大数据下采购管理和供应商管理分析与设想

摘要

对于企业生产与发展而言，做好采购管理和供应商管理有利于降低企业的综合采购成本，保障企业效益。而基于信息技术的大数据管理环节，为企业加强采购管理和供应商管理提供了全新的思路。利用好大数据驱动力，优化管理模式，才能使企业获得更具有可持续效益的发展。本文在对采购管理和供应商管理进行分析时，基于大数据驱动这一视角，介绍了大数据理论与采购管理和供应商管理现状，并积极探寻大数据驱动下的采购管理和供应商管理的模式及策略。

企业当前的竞争要点之一为数据争夺，如何更好地利用大数据，如何将大数据与采购和供应商管理结合在一起，成为企业管理应重点关注的问题。依托于大数据技术进行管理，能够提高数据搜集和处理效率，同时能够更加精准地把握供应商信息，以实现对供应商的优选和高效管理。

Big data Era大数据理论与供应商管理现状

对于大部分企业而言，其发展模式在新时代和市场环境下已经逐渐在变化，从传统的纵向一体化的生产模式逐渐转变成一种科学性更高、合作性更高的生产模式，现今执行的生产模式主要为“制造商——供应商”这种多层级价值链的模式，使得供应商管理的作用逐渐明显起来。
供应商管理在我国已经有了10多年的发展历史，管理模式已经较为成熟，而近年来随着信息技术的发展，传统的供应商管理模式开始受到冲击，使得供应商管理人员开始审视局势。在信息技术时代，供应商和制造商之间对数据的依赖程度更高，需要双方积极推行信息化建设，但是在实际的合作过程中，制造商和供应商之间的信任机制并没有完全建立起来，而大数据的使用需要基于双方之间的信任关系的建立，因此，要想真正地实现供应商管理的可视化，必须探寻出更加科学的供应商管理模式。

Big data Era大数据驱动下的采购管理、供应商管理要点

1供应商大数据来源企业自身首先要具备大数据思维，要积极地构建大数据供应链。在供应链中，涉及到各个层级的企业和员工，要加强对企业及各层级员工的管理，推动其构建本层级的大数据体系，并最终形成供应商管理的大数据平台，见图1。
传统的制造商和供应商的交易模式较为冗余，由于信息获得的局限性，使得二者在交流数据和相关信息时需要借助大量的人力，且流程复杂，不利于实现高效的信息交流，且不利于进行及时的信息查询和获得信息反馈，二者的合作流程具有滞后性。

通过抓住各个节点的企业，促使其参与到供应链大数据平台的打造之中，能够更加全面地搜集供应链平台所需的信息，并且保证数据萃取、整合和优化效率。打造出的这一供应链大数据平台，能够将噪声数据和低质数据进行拦截，保证供应链的稳定运行，避免出现不准确的信息。在这一平台上，企业和供应商更愿意进行合作上的对接，能够对供应商大数据进行更有效的梳理和应用。

在大数据环境下，企业能够从多个维度获得供应商数据，使供应商管理人员能够通过大数据平台获得所需的关于供应商的各方面的信息，包括各种供应商指标，如质量指标、成本指标等。供应商本身也是供应链上的一个节点企业，其自身在运营过程中也会形成自适应数据，这类数据主要包括沟通数据、关系数据、产品数据和资产数据等。沟通数据指的是供应商与制造商之间沟通问题时产生的数据。关系数据指的是供应商与制造商之间的关系，以及各级供应商之间的关系数据等。产品数据指的是供应商提供的产品的相关数据，包括产品数量、规格等。资产数据指的是供应商自身的资产状况，包括资金周转情况、生产力状况等。我们可以通过建立供应商回访制度，定期回访交易金额较高的供应商，确保对供应商的有较为全面的了解。

2供应商管理设想

第一 根据供应商在其生命周期中不同階段的不同角色，对供应商进行分类管理：分为注册供应商、意向供应商、合格供应商、退出供应商。针对不同分类，采取不同管理策略和分析方式。

