軌道交通采購需要一場“數字革命”

軌道交通運營企業采購管理的優化，需以供應鏈全鏈條協同為目標，打破職能壁壘與技術約束，逐步實現從被動響應到主動預測、從成本管控到價值創造的轉型。

近年來，我國多個城市的軌道交通網絡覆蓋范圍更加廣泛，線路密度不斷提升，運營企業物資需求的種類、規模及復雜性也在顯著增加。城市軌道交通網絡化發展催生了供應鏈協同新范式：多線路并行運營模式下，車輛配件、信號設備等物資的采購需求呈現跨區域、小批量、多批次的特征，單一線路的采購管理模式已無法適應網絡化資源調配要求，同時網絡節點間的設備兼容性、備件通用性及服務響應協同性也對采購流程的標準化程度提出更高的要求，亟需構建全域物資編碼體系和動態庫存共享機制，從而提升整體供應效率，強化其動態適配能力，快速響應跨線路資源調撥與物資管理。

軌道交通系統的安全穩定運行依賴于設備可靠性、備件可用性及維修時效性。而采購管理是物資供給的核心環節，需確保關鍵設備與零部件質量可靠，從運維工單、采購計劃、采購實施、物資存控與倉務管理、固定資產管理等環節形成完整管控鏈條。同時，運營效率普遍提升，也要求采購周期與設備維修計劃精準匹配，優化庫存結構以避免因備品備件短缺而導致運維延遲。此外，多專業協同作業場景下，工程服務類采購的時效性與技術適配性直接影響項目進度與運營安全，亟須建立技術規范與供應商交付標準的雙向約束機制。

我國“十四五”規劃對國有企業數字化轉型提出明確要求：采購管理作為供應鏈的核心樞紐，需通過技術賦能重構業務流程—而傳統采購模式中分散的線下操作、人工填報、人工審批等環節難以滿足該要求。數字化轉型趨勢要求企業打通采購系統、物資系統與財務系統的數據接口，實現需求提報、供應商協同、合同履約到支付結算的全鏈路在線化，基于量化分析和智能預測給出更優的管理策略，逐漸形成完整的以數據為驅動的決策支持體系。

軌道交通運營企業采購管理現存的問題

第一個問題是流程設計缺陷，業務鏈條遺留斷點。

當前，眾多軌道交通運營企業的采購流程在需求預測、審批執行及跨部門協同環節存在系統性缺陷，突出表現為縱向流程割裂、橫向數據阻隔的雙重困境。

在縱向業務流程層面，需求預測環節過度依賴靜態歷史數據，未有效融合設備運行狀態、故障周期等動態參數，導致采購計劃與實際需求存在顯著偏差。例如，某企業年度采購計劃編制過程中，未引入設備故障率（MTBF）與平均修復時間（MTTR）等關鍵參數，僅以過去三年消耗量為基準，導致轉向架、信號模塊等核心部件的采購數量與實際需求偏差率較高。

橫向數據交互層面，各業務系統數據標準不統一、接口協同失效等問題突出，采購訂單、庫存信息與財務憑證等關鍵數據需人工反復核驗，物資編碼體系與分類邏輯的差異性進一步加劇信息失真風險，線上線下并行的操作模式催生大量非結構化數據，部門間信息傳遞仍依賴郵件、紙質表單等傳統方式，不僅增加數據清洗成本，更易引發采購執行與預算控制脫節。

第二個問題是數據聯通障礙，業務信息交互困難。

軌道交通運營企業的多系統數據壁壘已演變為供應鏈效率提升的剛性約束。在縱向數據貫通層面，采購系統、物資系統與設備運維系統間尚未建立統一的主數據標準，形成“數據方言”困境—同一物資在不同系統呈現多重身份標識，如接觸網零部件在采購系統按功能模塊分類，在物資系統則拆分為金具類、絕緣子類等工藝屬性分類，導致需求計劃、采購訂單與庫存記錄需投入大量人工進行“翻譯”匹配。更嚴峻的是，設備全生命周期數據流存在斷點，列車牽引系統的故障代碼、軌道探傷數據等關鍵參數未能反哺采購決策，致使備件安全庫存設置缺乏動態數據支撐。

