供应商评估：指标权重怎么分配

首先我想说的是，供应商选择是个高级决策，而人类做高级决策的方法不是加权平均。打个比方。你感到不舒服，就去看医生。医生量你的血压，给你做心电图、脑电图。这些指标都出来了，他是怎么加权的？他不加权。他把那些图表扫了一眼，就拍着胸脯说，根据这些指标（"从数据开始"），以及我多年的行医经验（"由判断结束"），你感冒了。

我能够理解，企业不信任员工，总是希望能够量化成一个数字，由计算机来做出客观的决策。但是加权平均，完全依赖数字，有一系列挑战。

其一，权重的分配也许永远也没有最佳值。不同行业、不同公司、不同采购项，甚至同一公司的不同发展阶段，对供应商关注重点都会有所不同。这意味着权重得经常调整，容易被操纵、滥用，最后成了数字游戏。想必很多人有这样的经历：为了选中特定供应商，不管是上级指定的，还是自己心意的，就一遍又一遍地调整权重，直到"合适"的供应商"名列前茅"为止。这就相当于等箭射出去后，再绕着命准的地方画圆圈一样。

其二，数据经过汇总后，会丧失很多信息，甚至误导。比如加权汇总后，一个供应商是3.2分，另一个是3.3分，分数是如此接近，好像两个供应商差不多。但你知道，这其实是两个天壤之别的供应商：有能力的有脾气，没脾气的没能力。所以我们是没法就靠一个加权平均后的数字做决策。

那怎么办？你还是得回到医生看病的方法论上来。

首先，医生是有标准，或者"门槛"的，这是客观数据，必须满足。比如民航飞行员要求任何裸眼近视力不应低于1。那好，我的近视力是0.7，不达标，但百米冲刺是世界冠军，能不能给我加点分，让我成为飞行员？不行。这些都是硬标准，每个指标是"一票否决"。

放到供应商选择上，就是在价格外设定质量、交付等门槛，达不到门槛就没有资格竞标，不管其价格有多好。当然，这也要求我们能够客观量化这些绩效。比如过去三个月的质量次品率到了一定程度，供应商就失去报价资格；质量管理体系评估中的每一条应该都得及格，或者有明确、可靠的改进方案限期达标，否则就不能参与新产品、新项目。

很多时候，我们不是在找到最好的，以最大化收益；而是排除最糟糕的，以最小化风险。前者很难精准定义，后者却相对好对付，设定"门槛"就是常见的做法。而我们的挑战呢，往往是为了最佳选择，而选到了最糟糕的。

其次，光有客观数据还不够，还得结合职业判断。很多病的指标都很像，比如肠梗阻、伤寒、肠结核严重的时候，都会出现肠道严重水肿、腹腔积液、严重腹泻的现象。对这个具体的病人，这些症状都很明显，究竟是哪个病，计算机哪能判断得了？还得靠医生的经验，原来是得了红斑狼疮（《亲爱的ICU医生》，殳儆著）。

放在供应商选择上，就是该做的数据分析还是照做不误。基本的"门槛"满足后，在数据的基础上，采购要由职业判断结束，选择合适的供应商。企业雇我们这些有经验的人来，不就是看中我们的经验嘛。

商业决策复杂，我们要避免工程师思维的唯一解。很多时候没有所谓的正确决策，关键是从数据开始，由判断结束，消除信息不对称，自信地做决策，努力地去实现。

还有，有选择，没管理，什么样的供应商都没法满足我们的需求。次优化的选择，辅以后续管理，也能成功；最优化的选择，离开后续管理，也会失败。