数字化供应链环境下的采购

2018年12月8日, 中国机械工程学会物流工程分会供应链专委会主席邱伏生老师，应邀参加在上海阿纳迪酒店举办的《第四届中国好采购-赋能中国2025》，并作为演讲嘉宾发表《数字化供应链与采购》主题演讲。

本次大会，来自全国23个省（包括台湾），85个城市1202位采购人、各领域专家和大学教授，参加“中国好采购”这个“年度群英会”。6位大咖聚焦专业，从360°看采购，1202位采购人一起投票打造荣誉，见证中国好采购冠军的诞生。

因邱老师作为上午压轴嘉宾，时间受限、部分精彩内容只点到为止，基于小伙伴们强烈呼声，现将邱老师关于《数字化供应链与采购》演讲录音进行翻译并对精华内容进行整理，干货多多，听得不过瘾的小伙伴，建议收藏品阅。

供应链最常见的一种形象，待在最后面的一般压力是最大的，正如我们采购一样。因为我们是最晚拿到信息，可是要最早提供物料。所谓的准时是别人说了算才算，而不是采购说了算而算。今天我与大家一同分享的演讲主题是：《数字化供应链与采购》，我将会尽量在规定时间内结束演讲。

我来自一个咨询公司：上海天睿物流咨询有限公司。现在主要在研究智能制造，对汽车、家电、家居等行业做了一些智能工厂的案例，发现没有数字化/智能供应链的维护和支撑，智能工厂只能停留在实验室。

我将从四个方面对本演讲主题进行分享，分别是：一、供应链数字化、智能化；二、数字化供应链的特点；三、行业数字化供应链举例；四、数字化供应链环境下的采购转变。

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供应链数字化、智能化

最近我在为国家写一本《智能供应链》书籍，目前定义还未完全成型，我把它雏形拎了一个东西出来，未来在供应链上面的几个要素，比如：跨企业智能预测平台、品牌商、云平台、物联网、爆款研发、供应链中台、供应商、智能采购、智能制造、智能物流、客户/消费者。大家可以看到我们采购在供应链中占据着一个重要环节，这里面我们增加了云平台与物联网，因为会涉及到数字化。刚才我们袁飞博士对《人工智能背景下的采购》做了很好的前瞻预测，AI人工智能究竟对人有多大冲击，采购的哪个环节可能率先被突破，袁博士做了大胆预测。但在未来数字化供应链的情况下，会增加跨企业的智能预测。第二个会增加供应链中台，我们很多企业以前连供应链的部门都未必有，但是未来会数字化连接。

我们会发现当这种情况出现的时候，供应链不再是传统供应链定义，传统供应链定义是以企业为核心的，但未来供应链是以客户/消费者为核心的，这时我们会寻求大数据的支撑。而这些数据，包括刚才造车新势力付老师提到的，他可能不再是汽车主机厂在发挥关键要素作用，可能是品牌商/运营商在做。这时候我们传统供应链可能会越来越往下沉，因为数据会变得更加重要。

在这种情况下，大家都开始通过数据互联互通。电信里有种说法，未来驱动我们设备的不再是电力而是大数据。我们下面黄色部分会变成实物物流。传统采购情况下，很多的都跟采购业务、物流是有关系的，未来供应链会更多强调爆款的研究。但是我们今天研发的爆款部分并没有创造很多供应链优势。等这些成熟之后，很多平台商与云平台来向消费者秀他们研发出来的产品，也就是说爆款不是数据统计出来的，而是引导出来的。

所以未来智能供应链会分出5种资源来，客户资源，数据资源，后勤资源/价值链资源、产品资源、技术资源。AI、自动化、物流、智能驾驶，都属于技术资源。这是对于数字化/智能供应链未来的初步定义。

未来市场价主要融入的是产品、品牌和服务。所以你可能形成连锁型的，可能是直营型的，也有可能是自由连锁型的。在这种情况下，我们的制造、门店、平台会嵌入到供应链里面。在这里面我们会靠物联网全球互联互通，于是智能供应链/数字化供应链在这里面协同起来。当然，任何一个企业与任何一个产品都会希望有规范化、规模化、网络化，并且最好是简单化、专业化、标准化，才可能形成你的速度。因为未来供应链的竞争其实是速度的竞争，表现上是库存周转率或者资金周转率的竞争，速度竞争才能保证自己是否能够盈利。