第二 供应商准入规范制定分级、分区、分类的方式：来引入优质的供应商资源，并统一数据入口，供应商信息全企业共享。

第三 关联采购品类准入：供应商准入过程中与采购品类进行挂钩，从而实现系统中的对应品类准入。

第四 供应商分级评价：建立完善的静、动态指标标准模板，对供应商综合能力以及采购执行、质量保障、售后等各个阶段按指标进行全面的、周期性的评价。帮助用户优化和完善供应商关系、共享采购体验。

对供应商进行管理，要应用大数据，并搭建专业的供应链大数据平台，要促进供应商指标的完善，并科学融合供应商管理的传统指标与供应商大数据，并对供应商数据进行深度挖掘，建立科学的、完善的供应商选择和评价体系。

3采购管理设想

采购管理的设想总结为规范共享、灵活合规、品类贯穿。

第一 通过电子采购平台的实施与落地来对未来企业内的管理模式进行统一，增强业务内部共享。如：统一供应商管理入口，建立供应商自主推荐的体系;统一供应商管理库;按品类分级管理，供应商信息共享;规范高效企业内各种采购模式的管理流程;规范管理专家库，跨组织使用;规范合同模板管理，跨组织模板共享。

第二 通过模块化的设计，灵活地组合业务场景，关键节点的识别，保证业务过程的合规性。如：灵活的业务搭建方式，以模块化的方式设计系统，以模块组合的方式搭建信息流转模型，以满足不同业务场景的不同需要;构建合规的业务流程，根据管理规范为指导，对流程的关键节点依托规范进行设计控制，实现业务流程合规性。

第三 使用采购品类来贯穿各个业务场景，细化管理的颗粒度，达到以品类细化、以品类规范、按品类分析的目标。如：供应商按品类管理，细化管理维度;采购以品类贯穿，规范采购业务;合同模板引入品类，规范模板管理;按品类进行评估，科学分析，辅助决策。

Big data Era对供应商进行科学的分类管理

1初级适应型

初级适应型的供应商在管理时，要求企业加强成本管理，原因在于这一类型的供应商还没有与企业建立稳定的合作伙伴关系，供应商提供的产品和服务质量很难保证，企业也不会将其和自身的核心技术环节联系起来，因此需要企业耗费一定的精力对其进行管理，更需要投入管理成本。面对此类型的供应商企业必须更加灵活地把控成本，尽量降低交易成本，加强考评，构建多个供应商之间的竞争局面，保障供货质量。

2关系成长型

该阶段的供应商提供的产品依然属于可替代产品，涉及不到企业的核心技术。企业也应该对该阶段的供应商进行择优选取，并加强对关系成长型供应商的监控，确保获得准确的数据信息，并简化交易流程，控制采购成本。企业要对关系成长型供应商进行再合作的监测与评估，做好供货商的优选。

3关系成熟型

关系成熟型的供货商和企业双方间的合作意愿较为强烈，二者已经形成了相互依赖的关系，此时企业对该供应商的依赖程度较大，供应商提供的产品已经涉及到企业的核心技术和生产环节。企业对于该类型的供货商主要应加强全面监控，并进行定期考核，要加强双方的沟通与反馈，并借助大数据管理平台建设信息渠道，为二者的長期合作提供支持。

4战略稳定型

企业对该类型的供应商的依赖程度较为明显，能够为企业提供其核心技术相关的产品与服务，因此供应商在二者的关系中占据主导。企业要密切与其建立信息沟通渠道，要以保持长久的战略合作关系为目的，着力减少二者合作过程中的信息壁垒。

5对供应商进行全方位在线管理

大数据技术对于供应商管理的一个主要优势在于可以实现在线管理，供应商管理人员应实现网络化办公，将供应商管理流程数据化。在具体的管理过程中，要将供应商名单进行罗列，做好对象识别。并加强供应商评估，控制运营成本。借助大数据信息对供应商的合作优势进行排序，并分析待定的供应商的特性，结合企业自身的发展要求，对合作成果进行评估，最终选择出合作效益最高的供应商。如果企业日后使用采购和供应商管理系统（SRM系统），供应商自身也要积极参与网上注册与管理，便于实现企业与供应商之间的双向选择。

