基于决策的企业采购分析与评价系统

PAGE 毕业设计设计题目设计题目基于决策的企业采购分析与评价系统学生姓名学号专业班级工业工程指导教师院系名称附件一毕业设计（论文）任务书设计（论文）题目基于决策的企业采购分析与评价系统学院名称专业（班级）工业工程姓名（学号）指导教师一、毕业设计（论文）的主要内容及要求（任务及背景、工具环境、成果形式、着重培养的能力）1.任务及背景网络技术的迅速发展产生了大量的数据、信息，然而，由于种种技术或条件的限制，企业在面临这样庞大的信息量时却很难做出有效的决策，这是因为海量数据与信息“孤岛”并存的问题始终没有得到有效的解决，另外企业在长期运作过程当中各个应用子系统，如ERP、CRM等也积累了大量的使用数据，但由于缺乏有效的智能分析，这些数据几乎没有发挥支持决策的作用。面对现代企业竞争日趋激烈的环境，企业的每次战略决策都至关重要，而如今的决策是建立在对信息的提取和分析利用的基础上，如何正确、快速、有效地应用这些内外部产生的数据、信息为企业决策提供支持实际上是每个企业都很关心的问题。因此，拥有符合企业自身特点的决策支持系统是取得竞争优势的前提也是必要条件。基于决策的企业采购分析与评价系统正是在这样的契机下应运而生，它能使决策者可以有效地利用丰富的历史采购部数据，进行查询、分析等工作并最终做出合理的决策。本文在此大前提下，开发基于决策的企业采购分析与评价系统，使企业实现采购信息化从业务层到决策层的最后一公里！本课题的主要任务是了解采购决策的基本方法与理论，在C语言，C++，数据库等基础上，以VisualStudio2010软件为开发平台，C#为开发语言，SQLSERVER2005作为后台数据库，设计并开发基于决策的企业采购分析与评价系统。2.开发及运行环境1）系统开发平台：MicrosoftVisualStudio2010。2）系统开发语言：C#。3）数据库管理系统软件：MicrosoftSQLServer2005。4）运行平台：WindowsXP（SP2）/WindowsVista/Windows7。5）运行环境：Microsoft.NETFrameworkSDKv3.5。6）分辨率：最佳效果1024×768。3.成果形式1）完成不少于2万字的毕业论文2）通过研究，确定系统架构和功能模块。3）在VisualC#编程环境下实现系统主要功能。4.着重培养能力1）运用工业工程知识分析和解决问题的能力，学习决策支持相关理论的实际运用。2）系统的分析和设计能力。3）运用计算机技术开发管理信息系统的能力。二、应收集的资料及主要参考文献[1]郭晓霞，吕广.供应链环境下战略采购模型分析：第七届中国青年运筹与管理学者大会论文集，南京：2005—8，728～733.[2]罗希.基于战略采购的供应商选择，[博士学位论文]，浙江，浙江大学管院，2005.[3]马士华，林勇，陈志样．北京：供应链管理．机械工业出版社，2000.[4]许杨．浅谈中小企业发展的现状与对策．华北金融，2006(8)：58～60.[5]周舟．区域内中小企业的联合采购.中小企业科技，2007:69～7.[6]李璟.供应链管理下战略供应商综合评价研究.上东大学出版社,2004.[7]鞠颂，东徐杰.采购管理，机械工业出版社，2007.[8]钱锋．战略性供应商选择与评价[D]．杭州：浙江大学出版社，2002.[9]忠军．供应链管理下供应商的评价与选择，合肥：合肥工业大学机械电子工程。2007．4.[10]张顾海．供应链管理下的供应商选择研究，上海：同济大学，2006.[11]何新．供应链管理下供应商选择的研究．武汉：武汉理工大学管理学院2005.[12]王志军．A企业物流供应商选择研究．上海海事大学工商管理，2006.[13]龚国华．采购与供应链[M]．上海：复旦大学出版社，2005.[14]骆温平．物流与供应链管理．北京：电子工业出版社，2003．[15]霍红．华蕊．采购与供应链管理．北京：中国物出版社出版，2005，1.[16]Ai．WaiChen，J．YLin，KS．Chen．SelectingasupplierbyfuzzyevaluationofcapabilityindicesCpm．AdvancedManufactureTechnology．2003．7.[17]PerryDaneshgari．ProcurementChainManagementInTheConstructionIndustry，20033.[18]JungUngMin＆HansBjornsson．ConstructionSupplyChainSimulatorCIFEProgram2000.三、毕业设计（论文）进度计划起迄日期工作内容备注2013.2.22—2013.3.152013.3.16—2013.3.262013.3.27—2013.4.72013.4.7—2013.4.212013.4.22—2013.5.162013.5.17—2013.5.252013.5.26—2013.6.52013.6.6—2013.6.16收集相关资料在外地毕业实习做英文论文翻译和撰写开题报告和任务书做论文规划和分析相关文献进行系统设计系统基本完成撰写论文完善论文、检查论文格式、准备答辩

开题报告（该表格由学生独立完成)建议填写以下内容1.简述课题的作用、意义，在国内外的研究现状和发展趋势，尚待研究的问题。2.重点介绍完成任务的可能思路和方案；3.需要的主要仪器和设备等；4.主要参考文献。课题名称：基于决策的企业采购分析与评价系统一、选题背景和意义企业在生产经营活动中面临着大量的决策问题，决策是管理者花费时间和精力最多的工作之一。科学的决策可以把握正确的经营方向，趋利避害、扬长避短，对于提高企业的生存和竞争能力具有积极的作用。随着企业计算机应用和信息化程度的不断深入，企业已经积累了大量的业务数据，并继续随着时间和业务的发展而呈几何级膨胀趋势。企业信息处理部门的工作重点已逐渐超越了简单的数据收集，企业内的各级人员都希望能够快速、准确并方便有效地从这些大量杂乱无章的数据中获取有意义的信息，决策者也希望能够充分利用现有的数据指导企业决策和发掘企业的竞争优势，因为决策效率和决策质量的高低将直接影响企业的运营绩效和市场竞争力。然而，由于种种技术或条件的限制，企业在面临这样庞大的信息量时却很难做出有效的决策，这是因为海量数据与信息“孤岛”并存的问题始终没有得到有效的解决，另外企业在长期运作过程当中各个应用子系统，如ERP、CRM等也积累了大量的使用数据，但由于缺乏有效的智能分析，这些数据几乎没有发挥支持决策的作用。如何正确、快速、有效地应用这些内外部产生的数据、信息为企业决策提供支持是每个企业都很关心的问题。