情况。数据实时同步到中央数据库。采购员下单和录入价格时，系统会自动关联供应商、品类，并比对指导价，计算偏离度。交付时间由系统在车辆到达时自动记录（通过地磅或门岗系统触发），或由验收员在PDA上确认。
这套流程将数据采集从“额外工作”变成了“作业环节的一部分”，减少了重复录入，提高了准确性和时效性。但初期推广仍面临巨大阻力：老验收员不习惯用PDA，觉得“麻烦”、“眼睛花”；采购员抱怨系统录入增加了操作步骤。古民组织了大量培训，并设立了“上线支持小组”，现场手把手教，同时优化界面，将最常用的操作放在最显眼位置。林薇则从管理层面下达指令，要求各环节必须通过新系统操作，否则流程无法向下流转（如无验收确认，仓库无法办理入库；无价格录入，财务无法结算）。
第三步：评级模型的优化与自动化。
面对海量数据和多样化品类，试点阶段的手工评分模型不再适用。古民与IT部门合作，将评级逻辑写入系统后台。系统每日自动抓取各供应商在各品类上的最新交易数据（质量判定、价格、交付时间），按照预设的品类权重模型，计算滚动周期（如近30天、近90天）内的综合得分及细分维度得分。
模型进行了多项关键优化：
1.波动性惩罚：不仅看平均值，还看稳定性。一个质量时好时坏的供应商，得分会低于质量稳定但平均分略低的供应商。
2.趋势权重：近期表现权重高于远期表现，鼓励持续改进，也及时反映表现下滑。
3.特殊事件处理：建立了“红黄牌”机制。严重质量事故（如导致客户投诉或大规模报损）、恶意欺诈、严重延迟等，系统会自动记录为“红牌”事件，直接影响供应商等级，甚至触发暂停合作流程。一般性问题累积到一定次数，会触发“黄牌”预警，通知采购员跟进。
4.对标管理：系统会自动计算各品类下所有供应商的平均分、中位数、最优值，为每个供应商提供其在同类中的相对位置（如“质量表现优于80%的同行”）。
5.可视化看板：开发了管理层、采购员、供应商（受限视图）不同层级的可视化看板。管理层可以看到全公司供应链健康度、品类成本分析、风险供应商预警。采购员可以看到自己负责品类的供应商
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