国内外评价供应商的方法很多，目前常用的方法主要分为三大类，第一类是定性的评价选择方法。其中，定性方法主要是根据专家的经验，凭借以前的关系来选择供应商，其对问题的分析比较全面，而定量方法对问题的分析比较准确、可靠。各自的不足之处在于定性方法的准确性不如定量方法，而定量方法虽然准确性比较高，但是主要是对单一品种的原材料和零部件采购的评价，对多品种、多类型的原材料或者零部件采购的评价，还有待进一步的研究。
(1)直观判断法
直观判断法是根据征询和调查所得的资料并结合人的分析判断，对供应商进行分析、评价的一种方法。这种方法比较直观，简单易行，但是主观性太强，选择的结果科学性较差，不适于选择企业的战略性合作伙伴，常用于产品的非主要原材料供应商的选择。
(2)招标法
当原材料订购数量大、供应商竞争激烈时，可采用招标法来选择适当的供应商。招标法竞争性强，但招标手续繁琐、持续时间长，选择缺乏针对性，不能适应紧急订购的需求，且人为因素比较大，不利予采购的规范操作。
(3)基于成本的选择方法
基于成本的供应商选择方法有很多种，目前常用的有采购成本法和ABC成本法。
①采购成本法
对那些对质量和交货期都能满足要求的供应商，则需要通过计算采购成本来进行比较分析。采购成本一般包括售价、采购费用、运输费用等各项支出的总和。采购成本比较法是通过计算分析针对各个不同供应商的采购成本，选择采购成本较低的供应商的一种方法。
②ABC成本法
ABC成本法（ActivityBasedCostingapproach)是目前在物流界广泛使用的一种新的成本计算方法。供应链中的物资活动是价值增值与成本增加fg结合的过程，完成一项活动或作业可以使产品或中间产品的价值有所增加，同时，产品的成本也增加。该方法通过计算供应商的总成本来选择供应商。
(4)线性权重法
线性权重法（LinearWeightingModels)是一种广泛应用于解决单资源问题的方法，它的基本原理是给每个准则分配一个权重，权重越大表明其越重要，供应商的积分为该供应商各项准则的得分与其权重的乘积之和，积分最高者为最佳供应商。这种方法人为判断因素过大且不同的准则权重相同，因此在实际中很少发生而缺少实际的应用价值。
(5)模糊评价法
模糊评价法选择供应商具有一定的优点，它充分考虑到现实世界中亦此亦彼的中介过渡现象，便于把定性指标转化为定量指标，弥补了其他方法这方面的不足。
(6)数学规划方法
数学规划方法是解决单资源和多资源优化问题的一种非常重要的方法，包括多目标规划、线性规划、混合整数规划等。其中的多目标数学规划是确定各目标（选择准则）的权重，从而将多目标规划问题转化为单目标规划问题，在各目标权重非负的情况下，所转化的单目标优化问题的最优解是原多目标优化问题的非劣解。
(7)数据包络分析法（DEA)
数据包络分析（DataEnvelopmentAnalysis，DEA)是在相对效率评价概念的基础上建立起来的一种新的系统分析方法。它是1978年由著名的运筹学家查思斯、库伯以及罗兹首先提出来的。采用数学规划法，利用观察到的样本数据，对决策单元（例如合作伙伴）投人与产出的合理性、有效性，特别是多个样本间“相对优劣性”进行评价。它适合用于具有多输入多输出相同类型单位的有效性评价。
(8)人工神经网络算法
人工神经网络算法（ArtificialNeuralNetworkAp-proach)是一种接近人类思维的定性与定量相结合的方法。多层神经元构造的神经网络通过对给定样本的学习，获取专家的知识、经验、主观判断及对目标重要性的倾向，当对备选合作伙伴做出综合评价时，该法可以再现专家的经验、知识和直觉，从而实现了定性分析和定量分析的有效结合，同时较好保证合作伙伴评价结果的客观性。
(9)层次分析法
20世纪70年代初美国运筹学家Saaty教授提出层次分析法（AnalyticHierarchyProcess,简称AHP)。层次分析法（AHP)的特点是在对复杂的决策问题的本质、影响因素及其内在关系等进行深入分析的基础上，利用较少的定量信息使决策的思维过程数学化，从而为多目标、多准则或无结构特性的复杂决策问题提供简便的决策方法。优点可靠性髙、误差小，特别对目标（因素）结构复杂且缺乏必要数据时更为适用。