一个企业要提高运营绩效和保持竞争力,就不得不和其供应链上的合作伙伴相互合作来提高供应链整体绩效。随着全球化和企业间相互依赖的增加,零部件和服务的外部采购有着稳定的增长,这将导致企业越发重视采购功能和其相关决策过程。所以，采购决策成为企业经营管理活动中的一个重要组成部分。采购决策是指根据企业经营目标的要求，提出各种可行采购方案，对方案进行评价和比较，按照满意性原则，对可行方案进行抉择并加以实施和执行采购方案的管理过程。采购决策是企业经营管理的一项重要内容，其关键问题是如何制订最佳的采购方案，确定合理的商品采购数量，为企业创造最大的经济效益。根据上面的分析，为了应对竞争日趋激烈的现代企业环境，企业的每次决策都至关重要，而如今的决策是建立在对信息的提取和分析利用的基础上，因此，拥有符合企业自身特点的决策支持系统是取得竞争优势的前提也是必要条件。为此，开发基于决策的企业采购分析与评价系统，对于提高企业竞争力是一个非常不错的选择，这样的软件系统能够大大提高企业的决策效率，从而适应不断前进的社会步伐。二、国内外的研究现状与发展趋势1980年，Sprague提出了决策支持系统三部件结构，即：人机对话部件、数据部件、模型部件。该结构形式推动了决策支持系统的大力发展。20世纪80年代后期，人工神经网络、数据挖掘、机器学等技术的研究与应用为知识的学习与获取开辟了新的途径。决策支持系统与专家系统相结合，充分利用定性分析的专家系统与定量分析的决策支持系统的优点，形成了智能决策支持系统(IDSS)，提高了决策支持系统解决非结构化决策问题的能力。20世纪80年代中期我国开始研究决策支持系统。决策支持系统应用最广泛的领域是区域发展规划。山西省自动化所、国际应用系统分析研究所和大连理工大学合作完成了山西省整体发展规划决策支持系统。在此之后，国防科技大学、大连理工大学等多家单位开发了多个区域发展规划的决策支持系统。目前我国在决策支持系统领域的研究已有不少成果，但总体上发展较缓慢，在应用上与期望有较大的差距，这主要反映在软件生产率低、制作周期长、质量难以保证、开发与应用联系不紧密等方面。目前，我国企业采购管理存在的主要问题包括采购观念落后、采购模式落后、供应商管理不善、原料采购质量不合格、库存量的管理不善等问题。1、采购观念落后。许多企业管理者对供应链管理模式下的先进采购管理理念认识缺乏，没有意识到实施有效的措施来改进采购管理方法与提升管理水平的重要性，出现了重生产与销售，轻采购的现象。2、采购模式落后。许多企业目前仍然采用的是传统采购模式，该模式虽然综合考虑了价格、质量和交货期等因素，但往往把价格看作是决定性因素，而质量和交货期通常则是事后进行控制，该模式常采用多头多次询价、还价等多回合谈判，从而使交易的成本大大提高。3、供应商管理不善。目前许多企业没有配备专业人员对供应商进行基本资料的备案管理，同时又缺乏及时对供应商综合能力的评价，这样容易导致供货商对于企业采购的严谨性失去信任，在生产任务紧急的情况下，往往也会先兼顾其他采购商。4、原料采购质量不合格。由于企业对原料质量的重视程度不够以及对员工的不信任等原因，通常会安排亲朋好友负责采购活动，导致采购人员的专业技术性不强，最终导致采购质量问题。5、库存量的管理不善。由于企业与其上下游企业之间缺乏战略性的合作，从而导致供应链各环节的沟通不足，最终导致库存量不合理，或者过高增加了库存管理成本、或者过低影响企业的正常生产运营。随着时间的推移，企业的采购数据越来越多，面对海量数据，管理者却又难以分析，从而企业老总的决策也不能得到确定。为此，企业需要基于决策的采购分析与评价系统，它是决策支持系统在企业采购方面的具体应用。三、完成任务的思路和方案1）通过阅读相关书籍、国内外期刊、学术论文等，了解有关概念、国内外发展状况以及取得的成果。2）根据企业实际情况，拟定基于决策的企业采购分析与评价系统开发方案与步骤。3）研究基于决策的企业采购分析与评价系统各模块的具体功能，设计符合企业实际的基于决策的企业采购分析与评价系统。四、研究内容本课题主要研究利用企业在采购中所积累的已有数据，进行采购决策，主要的研究内容有：1)了解企业采购决策的相关理论：充分运用所学的工业工程的专业知识和查阅大量参考文献，熟悉企业的采购管理模式，了解企业的采购决策的特点和作用，为开发采购决策与分析系统做好理论基础；2)确定企业供应商评价指标体系，对供应商进行评价：建立科学的供应商选择评价指标体系，使企业能够通过科学、合理的方法对供应商做出评价，为企业管理人员制定决策提供可靠的依据。3)基于决策的企业采购分析与评价系统的设计与实现：基于以上对采购决策的理论研究和企业供应商评价指标体系的建立，开发出一个基于决策的企业采购分析与评价系统。五、主要仪器和设备计算机、VC2010和SQLSERVER2005。六、主要参考文献[1]郭晓霞，吕广.供应链环境下战略采购模型分析：第七届中国青年运筹与管理学者大会论文集，南京：2005—8，728～733.[2]罗希，基于战略采购的供应商选择，[博士学位论文]，浙江，浙江大学管院，2005.[3]马士华，林勇，陈志样．北京：供应链管理．机械工业出版社，2000.[4]许杨．浅谈中小企业发展的现状与对策．华北金融，2006(8)：58～60.[5]周舟．区域内中小企业的联合采购.中小企业科技，2007:69～7.[6]李璟.供应链管理下战略供应商综合评价研究.上东大学出版社,2004.[7]鞠颂，东徐杰.采购管理，机械工业出版社，2007.[8]钱锋．战略性供应商选择与评价[D]．杭州：浙江大学出版社，2002.[9]忠军．供应链管理下供应商的评价与选择，合肥：合肥工业大学机械电子工程。2007．4.[10]张顾海．供应链管理下的供应商选择研究，上海：同济大学，2006.[11]何新．供应链管理下供应商选择的研究．武汉：武汉理工大学管理学院2005.[12]王志军．A企业物流供应商选择研究．上海海事大学工商管理，2006.[13]龚国华．采购与供应链[M]．上海：复旦大学出版社，2005.[14]骆温平．物流与供应链管理．北京：电子工业出版社，2003．[15]霍红．华蕊．采购与供应链管理．北京：中国物出版社出版，2005，1.[16]Ai．WaiChen，J．YLin，KS．Chen．SelectingasupplierbyfuzzyevaluationofcapabilityindicesCpm．AdvancedManufactureTechnology．2003．7.[17]PerryDaneshgari．ProcurementChainManagementInTheConstructionIndustry，20033.[18]JungUngMin＆HansBjornsson．ConstructionSupplyChainSimulatorCIFEProgram2000.指导教师评语：论文以企业采购分析与评价的理论为基础，研究开发企业采购分析与评价系统。该生查阅了大量的文献资料，从研究背景、选题的目的意义、研究内容和研究方法等方面对毕业设计题目进行了阐述。该毕业设计选题合适，研究内容丰富，具有一定的深度和广度，同时具有一定的实际应用意义。该同学的研究思路清楚，研究方案正确，技术路线和实现方法可行，经过努力可以达到毕业设计的目标。综上所述，同意开题。指导教师签名：20年月日