在我们日常供应链中，就需要问：谁在持这条供应链在跳舞。我们在供应链上有几个要素，比如：消费者（任性、个性）、门店（销量、库存）、3PL(标准化、成本）、DC（库存、周转力）、供应商（响应力、质量）。可是在不同业态情况下，如电商京东、企业的直营、门店，无非是这几种业态。这些业态里都会有采购，采购不是特有的环节，而是各个环节都会出现采购，无非物流还是机械流的问题。

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数字化供应链的特点

数字化、智能化供应链有7个表征，分别是：智能预测、智能商品、智能定价、智能库存、智能运营、风险管理、智能仓储。

• 智能预测：基于历史数据和统计学习模型，对商品未来的销量预测、对各维度仓库的单量预测、对促销期间的促销预测，给出更为智能的相关业务数据预测和相关计划性支持；

• 智能商品：基于大数据进行智能化商品分类，从多维度评估商品特征和价值；

• 智能定价：基于统计学习和决策树进行动态定价，实现客户为先、供需协同及可持续的最优价格策略；

• 智能库存：基于大数据平台和销量预测，为采购、库存管理等提供了更智能化的建议；

• 智能运营：科学地分配订单生产路径及快递安排，以最优的方式满足客户时效要求；

• 风险管理：基于模式识别等技术的风险控制系统，及时预警订单的风险级别等，提供更为安全可靠的客户体验。

• 智能仓储：在大数据应用的基础上，进一步使用机器学习等人工智能手段，搭建智能仓储。通过对于服务水平要求、供应商送货提前期、安全库存分析等一系列参数的学习和模拟，结合基于大数据机器学习的销售预测模块，实现了自动化的商品采购下单、调拨和滞销清仓。

与传统供应链不同的是，未来供应链会有预测、爆款、研发、未来的算法以及智能化的一些商品等等，都会不一样。

刚才讲到了智能供应链的未来愿景，今天我们的供应链管理，回到企业来看，会分为三个阶段，分别是：职能部分阶段、集成供应链阶段、价值链网络阶段。

2018年双11带来的供应链视觉？--2019年将会如何？新零售部分，2017年天猫双11销售额是：1682亿元；2018年天猫双11销售额是：2135亿元，销售额有一定的提升，但市场感觉不大好，体现了：无电不商的趋势、大数据管理、经济全球化、结算全球化、供应链物流全球化。差距在哪呢？供应链物流能力差，双11到双12期间，上海各个立交桥下面都是快递分拣与分包站。企业的没有存在感，采购更没有存在感，这时候都是消费者购买，已经不存在采购的概念，这是一种很危险的信号。供应商应变能力非常差，一年就卖一个双11，而且产品质量无法保证也无法追溯。在这种情况下所有供应链与制造精神都缺失了，这是我们存在的差距。

在制造，以下是比较典型的汽车行业牛鞭效应。传统汽车行业最大的一个瓶颈就是他们并不关心消费者对于车的感觉。

邱老师问：问大家一个问题，我们在座的，有没有没需要买车的，请问主机厂是否会打电话咨询您，您要买什么样的车呢？

听众答：不会。

邱老师问：对于买了车的朋友，请问主机厂研发人员有没有打电话咨询您，您开这车开得好不好？

听众答：没有。

也就是说，这些主机厂的研发人员在研发新产品的时候，如果你没有买车你不是他的客户，如果你买了车你更不会是他的客户，因为你5年之内不可能再买车。那么，他的预测从哪里来的呢，所以很难定义他们的预测从哪里来。

第二个问题，我们的消费者并不在他的考虑之中，所以新势力造车成本营业额直线上升。

第三个问题，造车新势力会赢还是传统造车势力会赢，这个很难说，但我们知道造手机新势力赢了、造家电新势力赢了，当然这里面有门槛，有数据说，造车势力安全可靠，今天中国造车企业能排上名的101家，等到未来2025可能会缩减到不超过10家，这个压力非常的大。

