一、資源采購的挑戰與機遇
源采購是企業運營中的關鍵環節，然而在這個過程中，企業常常面臨著供應不足和資源浪費的雙重挑戰。一方面，供應不足可能導致企業生產中斷，影響產品交付，進而損害企業的聲譽和市場份額。例如，在一些關鍵零部件的采購中，如果供應商無法按時提供足夠的貨物，企業的生產線可能會被迫停工，造成巨大的經濟損失。
另一方面，資源浪費也是企業資源采購中不可忽視的問題。多買、少買、不良購買以及頻繁采購等浪費現象，都會增加企業的采購成本。據統計，不良采購造成的廢料、退換、重檢成本浪費可達采購總額的一定比例。頻繁采購或供應商頻繁更換帶來的成本浪費也不容小覷，不僅增加了采購頻次，還可能導致采購價格不穩定。
然而，解決這些問題將為企業帶來巨大的效益提升。通過數據獲取模塊采集各類產品的供應鏈數據，預測下一預設時間內的需求量，生成產品的時間緊迫性排序表和供應商優劣排序表，可以使企業優先處理緊急產品的采購需求，避免供應不足。同時，對供應商進行多維度評估，選擇合適的供應商，能夠確保采購物資的質量和供應的及時性，降低采購成本。
例如，采用先進的物資管理模式，集中物資采購可以從本質上減少采購支出，發揮企業優勢。經大量數據分析報告顯示，集中物資采購模式能形成穩定可靠的供應采購鏈，促使企業和供應商形成長期有效的合作機制，確保物資供應的及時性和穩定性，同時有利于保證物資的質量和品質。
此外，優化物資采購管理還可以提高企業的資源利用率，降低成本。企業在生產計劃和采購計劃中合理安排資源使用，降低庫存周轉，減少浪費，提高企業的經濟效益。
資源采購中的挑戰與機遇并存，企業只有積極應對挑戰，抓住機遇，才能實現可持續發展。
二、智能排程系統助力資源采購
（一）數據采集與分析
山東陽光普眾的供應鏈采購智能排程系統在資源采購中發揮著重要作用。其數據獲取模塊能夠全面采集各類產品的供應鏈數據，涵蓋企業內部的銷售、庫存、采購等數據，以及與供應商、物流服務商、銷售渠道等合作伙伴之間的數據交換和共享。同時，還能通過市場調查、行業報告、公共數據等方式獲取外部數據，包括市場趨勢、競爭對手情況、供應商信息、客戶反饋等。
而數據分析模塊則利用強大的算法和模型，預測各類產品在下一預設時間內的需求量。例如，通過整合需求計劃、采購安排、物資生產、里程碑計劃、施工進度計劃等 12 類關鍵環節數據，建立物資需求預測模型，自動提取這些數據，分析往年項目里程碑計劃各環節時間、項目物資計劃提報時間、物資交貨時間等的規律，并在新的基建項目里程碑計劃確定后，提出該項目各類物資交貨時間建議，助力縮短采購計劃編制時間，保障物資及時采購。
（二）生成排序表
該系統能夠生成產品時間緊迫性排序表和供應商優劣排序表，為企業采購決策提供了有力依據。產品時間緊迫性排序表可以讓企業優先處理緊急產品的采購需求，避免供應不足或資源浪費。例如，當企業面臨多個采購需求時，可以根據時間緊迫性排序，優先安排緊急產品的采購，確保生產的連續性。
供應商優劣排序表則是通過對供應商的多維度評估生成的。評估因素包括交貨準時率、質量合格率、價格優勢等。根據這些因素對供應商進行排名，企業可以選擇優質的供應商進行合作，確保采購物資的質量和供應的及時性。據統計，采用供應商優劣排序表進行采購決策，可使企業的采購成本降低一定比例，同時提高物資質量合格率。
（三）優化采購決策
采購計劃模塊基于產品需求量、時間緊迫性排序和供應商優劣評估，制定最佳項目采購清單，極大地提升了企業運營效率。通過對這些因素的綜合考慮，企業可以制定出更加科學合理的采購計劃，確保采購過程高效、精準。
例如，在制定采購清單時，優先選擇時間緊迫且供應商優質的產品進行采購，合理安排采購順序和時間，避免因采購不及時導致生產中斷。同時，通過優化采購決策，企業可以降低采購成本，提高整體運營效率，能夠快速響應市場變化，及時調整采購排程。
三、產品時間緊迫性排序方法
（一）優先級排序框架