在橫向協同層面，雖多數軌道交通運營企業已實現業務流程線上化，但系統間數據交互仍停留在原始階段。例如，預算系統與采購系統雖實現接口對接，但缺乏細顆粒度的科目映射規則，如導致“車輛轉向架大修”一類的類目在采購系統歸類為設備維護費，在預算系統卻映射至固定資產更新科目，造成成本歸集偏差與預算執行分析失真。這種數據生態的破碎性，使得軌道交通運營企業的供應鏈各節點無法形成有效的數據增值鏈條，采購部門既難以及時獲取供應商庫存水位、物流在途信息，也無法向維修部門提供基于設備健康狀態的精準備件預測。

第三個問題是管理機制落后，供應合作關系脆弱。

目前，許多軌道交通運營企業在評估供應商時過度側重價格因素，技術能力、交付彈性與風險管理水平等非價格指標權重較低。某地鐵公司的招標文件中，技術評分標準僅包含“產品參數符合性”等基礎項，未設置“應急預案完備性”“本地化服務響應速度”等關鍵維度，導致中標供應商當中有許多公司無法滿足突發故障的現場響應要求。

合同管理流程的粗放化也進一步加劇供應風險。許多合同文本中缺乏對質量追溯、交付違約責任的細化約定，例如某供電設備采購合同僅規定“供應商需保證產品符合國標”，卻未明確故障率閾值與賠償計算方式，且針對供應商的年度考核結果并未與訂單分配、付款周期等掛鉤，極易出現供應商啟動流程冗長、合同變更時采購單價上浮等風險。

第四個問題是物資管理粗放，制度實操存在脫節。

庫存控制策略不科學與動態調整能力不足的問題在軌道交通運營企業中普遍存在。一方面，安全庫存閾值設定多基于歷史均值法，如某企業通用耗材的安全庫存量為固定3個月用量，而實際采購周期受供應商產能影響波動范圍達1—5個月，導致庫存積壓與短缺交替出現，年度呆滯物資占比突破警戒值。同時，物資編碼管理體系混亂，同一類物品在不同系統中存在多套編碼規則，其數據映射需依賴人工對照表，物資追溯與成本分攤誤差率較高。

另一方面，制度執行層面存在顯著的形式化傾向。盡管多數企業明文規定“先利庫、后采購”原則，但因為智能程度不足，多數企業仍選擇使用紙質審批來進行平衡利庫。此外，物資領用環節的管控也相對松散，使得成本歸集時許多物資消耗無法與維修工單一一對應。

供應鏈視角下采購管理優化策略

要堅守保供底線，構建敏捷供應體系。

首先，建立數據驅動的動態預測體系。整合車輛、信號、供電等系統的歷史維修記錄及維修工單數據，搭建多維度數據融合平臺。采用時間序列分析法解析設備故障周期規律，結合機器學習模型識別隱性關聯特征（如客流量峰值與軌道磨損速率的非線性關系），將預測結果自動關聯物資分類標簽，設定觸發采購的庫存閾值，并生成動態補倉建議清單。

其次，實施分級響應與庫存策略。針對牽引系統、通信模塊等高價值長交期設備，與核心供應商簽訂寄售協議，明確庫存所有權歸屬與消耗后結算規則。基于設備健康度評估結果，動態調整安全庫存水位，設置三級預警機制（正常/警戒/緊急）。

再次，基于軌道交通網絡化運營特性構建“三級響應+雙鏈協同”的應急采購體系。針對接觸網斷線、信號系統癱瘓等典型場景，建立分級響應機制：設備級故障（如單臺列車受電弓損壞）觸發線網衛星倉2小時極速配送，啟用預審供應商庫中屬地化服務商直供通道；站點級中斷（如變電所火災）啟動區域中心倉4小時輻射供應，同步聯動設計單位提供技術適配方案；線路級癱瘓（如暴雨淹軌）則啟用戰略供應商“綠色通道”，依托區塊鏈電子合同實現30分鐘協議生效。以某地鐵防汛應急為例，通過物聯感知系統實時監測防汛物資庫存，當雨量監測值突破閾值時，智能采購平臺自動觸發相鄰三座城市中心倉聯動物資調撥，結合無人機巡檢受損點定位信息，從而壓縮搶修物資到位時效。該體系深度融合設備監測數據、物流資源網絡與供應商響應能力，形成閉環應急供應鏈。