于是在这种情况下，谁会被坑得最惨呢？刚才我们造车新势力里面提到，零部件的利润不会降低很大。消费者是先花钱后提车，我们零部件供应商是先给物料后结算，于是他们很有钱。假设4S店，给主机厂报预测100辆车，这预测肯定不来源于消费者，是主机厂告诉他这个月任务要卖100辆，所以主机厂问4S店的时候，你总量多少？4S店答：保证100辆，争取120辆，冲刺150辆。那么问题来了，4S店告诉主机厂销售我们要冲120辆，销售会说你就保120.于是销售告诉计划140辆，因为计划生产要多点。计划告诉我们采购，我们采购就会变成160辆。采购告诉零部件厂的销售时要160辆，零部件采购为保证交付变成200辆，于是生产告诉我们下一级的供应商就可能变成280辆或者多少了。但是实际上12月份，4S店只卖了80辆，于是200辆就废了。4S店会促销，但每卖掉一辆库存里的车，就成功阻止一辆新车消费的可能。所以主机厂每生产一辆新车就变成库存。这都不是影子效应的问题，所以4S店到现在一直在天天促销，最近大家都知道车价跌得很厉害。零部件供应商每天给主机厂送过去的零部件，每天生产出来的东西，都是库存。这是没有数字化验证的结果导致的。

我们很多时候在强调交付、效率、成本，在供应链没有全过程数字化或者透明化的时候，你的控制是有问题的。在这种情况下，强调价值成本、提高效率、准时交付，这时候的KPI指标可能是错位的。

我们来讲一下，一家企业，日最高产量达30000台，每天24小时连续运转，平均每分钟可生产20.83台；5条生产线同时生产，则每条线每分钟可生产4.16台。

按照该产品的品牌形象和市场上对该产品的需求，与及该厂现有的各项资源，该厂的生产节拍期望值应可提到5台/分钟（即每天可生产3.6万台，潜在总资源占20%）。

如此巨大的生产潜力，是被什么约束住了呢？

上表是某连续两周中和某特定的一天中因以上原因导致停产的部分数据：从上表可以看出：导致停产的责任，较大的是料品部、采购部和资讯部等物流的主要环节，而各个分厂生产管理的直接责任较小。

在统计考核的时候，会发现生产管理会占92.5%。什么意思呢？大家都知道，生产过程里面，都用的是计件/计时，我本来生产1000个产品可以挣到1000元，现在由于前端出问题，我只能挣到500元。我的收入少了，但我什么错误也没犯，原因是什么呢？因为供应链不稳定。对于整个企业来讲我们要保证安定生产，安定生产是你要先安还是供应商要先安定？肯定需要供应商安定。因为供应商在生产的时候会这样想：我现在生产的是不是他要的？追溯原因会发现大部分是我们前端的问题，真由于生产导致的停线占比是非常少的。而且随机的把某一天的停线原因拿出来，发现都是这些问题，前期未做好，导致了后面的海水倒罐，才会形成我们的库存、成本过高，要命的是这些成本还算不出来。所以供应商和我们自己的销售，天天在应付订单与出货，哪有时间做物流与供应链。供应链未做好的问题，最终导致企业的无效产出、交付率很低，用了很多资源，业界有一句俗话叫“企业的前列腺炎”，所以劳而无功、内耗严重、库存周转率低、企业赢利能力差！！！

相当于上图，四个人负责栽树，一个人负责挖坑、一个人负责栽树、一个人负责浇水，一个人负责培土。某天栽树人感冒了，浇水的人也不来了。其他两个兄弟非常努力，一个人挖坑一个人培土。别人问：您俩在干嘛呢？回：我们在栽树。别人问：那为什么又挖又填呢？回：我们有明确规定的，我只要把50个坑挖了就能拿到奖金，另一个只要把50个坑填了就能拿到奖金，有没有栽树不重要。因为他们不在一个链上说话，不在一个频道上说话，所以未来的供应链战略需要达成供应链共识、理顺供应链逻辑。我们讲得务实一点，让大家在一个频道上来评。未来没有数字化供应链也是假的，因为供应链逻辑没有梳理出来。未来要求我们的供应链可视化、数字化。

