採購中的高階分析方法

雲+社群翻譯社，作者

steve wang

streamline processes, 多譯為簡化流程，而譯者將則其翻譯為流線化流程。因為簡化是通過借鑑工廠的線性流水線來進行的(即每個工人只負責流水線的某乙個小部分，而多個部分的工作同時進行)，藉由流水線來提高工作效率是cpu的工作原理，在作業系統的排程中也有體現。

採購部是大多數公司的關鍵業務部門，也是許多組織機構的骨幹。他們參與因開展活動購買商品或服務的成本決策，以及與利益相關方和**商建立戰略關係。他們能夠幫助流線化流程，通過談判降低材料成本，以及確定更好的**源，對驅動企業或組織的盈利能力起著重要作用。

在軟體行業中，採購到付款（p2p）週期(cycle)是跟蹤端到端採購流程的常用方式——從提出採購申請到付款再到**商。從下面的標準圖可以看出，p2p週期具有一系列階段(性流程)。我們在下面展示的是乙個標準流程。根據業務的不同，這個流程會有很多變化。

成本kpi- 成本規避，成本降低和採購roi

質量kpi- **商質量評定，返工和以美元計算的報廢價值，退貨至**商的成本，拒收率，以認證**商的百分比

交付kpi- 提前時間(即提前了多長時間交付)

除了這些採購關鍵績效指標(kpi)外，還有不同的業務職能所共享的其他關鍵績效指標，以提供對企業或組織財務績效的整體認識，例如：

改進和優化採購功能都需要進行高階分析。它能夠為從事採購工作的專業人員提供大量資訊，以幫助他們更好地完成工作。分析可以幫助他們降低成本，分析的方法是確定哪些地方有不必要的開支，通過**商的交付來監控**商，並進行談判以達成更好的交易，還有快速識別交易欺詐並讓智慧型機器來管理手動任務，如**建立和**商評分。

德勤(deloitte, 四大會計師事物所之一)**，2023年的採購看起來會和今天截然不同。未來的世界將改變現有的假設並帶來新的危險。這將會需要額外的技能，知識和工具來解決全新的挑戰，同時更有創意地解決當前的挑戰。因此，充分利用物聯網和數位化等新技術是非常重要的。高階分析方法對於將來所有這些來自新**的大資料轉換為用於智慧型採購的智慧型資料非常重要。

以下是一些有益於採購團隊的高階分析方法練習：

1）支出分析：開銷透明度是了解企業或組織花費多少錢，在**以及與誰共同花費的必要條件。這可以幫助我們找出減少支出的潛在機會。減少花費是提高投資回報率的絕佳方法。雖然減少支出很複雜，但一旦完成，它直接影響到基準線(即最低支出)。大資料改變了支出分析的定義。使分析開支變得複雜的原因是來自不同系統的分散的混亂資料，這些系統中不同的交易可以通過購買卡，電匯，使用未整合應付賬款的採購平台以及多個procurement/sourcing等不同媒介來進行。(procurement/sourcing，兩者翻譯都是採購，但有實際區別，sourcing更偏重於戰略層面上的計畫,分析和控制。)

2）業務流程分析：讓我們思考乙個企業或組織想要優化採購到付款的流程。傳統方法是與業務使用者進行標準的面試式討論，他們的答案形成了乙個基準線，即「as-is」過程，用於過程改進。但是，它們中的大多數都提供了關於遵循標準過程的理想答案。標準過程形成了企業或組織處理流程中平均70-80％的時間。但其餘的20％是例外情況，這些情況並不那麼突出，但這是需要注意並改善的地方。在這裡，過程分析可以幫助挖掘事件日誌中的這些資訊。您可以在我之前的文章business process analytics中中獲得關於此的更多資訊。

3）物聯網（iot）分析：物聯網將改變採購的方式。正如spend matters和vroozi在其共同出版的研究性**「

declaration of the new purchasing: a buying manifesto(新採購公告：乙個採購宣言)

」中所寫的那樣：

所有採購（包括花在人員和勞動力上的資金）都將會不斷地進行跟蹤和監控。借助裝置上跟蹤移動的應用程式和訪問標記裝置和耗材的許可權，我們將建立前所未有的資料集，從中分析並做出更好的決策。不同標記資產，專案，人員和客戶活動之間的反饋迴路將經由元資料分析進一步提高其可視性水平，從而改變我們如何將時間和精力分配給採購中不同活動的根本基準。

前所未有的資料增長將使採購部門比以往更注重分析。先進的資料轉換技術和建模可以通過準確了解哪些東西正在被使用以及哪些東西才是需要的，來改進支出管理和內容分類。此外，物聯網將幫助追蹤不需要的超額的某個指定專案的請求，並有助於控制不必要的支出。

4）採購欺詐：高階分析方法可以建立能夠識別出欺詐屬性的模型。例如，異常檢測可以檢測歷史採購或**商支付模式中的突發偏差。集群可以幫助比較類似的同行採購請求者群體並識別出與該群體或與該群體的採購型別所需的大不相同的行為。分析可以通過將其屬性與已知的欺詐者屬性進行匹配來幫助確定潛在的欺詐者。對所要求的專案/**商(issues/providers)檔案進行文字挖掘可以幫助識別相同規格下好的或者差的問題/**商(issues/providers)。

5）機器處理自動化：rpa可以協助採購人員處理一些手動任務，從而消除人為的錯誤並將他們解放出來專注於更好的事情。如果我們分析採購支付過程中的常見缺陷，我們可以發現許多機器處理能實現的功能，例如缺乏**商提供的標準發票，不一致的資料和文件，流程效率低下，重複和超額支付的反應性修復。所有這些都可以使用自動化助理(機器)來自動進行。此外，可以使用智慧型聊天機械人與**商進行交流以進行詢問，以便小問題和日常問題能得到解決。

6）**商合理化：這是乙個優化**基礎並找到能夠降低成本的最佳**商組合的過程。在這個練習中，了解**商提供的產品細節（任何質量缺陷或按時交付的數量），**商詳細資訊（**商評級，**商認證，聲譽等）至關重要。這就需要分析大量的資料，分析每個**商，並**是否維護與他們的關係有利於未來。

7）耗材**監測：**商是否收取正確數量的金額？我們能否通過降價來推動節約成本？通過監測多個電子商務和**商門戶**的**，可以幫助採購專業人員更好地節省成本。先進的分析和rpa在這裡可以方便地使用，其中門戶**可以被自動抓取並向專業人士提供總結信心和其他相關資訊。

這些只是高階分析可以使任何組織的採購部門受益的一些領域。我遺漏了採購中高階分析的其他用例嗎？我確信還有很多我不知道的用例並且沒有在這裡講到。讀者可以分享您對採購領域的其他觀點和想法，使這些領域可以受益於先進的分析和顛覆性技術。

問答是否有任何工具/庫（.net / wpf）來測量和儲存用於分析的ui導航資料？

sdn採購部署的五個攔路虎

以海底撈資料分析為例：餐飲行業資料探勘分析的思路和方法

**鏈管理對sd-wan至關重要

採購中的高階分析方法

採購中的高階分析方法

採購中的高階分析方法

SAP中採購合同與採購計畫協議關聯性分析

相關推薦