毕业设计过程记录表序号检查时间检查内容指导教师阶段检查评语指导教师签名13月上旬1.资料收集情况(2.开题报告完成情况已经收集关于毕业设计的相关资料，深入理解毕业设计题目内涵，完成开题报告，并同意开题。年月日24月中旬1.外文翻译完成情况2.毕业实习记录已经完成英文翻译的工作，译文能表达原文内容，达到要求的工作量；同时完成毕业实习记录和毕业实习考核。年月日35月中旬1.总体任务完成是否过半2.院系中期检查意见3.存在的问题及采取的措施论文写作完成过半，基本达到进度要求。中期检查符合要求。程序开发尚需加快进度。年月日45月下旬1.审查论文质量（注意英文摘要部分质量）论文基本完成，论文排版和中英文摘要还需认真修改。答辩前准备工作正在进行，进度尚可。年月日备注：指导教师应按要求和时间段及时填写，该表格由学生保管，留在设计现场随时接受校、院两级督导组检察。目录中文25575摘要 12602英文摘要 2315911绪论 3204421.1研究背景 398141.2国内外研究现状 4238931.2.1决策支持系统的研究现状 4100341.2.2商务智能的研究现状 5252121.3研究目标和内容 7301241.3.1课题的研究内容 7322231.3.2课题的研究目标 8115701.4研究的目的和意义 8245522决策支持系统与商务智能 9318522.1决策支持系统 9258212.1.1决策支持系统的概念 976162.1.2决策支持系统的发展过程 9224942.1.3决策支持系统的发展现状 1022702.2商务智能 12283552.2.1商务智能的概念 12198612.2.2商务智能的发展现状 13199812.2.3中小型企业商务智能的必要性 13190842.2.4国内商务智能发展所面临的问题 1474983采购分析与评价 16180693.1采购分析与评价概述 16142263.2采购ABC分析 16270543.1.1ABC分类法的概念 1684663.1.2如何进行ABC分类 16150843.3供应商评价 18291163.2.1供应商评价的重要性 18130303.2.2供应商选择的影响因素 1998683.2.3供应商评价方法 19118683.4采购价格分析 2156503.5采购订单分析 22110533.4.1采购订单ABC分析 22271593.4.2采购订单入库率分析 22189014企业采购分析与评价系统的开发 24203754.1系统架构设计 2482054.2系统分析 25223774.2.1系统需求分析 2533994.2.2可行性分析 2654524.3系统设计 2620664.3.1系统功能设计 26143854.3.2数据库设计 27214285系统介绍 30281515.1概述 30182995.2登录模块 30138185.3用户资料管理模块 31239455.3.1用户信息录入 3184835.3.2修改密码 32115725.3.3添加用户 32131395.4采购ABC分析模块 33218065.5供应商评价模块 33310805.5.1供应商评分 33153695.5.2供应商综合评价 34164295.6采购价格分析模块 344765.7采购订单分析模块 35317245.7.1采购订单ABC分析 3551405.7.2采购订单入库率分析 3511652谢辞 387343参考文献 39插图列表TOC\h\z\t"样式1"\c16539图4.1系统架构图 2426279图4.2系统功能树 2718123图4.3数据库模型 2917716图5.1系统主界面 3027759图5.2登录界面 3121128图5.3用户信息录入界面 32845图5.4修改密码 329344图5.5添加用户界面 3324776图5.6采购ABC分析界面 3327915图5.7供应商评分界面 3425359图5.8供应商综合评价界面 3420896图5.9采购价格分析界面 3528458图5.10采购订单ABC分析界面 3531743图5.11采购订单完成率分析界面6总结与展望 36插表清单TOC\h\z\t"样式2"\c21087表3.1物料分类标准 1629149表3.2物料分类原则 1726226表3.3ABC分类应用与说明 1823028表3.4供应商质量指标打分标准 2027739表3.5供应商供应指标打分标准 203146表3.6供应商经济指标打分标准 213394表3.7供应商售后服务指标打分标准 2130076表3.8供应商类别 214889表4-1供应商表 2812375表4-2物料明细表 2819346表4-3物料价格表 2824945表4-4采购订单表 2826580表4-5订单完成情况表 29——PAGE39—基于决策的企业采购分析与评价系统摘要：企业在生产经营活动中面临着大量的决策问题，决策是管理者花费时间和精力最多的工作之一。而采购决策又是企业众多决策活动中至关重要的一个环节。随着时间的推移，企业的采购数据会越来越多，而当决策者需要这些历史采购数据来帮助采购决策分析时，就需要花费大量的时间来收集这些海量的数据，这就严重影响了决策者的决策效率。为了解决这个问题，本文在参考大量文献的基础上，运用采购决策的基本方法和相关理论，针对企业采购分析与评价构建了基于决策的企业采购分析与评价系统。本文首先介绍了决策支持系统与商务智能的相关知识，随后介绍了采购分析与评价的方法和理论，包括供应商的评价方法等。最后，采用四层商务智能体系结构，实现了基于决策的采购分析与评价系统，使决策者的决策效率大大提高，增强了企业的竞争力。关键词：采购决策；决策支持系统；商务智能；供应商评价