MoSCoW 框架將潛在功能分為“必須有”“應該有”“可能有”和“不會有”四個類別。在產品時間緊迫性排序中，“必須有”的功能對應的產品通常具有最高的時間緊迫性。比如，對于一款即時通訊軟件，聊天功能就是“必須有”的，其時間緊迫性極高，若不能及時提供該功能，產品將失去可用性。KANO 模型將功能分為基礎或必備型功能、期望型功能、興奮型功能、無差異型功能和反向型功能?；A或必備型功能對應的產品具有較高的時間緊迫性，如同支付軟件的轉賬功能，若缺失將嚴重影響用戶使用。執行&收益矩陣則通過定義每個功能的執行度和收益值，將其繪制在四象限圖上，為優先級排序提供依據。高收益、低執行度的功能對應的產品時間緊迫性可能較高，企業可優先處理。
（二）山東陽光普眾專利方法
山東陽光普眾申請的專利中，通過數據獲取模塊采集各類產品的供應鏈數據，利用數據分析模塊預測各類產品在下一預設時間內的需求量，從而生成產品時間緊迫性排序表。這種方法的獨特優勢在于其全面性和準確性。通過整合多方面的數據，能夠更準確地把握產品的需求趨勢，為企業提供科學的時間緊迫性排序。例如，在電力企業的物資采購中，該方法可以根據不同設備的需求預測，準確地確定哪些設備的采購具有更高的時間緊迫性，確保電力企業的生產運營不受影響。據統計，采用該專利方法進行產品時間緊迫性排序，可使企業的采購決策準確率提高一定比例，有效避免供應不足或資源浪費。
（三）模擬試題中的啟示
在市場營銷戰略模擬試題中，也能得到關于產品時間緊迫性排序的一些啟示。例如，在新產品推出時，需要考慮市場導入期、成長期、成熟期和衰退期的不同特點來確定產品的時間緊迫性。在市場導入期，產品需要盡快打開市場，此時產品的推廣和銷售具有較高的時間緊迫性。而在產品衰退期，企業可能需要盡快清理庫存，此時庫存處理的時間緊迫性較高。此外，不同的定價策略也會影響產品的時間緊迫性。如采用撇脂策略的高檔產品，在市場競爭激烈的情況下，需要盡快推出以搶占市場份額，時間緊迫性較高。而采用中間價格策略或滲透策略的產品，可能在時間緊迫性上相對較低，可以根據市場需求逐步調整生產和銷售計劃。
四、數據分析預測產品需求量
（一）傳統方法的局限性
傳統產品需求預測方法存在諸多不足。在反應遲緩方面，傳統方法難以迅速捕捉市場動態和消費者行為的變化。例如，依靠歷史銷量分析和簡單的統計模型，往往需要較長時間來收集和處理數據，導致企業無法及時應對市場的突發變化。在精度有限方面，受限于樣本量和分析方法，傳統預測模型的準確度往往不夠高。以市場調查和專家判斷為例，樣本的局限性和主觀因素可能影響預測結果的準確性。在處理大數據方面，傳統統計模型無法處理大量的非結構化數據，如社交媒體信息、用戶評論等。這些數據中蘊含著豐富的市場信息和消費者需求，但傳統方法無法有效利用。
（二）大數據的優勢
大數據為產品需求預測帶來了顯著優勢。在數據豐富性方面，大數據技術能夠處理和分析海量的多源數據，為預測提供更多信息。企業可以從內部的銷售、庫存、生產數據，以及外部的市場、行業、競爭對手數據等多種渠道獲取數據，更全面地反映市場狀況。在時效性方面，大數據分析能夠實時或近實時地反映市場變化，提高預測的時效性。例如，通過實時分析用戶行為數據，企業可以及時了解市場需求的變化，快速調整生產和采購計劃。在預測準確性方面，利用先進的算法，大數據分析可以挖掘數據中的深層次模式和關系，提高預測的準確性。例如，采用機器學習算法進行數據分析，能夠發現傳統方法難以察覺的需求趨勢和模式。
（三）基于大數據的預測方法
時間序列分析是基于大數據的需求預測方法之一，在產品需求預測中有著廣泛應用。通過分析歷史銷售數據的時間順序，結合大數據環境下的更多外部數據源，如季節性因素、促銷活動、競爭對手策略等，可以提升預測的準確性。例如，在零售行業，企業可以利用時間序列分析，結合節假日等季節性因素和促銷活動的數據，預測不同商品的需求量。此外，大數據還可以通過關聯分析、聚類分析等方法，發現數據之間的關聯性和相似性，為產品需求預測提供更多的參考依據。例如，通過關聯分析發現某些商品之間的購買關聯性，企業可以在預測一種商品的需求時，考慮與之相關商品的銷售情況，提高整體預測的準確性。
