供应商绩效指标体系总的来说，可考虑在下面七个方面设立指标：质量（Quality）、成本（Cost）、交货（Delivery）、服务（Service）、技术（Technology）、资产管理（Asset）、员工与流程（People and Process），合称QCDSTAP，即各英文单词的第一个字母。

当然，不同行业、公司会有不同的侧重点。

质量（Quality）百万次品率（Defects per Million; DPM或Parts Per Million; PPM）简单易行。

缺点是一个螺丝钉与一个价值5,000美金的发动机的权重一样。

供应商可以通过操纵简单、低值的产品的合格率来提高其总体合格率。

质量成本（Cost of Poor Quality; COPQ）比较复杂。

基本概念是同一次品，出现在供应链的不同阶段，成本不一样。

例如坏在客户处，影响最大，坏在供应商的生产车间，影响最小，所以相应的成本（权重）不一样。

该指标从概念上很好反映了质量的重要性，尤其是对一些附加值高，技术含量高，价格高的产品。

在美国，笔者知道飞机制造业的一些公司在用。

笔者所在的半导体设备生产公司也推行过几年，但随着上任首席采购官的离去而无疾而终。

原因呢，该指标很难量化：权重究竟定多少？不同部门之间的扯皮挺厉害。

详细内容可参照文章“质量指数”。

当然，质量领域还可设立别的指标，例如样品首次通过率、质量问题重发率（对那些积习难改的供应商）等。

成本（Cost）常用的有年度降价率（Year over Year Cost Reduction）。

例如今年的采购价是100块，明年的是95，后年的是，年度降价率为5%。

最理想的是通过合同谈判一揽子确定。

降价在财务系统中以采购价差的形式体现（Purchase Price Variance; PPV）。

降价比率重要，但更重要的是采购价差，因为后者决定最后省了多少。

在实际操作中PPV远比看上去复杂，相信经历过的人有同感。

例如新价格什么时候生效：采购方按交货期定，而供应商按下订单的日期定。

如果每次的采购价格与采购量有关，那预测时就是个问题。

再加上公司定期更新标准价格（Standard Price），PPV的计算是基与采购价与标准价的价差，计算就很麻烦。

上面两个指标最好结合使用。

这就如库存管理中一定要结合库存水平和库存周转率一样。

多采购回馈（Volume Rebate)是指当采购额超过一定额度，供应商给采购方一定比例的回扣。

这个条款给购卖双方动力来增加采购额，但预测起来比较困难。

设立具体的指标也未必现实。

付款条件（Payment Terms）是指在公司资金宽裕的情况下，鼓励供应商提前领取货款，但给公司折扣。

例如货到十天发款，给采购方2%的折扣等。

这些条款一般对采购方有利。

详情可参照“从朝三暮四说付款条件”。

有些公司也统计80%的开支花在多少个供应商身上。

其目的是减少供应商数量，增加规模效益。

从指标上说各个公司情况不同，很难定量。

按时交货率（On Time Delivery)按时交货率的概念非常简单，但计算方法很多。

例如按件、按订单、或按订单行计算等。

对于供应商管理的库存（Vendor Managed Inventory; VMI），因为有最低与最高库存点，按时交货可通过相对库存水平来衡量。

例如库存为零（Hard Zero），这意味着很高的风险；库存低于最低点，风险相当高；库存高于最高点，断货风险很小但过期库存风险升高（要注意，有时候采购方的义务高于最高库存点，因为考虑供应商的生产周期，他们一定得有中间库存以维持在最低与最高之间）。