Enterpriseprocurementanalysisandevaluationsystembasedondecision-makingAbstract:Enterprisesarefacingmanydecisionproblemsinproductionandbusinessactivities,thedecisionisoneofthemanagerstospendthemosttimeandenergywork.Andthepurchasedecisionisalsoaveryimportantlinkinmanyenterprisesdecision-making.Withthepassageoftime,purchasingdataoftheenterprisewillbemoreandmore,whendecisionmakersneedthesepurchasehistorydatatohelppurchasedecisionanalysis,youneedtospendalotoftimetocollectthesedata,whichwillseriouslyimpactthedecisionefficiency.Inordertosolvethisproblem,inthispaper,basedonmanyreferences,thebasicmethodsofpurchasingdecisionandrelatedtheory,accordingtotheanalysisandevaluationofenterprisepurchasingconstructsenterpriseprocurementanalysisandevaluationsystembasedondecision-making.Thispaperfirstintroducestherelatedknowledgeofdecisionsupportsystemandbusinessintelligence,thenintroducesthemethodandtheoryanalysisandevaluationofpurchase,includingsupplierassessmentmethod.Finally,usingfourlayersofbusinessintelligencesystemstructure,realizesthepurchasingdecisionanalysisandevaluationbasedonthesystem,makethedecisionefficiencygreatly,enhancedthecompetitivenessofenterprises.Keywords:purchasingdecision;decisionsupportsystem;businessintelligence;supplierevaluation

1绪论1.1研究背景在经营和生产活动中，企业都会遇到非常多的问题要决策，决策活动是所有企业的管理者花费精力和时间最多的活动之一。决策的科学性有助于对经营管理方向的正确把握，对于企业提高自身的竞争和生存能力有很大的帮助。随着企业计算机应用和信息化程度的不断深入，企业已经积累了大量的业务数据，并继续随着时间和业务的发展而呈几何级膨胀趋势。企业处理信息的部门的工作侧重点已经逐渐超越了简单的收集数据，企业内部的各级管理人员都希望可以快速准确而且方便有效地从这些杂乱无章的海量数据中得到有意义的信息，决策者也希望能够充分利用现有的数据来指引企业的决策和提高竞争优势，因为决策效率和决策质量的高低将直接影响企业的运营绩效和市场竞争力。然而，因为各种条件和技术的限制，决策者在处理如此巨大的信息量时，却难于做出合理有效的决策，这是因为信息“孤岛”与海量数据并存的问题一直没有得到合理有效的处理，另外企业在长期运作过程当中各个应用子系统，如ERP、CRM等也积累了大量的使用数据，但由于缺乏有效的智能分析，这些数据几乎没有发挥支持决策的作用。如何正确、快速、有效地应用这些内外部产生的数据、信息为企业决策提供支持是每个企业都很关心的问题。一个企业要提高运营绩效和保持竞争力,就不得不和其供应链上的合作伙伴相互合作来提高供应链整体绩效。随着全球化和企业间相互依赖的增加,零部件和服务的外部采购有着稳定的增长,这将导致企业越发重视采购功能和其相关决策过程[1]。所以，采购决策成为企业经营管理活动中的一个重要组成部分。采购决策是指根据企业经营目标的要求，提出各种可行采购方案，对方案进行评价和比较，按照满意性原则，对可行方案进行抉择并加以实施和执行采购方案的管理过程[2]。采购决策是企业经营管理的一项重要内容，其关键问题是如何制订最佳的采购方案，确定合理的商品采购数量，为企业创造最大的经济效益。基于以上分析，为了应对竞争日趋激烈的现代企业环境，企业的每次决策都至关重要，而如今的决策是建立在对信息的提取和分析利用的基础上，因此，拥有符合企业自身特点的决策支持系统是取得竞争优势的前提也是必要条件[3]。而采购决策是企业决策中的重要组成部分，采购决策是指根据企业经营目标的要求，提出各种可行采购方案，对方案进行评价和比较，按照满意性原则，对可行方案进行抉择并加以实施和执行采购方案的管理过程[4]。采购决策是企业经营管理的一项重要内容，其关键问题是如何制订最佳的采购方案，确定合理的商品采购数量，为企业创造最大的经济效益，提高企业的综合竞争力。为此，开发基于决策的企业采购分析与评价系统，对于提高企业竞争力是一个非常不错的选择，这样的软件系统能够大大提高企业的决策效率，从而适应不断前进的社会步伐。1.2国内外研究现状1.2.1决策支持系统的研究现状1980年Sprague提出了决策支持系统三部件结构，即：人机对话部件、数据部件、模型部件。该结构形式直接明确了系统的组成，同时也间接地反映了决策支持系统的关键技术：模型库系统、部件的接口以及系统的综合集成。该结构形式推动了决策支持系统的大力发展。1981年Bonczak等推出了决策支持系统的三系统结构，即：语言系统(LS)、问题处理系统(PPS)和知识处理系统(KS)。该结构形式在“知识系统’’和“问题处理系统”上有其独特的优势，在一定范围内有其影响，但它与人工智能的专家系统(ES)容易混淆。20世纪80年代后期，人工神经网络、数据挖掘、机器学等技术的研究与应用为知识的学习与获取开辟了新的途径。决策支持系统与专家系统相结合，充分利用定性分析的专家系统与定量分析的决策支持系统的优点，形成了智能决策支持系统(IDSS)，提高了决策支持系统解决非结构化决策问题的能力[6]。1998年以后，出现了商务智能的概念，其起源可以追溯到早期的零售业务分析软件和网络技术的发展。商务智能包括了一组概念和方法，通过使用基于事实的支持系统提高商业决策制定的效果。商务智能的概念经常和管理信息系统、报表查询工具等混合使用，基本上是由数据驱动的决策支持系统[5]。