引言
在汽车制造业中，供应商管理是确保产品质量、控制成本和维持供应链稳定的关键环节。东风小康作为中国知名的汽车制造商，其供应商评分体系是评估和管理供应商绩效的重要工具。本文将详细解析东风小康的供应商评分标准，探讨实际应用中可能遇到的挑战，并提供切实可行的提升策略。
一、东风小康供应商评分标准详解
1.1 评分体系概述
东风小康的供应商评分体系通常采用多维度、量化评估的方式，总分为100分。评分周期通常为季度或年度，评估结果直接影响供应商的订单分配、合作深度和付款条件。评分体系主要包括以下几个核心维度：
1.1.1 质量表现（Quality Performance）
- 权重：35-40分
- 核心指标：
- PPM（Parts Per Million）：每百万件产品中的不良品数量。东风小康通常要求PPM低于100，优秀供应商可达到50以下。
- 批次合格率：单个批次中合格品的比例，通常要求不低于99.5%。
- 质量问题响应时间：出现质量问题时，供应商需在24小时内响应，48小时内提供初步解决方案。
- 客户投诉率：来自终端用户的投诉比例，通常要求低于0.1%。
1.1.2 交付表现（Delivery Performance）
- 权重：25-30分
- 核心指标：
- 准时交付率（OTD, On-Time Delivery）：要求达到98%以上。
- 订单完成率：完整交付订单的比例，要求100%。
- 交付灵活性：应对紧急订单的能力，通常通过额外加分项评估。
- 运输损坏率：运输过程中产品损坏的比例，要求低于0.2%。
1.1.3 成本与价格（Cost & Price）
- 权重：15-20分
- 核心指标：
- 价格竞争力：与市场同类产品相比的价格优势。
- 成本降低贡献：每年主动提出并实施的成本降低方案。
- 报价响应速度：对东风小康询价的响应时间，通常要求在3个工作日内。
- 付款条款：接受的付款条件，如是否接受90天账期。
1.1.4 技术与研发（Technology & R&D）
- 权重：10-15分
- 核心指标：
- 技术能力：是否具备同步开发能力，能否参与新车型的早期设计。
- 研发投入：研发投入占销售额的比例。
- 专利与创新：拥有的专利数量和技术创新成果。
- 问题解决能力：解决复杂技术问题的能力和效率。
1.1.5 服务与合作（Service & Cooperation）
- 权重：5-10分
- **核心指标：
- 沟通响应：邮件、电话的响应速度和质量。
- 合作态度：是否积极配合东风小康的各项要求。
- 增值服务：提供VMI（Vendor Managed Inventory）等库存管理服务。
- 危机处理：在供应链中断等危机情况下的应对表现。
1.2 评分流程
东风小康的供应商评分通常由多个部门共同完成：
- 质量部：评估质量表现数据。
- 采购部：汇总各部门评分，计算总分。
- 物流部：评估交付表现。
- 研发部：评估技术能力。
- 财务部：评估成本相关指标。
最终评分结果会形成供应商绩效报告，并与供应商进行沟通，制定改进计划。
二、实际应用中的挑战
尽管评分体系设计科学，但在实际应用中，供应商往往面临以下挑战：
2.1 数据收集与准确性挑战
问题描述： 许多供应商缺乏完善的数据收集系统，导致无法准确提供PPM、OTD等关键指标数据。例如，某零部件供应商由于没有MES（制造执行系统），无法精确追溯每个批次的不良品数量，只能提供估算值，导致评分不准确。
具体案例： 一家生产汽车内饰件的供应商，由于手工记录质量数据，经常出现数据遗漏或错误。在一次季度评估中，他们声称PPM为80，但东风小康的抽检数据显示PPM为150，导致质量项得分被大幅扣减。
2.2 跨部门协作困难
问题描述： 供应商内部各部门（生产、质量、销售、物流）之间信息不畅，导致无法及时响应东风小康的要求。例如，当东风小康要求提供某批次产品的生产记录时，销售部门需要向生产部门索取，生产部门又需要向仓库查询，整个过程耗时较长。
具体案例： 一家电子元器件供应商，销售部门承诺24小时内提供数据，但实际需要3天才能从生产部门获取完整信息，导致响应时间指标得分低。
2.3 成本压力与质量平衡难题
原材料价格上涨： 近年来，钢材、塑料等原材料价格波动较大，供应商面临成本上升压力。如果提高价格，可能失去订单；如果维持价格，可能压缩利润空间，影响质量投入。
具体案例： 一家金属件供应商，由于钢材价格上涨20%，无法承受成本压力，降低了原材料采购标准，导致产品硬度不达标，PPM从50上升到200，质量项得分从35分降至20分。
2.4 技术能力不足
问题描述： 东风小康对供应商的技术要求越来越高，特别是新能源汽车相关部件，需要供应商具备同步开发能力。许多传统供应商缺乏相关技术积累，难以满足要求。
具体案例： 一家传统燃油车零部件供应商，面对东风小康的新能源车型需求，无法提供符合要求的电池连接器，技术项得分仅为5分（满分15分）。
2.5 紧急订单响应能力不足
问题描述： 东风小康有时会因市场变化或生产计划调整，需要供应商紧急交付订单。供应商如果产能已饱和或缺乏弹性，难以满足要求。
具体案例： 一家轮胎供应商，在东风小康某热销车型突然增产时，无法在一周内提供额外的1000条轮胎，导致交付项得分被扣减。
3. 如何提升评分
针对上述挑战，供应商可以从以下几个方面提升评分：
3.1 建立完善的数据收集与管理系统
实施步骤：
- 引入MES系统：制造执行系统（MES）可以实时收集生产数据，自动计算PPM、批次合格率等指标。
- 建立质量数据看板：通过可视化工具（如Power BI）展示关键质量指标，便于快速响应查询。
- 定期数据审核：每月进行一次内部数据审核，确保数据准确性。
代码示例：使用Python进行质量数据分析
import pandas as pd
import numpy as np
from datetime import datetime, timedelta
# 模拟从MES系统导出的质量数据
def generate_quality_data():
np.random.seed(42)
dates = pd.date_range(start='2024-01-01', end='2024-03-31', freq='D')
data = []
for date in dates:
# 模拟每天生产10000件产品
total = 10000
# 模拟不良品数量（随机波动）
defects = np.random.poisson(lam=50, size=1)[0] # 平均每天50个不良品
data.append({
'date': date,
'total_production': total,
'defects': defects,
'ppm': (defects / total) * 1000000,
'batch_id': f"B{date.strftime('%Y%m%d')}"
})
return pd.DataFrame(data)
# 生成数据
df = generate_quality_data()
# 计算季度PPM
total_produced = df['total_production'].sum()
total_defects = df['defects'].sum()
quarter_ppm = (total_defects / total_produced) * 1000000
print(f"季度总产量: {total_produced}")
print(f"季度总不良品: {total_defects}")
print(f"季度PPM: {quarter_ppm:.2f}")
# 计算批次合格率
df['batch合格'] = df['defects'] <= 50 # 假设批次合格标准为≤50个不良品
batch合格率 = df['batch合格'].mean() * 100
print(f"批次合格率: {batch合格率:.2f}%")
# 生成质量报告
def generate_quality_report(df):
report = f"""
质量绩效报告 (2024 Q1)
======================
总产量: {total_produced:,} 件
总不良品: {total_defects:,} 件
季度PPM: {quarter_ppm:.2f}
批次合格率: {batch合格率:.2f}%
平均每日不良品: {df['defects'].mean():.1f}
"""
return report
print(generate_quality_report(df))
代码说明：
- 该脚本模拟从MES系统导出的质量数据，自动计算PPM和批次合格率。
- 供应商可以使用类似脚本定期生成质量报告，确保数据准确性和及时性。
- 实际应用中，需要连接真实的MES数据库（如SQL Server、MySQL）进行数据提取。
3.2 优化跨部门协作流程
实施步骤：
- 建立跨部门信息共享平台：使用钉钉、企业微信或自建ERP系统，实现信息实时同步。
- 明确响应时限：制定SOP（标准作业流程），规定各部门响应东风小康查询的时限（如销售部2小时内响应，生产部24小时内提供数据）。
- 定期跨部门会议：每周召开一次供应链协调会议，同步关键信息。
代码示例：使用Python实现跨部门任务提醒
import smtplib
from email.mime.text import MIMEText
from datetime import datetime, timedelta
def send_reminder_email(department, task, deadline):
"""发送任务提醒邮件"""
sender = 'supply_chain@yourcompany.com'
receivers = [f'{department.lower()}@yourcompany.com']
message = MIMEText(f"""
任务提醒
=======
部门: {department}
任务: {task}
截止时间: {deadline.strftime('%Y-%m-%d %H:%M')}
请尽快处理！
""", 'plain', 'utf-8')
message['Subject'] = f'【紧急】{department} - {task} 待处理'
message['From'] = sender
message['To'] = ', '.join(receivers)
try:
# 实际使用时需要配置SMTP服务器
# smtpObj = smtplib.SMTP('localhost')
# smtpObj.sendmail(sender, receivers, message.as_string())
print(f"提醒邮件已发送至 {department}")
except Exception as e:
print(f"邮件发送失败: {e}")
# 示例：当东风小康要求提供数据时，自动提醒相关部门
def handle_dongfeng_request(request_type, urgency='normal'):
"""处理东风小康的数据请求"""
now = datetime.now()
if request_type == 'quality_data':
if urgency == 'urgent':
deadline = now + timedelta(hours=4)
send_reminder_email('Production', '提供质量数据', deadline)
send_reminder_email('Quality', '审核质量数据', deadline)
else:
deadline = now + timedelta(hours=24)
send_reminder_email('Production', '提供质量数据', deadline)
elif request_type == 'delivery_schedule':
deadline = now + timedelta(hours=2)
send_reminder_email('Logistics', '提供交付计划', deadline)
# 示例使用
handle_dongfeng_request('quality_data', urgency='urgent')
代码说明：
- 该脚本模拟了一个自动提醒系统，当收到东风小康的数据请求时，自动发送邮件提醒相关部门。