这样，可通过统计上述各种情况来衡量一个供应商的交货表现。

成熟的公司还可以预测库存点在未来几周、几个月的走势（根据MRP的预测和供应商要输入每周或每天的计划送货量）。

按时交货率的缺点与质量百万次品率一样：一个螺丝钉与一个发动机的权重相同。

当然生产线上的人会说，缺了哪一个都没法组装产品。

有道理，但从供应管理的角度来说，一个生产周期只有几天的螺丝钉与采购前置期几个月的发动机，还是不一样。

上面的三大块指标可客观统计。

没有一个完美的统计方法，但只要统计口径一致，能很好反映供应商的总体表现。

服务、技术、资产、员工与流程指标相对主观，但是全面评价供应商应的一部分。

服务（Service）服务没法直观统计。

但是，服务是供应商给公司增加价值的重要一环。

已故IBM首席采购官Richter总结一生之经验，一点就是一定要肯定供应商的服务的价值。

服务是无形的，涉及到很多人，所以可以通过问卷调查的方式来统计。

例如发简短的问卷给与供应商有来往的主要人员，不管是工程师、采购员，还是催货员、物料经理，问他们的意见。

人多了，统计的结果还是挺准确的。

这样给供应商的信号是，公司在统计他们的服务质量，任何一个人的意见都很重要。

这样就可尽量避免你的供应商只有你才能够驱动的现象。

详细内容可参照专文供应商绩效：服务。

技术(Technology）对于技术要求高的行业，供应商增加价值的关键还是因为他们有独到的技术。

统计的方式可以是专家打分。

找几个懂技术、与供应商有关的工程技术人员，让他们给主要的供应商打分。

打分内容不但可涉及现有技术的先进性、可操作性、经济性等，而且可评价供应商开发新技术、支持公司发展的积极性。

技术性强的公司一般都有技术发展计划（Roadmap），相应的供应商也应该有类似的计划。

这对供应商意味着人力、物力、财力方面的投资，不是每一个供应商都愿意的。

资产管理（Asset Management）资产管理接体现公司的管理水平。

它包括固定资产、流动资产、长期负债、短期负债等。

这些都有相应的比率（不同行业的标准比率可能不同：例如在合同加工行业，库存周转率在几十、成百，而在一些大型设备制造行业，一年能周转6次就是世界级水平）。

作为供应管理部门，定期（例如每季度）审阅供应商的资产负债表很重要。

这是发现供应商经营问题的一个重要手段。

资金流、库存水平、库存周转率、短期负债等都有可能严重影响供应商的今后表现。

这些都是供应商非常机密的资料，不能泄露给任何没有必要知道的人，更不能偷漏给竞争对手。

这一点往往被忽视。

有些人的想法是，只要供应商能按时交货，我才不管他建多少库存、欠多少钱。

但问题是，羊毛出在羊身上。

供应商管理资产不善，成本总得转嫁给客户，要么就自己亏本而没法保证绩效。

两种结果都影响到客户。

当然有人会想，那我换个供应商不就得了。

在有些行业可以，大家都在一个纯透明的市场运作，采购就像到超市买东西。

但对更多的行业、公司，换供应商会带来很多问题和不确定因素，就如离婚。

所以，慎始如终：在纳入一个供应商时一定要考虑其长期表现；尽量去管理好现有供应商。

感兴趣可参阅"为什么人们热衷于淘汰供应商"员工与流程（People and Process）供应商的优劣跟它的员工素质和公司流程管理关系很大。

建制完整的流程是质量的重要保证。

这也是ISO 等认证的目的。

定期查询供应商的人员构成、审阅培训纪录、关注人员流动情况（例如跳槽率），确保供应商的人员比较稳定。

流程管理的内容非常广泛。

简单的准则是Say it, do it, and prove it。

什么意思呢？供应商首先应该有成文的流程规则，例如一个产品应该有加工程序(Say it）。

然后这个流程应该每次都执行（Do it），而且能够有证据确实每次都执行了（Prove it），例如工作人员在每道工序结束后要签字、验收等。

这是一个封闭的圈子（Closed Loop），防止流于形式。

结语管理指标很多，你想要多少就可设计多少。

一方面要平衡，就如平衡计分卡说的；另一方面要简单，就如笔者的一个供应商总裁说的。

这个总裁是个犹太人，领导着一个百八十号人的公司。

一次一起吃饭，说到指标体系，他说了两个词：Simple和Meaningful（简单、有意义）。

公司大了，很多东西就做得很复杂，没多少人弄得懂，于是就失去了统计指标的意义。

如果你不是很清楚哪些指标有意义的话，不妨问问供应商，看看他们别的客户采用什么指标，看看他们自己用什么指标。

如果你的指标与同行的一致，跟供应商的一致，那么推行起来会容易地多。

作者简介刘宝红，毕业于美国亚利桑那州立大学MBA，专修供应链管理，现在硅谷从事供应链管理。

他是美国注册采购经理（）、六西格玛黑带，并通过生产和库存管理认证（CPIM）。

更多文章，参见“硅谷客”和“供应链管理专栏”。

质量在很多人眼里，质量是理所当然的：如果一个供应商达不到质量标准，那它就不应该是公司供应商群的一分子。

实际生活中，质量管理仍是供应商管理的至关重要的一部分。

因为即便是质量控制很好的供应商也可能生产能力、财务困难、人事变动等而面临质量问题。

而在高科技领域，有些供应商因其独特技术是唯一的供应商，而很多技术创新性公司往往并不具备完善的质量管理系统。

如何统计供应商质量指数、解读质量变动趋势、解决重大质量事故，都是供应商质量管理的常题。

采用什么样的质量指数最简单的不过是百万件中的次品率（PPM）。

该指标因简单明了而广为应用。

跟踪供应商在过去一周、一月、一季度、一年的次品率的变动趋势，便能很容易地推测其未来的质量走势。

次品率有两个不完美处：第一，产品无论大小贵贱，权重都相同。

例如一个价值1角的螺钉和一个价值10000元的抽水泵都算一件次品。

但两件次品给采购方带来的损失自然不可同日而语。

第二，次品发现的时间早晚没有影响。

但问题是次品发现得越晚，采购方所蒙受的损失越大。

以汽车制造为例。

如果次品发现在交货检验中，结果是退还供应商，一般会影响其按时交货率；如果发现在生产车间，则可能带来流水线中断，影响更大；但如果发现在消费者手上，则可能危及生命安全、导致大批车辆回收，从而严重影响公司声誉。

“质量成本指数”（Cost of Poor Quality, 简称COPQ）能很好地弥补次品率的不足。

它的基本算法是：次品数 x 采购单价 x 权重。

权重是根据次品的影响严重程度而定。

例如在验收阶段为1，在生产线为5，在最后发货为15，在消费者阶段为100等。

如果某供应商的某部件的采购价为100元，过去一季度在验收阶段发现7个次品，生产组装阶段发现2个，在最终消费者阶段发现4个，则其质量成本指数为 (7 x 100 x 1) + (2 x 100 x 5) + (4 x 100 x 100) = 41700元。

这样，次品的多少、影响的大小和次品的贵贱都能得到综合体现。

从概念上讲“质量成本指数”全面反映次品的影响，容易被接受，因而在整个公司层面是一个不错的统计指数，应用得当可很好宣传质量的重要性。

但在实践中，由于权数定义缺乏客观性、统计数字缺乏直观性，“质量成本指数”的准确性颇受质疑，从而也使其应用受到限制。