决策支持系统后来又增加了知识库与方法库，构成了三库系统或四库系统，其中的知识库系统是有关规则、因果关系及经验等知识的获取、表示、解释、推理、及管理与维护的系统。方法库系统是以程序方式管理和维护各种决策常用的算法和方法的系统[6]。20世纪80年代中期我国开始研究决策支持系统。决策支持系统应用最广泛的领域是区域发展规划。山西省自动化所、国际应用系统分析研究所(IIASA)和大连理工大学合作完成了山西省整体发展规划决策支持系统。这是一个大型的决策支持系统，也是我国影响较大、起步较早的一个系统。在此之后，国防科技大学、大连理工大学等多家单位开发了多个区域发展规划的决策支持系统。目前我国在决策支持系统领域的研究已有不少成果，但总体上发展较缓慢，在应用上与期望有较大的差距，这主要反映在软件生产率低、制作周期长、质量难以保证、开发与应用联系不紧密等方法[7]。1987年，陈伟文教授等开始了模型操纵语言的研制，支持模型管理与运行控制。并于1989年研制完成了“决策支持系统开发工具GFKD．DSS”，主要包括：决策支持系统核心语言、模型库管理语言、接口语言、工具操作语言。用GFKD．DSST具和PROLOG生产器P3开发“松毛虫智能预测系统，这是我国林业领域最早的智能决策支持系统之一[6]。1996年，中国科学院计算机技术研究所史忠植研究员为首的课题组研制和完成了“智能决策系统开发平台IDSDP"。此系统是一个基于多主体的开放系统，每个主体具有自治能力和协同工作方式，系统的可扩展、可伸缩性好。将数据库、模型库、知识库、范例库等集成于一体，支持定性与定量分析相结合的科学决策。该系统在符号计算和神经计算研究成果的基础之上，提供多种分析、预测、决策方法，将多种智能技术融合一体，智能化程度高并提供自然语言、图形、远程访问等人机界面。具有友好的人机交互环境，实现人机共存的决策模式。天津大学信息与控制研究所创办的《决策与决策支持系统》刊物是中国社会经济系统分析研究会决策支持系统专业委员会会刊，是中国软科学研究会学术性会刊。介绍国内外科学决策与决策支持系统的理论、方法与应用、信息系统与信息技术及其在管理中的应用等。对我国决策支持系统的发展起到了很大的推动作用[6]。1.2.2商务智能的研究现状1979年，Teradata公司构建了单独的数据存储结构，有能力存储处理海量运营数据。1983年，此公司利用并行处理技术为WellFargoBank建立了第一个决策支持系统。1988年，IBM公司的研究员BarryDevlin和PaulMurphy提出一个新的术语：数据仓库，来解决多个不同编码方式和数据结构的分立系统的整合问题。1992年，BillInmon出版了《如何构建数据仓库》[8]一书，明确了提出：数据仓库是一个面向主题、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合。第一次给出了数据仓库的清晰定义和操作性极强的意见。数据仓库是商务智能的依托，是对海量数据进行分析的核心物理。1970年，第一个OLAP问世，通过建立一个复杂的、中介的“数据综合引擎”，把分布在不同系统的数据库联接起来，实现多维分析。1994年，发明关系数据库的埃德加科德详尽的阐述了构建联机分析的十二条原则。有了数据仓库，联机多维分析找到了真正的用武之地。随着数据仓库、联机多维分析技术的发展与成熟，商务智能的框架基本形成，但真正给商务智能赋予生命的是数据挖掘，数据挖掘指通过分析大量的数据来揭示数据之间隐藏的关系、模式和趋势，从而为决策者提供新的知识。数据挖掘是数据量快速增长的直接产物。1989年，图灵奖的主办单位计算机协会(ACM，AssociationofComputingMachinery)下属的知识发现和数据挖掘小组(SIGKDD)举办了第一届学术年会、出版了专门期刊。这正是这一年，著名的高德纳IT咨询公司(GartnerGroup)为业界提出了商务智能的概念和定义，商务智能，指的是一系列以数据为支持、辅助商业决策的技术和方法。随着技术的高速发展，商务智能也得到了飞速的发展。商务智能技术发展在系统各环节的表现为[8]：在数据抽取转换加载时，多种数据源的访问已经成为商务智能系统基本的技术指标。新的数据抽取、转换、加载技术要求能采用XML方式进行数据采集，能做到对近似实时数据分析、提取、转换。同时采用并行处理技术加快决策支持优化的关系，融合了决策支持和事务处理能力的关系型数据库将是主要发展方向。虽然事务处理和决策支持对关系型数据库的性能会起到一定的影响，但许多研发数据库的厂商已经在他们的产品中加入了OLAP、分析统计，数据挖掘等功能，尝试寻找解决的办法。商务智能系统的指标展现是IT技术发展较活跃的部分。商务智能系统采用B／S结构已经成为最基本的需求，与企业电子商务门户的集成也逐步为企业所采纳。以XML形式发放商务智能应用的分析结果将是新的发展趋势。商务智能与企业商务网站、企业门户网站、企业应用系统集成也越来越紧密，商务智能系统不再是一个孤立的应用，它与企业中的其他应用系统将紧密集成。商务智能的发展主要呈现两个趋势：专业化和集成化[8]。专业化体现在商务智能系统更加强调行业的特点，如同ERP、SCM的发展一样，整体笼统抽象的概念已经不能适合现代企业发展的需求，分行业的精确定位解决方案将越来越受到企业的青睐。商业智能在银行、保险、制造和电信、邮政、销售行业已经得到不同程度的发展。集成化是商务智能的另一个趋势，ERP、CRM、电子商务、MIS和企业门户等都将商务智能纳人其中，可见商务智能系统将逐步同更多的应用系统紧密结合起来[8]。商务智能解决方案将业务数据转换成明确的、基于事实的、能够执行的信息，并且使得业务人员能够发现销售趋势，减少金融风险，以及揭示新的销售商机。商务智能的目标是了解变化的意义，从而理解甚至预见变化本身。它能够访问当前的、可靠的和易接收的信息，并能够从各个侧面及不同的维度灵活地浏览信息和建立模型。商务智能无论是在理论方法，还是在体系结构方面都取得了突破性进展，能够把计算机技术和先进的企业管理经验、理论进行有机的融合，使得商务智能具有强大的功能和广泛的应用范围。但是，由于正处于由起步阶段向发展阶段的转变时期，还存在着一些缺陷[4]。在辅助决策方面，虽然商务智能的目标与决策支持系统一样，是为了提高企业决策的效率和准确性，但商务智能的决策支持功能主要是通过所提供的数据分析、趋势预测功能体现出来的，不像专门的决策支持系统那样提供方案生成、方案协调、方案评估等功能，更不具备群体决策和智能决策的能力[4]。当运用商务智能的决策者需要决策支持服务时，必须自己根据各种数据分析结果，运用现有的企业知识和经验进行判断，做出决策。因此与决策支持系统相比，商务智能的决策支持功能比较弱。