- 实际应用中，可以集成到企业的OA系统或ERP系统中，实现自动化流程。
- 通过自动化提醒，可以显著缩短响应时间，提升服务项得分。
3.3 成本优化与价格策略
实施步骤：
- 价值工程分析（VE）：通过分析产品设计和生产工艺，寻找降低成本的机会。
- 原材料战略采购：与上游供应商签订长期合同，锁定价格；或采用期货套期保值。
- 精益生产：减少浪费，提高生产效率，降低单位成本。
- 主动提出成本降低方案：每年至少向东风小康提交一次成本优化提案。
代码示例：使用Python进行成本优化分析
import pandas as pd
import numpy as np
from scipy.optimize import minimize
# 模拟成本数据
def cost_optimization_analysis():
# 假设生产三种产品，使用两种原材料
# 目标：在满足东风小康需求的前提下，最小化总成本
# 原材料成本（元/公斤）
material_costs = {'steel': 15, 'plastic': 8}
# 产品配方（每件产品所需原材料公斤数）
product_recipe = {
'product_A': {'steel': 0.5, 'plastic': 0.2},
'product_B': {'steel': 0.3, 'plastic': 0.4},
'product_C': {'steel': 0.2, 'plastic': 0.3}
}
# 东风小康需求（件）
demand = {'product_A': 1000, 'product_B': 800, 'product_C': 1200}
# 计算当前总成本
total_cost = 0
total_steel = 0
total_plastic = 0
for product, qty in demand.items():
recipe = product_recipe[product]
steel_needed = recipe['steel'] * qty
plastic_needed = recipe['plastic'] * qty
total_steel += steel_needed
total_plastic += plastic_needed
product_cost = (steel_needed * material_costs['steel'] +
plastic_needed * material_costs['plastic'])
total_cost += product_cost
print(f"当前方案:")
print(f" 需要钢材: {total_steel:.1f} 公斤")
print(f" 需要塑料: {total_plastic:.1f} 公斤")
print(f" 总成本: {total_cost:.2f} 元")
# 优化方案：寻找更便宜的替代材料或调整配方
# 假设发现新材料D，成本为10元/公斤，可以替代部分钢材
# 优化目标：在满足性能要求下，最小化成本
# 约束条件：产品A最多30%钢材可被替代，产品B最多20%，产品C最多10%
# 变量：x1, x2, x3 分别为三种产品使用新材料D的比例
def objective(x):
# x = [x_A, x_B, x_C] 表示每种产品使用新材料D的比例
cost = 0
for i, product in enumerate(['product_A', 'product_B', 'product_C']):
qty = demand[product]
recipe = product_recipe[product]
# 原材料用量
steel_original = recipe['steel'] * qty
plastic_original = recipe['plastic'] * qty
# 替代后的用量
steel_replaced = steel_original * (1 - x[i])
d_material = steel_original * x[i] # 新材料D替代钢材
# 成本计算
cost += (steel_replaced * material_costs['steel'] +
plastic_original * material_costs['plastic'] +
d_material * 10) # 新材料D成本10元/公斤
return cost
# 约束条件
constraints = [
{'type': 'ineq', 'fun': lambda x: 0.3 - x[0]}, # x_A ≤ 0.3
{'type': 'ineq', 'fun': lambda x: 0.2 - x[1]}, # x_B ≤ 0.2
{'type': 'ineq', 'fun': lambda x: 0.1 - x[2]}, # x_C ≤ 0.1
{'type': 'ineq', 'fun': lambda x: x[0]}, # x_A ≥ 0
{'type': 'ineq', 'fun': lambda x: x[1]}, # x_B ≥ 0
{'type': 'ineq', 'fun': lambda x: x[2]} # x_C ≥ 0
]
# 初始猜测
x0 = [0.1, 0.1, 0.1]
# 求解
result = minimize(objective, x0, method='SLSQP', constraints=constraints)
if result.success:
print(f"\n优化后方案:")
print(f" 产品A使用新材料D比例: {result.x[0]*100:.1f}%")
print(f" 产品B使用新材料D比例: {result.x[1]*100:.1f}%")
print(f" 产品C使用新材料D比例: {result.x[2]*100:.1f}%")
print(f" 优化后总成本: {result.fun:.2f} 元")
print(f" 成本降低: {total_cost - result.fun:.2f} 元 ({((total_cost - result.fun)/total_cost)*100:.1f}%)")