企业管理中的采购管理/供应商管理越来越成为管理的重点，企业必须明确自身发展目标，积极顺应大数据发展趋势，以大数据为驱动，构建更加科学的供应商管理模式。采购管理/供应商管理部门要把握管理要点，借助大数据资源和相关技术构建供应商画像，并在此基础上实现对供应商高效的分类与在线管理，以此推动管理工作质量的提升。近期我们也为采购们制定了《采购与供应链中大数据分析与应用》课程，由知名名师授课，网络直播授课，学习从此不再舟车劳顿！让学习变得便捷！

《采购与供应链中大数据分析与应用》

孙昊

课程概述

随着信息技术的快速发展，数据的获取成本变得越来越低，采购与供应链管理也迎来了“大数据”时代。如何从海量的数据中洞悉供应市场的变化，找到最优的供应链管理模式，成为公司及采购管理人员能否脱颖而出的关键。本课程对采购与供应链管理中的各个环节按照“分析何种数据，如何获取数据，怎样分析数据”的思路，配合贴近实际的实操案例与案例分享，使学员切实掌握“从历史数据出发，以模型经验判断”的数据思维，快速应用到实际采购管理工作中，产生增值。

课程大纲

1. 数据时代采购的格局观

   1. 采购职能的四种发展模式

   2. 采购的使命——降本，寻源，保持供应

   3. 采购人应具备的基本素质和核心竞争力

   4. 数据时代采购人的终极目标——实现增值

2. 有效的数据获取和分析技巧

   1.  “为什么要分析数据”——数据分析的应用逻辑

   2. “如何获取数据”——“定性”与“定量”数据收集方法

   3. “如何分析数据”——数据的清洗，解析与建模方法

   4. “数据分析的结论”——基于数据的决策与误差分析

3. Sourcing中的数据分析应用

   1． 要价格，还是质量？——供应商选择的5种数据考量

   2． 潜在供应商评估——“10C”原则的应用

   3． 战略寻源矩阵——16种战术选择最佳供应商

   4． 外包还是自制？——采购永恒的主题

4. 成本优化中的数据分析应用

   1. 成本的构成与数据拆解

      案例3：“薄利多销背后的秘密”——边际成本分析方法

   2. 成本分析与价格分析

      案例4：某橡胶产品基于数据分析成本优化实例

   3. 供应商报价逻辑与应对方式

5. 交期管理中的数据分析应用

   1. 库存的类型及隐藏成本

   2. 常用的库存考核指标

      案例1：ITO设置方法（九宫格法）及不同行业ITO设计

   3. 最经济订货量的确认

   4. 推拉结合供应链及最优结合点

   5. 基于数据的最优订货决策

      案例2：安全库存，周转库存设置实操

   6. 物流5种配送方式（Milk-run，VMI，Cross-Docking，同步物流JIS，Direct直送）

6. 需求预测管理中的数据分析应用

   1. 需求管理集中化——用同一组数据说话

   2. 挖掘历史数据中的“宝藏”——用数据管理需求

   3. 基于数据的合理预测（加权平均法，季节指数法，平滑指数法…）

      案例5：缺少历史数据的新增需求预测应对方式

7. 采购管理中的数据分析应用

   1. 采购的支出分析与产品分级

      案例6：采购支出分析与采购优化决策

   2. 高效采购管理的核心——需求计划管理

   3. 供应商关系管理

      案例7：某企业在多品类采购中的供应商优化

   4. 供应商绩效管理优化

授课时间：2020年9月26日09:00~16:00     

授课方式：Zoom网络视频会议在线分享

报名费用：799元/人（自费立减200元，599元/人）

参加人员：采购供应链管理相关人士

讲师简介：联系博润官方客服索取

报名方式：长按识别下方‘二维码’即可报名或点击文末‘阅读原文’即可报名

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