在系统的智能性方面，由于目前大多数商务智能系统的功能集中在分析方面，对系统的智能性不够重视，很少有开发商在系统中配备推理工具，导致系统中虽然有知识却没有充分发挥知识的作用。因此，系统的智能性仍然较差[5]。1.3研究目标和内容1.3.1课题的研究内容本课题主要研究利用企业在采购中所积累的已有数据，进行采购决策，主要的研究内容有：1)了解企业采购决策的相关理论：充分运用所学的工业工程的专业知识和查阅大量参考文献，熟悉企业的采购管理模式，了解企业的采购决策的特点和作用，为开发采购决策与分析系统做好理论基础；2)确定企业供应商评价指标体系，对供应商进行评价：建立科学的供应商选择评价指标体系，使企业能够通过科学、合理的方法对供应商做出评价，为企业管理人员制定决策提供可靠的依据。3)基于决策的企业采购分析与评价系统的设计与实现：基于以上对采购决策的理论研究和企业供应商评价指标体系的建立，开发出一个基于决策的企业采购分析与评价系统。1.3.2课题的研究目标本课题的研究目标是通过设计与实现基于决策的企业采购分析与评价系统，帮助企业提高决策的效率。通过建立合理的供应商评价体系，使决策者能够对供应商进行科学的评价，选择适合自己的供应商。并对运用系统对以往的采购数据进行分析，让决策者能够了解到采购的主要物料是哪些，它们的价格波动情况如何，哪些物料的采购价格持续上升，哪些物料的采购价格波动最大等问题。系统还能对采购物料和订单进行分析，对它们进行ABC分类,能够让管理者对不同的物料和订单进行不同的关注。基于决策的企业采购分析与评价系统能够让企业在供应商的支持和配合下,在激烈的竞争中保证产品质量、降低产品成本、提高反应速度赢得市场竞争。1.4研究的目的和意义网络技术的迅速发展产生了大量的数据、信息，然而，由于种种技术或条件的限制，企业在面临这样庞大的信息量时却很难做出有效的决策，这是因为信息“孤岛”与海量数据并存的问题始终没有得到有效的解决，另外企业在长期运作过程当中各个应用子系统，如ERP、CRM等也积累了大量的使用数据，但由于缺乏有效的智能分析，这些数据几乎没有发挥支持决策的作用。如何正确、快速、有效地应用这些内外部产生的数据、信息为企业决策提供支持实际上是每个企业都很关心的问题。基于决策的企业采购分析与评价系统正是在这样的契机下应运而生，它能使决策者可以有效地利用丰富的历史采购部数据，进行查询、分析等工作并最终做出合理的决策。现代企业竞争日趋激烈，企业的每次战略决策都至关重要，而如今的决策是建立在对信息的提取和分析利用的基础上，因此，拥有符合企业自身特点的基于决策的企业采购分析与评价系统是取得竞争优势的前提也是必要条件。本文在此大前提下，开发基于决策的企业采购分析与评价系统，使企业实现采购信息化从业务层到决策层的最后一公里！2决策支持系统与商务智能2.1决策支持系统2.1.1决策支持系统的概念决策支持系统(DecisionSupportSystem，简称DSS)是辅助决策者通过数据、模型和知识，以人机交互方式进行半结构化或非结构化决策的计算机应用系统。它是管理信息系统(MIS)向更高一级发展而产生的先进信息管理系统。它为决策者提供分析问题、建立模型、模拟决策过程和方案的环境，调用各种信息资源和分析工具，帮助决策者提高决策水平和质量。决策支持系统，是以管理科学、运筹学、控制论、和行为科学为基础，以计算机技术、仿真技术和信息技术为手段，针对半结构化的决策问题，支持决策活动的具有智能作用的人机系统。该系统能够为决策者提供所需的数据、信息和背景资料，帮助明确决策目标和进行问题的识别，建立或修改决策模型，提供各种备选方案，并且对各种方案进行评价和优选，通过人机交互功能进行分析、比较和判断，为正确的决策提供必要的支持。DSS的概念是在20世纪70年代提出的，并在80年代获得发展。它的产生原因有：传统的MIS没有给企业带来巨大的效益，人在管理中的积极作用要得到发挥；人们对信息处理规律认识提高，面对不断变化的环境，要求更高层次的系统来直接支持决策；计算机应用技术的发展为DSS的发展提供了物质基础。2.1.2决策支持系统的发展过程1980年Sprague提出了决策支持系统三部件结构（对话部件、数据部件、模型部件），明确了决策支持系统的基本组成，极大地推动了决策支持系统的发展。20世纪80年代末90年代初，决策支持系统开始与专家系统（ExpertSystem,ES）相结合，形成智能决策支持系统（IntelligentDecisionSupportSystem,IDSS）。智能决策支持系统充分发挥了专家系统以知识推理形式解决定性分析问题的特点，又发挥了决策支持系统以模型计算为核心的解决定量分析问题的特点，充分做到了定性分析和定量分析的有机结合，使得解决问题的能力和范围得到了一个大的发展。智能决策支持系统是决策支持系统发展的一个新阶段。20世纪90年代中期出现了数据仓库（DataWarehouse,DW）、联机分析处理（On-LineAnalysisProcessing,OLAP）和数据挖掘（DataMining,DM）新技术，DW+OLAP+DM逐渐形成新决策支持系统的概念，为此，将智能决策支持系统称为传统决策支持系统。新决策支持系统的特点是从数据中获取辅助决策信息和知识，完全不同于传统决策支持系统用模型和知识辅助决策。传统决策支持系统和新决策支持系统是两种不同的辅助决策方式，两者不能相互代替，更应该是互相结合。把数据仓库、联机分析处理、数据挖掘、模型库、数据库、知识库结合起来形成的决策支持系统，即将传统决策支持系统和新决策支持系统结合起来的决策支持系统是更高级形式的决策支持系统，成为综合决策支持系统（SyntheticDecisionSupportSystem,SDSS）。综合决策支持系统发挥了传统决策支持系统和新决策支持系统的辅助决策优势，实现更有效的辅助决策。综合决策支持系统是今后的发展方向。由于Internet的普及，网络环境的决策支持系统将以新的结构形式出现。决策支持系统的决策资源，如数据资源、模型资源、知识资源，将作为共享资源，以服务器的形式在网络上提供并发共享服务，为决策支持系统开辟一条新路。网络环境的决策支持系统是决策支持系统的发展方向。知识经济时代的管理：知识管理（KnowledgeManagement,KM）与新一代Internet技术，网格计算，都与决策支持系统有一定的关系。知识管理系统强调知识共享，网格计算强调资源共享。决策支持系统是利用共享的决策资源（数据、模型、知识）辅助解决各类决策问题，基于数据仓库的新决策支持系统是知识管理的应用技术基础。在网络环境下的综合决策支持系统将建立在网格计算的基础上，充分利用网格上的共享决策资源，达到随需应变的决策支持。