# 生成成本降低提案
proposal = f"""
成本降低提案（提交给东风小康）
=============================
通过引入新材料D替代部分钢材，我们可以在不影响产品质量的前提下：
- 降低总成本 {total_cost - result.fun:.2f} 元
- 降低比例 {((total_cost - result.fun)/total_cost)*100:.1f}%
- 建议将成本降低的50%（即 {(total_cost - result.fun)*0.5:.2f} 元）回馈给东风小康，提升价格竞争力
"""
print(proposal)
else:
print("优化失败:", result.message)
cost_optimization_analysis()
代码说明：
- 该脚本使用数学优化方法寻找最优的材料替代方案，实现成本降低。
- 供应商可以使用类似方法分析生产数据，主动提出成本降低方案。
- 向客户展示具体的成本优化数据，可以显著提升成本项得分。
3.4 提升技术能力
实施步骤：
- 招聘关键人才：引进具备新能源汽车零部件开发经验的技术人员。
- 与科研机构合作：与高校或研究机构建立联合实验室。
- 参加技术培训：定期派技术人员参加东风小康的技术培训。
- 加大研发投入：将研发投入占比提升至销售额的3-5%。
代码示例：技术项目管理与追踪
import pandas as pd
from datetime import datetime, timedelta
class TechnologyProjectManager:
def __init__(self):
self.projects = []
def add_project(self, name, start_date, deadline, budget, team_size):
"""添加技术项目"""
project = {
'name': name,
'start_date': start_date,
'deadline': deadline,
'budget': budget,
'team_size': team_size,
'status': '进行中',
'milestones': [],
'progress': 0
}
self.projects.append(project)
return project
def add_milestone(self, project_name, milestone_name, due_date, weight):
"""添加项目里程碑"""
for project in self.projects:
if project['name'] == project_name:
project['milestones'].append({
'name': milestone_name,
'due_date': due_date,
'weight': weight,
'completed': False,
'actual_completion': None
})
break
def update_progress(self, project_name, milestone_name, completion_date):
"""更新项目进度"""
for project in self.projects:
if project['name'] == project_name:
for milestone in project['milestones']:
if milestone['name'] == milestone_name:
milestone['completed'] = True
milestone['actual_completion'] = completion_date
# 计算整体进度
total_weight = sum(m['weight'] for m in project['milestones'])
completed_weight = sum(m['weight'] for m in project['milestones'] if m['completed'])
project['progress'] = (completed_weight / total_weight) * 100
break
def generate_tech_report(self):
"""生成技术能力提升报告"""
report = "技术能力提升进度报告\n"
report += "=" * 40 + "\n\n"
for project in self.projects:
report += f"项目: {project['name']}\n"
report += f"进度: {project['progress']:.1f}%\n"
report += f"预算: ¥{project['budget']:,}\n"
report += f"团队规模: {project['team_size']}人\n\n"
# 里程碑详情
if project['milestones']:
report += " 里程碑:\n"
for milestone in project['milestones']:
status = "✓" if milestone['completed'] else "✗"
report += f" {status} {milestone['name']} (权重: {milestone['weight']}%)\n"
report += "\n"
# 计算整体技术投入
total_budget = sum(p['budget'] for p in self.projects)
total_team = sum(p['team_size'] for p in self.projects)
report += f"总研发投入: ¥{total_budget:,}\n"
report += f"总技术团队: {total_team}人\n"
return report
# 示例使用
manager = TechnologyProjectManager()
