摘要:英国著名的供应链专家克里斯托弗(Christopher)曾预言,“21世纪的竞争不是企业和企业之间的竞争,而是供应链和供应链之间的竞争”。
英国著名的供应链专家克里斯托弗(Christopher)曾预言,“21世纪的竞争不是企业和企业之间的竞争,而是供应链和供应链之间的竞争”。 采购管理和供应商管理作为企业供应链管理的重要环节,对于降低企业生产成本,保障企业效益有着十分重要的作用。而基于信息技术的大数据管理和分析环节,为企业加强采购管理和供应商管理提供了全新思路。 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。 日前,美林数据设计并落地应用的“钢铁行业采购尽职水平分析与供应商智能管理解决方案”通过了中国软件测评中心测评,正式获颁大数据解决方案认定证书。该方案围绕钢铁企业采购业务与管理理念,利用大数据综合分析技术,构建重要原燃料供应商智能管理模型和物资采购尽职水平分析模型,全面辅助协同供应商全要素综合评价与采购精细化管理。 钢铁行业采购尽职水平分析与供应商智能管理解决方案 基于传统的供应商评价体系,多数钢企采购人员对重要原燃料的采购管理以经验选择、粗略评价为主,在部门和个人利益驱使下,一方面缺乏科学合理的供应商评价体系;另一方面,尽管存在评价指标体系,但各方案指标值的给定仍然难以避免主观因素及个人利益的影响,因而评价体系形同虚设,所谓的科学选择流于表面化。 围绕采购业务全过程相关的行为数据和业务记录数据,以及行业公开网站上相关的外部市场数据,通过规划定性或定量的评价指标体系,构建钢铁行业采购尽职水平综合分析评价数据模型,对采购人员履职全过程进行工作绩效综合评估,进而推动采购管理流程优化和采购管理相关制度进一步完善。 构建完善的供应商动态评估指标体系,结合大数据分析算法及建模技术,对供应商进行聚类分析,寻找各类供应商的共性特点,得到行为分析评价结果;在各供应商历史数据综合评价评估的基础上,使用监督学习算法建立预警模型,对未来一定时期内的供应商的表现进行预警分析,实现对供应商的科学评估和精细化管理。 整个系统架构,总共分为四层:数据源层、数据存储层、数据服务层和业务应用层。
通过构建采购人员尽职水平分析综合评价数据模型,促进采购组内在价值的评估和考量趋于数据化和显性化,基于数据及时发现采购问题并总结经验指导未来采购,使采购行为更细致和可控,全方位精细化管理采购行为,逐步推动建立成本和库存驱动动态采购管理机制。
采购人员尽职水平综合评估页面首页:展示不同采购群组在采购不同物资时,其尽职水平的综合评价,同时分别从质量直通率、计划兑现率、采购成本管理、计划兑现率等维度进行展示。 通过建立供应商综合评价指标体系,为企业选择和评价供应商提供可靠依据,为优化供应链管理提供重要支撑。同时,利用大数据技术对原燃料供应商进行动态预警分析,给企业提供了一套更为科学的实践指导方法,根据预警结果,企业可结合自身条件积极主动采取措施以适应市场波动,进而提升其在市场竞争中的准确性、速度和质量。 供应商综合预警界面:通过综合预警模型将供应商分为优质供应商、合格供应商和预警供应商。同时分别根据合同兑现率、质量稳定性、供货周期和价格差异率单项指标将供应商分为A、B、C三类,以供不同工厂、工序根据业务需求侧重点选择供应商。 供应链管理的关键是透明及准确,各环节都应致力于解决供应链的可视性和准确性,以降低管理评价的不完善性。采购管理和供应商管理也不例外。IT技术和DT技术的融合可以实现信息传递的真实性和及时性,通过对数据分类清洗,可以探寻庞杂数据之下的真实趋势和线索。 “任何企业都很难预测未来的采购会是怎样,企业不应拘泥于当前的供应管理,否则将难以适应未来的变化。”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,构建更加科学的采购与供应商管理模式。
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