2.1.3决策支持系统的发展现状在DSS出现近20年的发展中,在国外，DSS的研究愈来愈受到人们的重视，围绕的活动十分活跃，新的学术团体、学术刊物不断涌现,学术会议不断举行。研究项目和应用都取得了可喜的进展。对DSS的研究已成为信息系统领域内的热点之一，受到人们的普遍关注。在社会需求的推动下，科学界也显著地把越来越多的注意力投向DSS领域。在人工智能的各个领域，特别是DSS及其智能化技术都有较大的发展。日本第五代计算机开发计划方向之一就是DSS和ES的集成。系统的一个关键部分是知识库及其管理系统，它把目前DSS的数据库管理系统都结合了进去。问题求解推理系统体现了知识工程的特性，智能接口系统则包含了自然语言接口。此外，智能的系统化和通用系统也将得到研究和发展。欧洲的信息技术战略研究计划(ESPRIT)，是个庞大的计划，是欧洲为了集中力量与美、日抗衡而建立的。这个项目包括现代微电子技术、现代信息处理技术、办公室系统、计算机一体化和软件技术五部分,细分为28个研究领域。许多大学，如亚利桑那、明尼苏达等大学设置了GDSS实验室，从事相关理论研究和GDSS软件开发并投入使用，获得了好的效果。在我国,DSS的研制和开发是在1985年前后开始的。从长远观点看，我国的DSS仍处于起步阶段。但由于政府重视，发展较快，在各个领域发挥了重要作用，显示出强大的生命力。我国的“863计划”把信息系统领域作为发展的重中之重。与DSS和IDSS直接相关的或者影响到DSS和IDSS主题有5个。信息高速公路将对DSS产生很大的影响，尤其对分布式DSS和群体DSS的影响将会更大。它将大大改善系统的人机界面和信息的可用性，改变系统的使用方式，使信息的存取更为方便。DSS的应用研究在我国得到了很快发展。如由华中理工大学系统工程研究所开发的用于资源分配与货运配车的DSS，及支持人口与经济发展战略决策的DSS，在实际应用中取得了很好的效果。又如由清华大学经济管理学院开发的基于知识的DSS原型系统、用于反通货膨胀政策决策支持、对台经济贸易政策决策支持、计划决策支持和气候预测支持等方面。此外,西安交通大学战略与决策研究所设计开发了三峡工程DSS的原型系统，集数据处理、模型处理、AI技术于一体，能够自动调度数据管理、规模管理或决策专家子系统等模块为用户提供信息。天津大学系统工程研究所开发了城市交通宏观决策系统，具有预测、评价、规划和决策四大功能。目前国内的DSS正在向综合集成方向发展。在应用领域上，正在全方位展开。过去的几年中我国的区域规划和管理的DSS取得了很大成就，积累了比较丰富的经验，这个领域仍将十分活跃，并在国际上产生较大的影响。纵观国内外DSS的应用发展可以看到，DSS的应用发展可归结为以下几个阶段:①七十年代初期，DSS刚刚开始起步，此时的DSS主要实现辅助管理者对半结构化问题的决策过程，其主要标志是将交互技术应用于管理任务。②七十年代中、后期，此时的DSS主要实现支持管理者做出判断和决策，强调的是支持而不是决策过程。③七十年代末到八十年代初，DSS已应用较广，运算学、决策科学等学科加入到这些应用系统之中，此时的DSS主要注重提高决策的“有效性”而不是“效率”。④八十年代中期，实用DSS相继涌现，此时的DSS功能已经很强，而且AI技术尤其是KE和ES的思想方法渗透到DSS领域，此时的DSS更加注重系统的柔性。⑤最近几年，DSS更加注重各种技术的综合运用，强调系统模型的自组织管理、系统的动态适用性、系统的人机交互友好性及系统的定量与定性集成。2.2商务智能2.2.1商务智能的概念商务智能（BusinessIntelligence，简称BI）的概念最早是GartnerGroup的HowardDresner于1996年提出来的。当时将商务智能定义为一类由数据仓库（或数据集市）、查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成的、以帮助企业决策为目的技术及其应用。当时的预测说：到2000年，信息民主（注：指组织内信息共享的无差别性）将在具有前瞻性思维的企业中浮现。借助商业智能，员工、咨询员、客户、供应商以及公众能够有效地运用信息。其实，商业智能所涉及的技术与应用，在HowardDresner命名之前就有，起初被称为主管信息系统（EIS），在羽化成商业智能之前叫决策支持系统（DSS）。到目前为止，还没有BI的一个权威的定义。IBM认为商务智能是指一种能力：通过智能的使用你的数据财产来制定更好的商务决策。它的意思是说各种企业的决策人员以企业中的数据仓库(DataWarehouse)为本，经由各式各样的查询分析工具(Query/ReportTools)、联机分析处理(OnlineAnalyticalProcessing简称OLAP)工具、或是数据挖掘(DataMining)工具加上决策规划人员的行业知识(IndustryKnowledge)，从数据仓储中获得有利的信息，进而帮助企业提高获利，增加生产力与竞争力。学术界对BI的定义也并不统一。根据国际数据公司(IDC)的定义，商业智能(商务智能)是对商业信息的搜集、加工、管理和分析过程。目的是使企业的各级决策者获得知识或洞察力，帮助他们更快地做出对企业更有利的决策。商业智能一般由数据仓库、数据查询和报表、数据挖掘、在线分析(OLAP)、预算和预测等部分组成。目前，我国大型企业由于其规模大，经济实力雄厚，ERP(企业资源计划)和商务智能应用比较广泛，尤其在电信、保险、金融、钢铁等行业。小型企业则主要用在电子商务国际贸易相关商务智能领域的应用。2.2.2商务智能的发展现状从全球范围来看，商务智能已经成为继企业资源计划之后最重要的信息系统。从国内来看，商务智能已经被越来越多的企业管理者所认识，其中包括电信、金融、零售、保险等行业的决策者。2005年开始，中国商业智能技术的应用与发展进入了新的高速增长起点，2005年,金融、电信、零售业等已有大量操作型数据积累的企业都发出了迫切的应用需求。如何从海量的用户、市场数据中挖掘出高附加值的决策支持的信息，如何为企业经营决策者精确提供对企业经营战略、产品销售、客户偏好、客户构成及客户忠诚度的分析，成为企业十分关心的问题。因此，数据仓库、联机分析处理、数据挖掘等技术的应用已成为继数据大量集中之后，众多企业新的关注焦点。商务智能已经成为企业信息化建设的重中之重。在未来的几年内商业智能市场需求旺盛，市场规模增长迅速。商务智能系统能的技术体系主要有数据仓库、在线分析处理以及数据挖掘三部分组成。现在国外的企业，大部分已经进入了中端BI，叫做数据分析。有一些企业已经开始进入高端BI，叫做数据挖掘。而我国的企业，目前大部分还停留在报表阶段。经过几年的积累，大部分中大型的企事业单位已经建立了比较完善的CRM、ERP、OA等基础信息化系统。