供应方自动评级方法、供应方自动评级装置及存储介质与流程

技术特征：
1.一种供应方自动评级方法，对部件的供应方自动进行评级，其特征在于，包括：评级合理性验证步骤，基于模型稳定性校验指标，验证原评级标准对供应方的新数据是否合理；权重优化步骤，在所述评级合理性验证步骤的验证结果为原评级标准不合理的情况下，基于评分合理性校验指标，利用供应方的新数据、供应方的评价指标各自的原权重，对所述评价指标各自的权重进行优化，获得权重合理性比较结果、以及所述评价指标各自的新权重；以及供应方评级标准求解步骤，利用在所述权重优化步骤中获得的所述评价指标各自的新权重，获得优化后评级标准，并利用该优化后评级标准，对供应方的新数据进行评级。2.根据权利要求1所述的供应方自动评级方法，其特征在于，所述权重优化步骤包括：初始权重选择步骤，基于所述评分合理性校验指标，利用供应方的新数据、供应方的所述评价指标各自的原权重，获得与评分合理性校验指标的最大值对应的权重即初始权重；权重优化求解步骤，通过多层前馈神经网络算法对所述初始权重进行神经网络计算，获得优化权重；以及权重筛选步骤，再次基于所述评分合理性校验指标，对所述初始权重与所述优化权重进行合理性比较，来获得所述权重合理性比较结果、以及所述评价指标各自的新权重。3.根据权利要求2所述的供应方自动评级方法，其特征在于，在所述权重筛选步骤中，对所述初始权重与所述优化权重进行合理性比较时，判断所述优化权重相对于所述初始权重是正优化还是负优化，若判断结果是正优化，则将所述优化权重设为评价指标各自的新权重，若判断结果是负优化，则将所述初始权重设为所述评价指标各自的新权重。4.根据权利要求2所述的供应方自动评级方法，其特征在于，所述供应方评级标准求解步骤包括：分数分级搜索步骤，利用所述评价指标各自的新权重，获得各供应方的评分即供应方评分，基于决策树算法，从各所述供应方评分中抽取可选分级点，由各所述可选分级点对所述供应方评分进行划分来得到多个分级；以及分级合并优化步骤，对多个所述分级进行合并优化，从而得到所需数量的目标分级即所述优化后评级标准。5.根据权利要求4所述的供应方自动评级方法，其特征在于，在所述分数分级搜索步骤中，每一个评价指标的值乘以相应的新权重所得的值相加来得到所述供应方评分。6.根据权利要求4所述的供应方自动评级方法，其特征在于，在所述分级合并优化步骤中，若相邻的两个所述分级出现反向排序，则进行合并，并且若相邻的两个所述分级之间的优秀供应方占比一致，则进行合并。7.根据权利要求1～6所述的供应方自动评级方法，其特征在于，所述供应方的新数据是供应方指标评分、相关业务数据中的至少一个，所述相关业务数据包括供应方所供应的部件的供应数量、供应批次。8.一种供应方自动评级装置，对部件的供应方自动进行评级，其特征在于，包括：
评级合理性验证部，基于模型稳定性校验指标，验证原评级标准对供应方的新数据是否合理；权重优化部，在所述评级合理性验证部的验证结果为原评级标准不合理的情况下，基于评分合理性校验指标，利用供应方的新数据、供应方的评价指标各自的原权重，对所述评价指标各自的权重进行优化，获得权重合理性比较结果、以及所述评价指标各自的新权重；以及供应方评级标准求解部，利用在所述权重优化部中获得的所述评价指标各自的新权重，获得优化后评级标准，并利用该优化后评级标准，对供应方的新数据进行评级。9.一种存储介质，其特征在于，该存储介质存储有供应方自动评级程序，该供应方自动评级程序使计算机执行权利要求1～7中任一项所述的供应方自动评级方法。

技术总结
一种供应方自动评级方法、供应方自动评级装置及存储介质。供应方自动评级方法对部件的供应方自动进行评级，其特征在于，包括：评级合理性验证步骤，基于模型稳定性校验指标，验证原评级标准对供应方的新数据是否合理；权重优化步骤，在所述评级合理性验证步骤的验证结果为原评级标准不合理的情况下，基于评分合理性校验指标，利用供应方的新数据、供应方的评价指标各自的原权重，对所述评价指标各自的权重进行优化，获得权重合理性比较结果、以及所述评价指标各自的新权重；以及供应方评级标准求解步骤，利用在所述权重优化步骤中获得的所述评价指标各自的新权重，获得优化后评级标准，并利用该优化后评级标准，对供应方的新数据进行评级。行评级。行评级。


技术研发人员：黎杰臻 左滨
受保护的技术使用者：株式会社日立制作所
技术研发日：2022.03.04
技术公布日：2023/9/15