大數據驅動下的軍工企業采購管理體系優化

金瓊

摘要：隨著信息化的快速發展，軍工企業的采購管理體系也在一定程度上進行轉變。對大數據驅動下的軍工企業采購管理體系優化進行了一定的探討，重點針對目前軍工企業供應鏈上需求與供給平衡不匹配、預測不準、供應商管理難等問題提出解決方案。

關鍵詞：采購管理；大數據；軍工企業

1前言

隨著經濟社會的發展，大數據作為重要的戰略資源已經在全球范圍達成共識。人們用大數據來描述和定義信息爆炸時代產生的海量數據，在合理時間內達到擷取、管理、處理、并整理成為幫助人們處理事務和決策等更積極目的的資訊與知識。大數據時代凸顯了數據資源的重要意義。對于招標采購行業來說，研究和應用大數據是提質增效、實現精益化管理提升的迫切要求。而目前在供應鏈上應用大數據的重心更多的是靠近市場的需求端和營銷領域，采購與供應領域則應用較少。本文將對大數據驅動下的軍工企業采購管理體系優化進行一定的探討，重點針對目前軍工企業供應鏈上的需求與供給平衡不匹配、預測不準、供應商管理難等問題提出一系列解決方案。

2軍工企業采購中存在的問題

國內大多數軍工企業往往是研究所體制，其在采購管理上還沒有形成科學化的管理體系，更沒有對整個流程的數據分析以及基于數據分析的管理優化，而粗放的采購管理往往導致需求與供給失衡，預測不準。當需求信號傳遞滯后，采購與供給計劃趕不上需求變化時，要么導致庫存大量積壓，成本上升；要么出現庫存短缺，周期增長；而對供應商的粗放管理除了以上問題外還會導致質量下降。問題最終將反映在裝備的質量和價格上，導致企業競爭力的下降。下面將對軍工企業在采購管理中出現的問題進行詳細闡述：首先，研發與采購聯系不強，采購任務缺乏分析和管理。一方面，由于科研生產的特殊性，不同項目需求之間往往并沒有什么邏輯聯系，導致采購需求內容的系統性、連續性不強，這就經常導致采購部門無法有預見性、針對性地集中采購、提前采購、根據市場情況采購，同一型號的物料在相近的時間內小批量地重復性采購，無法獲得規模采購的優勢，造成工作量大、成效卻甚微的結果；另一方面，由于設計過程不確定性大，設計周期長且變動多，采購部門雖處在生產計劃安排的最前沿，卻往往在整個周期的末端才能拿到采購計劃，還經常有反復，這就導致采購工作瑣碎且時間緊迫，進而直接影響到后面計劃的實施。整個流程中對研發及采購整體分析的缺乏是以上問題產生的主要原因。其次，采購的統籌分析不強，供應商管理缺乏數據分析支撐。供應商管理是供應鏈中重要的一環，供貨的質量、供貨速度和穩定性嚴重影響整個采購任務的順利完成。采購部門并沒有對供應商的歷史供貨情況、供應商的成本構成，供應商的供應商及相關供應渠道及穩定性進行統籌一體化分析管理，這就直接導致采購部門無法迅速地應對采購市場、供應商的變化，進而能夠為科研生產提供一個穩定的、反應迅速的供貨渠道。

3大數據驅動下的軍工企業采購管理體系優化

綜上所述，沒有對研發、采購過程中海量的數據進行分析利用，將導致一系列問題。目前大數據在供應鏈領域的研究缺乏成熟的應用理論，尚處于起步階段，現有理論無法直接應用于采購管理大數據分析中。根據軍工企業研發和采購業務的特點，針對前述問題，本文提出采購管理體系優化的“兩化”戰略，及“兩步走”措施。下面將一一進行闡述：

