智能制造企业供应商效率评价：AHP-熵值法与BP神经网络

"数据驱动下的智能制造企业供应商效率评价" 是一篇由陈诚、石莉、石梅和丁雪红四位作者发表在《计算机系统应用》2020年第29卷第5期的文章，主要探讨了在智能制造背景下，如何有效地评估供应商效率。文章通过构建评价指标体系，结合AHP（层次分析法）-熵值法确定评价指标的权重，并运用BP神经网络对供应商的效率等级进行划分，进而提出改进措施和激励策略。 本文首先阐述了智能制造环境对供应商效率评价的重要性。在智能制造领域，供应商的角色不仅仅是提供原材料或服务，而且是整个生产流程中的关键节点，其效率直接影响企业的生产质量和整体竞争力。因此，建立一套科学合理的供应商效率评价体系至关重要。 接着，作者依据智能制造企业供应商的特性，遵循评价指标体系的构建原则，如全面性、可操作性、动态性等，构建了一个全面的评价指标框架。这一框架涵盖了供应商的质量、交货时间、价格、创新能力等多个方面，旨在全面反映供应商的综合效率。 然后，文章引入AHP-熵值法来确定各个评价指标的相对权重。AHP是一种处理复杂决策问题的方法，用于解决多目标、多准则的问题，而熵值法则用于量化不确定性和信息熵，两种方法结合可以更客观地确定各指标的重要性。 之后，作者利用实际调研收集的企业数据，结合BP神经网络对供应商的效率进行分类。BP神经网络是一种广泛应用的机器学习模型，能够处理非线性关系，适用于复杂的供应商效率评估。通过对数据的学习和训练，神经网络可以划分出不同效率级别的供应商。 最后，根据评估结果，文章提出了针对不同效率级别的供应商的改善建议和激励策略，旨在促进企业与供应商之间的合作与交流，提高供应链的整体效率。 案例分析结果显示，该方法在供应商效率评价上具有较高的实用性和准确性，为智能制造企业优化供应商管理提供了有力工具。 关键词：智能制造、数据驱动、BP神经网络、供应商效率、AHP-熵值法 总结来说，这篇文章为企业在数据驱动的智能制造环境中进行供应商管理提供了理论支持和实践指导，强调了数据和智能算法在供应商效率评价中的应用价值。