要整合數據資源，降低采購隱性成本。

首先，統一行業級物資數據標準：組建由車輛、信號、供電等專業工程師參與的編碼委員會，制定完善《軌道交通物資分類與編碼規范》，重點解決跨系統標識差異問題。以接觸網零部件為例，將原采購系統的功能模塊分類（如“定位裝置”）與物資系統的工藝屬性分類（如“金具類”）統一為“線路—子系統—部件”三級編碼結構，使采購需求、庫存記錄與財務憑證實現自動匹配。同步構建供應商全景數據庫，集成生產許可證、型式試驗報告等資質文件信息，并與列車故障數據關聯分析，自動生成供應商質量畫像。

其次，在數據治理層面，開發軌道交通專用的數據清洗引擎。包括采購訂單與合同關鍵條款的智能比對（如中標單價與訂單金額偏差超5%自動預警）、設備參數與庫存物資的技術規格匹配（如絕緣子爬電距離與線路污染等級適配性驗證）等。例如，當遇到采購商城物品無貨這一問題時，基于需求預測、庫存預警和供應商補貨的聯動模型，一旦相關工業品庫存低于安全位，自動觸發戰略供應商的框架協議采購。

最后，建立供應鏈數據樞紐，打通設備監測系統與采購決策通道。通過工業互聯網平臺采集列車牽引系統軸承溫度、軌道幾何尺寸等實時數據，開發備件壽命預測算法。例如，結合受電弓碳滑板磨損速率與線路客流量數據，動態調整采購頻次，提升某線路碳滑板庫存周轉率。同步搭建預算、采購、合同的全鏈路透視平臺，實現“預算編制抓取歷史合同價、采購下單聯動庫存可用量、合同支付關聯設備驗收單”的全鏈路監控管理，從而根治附錄預算科目匹配錯誤、超預算采購等頑疾。

要強化合規管理，完善采購合作流程。

首先，在供應商準入環節，以技術適配性優先建立分級標準：核心供應商（如信號系統集成商）必須通過《城市軌道交通裝備認證》等行業專項認證，并完成現場壓力測試（如接觸網零部件需連續通過20萬次機械疲勞試驗）；戰略供應商（如車輛牽引設備廠商）需具備跨線網設備通用化改造能力；一般供應商（如勞保用品商）則實施備案制動態管理。

其次，在供應商履約監管方面，建立與行車安全強關聯的考核機制。將供應商績效積分與設備故障率等運營指標掛鉤：若信號設備供應商提供的道岔控制器導致月度晚點超30分鐘，除扣除績效積分外，還需強制開展全線網設備健康檢查。此外，針對到貨驗收風險，創新實施“三方云見證”驗收模式—供應商遠程展示車載ATP設備調試過程，運營方調取采購合同中的技術協議條款，第三方檢測機構實時上傳型式試驗報告，實現關鍵設備驗收全程可追溯。

最后，搭建生態化合作關系建設。與軌道交通設計院、科研院所共建“設備服役數據池”，將新線建設階段的設備選型數據反向導入采購系統，預防備件通用性問題（如物料編碼不一致問題）。聯合相鄰城市地鐵公司建立戰略物資共享庫，對轉向架、鋼軌等長交期物資實施需求聚合采購，通過規模效應降低采購成本。

要精耕物資管理，實現高效智能采購。

一是要搞好基礎建設。開發軌道交通專用智能倉儲系統，在中心倉庫部署三維可視化物資地圖，集成車輛架修計劃、線路維護周期等運營數據，動態優化庫存布局。以接觸網零部件管理為例，基于不同線路的列車開行頻次自動計算定位器、吊弦等部件的安全庫存閾值，當某線路因客流激增導致磨耗加速時，系統實時觸發相鄰倉庫的物資調撥指令，從而提升應急備件到位時效。

二是要進行全生命周期管控。為每件物資創建電子履歷檔案，記錄采購批次、領用工單、維修歷史及檢測報告，并推行“一物一碼”管理，領用時掃碼關聯維修項目編號，讓成本精準歸集至具體工單。

三是做好逆向管理。構建閉環式物流體系，并搭建廢舊物資競價平臺，分類發布退役設備的殘值評估報告與技術參數，吸引專業回收商參與。

軌道交通運營企業采購管理的優化，需以供應鏈全鏈條協同為目標，打破職能壁壘與技術約束。通過重構流程、整合數據、創新機制與技術賦能，企業可逐步實現從被動響應到主動預測、從成本管控到價值創造的轉型。未來，隨著數字孿生、AI大模型等技術的深入應用，采購管理將進一步向智慧化、生態化方向演進，為軌道交通高質量發展提供堅實支撐。

（作者單位系北京市軌道交通運營管理有限公司）