在这个过程中，我们希望在计划、采购、仓储、物流、生产过程全部能够拉通，拉通才能可视化。比如某个订单在某条线的某个工位，我们单个工厂来讲，计划模块、采购模块、仓储模块与生产物流模块全过程痛点都要抓出来，解决这个问题。也就是说从左边到右边是一个逻辑导向。

我们的非数字化的情况下数据特点是：手工的、不及时的、不可追溯的、离散的、不连贯的、无逻辑的、不稳定的、非现场的、多变的、不共享的。这些是我们的痛点，导致采购与供应链不能决策。我们的销售更加不能兑现承诺，包括供应商拍着胸脯告诉采购肯定能准时交货，但到交货时间点的时候交不出货。于是为了保证缺货风险的降低，所以采购要求供应商15天到货，造就了库存上限。在过程中，出现了问题的情况下，我们一般都有所谓的可视化，看起来非常标杆，但“然并卵”。一旦数据出来，木已成舟，未来企业要求这些有提升。我们倒过来看，要提升，有过程、有数据管理、有差异，有显示、建立全过程计划协同，采购计划、物流计划、生产计划、库存计划、配送计划所有计划协同起来，供应链要的是交付以及提高准确率，解决中间那个环的问题。倒过来建设过程机制，这就是供应链的建设过程。

再然后要构建企业的数字化模型，产销计划、物流计划、生产计划，但是很多企业是没有产销计划的，因为他会说你要我买什么我就买什么，有生产计划，但没有包含物流计划，这几个计划没有整合起来，因为它没有供应链。

于是往下分解的话，各个环节的要素就出来了，要表现在供应逻辑上，数字化才可能建设出来。再把供应链的各个环节全部协同起来、互联互通，通过供应链大计划或者大物流来带动所有各个模块与环节，通过可视化的差异管理信息平台，也就是我们所谓的供应链数字平台，带动起来做差异分析。当这个差异接近0的时候，你就是最佳供应链，当差异越来越大的时候，库存就会越来越高，当然交付越来越差。这个时候需要解决管理者的困惑，未来供应链数字平台需要实现七大管理：量化管理、实时管理、可视化管理、PDCA管理、主动管理、目标差异管理、数据管理。

需要解决的核心功能是全过程的实时管控、业务过程的可视化、智能化运作、全过程预警、多形式的消息机制、对异常的层级监控、以及工作流的集成。采购最恐怖的就是你不预警，结果我要生产了，你告诉我货没有来或者来不了，这时候就有问题，就要建立整个过程的差异管理，后面是建立这个平台的过程，你的KPI指标都会转换为数字化呈现，全过程会得到显示。当产生预警的时候，所有的过程预警我都能看得到，就能够用有效的时间，让大家不会太匆忙的做决策。

本图是整个供应链的过程，内环是信息流，外环是实物流，采购物流决定了生产物流、成品物流，我们建议保证发运计划、稳定生产计划、狠抓配套计划、拉动供应商到货计划，做的是差异管理，当差异管理做完后，会形成整个供应链的数字化作业逻辑，这个逻辑是看不见的，人工是做不出来的。每单都应该有这样一个逻辑，从下到上是一个流程，从上到下是一个倒排。然后通过ONE PAGE模式，整个过程都在这张单里面时，他要怎么梳理，是有流程标准的。

每一个订单，每个物料，都能做到供应链数字系统横向纵向协同，形成自组织，自决策，自调节，最终实现系统智能化。

这些在企业均已实现，最后所谓的工业4.0、如何实现信息流与实物流管理的统一化，关键环节是推动CPS，这样数字化的供应链基本成型。但前提是完成供应商的数字化，比如客户这端起来，但真正的内功还在上图红色圈内。所以说移动、大数据、工业互联网，我个人认为企业不一定需要完全具备这些条件，就像一个姑娘一样，这个姑娘是内功，她本来长得就漂亮，差都差不到哪去。

