供的变压器、高压柜、低压柜、母线桥、直流屏、模拟屏等多个设备为例，由于每个设备的耐用性特性以及根据每个设备实际所处的工作环境不同，因此，每一个设备在评价系统中都有其对应的权重，例如，变压器的权重可以是0.2、高压柜的权重可以是0.6、低压柜的权重可以是0.3等。因此，供应商的最终得分还应考虑不同设备所占权重，其中，各个设备的具体权重根据实际情况由工作人员设定。
40.进一步地，将多个质量评价指标输入至加权朴素贝叶斯评价模型中进行计算，得到供应商的得分之后，该方法还包括：根据多个供应商的得分，对多个供应商进行排名。
41.在一个可选的实施例中，在得到多个供应商的得分后，可以根据每个供应商分数
所处的具体区间，确定供应商类别，例如，优秀供应商、良好供应商、合格供应商、淘汰供应商。
42.进一步地，质量评价指标包括至少以下之一：设备投运时间、设备缺陷数、非计划停运事件。
43.进一步地，该方法还包括：供应商为电网设备供应商。
44.实施例2
45.本技术实施例还提供了一种运检环节供应商绩效评价装置，需要说明的是，本技术实施例的运检环节供应商绩效评价装置可以用于执行本技术实施例所提供的用于运检环节供应商绩效评价的方法。以下对本技术实施例提供的运检环节供应商绩效评价装置进行介绍。
46.图2是根据本技术实施例的一种运检环节供应商绩效评价装置的示意图。如图2所示，该装置包括：
47.获取单元21，用于获取供应商在运检环节中的多个质量评价指标；
48.构建单元22，用于构建加权朴素贝叶斯评价模型；
49.计算单元23，用于将多个质量评价指标输入至加权朴素贝叶斯评价模型中进行计算，得到供应商的得分。
50.进一步地，计算单元包括：计算模块，用于将供应商的每一个设备的质量评价指标输入至加权朴素贝叶斯评价模型中进行计算，得到设备得分；确定模块，用于将多个设备得分的平均值，确定为供应商的得分。
51.进一步地，计算模块包括：确定子模块，确定设备的各质量评价指标影响设备得分的权重；计算子模块，计算得到各质量评价指标对应的指标得分；运算子模块，采用权重和指标得分，进行加权平均运算，得到所述设备得分。
52.进一步地，计算单元还包括：排名模块，根据多个供应商的得分，对多个供应商进行排名。
53.应用本技术的技术方案，可以通过获取单元获取供应商在运检环节中的多个质量评价指标；通过构建单元构建加权朴素贝叶斯评价模型；通过计算单元将多个质量评价指标输入至加权朴素贝叶斯评价模型中进行计算，得到供应商的得分。本技术通过将获取的多个质量评价指标输入至构建的加权朴素贝叶斯评价模型的方式，可以实现对传统供应商绩效评价算法的改进，从而达到了确保评价体系的准确性、科学性和公平性的技术效果，进而解决了现有技术中供应商绩效评价方法适用性较差、不够客观公正的技术问题。
54.所述运检环节供应商绩效评价装置包括处理器和存储器，上述获取单元、构建单元、计算单元等均作为程序单元存储在存储器中，由处理器执行存储在存储器中的上述程序单元来实现相应的功能。
55.处理器中包含内核，由内核去存储器中调取相应的程序单元。内核可以设置一个或以上，通过调整内核参数来实现了对传统供应商绩效评价算法的改进，从而达到了确保评价体系的准确性、科学性和公平性的技术效果，进而解决了现有技术中供应商绩效评价方法适用性较差、不够客观公正的技术问题。
56.存储器可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(ram)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(rom)或闪存(flash ram)，存储器包括至少一个存
储芯片。
57.本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行所述运检环节供应商绩效评价方法。
58.本发明实施例提供了一种处理器，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行所述运检环节供应商绩效评价方法。
59.本发明实施例提供了一种设备，设备包括处理器、存储器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序，处理器执行程序时实现至少以下步骤：步骤s101，获取供应商在运检环节中的多个质量评价指标；步骤s102，构建加权朴素贝叶斯评价模型；步骤s103，将多个质量评价指标输入至加权朴素贝叶斯评价模型中进行计算，得到供应商的得分。本文中的设备可以是服务器、pc、pad、手机等。
60.本技术还提供了一种计算机程序产品，当在数据处理设备上执行时，适于执行初始化有至少如下方法步骤的程序：步骤s101，获取供应商在运检环节中的多个质量评价指标；步骤s102，构建加权朴素贝叶斯评价模型；步骤s103，将多个质量评价指标输入至加权朴素贝叶斯评价模型中进行计算，得到供应商的得分。