# 添加项目：新能源电池连接器开发
manager.add_project(
name="新能源电池连接器开发",
start_date=datetime(2024, 1, 1),
deadline=datetime(2024, 6, 30),
budget=500000,
team_size=8
)
# 添加里程碑
manager.add_milestone("新能源电池连接器开发", "概念设计", datetime(2024, 2, 15), 20)
manager.add_milestone("新能源电池连接器开发", "样品试制", datetime(2024, 4, 1), 30)
manager.add_milestone("新能源电池连接器开发", "测试验证", datetime(2024, 5, 15), 30)
manager.add_milestone("新能源电池连接器开发", "量产准备", datetime(2024, 6, 15), 20)
# 更新进度
manager.update_progress("新能源电池连接器开发", "概念设计", datetime(2024, 2, 14))
manager.update_progress("新能源电池连接器开发", "样品试制", datetime(2024, 3, 28))
# 生成报告
print(manager.generate_tech_report())
# 额外：计算技术项得分预估
def calculate_tech_score(projects):
"""预估技术项得分（满分15分）"""
if not projects:
return 0
total_progress = sum(p['progress'] for p in projects) / len(projects)
total_budget = sum(p['budget'] for p in projects)
# 基于进度和投入计算得分
# 进度得分（0-10分）
progress_score = (total_progress / 100) * 10
# 预算得分（0-5分），假设预算达到50万可得满分
budget_score = min(5, (total_budget / 500000) * 5)
total_score = progress_score + budget_score
return min(total_score, 15) # 不超过15分
print(f"\n预估技术项得分: {calculate_tech_score(manager.projects):.1f}/15")
代码说明：
- 该脚本帮助供应商管理技术项目，追踪研发进度。
- 通过可视化项目进展，可以向东风小康展示技术投入和成果。
- 定期生成技术报告，有助于提升技术项得分。
3.5 提升紧急订单响应能力
实施步骤：
- 建立弹性产能：预留10-15%的产能用于应对紧急订单。
- 安全库存策略：对关键原材料和半成品建立安全库存。
- 与物流商建立战略合作：确保紧急订单的运输能力。 4.快速换模（SMED）：缩短生产切换时间，提高生产灵活性。
代码示例：紧急订单响应模拟
import random
from datetime import datetime, timedelta
class EmergencyOrderSimulator:
def __init__(self, base_capacity, safety_stock):
self.base_capacity = base_capacity # 基础产能（件/天）
self.safety_stock = safety_stock # 安全库存（件）
self.current_inventory = safety_stock
self.flexible_capacity = int(base_capacity * 0.15) # 弹性产能
def receive_emergency_order(self, quantity, required_days):
"""模拟接收紧急订单"""
print(f"\n收到紧急订单: {quantity}件，要求{required_days}天内交付")
# 检查库存
if self.current_inventory >= quantity:
print(f"✓ 库存满足，可立即发货")
self.current_inventory -= quantity
return True
# 计算需要生产的数量
needed_production = quantity - self.current_inventory
print(f" 需要生产: {needed_production}件")
# 检查产能
total_capacity = self.base_capacity + self.flexible_capacity
production_days = needed_production / total_capacity
if production_days <= required_days:
print(f"✓ 产能满足，预计生产{production_days:.1f}天")
# 模拟生产
actual_days = random.uniform(production_days * 0.9, production_days * 1.1)
print(f" 实际生产时间: {actual_days:.1f}天")
# 更新库存
self.current_inventory = 0 # 生产后立即发货
return True
else:
print(f"✗ 产能不足，需要{production_days:.1f}天，但要求{required_days}天")
return False
def replenish_safety_stock(self):
"""补充安全库存"""
if self.current_inventory < self.safety_stock * 0.5:
print(f"\n安全库存不足({self.current_inventory}件)，正在补充...")