五、供應商優劣排序的多維度評估
（一）傳統評估指標
傳統的供應商評估指標包括價格、品質、交貨期、服務水平、信用度和配合度。
價格方面，可以和市場同檔次產品的平均價和最低價進行比較，分別用市場平均價格比率和市場最低價格比率來表示。平均價格比率＝（供應商的供貨價格 - 市場平均價）／市場平均價 * 100%；最低價格比率＝（供應商的供貨價格 - 市場最低價）／市場最低價 * 100%。
品質是供應商考評的最重要因素，可通過質量合格率、平均合格率、批退率及來料免檢率等來描述。例如，質量合格率是一次交貨中合格商品數量與總商品數量之比，質量合格率越高，表明產品質量越好。如果在一次交貨中一共抽檢了 N 件商品，其中有 M 件是合格的，則質量合格率為：質量合格率 = M／N * 100%。平均合格率是根據每次交貨的合格率，計算出某固定時間內合格率的平均值，如 1 月份某供應商交貨 3 次，其合格率分別為 90％、85％、95％，則其平均合格率=(90％+85％+95％)／3=90％，合格率越高，品質越好。批退率即退貨批量占采購進貨批量的比率，如上半年某供應商交貨 50 批次，返退 3 批次，其批退率=3/50*100％=6％，批退率越高，品質越差。來料免檢率 = 來料免檢的種類數 / 該供應商供應的產品總種類數 * 100%。
交貨期也是重要考核指標，考察供應商的準時交貨率、交貨周期等。準時交貨率可以用準時交貨的次數與總交貨次數之比來衡量，交貨準時率 = 準時交貨的次數 / 總交貨次數 * 100%。交貨周期是指自訂單開出之日到收貨之時的時間長度，常以天(d)為單位。
服務水平的考核通常是定性的，相關指標有溝通手段、反饋信息時間、表現合作態度、參與本公司的改進與開發項目、售后服務等。溝通手段包括是否有合適的人員與本公司溝通，溝通手段是否符合本公司要求。反饋信息對訂單、交貨、質量投訴等反應是否及時、迅速，答復是否完整，對退貨、挑選等是否及時處理。合作態度表現為是否將本公司看成是重要客戶，供應商高層領導或關鍵人物是否重視本公司要求，供應商內部溝通協作是否能整體理解并滿足本公司要求。共同改進指是否積極參與或主動參與本公司相關的質量、供應、成本等改進項目的活動，或推行新的管理做法等，是否積極組織參與本公司共同召開的供應商改進會議、配合本公司開展的質量體系審核等。售后服務是否主動征詢本公司意見、主動訪問本公司、主動解決或預防問題。其他因素包括其資金資源、承諾、所體現出的能力等，是否與本公司提出的相一致，是否積極提供本公司要求的新產品報價與式樣，是否妥善保存與本公司的交易記錄。
信用度主要考核供應商履行自己的承諾，以誠待人，不故意拖賬、欠賬的程度。信用度 = 供貨期失信的次數 / 供貨期交往總次數 * 100%。
配合度考察供應商在工作任務調整變更時的積極配合程度，以及在工作出現困難或問題時的配合解決能力。
（二）多維度管理策略
多維度供應商分級分類管理策略有助于企業更有效地管理供應商資源。從公司層面，可以根據供應商的實力規模、質量工藝、技術水平、履約及運行情況、合作意愿、市場重視程度等總體情況進行分類。例如，可以采用卡拉杰克模型，從收益影響和供應風險兩個方面對供應商進行分類。收益影響主要指物資對公司的采購成本、對電網安全運行的影響程度，采購成本支出越高、對電網安全運行影響大、采購單位價格越高，則該類物資越重要。供應風險反應了采購物資的時效性，主要受市場競爭狀況、合格供應商數量、技術復雜度等方面影響。