61.本领域内的技术人员应明白，本技术的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本技术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，本技术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。
62.本技术是参照根据本技术实施例的方法、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。
63.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。
64.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。
65.在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(cpu)、输入/输出接口、网络接口和内存。
66.存储器可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(ram)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(rom)或闪存(flash ram)。存储器是计算机可读介质的示例。
67.计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(pram)、静态随机存取存储器(sram)、动态随机存取存储器(dram)、其他类型的随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、电可擦除可编程只读存储器(eeprom)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(cd-rom)、数字多功能光盘(dvd)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。
68.还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
69.本实施例涉及一种具体的电网设备运检环节供应商绩效评价方法，具体包括如下步骤：
70.步骤一：梳理基于设备运行大数据的评价指标，综合投运前后质量信息。评价指标包括基础能力指标如：设备台年数、设备投运时间、设备有效覆盖程度，质量行为指标如：设备缺陷数、缺陷性质等级、非计划停运事件、故障事件、质量事件通报、家族缺陷等多维度因素，选择最佳的特征组合，设计综合评价指标。
71.步骤二：建立电力设备供应商绩效评价体系，构建基于加权朴素贝叶斯的评价属性权值确定算法。贝叶斯分类算法是通过大量学习训练数据得到个别类别的先验概率，再据此计算某实例x属于不同类别的后验概率，最后将该实例判定为具有最大后验概率的类当中。假设d为训练数据集，a＝{a1,a2,
…
,an}为属性变量集，n为属性的数目。c＝{c1,c2,
…
,cm}为类变量集，m为类别数目，那么一条训练样本可以表示为{x1,x2,
…
xn,cj}，j∈m，cj表示对于训练样本其类标签是已知的，而一条测试样本x可表示为{x1,x2,
…
xn}，判断该测试样本属于某类的概率，计算公式如公式(1)所示。
[0072][0073]
应用在本技术的方案中，x表示某供应商待评价的若干设备，c表示评价指标。
[0074]
朴素贝叶斯分类算法(naive bayes classification algorithm)模型是在普通贝叶斯分类模型的基础上，去掉了属性之间具有独立性的限制。一般p(x)为某常数，则朴素贝叶斯分类算法的计算公式可表示为公式(2)。
[0075][0076]
其中p(cj)是类先验概率，可通过训练数据学习得到，计算公式为：
[0077][0078]
这里sj表示训练样本中类cj的数目，s表示训练样本总数。
[0079]
朴素贝叶斯分类算法假设所有的属性变量都是条件独立的，属性之间没有任何关
系，因此这些属性变量也独立于类属性c。若数据集中属性数目很多时，p(x|cj)的计算开销很大，而引出条件独立性假设可以降低计算开销，同时也会损失一定的计算精度。依据条件独立性假设，p(x|cj)均可由训练数据学习得到。结合以上三式，可以判定出测试数据所属类别。
[0080]
朴素贝叶斯分类算法假定每个条件属性对决策分类的重要性是相同的，即权重均设为1。在供应商绩效评价算法体系的应用中，各条件属性对于分类的重要程度是不相同的，所以当将所有权重均默认设为1时，会降低分类的正确率。