self.current_inventory = self.safety_stock
print(f"补充完成，当前库存: {self.current_inventory}件")
# 模拟场景
simulator = EmergencyOrderSimulator(base_capacity=1000, safety_stock=500)
# 场景1：常规紧急订单
print("="*50)
print("场景1：常规紧急订单")
print("="*50)
simulator.receive_emergency_order(quantity=300, required_days=2)
# 场景2：超大紧急订单
print("\n" + "="*50)
print("场景2：超大紧急订单")
print("="*50)
simulator.receive_emergency_order(quantity=2000, required_days=3)
# 场景3：连续紧急订单
print("\n" + "="*50)
print("场景3：连续紧急订单")
print("="*50)
simulator.receive_emergency_order(quantity=400, required_days=1)
simulator.receive_emergency_order(quantity=600, required_days=2)
simulator.replenish_safety_stock()
# 计算响应能力得分
def calculate_response_score(simulator, order_history):
"""计算紧急订单响应得分（满分5分）"""
success_count = 0
total_orders = len(order_history)
for order in order_history:
if order['success']:
success_count += 1
success_rate = success_count / total_orders if total_orders > 0 else 0
# 得分规则：成功率≥90%得5分，≥80%得4分，以此类推
if success_rate >= 0.9:
return 5
elif success_rate >= 0.8:
return 4
elif success_rate >= 0.7:
return 3
elif success_rate >= 0.6:
return 2
else:
return 1
# 模拟历史订单记录
order_history = [
{'quantity': 300, 'required_days': 2, 'success': True},
{'quantity': 2000, 'required_days': 3, 'success': False},
{'quantity': 400, 'required_days': 1, 'success': True},
{'quantity': 600, 'required_days': 2, 'success': True}
]
response_score = calculate_response_score(simulator, order_history)
print(f"\n紧急订单响应得分: {response_score}/5")
代码说明：
- 该脚本模拟紧急订单处理流程，帮助供应商评估自身响应能力。
- 通过模拟可以发现产能瓶颈，提前制定应对策略。
- 定期进行此类分析，可以持续优化紧急订单响应流程。
四、总结与建议
4.1 关键成功因素
- 数据驱动决策：建立完善的数据收集和分析系统，确保评分数据的准确性和及时性。
- 跨部门协同：打破部门壁垒，建立高效的信息共享和响应机制。
- 持续技术创新：加大研发投入，提升同步开发能力，满足东风小康的技术升级需求。
- 成本与质量平衡：通过价值工程和精益生产，在保证质量的前提下降低成本。
- 弹性供应链：建立安全库存和弹性产能，提升紧急订单响应能力。
4.2 长期提升策略
- 战略合作伙伴关系：与东风小康建立长期战略合作，参与其新产品早期开发。
- 数字化转型：投资MES、ERP、WMS等系统，实现供应链全流程数字化管理。
- 人才培养：建立内部培训体系，提升员工技能，特别是新能源汽车相关技术。
- 供应链协同：与上游供应商建立紧密合作关系，共同应对市场变化。
4.3 立即行动清单
| 优先级 | 行动项 | 预计效果 | 时间要求 |
|---|---|---|---|
| 高 | 引入MES系统，自动收集质量数据 | 提升质量项得分5-8分 | 3个月内 |
| 高 | 建立跨部门信息共享平台 | 提升服务项得分2-3分 | 1个月内 |
| 中 | 优化安全库存策略 | 提升交付项得分2-3分 | 2个月内 |
| 中 | 招聘新能源技术人才 | 提升技术项得分3-5分 | 6个月内 |
| 低 | 与物流商签订战略合作协议 | 提升交付项得分1-2分 | 3个月内 |
通过系统性地实施上述策略，供应商可以在6-12个月内显著提升东风小康的评分，从而获得更多订单和更优惠的合作条件。关键在于持续改进和主动沟通，将评分提升作为企业战略的一部分，而非简单的应付考核。