基于卡拉杰克模型，可將電力設備供應商劃分為戰略物資、瓶頸物資、杠桿物資、普通物資四個類別。戰略物資供應商如 200～500kV 交流電力變壓器等物資品類供應商，對電網運行至關重要，技術工藝要求高、供貨周期過長、核心組部件來源單一等。杠桿物資供應商如 10～110kV 交流電力變壓器等物資品類供應商，對電力系統生產運行較為重要、供應商數量較多、采購金額大、供應風險小。瓶頸物資供應商如 10kV SGB 干式變壓器等物資品類供應商，合格供應商數極少、單位價格低、采購金額較小。普通物資供應商如 10kV SCB 干式變壓器等物資品類供應商，采購量較小、采購單價低、供應商數量多、對電網運行影響程度小。
針對不同類別的供應商，可以采取差異化的合作策略。對于戰略物資供應商，應建立長期穩定的合作關系，加強溝通與協作，共同研發和創新。對于瓶頸物資供應商，應開展供應商的尋源工作，減少供應風險。對于杠桿物資供應商，可充分利用市場競爭，爭取更有利的價格和服務。對于普通物資供應商，可簡化管理流程，提高采購效率。
在材料層面，也可以根據不同材料的重要性和供應特點進行分類管理。對于關鍵材料，應嚴格控制質量，確保供應的穩定性。對于一般材料，可以適當降低管理成本，提高采購靈活性。
（三）2024 年企業評估與篩選
結合 2024 年企業采購供應商評估與篩選方法，全面評估供應商至關重要。企業應明確評估的目標和范圍，制定相應的評估標準，包括質量、價格、交貨期、服務等方面的指標。通過多種渠道收集供應商的相關信息，進行初步篩選和深入評估。
在評估過程中，應全面考慮供應商的基本情況，如企業資質、信譽、生產能力與技術水平、質量管理體系認證情況等。同時，要對供應商的產品與服務進行評估，包括產品性能與質量穩定性、價格競爭力與交貨期保障、售后服務與技術支持能力等。
此外，還應評估供應商的合作潛力，考察其企業發展戰略與規劃、合作意愿與溝通能力、創新能力等。通過對供應商的風險評估與防范，制定相應的應對措施，降低采購風險。
最后，根據評估結果進行供應商篩選與決策支持，選擇最適合企業的供應商，建立長期穩定的合作關系，實現企業與供應商的共贏發展。
六、資源采購的未來展望
（一）重要性總結
智能排程系統、時間緊迫性排序和供應商評估在資源采購中發揮著至關重要的作用。智能排程系統通過數據采集與分析，能夠精準預測產品需求量，生成產品時間緊迫性排序表和供應商優劣排序表，為企業采購決策提供科學依據，極大地提升了企業運營效率。時間緊迫性排序方法幫助企業優先處理緊急產品的采購需求，避免供應不足或資源浪費。而多維度的供應商評估則確保了采購物資的質量和供應的及時性，降低了采購成本。
（二）發展趨勢展望
技術融合深化：隨著科技的不斷進步，未來資源采購將更加深度地融合大數據、人工智能、區塊鏈等先進技術。大數據分析將更加精準地預測產品需求量，為時間緊迫性排序和供應商評估提供更準確的數據支持。人工智能將在采購決策中發揮更大的作用，通過機器學習算法不斷優化采購策略。區塊鏈技術將進一步提升采購流程的安全性和透明度，確保交易的可追溯性。
供應鏈協同增強：未來資源采購將更加注重供應鏈的協同合作。企業將與供應商建立更加緊密的合作關系，實現信息共享、風險共擔、利益共贏。通過供應鏈協同，企業可以更好地應對市場變化，提高供應鏈的彈性和穩定性。
可持續采購興起：隨著環保意識的不斷提高，可持續采購將成為未來資源采購的重要趨勢。企業將更加注重采購環保、節能、低碳的產品和服務，推動供應鏈的可持續發展。同時，企業也將更加關注供應商的社會責任履行情況，選擇具有良好社會形象的供應商進行合作。
全球化采購拓展：在經濟全球化的背景下，未來資源采購將更加全球化。企業將積極拓展國際市場，尋找全球優質的供應商資源。通過全球化采購，企業可以降低采購成本，提高產品質量，增強市場競爭力。
未來資源采購將面臨更多的機遇和挑戰。企業只有不斷創新，積極應用先進技術，加強供應鏈協同，推動可持續采購，拓展全球化采購，才能在激烈的市場競爭中立于不敗之地。