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行业数字化供应链举例

下面举几个例子，由于时间关系，快速过下。

比如说美的，他们在提升自己智能供应链，分为三个阶段。

比如第一阶段：以智能工厂建设为目标，基于IOT理念建立生产资源的全面连通；

第二阶段：基于ERP平台搭建连通客户、供应商的信息系统平台，做到全价值链信息共享，着重内部信息的透明可视及可控。

第三阶段：凭借智能研发及产品，对外实现对客户的主动、智能服务，对内实现全资源范围的决策支持体系。

建立标准后，美的推T+3系统，他保证供应商的组织生产和物流全都是合适的。天睿2005年开始长期为美的提供供应链与物流咨询服务，美的也在推工业互联网，以下是他成型的一些模型，比如：价值流拉动、精益物流、供应链、供应商协作云、自动化及对接、CPS物理信息系统、品质管控、无纸化+透明化+移动化制造管理、移动订单跟踪、中控室等。也得到了国家政策扶持奖励，他们的中控室是实时的，而且每个地方都可以看到模型。

下个案例是一汽大众，我是一汽大众首席顾问专家，一汽大众的精益生产推动生产保障能力建设《 MMOG/LE 》。目前福特、沃尔沃、奔驰、宝马、南北大众、通用都在推这套《 MMOG/LE 》体系，我和宫老师都是这套体系的老师。

规范供应链的增值性、有效性、EDI数据一体化，汽车行业有几个要求，其中一个是必须有EDI技术平台，没有EDI技术平台未来是直接被否决的。你的供货是直接与主机厂的需求采购对接的，这个时候不要商务合同也没有采购合同。第二个要求，我们做为供应商公司，我们与我们的供应商之间也是直接对接，无人为参与。

供应商、分承包商和物流提供商之间必须具备一个电子数据的交换流程。一个快速、可靠的集成数据交换能够极大的改进信息的精确度、信息流程和信息的可视化，减少交付时间、降低成本和管理，实时且自动的信息交货使得组织及其供应商、分承包商和服务提供商拥有更高的可视化程度，减少库存，更快速地回应。

很多都是F3的要求，比如信息化、数字化这部分，汽车行业为什么要这样做呢，两个原因。一个是要求全过程要安定生产，要有预警有应急物流，第二个要求来源可追溯，而现在汽车行业这个部分做得不咋的，特别是我们本土品牌，当数字化做得不是那么好的时候，你会发现很多的不良品、非正规品就流到了后市场去，后市场的利润率是很高的，但事实是后市场是一片昏暗的，换句话说哪个地方越昏暗，哪个地方越挣钱。

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数字化供应链环境下的采购转变

建议数字化供应链与采购的转变要求做到以下三点：

一、采购们，互联网思维，数字化武装采购思维、参与爆款，先期决策，因为未来采购需要具备预测性，否则你会发现跟着主机厂后面你会手忙脚乱，你必须要去超越主机厂往前端去预测，把脑用上，空出双手。以前的采购更多的用手，未来的采购建议更多的用脑。

二、从大处着眼从小处着手，理顺供应链数字逻辑，采购不只做采购，只做挖坑那件事，要全过程参与，并且参与数字化采购游戏规则制定。我们很多企业上ERP，采购不参与，上完后要求采购如何做，发现云泥之别。

三、契合企业和行业发展要求。未来的汽车生命周期越来越短，这时候会汽车产品快销化，于是连锁化，其他行业一个道理。有说法是，要在汽车行业引入家电行业模式，家电行业大家听说过利润如刀刃一样薄，当汽车行业被降成本降得很疼的时候，说明你还有利润，因为真无利润的时候，你就直接不干了，而不是说很疼。目前在中国乃至全球家电行业，家电企业主流品牌就只有三家，对吗？其他行业的供应商，发现经济下行，采购不要太过于相信不专业的预测，因为中国95%的预测人员都是非专业出身，中国没有计划专业，而且讲计划的一定没有做过计划。

我们未来的转变是：

一起分析爆款的产生、研发和推广，做到先期预测和引导；自动锁定、寻源、制种过大数据分析，等级评定；预测、订单需求和生产计划通过EDI、智能供应链平台自动传递，没有人为的介入；通过供应链大数据抓取获得过程监控和KPI指标的打分和考核；有效供应的早期预警和反馈；分工模式变为合工模式，通过简化协议，实时参与-行就来，不行就走开；升级过程，管理输出。

最后是：采购的好日子已经过去了，更好的日子将开始了，谢谢大家。