随着我国近年来经济的高速发展,从欧美国家引入我国的设施管理行业正在不断地发展壮大。身处一个朝阳行业,设施管理公司可以借鉴的战略供应商选择方法寥寥可数,且采用其他行业的评价指标缺乏针对性和动态性,在战略供应商的选择上无法得到很好的结果。此外,行业内所使用的数据的采集和分析方法也仍然是较为落后的人工方式。因此,如何选择合适的供应商成为一个亟待解决的问题,本文试对本问题进行研究。由于在当前的设施管理行业没有供应商评价指标的规范和标准,所以本文基于改进的信息理论,选取了设施管理行业供应商评价的相关指标,并将其按不同的评价主体分成供应商基本情况、供应商能力、营运方评价和采购方评价四个方面。然后,采用文献研究法、访谈调查法和实证研究法对这四个方面的评价指标进行选取和优化,最终得到共计18项供应商评价指标,分别是成立年数、合作年数、最长帐期、认证情况、制度规范、服务覆盖能力、合作项目量、采购量、返利率、服务执行能力、问题解决能力、响应能力、改善计划、安全工作、代表的专业程度、投标效率和积极性、成本节省能力以及服务方案和报告能力。针对战略供应商的低效选择问题,本文采用神经网络的方法。建立神经网络输入层节点18个,隐藏层1个,神经元节点9个,输出层1个。设置训练网络最多循环1000次,最终网络输出结果显示该供应商是否评为战略供应商。为了验证该模型的有效性,本文选取了Z公司作为实证研究的对象。Z公司是一家国际地产公司,在设施管理行业上市公司中长期排名前三,具有丰富的服务经营范围和服务外包管理经验。其具有的供应商管理问题在设施管理行业具有一定的普遍性和代表性。因此,本文完整地选取了Z公司2018年的采购数据、供应商数据、服务评价数据和相关的财务数据,最后采纳的有效数据为1387条,即1387家供应商。利用BP神本文通过四大方面的指标对供应商进行评价。首先是对供应商的客观评价,根据相关文献的阅读和归纳,包括5项供应商基本信息评价指标和4项供应商能力评价指标。其次是对供应商的主观评价,包括5项营运方评价指标和4项采购方评价指标。本文针对设施管理采购方和营运方之间对供应商评价关注点不一致的现象,在战略供应商选择的评价指标中综合考虑了两方的评价。并根据设施管理服务外包的特点,对采购方评价指标中的2项评价指标对客观性进行优化,还将服务外包看重的供应商对合作的积极性指标纳入其中。通过以上具有设施管理行业特点的4个方面18项指标,选出最适合设施管理供应商的战略供应商。在拥有了具有目的性的评价指标后,设施管理公司还可以通过使用BP神经网络来协助其进行战略供应商的选择。本文对BP神经网络验证测试的结果显示,决定系数为0.96996,测试组预测值和真实值的平均误差为0.0008,该结果验证了神经网络对战略供应商选择的判断具有较高的准确性。在训练网络的循环次数设置为1000次,目标误差设置为差小于1乘以10的负三次方以及学习率设置为0.01时,训练完成的时间也仅为短短数秒。如采用人工统计的方法,则远大于神经网络所使用的时间。由此可见,利用神经网络来代替人工进行战略供应商的选择,可以极大地帮助设施管理供应商缩短选择的时间,改善工作的效率。BP神经网络虽不是人工神经网络模型功能最强大的一种,但其功能的特点非常适合设施管理行业。经网络将1387条数据随机分为训练组1000条和测试组387条,并对训练组进行机器学习,然后对测试组进行预测。通过分析测试组的预测值和真实值的误差率,最终验证该神经网络的有效性。