▎对于大多公司来说，要么是供应商太多，要么供应商太少。太多需要整合，太少需要开发，两者的前提都是得知道供应商的好坏。这就需要评估供应商。供应商评估就是通过分析供应商的历史绩效（如果已经在跟公司做生意）、财务力量以及质量、生产和物料管理体系，判断其好坏，为下一步的供应商选择做准备，也作为后续改进的基础，制定进一步的供应商改进方案。
▎对于一个成熟的公司，特别是在特定行业、地域有一定历史的公司，很多供应商其实都已经在跟公司做生意。人的天性是这山望那山高，用美国人的话说，就是认为别人家园子里的草更绿，总觉得最好的供应商还没找到。
▎针对每一个指标，该公司都有具体的评分条件、专门的职能或人员来评分。读者可能要问，对于非客观项，比如降本的积极性、合作的容易度、质量系统、技术能力，我们需要相应的职能来打分；但对于有客观标准的，比如按时交货率、百万次品率，为什么还需要专门的职能来评估？这样做的一个原因是集体参与：这些职能参与了，是决策过程的一部分，就更容易接受决策，有利于决策的执行。供应商管理是个跨职能任务，供应商评估也是。要避免的是采购或质量对供应商绩效评估，没有别的部门参与，最后别的部门不认可评估结果，这样的评估就成了自娱自乐，对供应商选择、整合、开发等重大决策起不到应有的作用。
▎在供应商绩效评估上，经常会有人问，这么多的指标，权重应该如何分配，以得到最后的分数？在我看来，权重的分配不重要——不同行业、不同公司、同一公司的不同发展阶段，对供应商绩效的侧重点会有不同；只要权重一致，有可比性就好。其实更多的时候，你根本不需要权重，因为不管你分配什么样的权重，总有人会挑战你：为什么质量占20%而不是21%或19%，价格占50%而不是40%？重要的是要搜集基本的数据，比如上面案例中的8个方面的数据，在数据的基础上，做出决策。就如一流的医生一样，他们也会做各种各样的检查，比如心电图、X光、验血等，但你见哪个医生把这些指标都加权汇总了，得出病人的结论来？他们只是看看每一份报告，结合自己的经验，做出职业判断。总结出来就是一句话：从事实（数据）开始，由判断结束，而不是相反。
▎你可以给这些指标权重，最后算出总分，比如在这个案例中，一个供应商是3.2分，一个是3.3分。比分如此接近，还是难以从打分上决定究竟该选哪个。这就需要“由判断结束”，在分析的基础上加上职业判断。职业判断要清晰地分析每种方案的优缺点，理解风险，承担“经过计算的风险”（calculated risk），要避免拍脑袋，盲目决策。比如在这个案例中，如果成本压力很大、技术比较成熟的话，那可以选择供应商2。选择了这个低成本供应商以后，潜在的风险是质量和技术。既然技术、质量部门一起做了这样的决策，就意味着以后出了这些问题，两个部门得一起帮助供应商改善，而不能把皮球踢给采购，让采购启动淘汰流程，临阵换将。反之，如果选择了技术好的供应商1，价格谈判往往困难，也需要技术部门协助，更多地通过价值工程/价值分析（VA/VE）来降本，而不是逼着采购在谈判降价上一条路走到黑，从双赢到单赢到双输。这就是“经过计算的风险”。
▎管理上的很多问题都需要兼顾多个目标，而这些目标没法简单地取舍。比如我们不能为了价格就放弃质量，反之反是；我们需要平衡兼顾这些貌似相反的目标。从事实（数据）出发，由判断结束，理解每个方案的优缺点，只承担“经过计算的风险”，这是职业经理人的一个重要职责。
▎数据分析其实也是弱势职能的发言权。没有数据，丛林法则就会主导供应商选择：哪个部门强势，哪个部门就说了算。在很多公司，这往往是设计部门。虽然设计部门跟供应商打交道很多，但他们的专职不是管理供应商，并不能全面评估供应商。他们的决策往往是基于敬仰，拍脑袋居多，决策质量未必最佳，往往不符合公司的整体利益。有了数据，大家看着同样的数据，就可以更好地避免单极决策，这在与更高管理层沟通时也是如此。好的决策，常常是在数据分析的基础上，整合别的部门、高层管理的直觉判断来做出来的。这就是“由事实（数据）开始，由判断结束”。
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