[0081]
因此，采用加权朴素贝叶斯(weighted naive bayes,wnb)分类算法针对属性对分类的贡献程度给属性分配一个合理的权重，既保持朴素贝叶斯算法高速度，同时也降低属性条件独立性假设对分类器性能的影响。其计算公式如公式(4)所示。
[0082][0083]
应用在本技术的方案中，ai表示某一评价指标。
[0084]
其中，wi表示属性ai的权值，决定了不同属性在分类过程中的重要程度，wi值越大，相应属性ai对于分类就越重要。
[0085]
针对供应商绩效评价数据的各评价指标与供应商绩效综合评分的相关性关系可知，每项指标的取值对评价结果的影响程度不同，因此提出一种利用类属性的相关概率确定各个评价属性的权值的方法。每个属性ai可能有k个不同的取值，用ak表示其具体取值，其中k∈k。假设一个具体实例x，当x的属性ai取值为ak时，对于类别cj而言，属性ai关于cj的相关概率p(ai|rel)和不相关概率p(ai|norel)的计算公式如下：
[0086][0087]
p(ai|norel)＝1-p(ai|rel)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(6)
[0088]
其中，count表示统计数，当属性ai的取值为ak，且属于cj类时，其属性权值计算公式如下：
[0089][0090]
因此，加权朴素贝叶斯分类算法的具体计算公式如下：
[0091][0092]
在数据集d中，若分类标签有m个，属性有n个，每个属性有k个可能取值，则所有属性的权值总数是m
×n×
k个。同一属性具体取值不同，则权值不同；同一属性取值相同时，在不同类别下，权值也不相同。
[0093]
最后，根据其各属性的具体取值而选取与当前类标签相关概率的权值进行计算，比较各类别的结果值，最大值对应的类别即分类结果。从而得到修正后的期望得分的贝叶斯估计为：
[0094][0095]
其中c代表先验分布中的待评价供应商所安装的设备数，是一个常量，与数据集的大小成正比，m是数据集的算术平均值，n是数据集的总数，此处的数据集指的是全部待评价供应商所安装的设备数，为每个电力供应商计算贝叶斯估计并以此作为排序的依据，针对某供应商不同设备得到如下公式：
[0096][0097]
其中，aen代表全部待评价供应商所安装的设备数，as代表全部被评价供应商设备评分的算术平均值，total代表具体某供应商设备的评分的总和，aj代表某供应商待评价设备的总和。
[0098]
以加权朴素贝叶斯为依据的排序评分不仅可以避免供应商设备少导致的设备评分不完备等的影响，使纳入评价的设备数量多且绩效评分较高的供应商排名更靠前，设备多但是绩效评分较低的供应商排名会更加靠后，并且尽管设备绩效评分高但是由于安装设备过少的排名也会相应靠后。更能有效改善设备台年数、设备投运时间、设备有效覆盖程度、设备缺陷数、缺陷性质等级、非计划停运事件、家族缺陷等多维度因素权重分配对评价结果的影响，客观公平地对设备供应商绩效进行评价。
[0099]
步骤三：对不同供应商不同设备分别建立加权朴素贝叶斯分类算法模型进行评价。
[0100]
步骤四：依据步骤二所建立的模型，输出不同设备的供应商绩效评分和排名。
[0101]
从以上的描述中，可以看出，本技术上述的实施例实现了如下技术效果：
[0102]
1)、本技术的运检环节供应商绩效评价方法，可以先获取供应商在运检环节中的多个质量评价指标；然后构建加权朴素贝叶斯评价模型；之后将多个质量评价指标输入至加权朴素贝叶斯评价模型中进行计算，得到供应商的得分。本技术通过将获取的多个质量评价指标输入至构建的加权朴素贝叶斯评价模型的方式，可以实现对传统供应商绩效评价算法的改进，从而达到了确保评价体系的准确性、科学性和公平性的技术效果，进而解决了现有技术中供应商绩效评价方法适用性较差、不够客观公正的技术问题。
[0103]
2)、本技术的运检环节供应商绩效评价装置，可以通过获取单元获取供应商在运检环节中的多个质量评价指标；通过构建单元构建加权朴素贝叶斯评价模型；通过计算单元将多个质量评价指标输入至加权朴素贝叶斯评价模型中进行计算，得到供应商的得分。本技术通过将获取的多个质量评价指标输入至构建的加权朴素贝叶斯评价模型的方式，可以实现对传统供应商绩效评价算法的改进，从而达到了确保评价体系的准确性、科学性和公平性的技术效果，进而解决了现有技术中供应商绩效评价方法适用性较差、不够客观公正的技术问题。
[0104]
以上所述仅为本技术的优选实施例而已，并不用于限制本技术，对于本领域的技术人员来说，本技术可以有各种更改和变化。凡在本技术的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本技术的保护范围之内。