1.“兩化”戰略（1）研發采購分析管理一體化研發采購分析管理一體化解決的是什么時候買，買什么的問題。構建一體化平臺，通過對歷史項目數據、采購數據等進行分析整理，獲得項目研發周期、元器件采購周期、元器件市場價格走勢等規律，進而科學合理決策研發、采購、生產的整體流程計劃安排，實現產品質量、成本、周期的最優化。（2）供應商管理全面化供應商管理全面化解決的是如何買、供應商選擇的問題。通過對采購數據、市場數據、供應商服務數據等進行分析整理，從全市場及小領域不同角度、從成本構成及供應渠道等全面考慮，進而合理決策供應商選擇方案及采購價格等，給科研生產提供穩定可靠的支撐。

2.“兩步走”措施（1）歷史數據挖掘和診斷基于信息化平臺和歷史采購數據，對研發項目、采購業務過程中大量無序、雜亂的數據進行梳理診斷，包括數據分類整合、數據質量分析、數據應用需求分析、數據應用價值分析，為大數據分析提供數據基礎。單個項目研發過程中，從技術方案設計到具體的工程實施方案設計，都會留有大量的數據及相互間的關聯數據；項目之間，除了項目間共用的成熟重復設計外，同一領域同一應用場景的方案也會有大量的共性及關聯數據；招標采購業務流程中，涉及需求預測、計劃申報、招標采購、專家管理、供應商管理等不同的業務環節，每項關鍵業務環節都有豐富的數據基礎。這為數據分析提供了基礎。將所有歷史采購數據進行匯總、梳理，站在研發采購分析管理一體化的高度，從供應商管理全面化的角度，將零散雜亂的數據歸類整理成若干類別，進行梳理整合；在數據整合分類的同時，對數據進行分析，將采購數據和研發數據結合分析，進行規則挖掘、知識發現，分別從科研生產、招標采購的角度將獲得相應的規則知識，為大數據應用點的提出建立基礎。（2）場景化應用根據項目設計和招標采購業務的特點，結合實際業務需求調查情況，將大數據應用系統性、體系化地在科研生產和招標采購業務流程中串聯，隨業務流程進行場景化應用。

首先，項目設計人員在技術方案設計階段將方案設計內容等信息導入研發信息平臺，平臺根據以往數據庫挖掘分析得到預計所需采購器材元器件類型及數量，采購與市場信息平臺根據預測以及以往采購數據、當前市場情況（包括元器件價格、周期等）給出相應的數據挖掘結果，將綜合價格、周期、質量等因素最優化的器材選型結果反饋給設計人員，科研人員結合項目要求及平臺數據形成工程實施方案，并將其納入研發信息平臺中。

器材購買任務下達后，綜合市場數據、供貨渠道數據、供應商歷史數據、供應商成本數據進行挖掘分析，獲得該采購任務的潛在供應商及產品，提供作為招標方案決策依據之一；同時，綜合歷史招標數據分析及市場器材數據分析確定招標方案；最終完成后，將相關數據納入相關數據庫中以備下次相關任務決策使用。通過一系列大數據挖掘分析，將縱向在時間域上的數據挖掘和橫向在研發、采購不同領域之間的交叉綜合結合起來，對項目設計、招標采購中各個流程實現了優化，且相關決策過程也會隨著數據的增加不斷地迭代、進步，可持續地提升整體水平。

在信息化時代，我國企業已經逐漸開始關注信息技術的應用和生產經營信息的管理，但在很多企業的物資采購信息化管理仍沒有成為企業經營管理者聚焦的重點，對于相關有效物資采購信息的收集以及信息處理均缺乏重視，并且由于信息化水平較低，通過人工管理方式統計、分析大量的市場信息、歷史數據和生產運營計劃，勢必難以取得很好的效果，從而導致企業生產效率和競爭力停滯不前，難以提高。

4結束語

隨著軍工事業的進一步發展和市場的不斷開拓，軍工企業面臨的競爭也會越來越大。孫子曰，知己知彼，百戰不殆。合理采集數據、分析數據、利用數據，將使我們更好更早地辨清需求、發現問題，獲得最優的方案支持。大數據將成為科研生產、采購管理效率提升的倍增器。

參考文獻：

[1]黃華.大數據環境下中小企業采購成本控制策略[J].企業改革與管理，2016（3）：131-132.

[2]闞濤.電力物資招標采購管理大數據應用分析[J].經濟管理：全文版，2016（7）：00160-00160.