这些系统都是通过业务人员或者用户的操作，最终对数据库进行增加、修改、删除等操作。可统一称为OLTP(OnlineTransactionProcess，在线事务处理)。系统运行了一段时间以后，必然帮助企事业单位收集大量的历史数据。但是，在数据库中分散、独立存在的大量数据对于业务人员来说，只是一些无法看懂的天书。业务人员所需要的是信息，是他们能够看懂、理解并从中受益的抽象信息。企业用户对智能分析系统的需求已开始突显。此时，如何把数据转化为信息，使得业务人员(包括管理者)能够充分掌握、利用这些信息，并且辅助决策，就是商务智能主要解决的问题。另一方面，计算机界很多著名公司也已经认识到BI巨大的发展潜力，纷纷入列从事BI研究和软件开发的行列。因此我们来研究与利用智能商务成为当务之急，重中之重。2.2.3中小型企业商务智能的必要性对于中小企业来说。究竟是否需要上商务智能呢?回答显然是肯定的。首先，因为中小企业规模小，生存的压力才更大，才更需要时刻关注企业经营的数据。中小企业生存的关键，是决策者能在适当的时机做出适当的判断。信息时代。这种判断力被赋予了一层科学决策的光环.但无论怎样表述，老板们科学决策的基础，都是能够及时、准确、全面地掌握相关数据。其次,我国的中小企业绝大部分是由家族式企业发展起来的，数量非常大，业务领域非常广，除了国家控制的大行业基本都有小企业，需求也不一样，模式也不同，随着企业扩大，人员、部门增多，区域分散，业务复杂，广大中小企业在管理上变得混乱、无序，决策者掌握数据已经面临“三难”：一是数据集中难。数据分散在各部门、各区域经理手中，没法集中看;同时，数据分散于各个系统，财务数据在财务系统中，销售数据在销售系统中，没法统一看;另外，数据呈现形式也不统一。二是看关键数据难。每个部门交上来的数据报表都是一大堆，其实，只有涉及企业管理和决策核心的特定关键数据，才是对决策有用的，但是，面对海量数据、成堆报表，决策者怎样才能从中挑出关键数据呢?工作繁忙，老板需要简单报表，一是一，二是二，看起来方便快捷。这其中，最能说明问题的是数据的比较一同比、环比、计划值比、预警值比、排名比、趋势分比等，在无数的数据和无数的呈现方式中，决策者们如何才能准确获取?三是外出时看数据难。现如今，“飞人型”老板比比皆是。出差在外时。除了电话沟通，老板们往往会对公司暂时失去了解.无法看到相关数据，也不能掌握企业实时运转情况。最后，中小企业正是因为小，才更需要关注每一个客户的业绩;正是因为小，才更需要关注成本与利润的变化;正是因为小，才更需要关注采购的价格;正是因为小，才更需要关注库存不要有积压，所以，从某种意义上说中小企业比大企业更加需要商务智能。2.2.4国内商务智能发展所面临的问题BI是已成为当前出尽风头的系统，各大用户上完了生产系统，争相要搞经营分析、决策支持系统，国内各BI厂商频频推出自己的OLAP/DW产品。事实上，这些大牌工具到了项目中就是被当作基本的报表工具在使用。要实现真正的商务智能是有许多技术上困难的，比如OLAP（联机分析处理）的模型原理只能去处理已经立方体化的数据，也就是仅解决了单表的查询变换问题，而现实应用中难以对付的的大多是多表查询，单表查询怎么都容易处理。OLAP则最困难的多表变单表工作转嫁给了建模工作，这需要有业务经验的人来完成，而且门槛高效率低.而多维分析在国内项目中很少能实际应用，后台的多维数据库严重依赖于业务模型，很难做到稳定实用。据某国外著名BI厂商高层透露，在国内真正的分析型应用与报表型应用的市场份额对比是1:9，也就是说有大部分应用只要有报表就够了。而国外的BI工具大多是分析能力强、报表能力差，但放着这个诱人的大9不去抢，而心甘情愿地只去做那个小1，显然不符合商业利益。其实国内各大BI厂商及其代理商都心知肚明，然而这些厂商却没有一家愿意直接表明自己的产品就是用来做报表的，好象只做报表显得太初级、BI味不浓就卖不起价了，因此还要继续哄用户，演一出“皇帝的新装”。这种情况的持续将不利于我国BI业的发展，将使我们国内BI业的信誉度降低，失去国内一些资金雄厚的大中型企业客户，同时也让小型企业客户不愿意支付高额的BI系统费用而放弃引入BI系统。还需要注意的是，中国企业的运作方式毕竟和国外有很大的差别，很多国外BI产品、商业模型等并不能直接应用，本地化需要一定的时间和客户经验。国内BI在本地化方面占据了相当的优势。但是，有一点值得注意的是，只有适应客户需求和让产品更加充实，才能立足于水急流湍的BI市场。

3采购分析与评价3.1采购分析与评价概述采购决策的内容很多，包括供应商的选择、采购商品的品种、规格和质量的选择。不同的决策内容如采购数量、采购价格和采购的供应商等的决策，都要建立在对采购物料的价格和质量等的分析和对供应商的评价的基础之上。本部分将分别介绍基于决策的企业采购分析与评价系统所采用的ABC分析法、供应商评价理论、采购价格分析和采购订单分析等的基本理论。3.2采购ABC分析3.1.1ABC分类法的概念ABC分类法是由意大利经济学家维尔弗雷多•帕累托首创的。1879年，帕累托在研究个人收入的分布状态时，发现少数人的收入占全部人收入的大部分，而多数人的收入却只占一小部分，他将这一关系用图表示出来，就是著名的帕累托图。该分析方法的核心思想是在决定一个事物的众多因素中分清主次，识别出少数的但对事物起决定作用的关键因素和多数的但对事物影响较少的次要因素。后来，帕累托法被不断应用于管理的各个方面。1951年，管理学家戴克（H．F．Dickie）将其应用于库存管理，命名为ABC法。1951年～1956年，约瑟夫•朱兰将ABC法引入质量管理，用于质量问题的分析，被称为排列图。1963年，彼得•德鲁克（P．F．Drucker）将这一方法推广到全部社会现象，使ABC法成为企业提高效益的普遍应用的管理方法。3.1.2如何进行ABC分类采购ABC管理方法是把采购的物料分为三种不同的重要性，一般的标准是：表3.1物料分类标准分类总价值总量A类60%20%B类25%30%C类15%50%采购ABC管理方法的物料分类原则是：表3.2物料分类原则物料的价值物料的比例对应方案A类物料60%-80%15%-20%日常严密控制B类物料20%-25%20%-40%定期回顾复查C类物料10%-20%40%-55%偶尔回顾复查我们面临的处理对象，可以分为两类，一类是可以量化的，一类是不能量化的。对于不能量化的，我们通常只有凭经验判断。对于能够量化的，分类就要容易得多，而且更为科学。现在我们来说明如何进行ABC分类：第一步，计算每一种所采购的物料的金额。第二步，按照金额由大到小排序并列成表格。第三步，计算每一种所采购的物料的金额占库存总金额的比率。第四步，计算累计比率。第五步，分类。累计比率在