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鋼鐵行業(yè)采購盡職水平分析與供應(yīng)商智能管理

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近幾年來，鋼鐵企業(yè)面臨著成本上升和轉(zhuǎn)型升級的雙重壓力，包含勞動(dòng)力成本、燃料材料成本以及物流成本在內(nèi)的鋼鐵相關(guān)企業(yè)的運(yùn)營成本逐年上升。另一方面，流程性行業(yè)基本都是大宗原材料采購，采購金額甚至占到生產(chǎn)成本的70%-80%，而采用期貨的交易方式往往會(huì)存在巨大價(jià)差。面對這種客觀情況，鋼鐵企業(yè)對采購人員的能力要求非常高。由于每個(gè)采購人員在經(jīng)驗(yàn)或者能力上的差異，采購策略也有所不同，不同的采購策略有可能造成對企業(yè)利潤的吞噬。

一、項(xiàng)目背景
基于傳統(tǒng)的供應(yīng)商評價(jià)體系，多數(shù)鋼企采購人員對重要原燃料的采購管理以經(jīng)驗(yàn)選擇、粗略評價(jià)為主，在部門和個(gè)人利益驅(qū)使下，一方面缺乏科學(xué)合理的供應(yīng)商評價(jià)體系；另一方面，盡管存在評價(jià)指標(biāo)體系，但各方案指標(biāo)值的給定仍然難以避免主觀因素及個(gè)人利益的影響，因而評價(jià)體系形同虛設(shè)，所謂的科學(xué)選擇流于表面化。
因此，亟需利用大數(shù)據(jù)綜合分析，構(gòu)建鋼鐵行業(yè)采購盡職水平分析模型與供應(yīng)商智能管理模型，來協(xié)同采購管理與供應(yīng)商評價(jià)，幫助鋼鐵企業(yè)規(guī)避物資采購風(fēng)險(xiǎn)，實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)化、精準(zhǔn)化、科學(xué)化管理。

二、需求分析
圍繞采購業(yè)務(wù)全過程相關(guān)的行為數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)記錄數(shù)據(jù)，以及行業(yè)公開網(wǎng)站上相關(guān)的外部市場數(shù)據(jù)，通過規(guī)劃定性或定量的評價(jià)指標(biāo)體系，構(gòu)建鋼鐵行業(yè)采購盡職水平綜合分析評價(jià)數(shù)據(jù)模型，對采購人員履職全過程進(jìn)行工作績效綜合評估，進(jìn)而推動(dòng)采購管理流程優(yōu)化和采購管理相關(guān)制度進(jìn)一步完善。
構(gòu)建完善的供應(yīng)商動(dòng)態(tài)評估指標(biāo)體系，結(jié)合大數(shù)據(jù)分析算法及建模技術(shù)，對供應(yīng)商進(jìn)行聚類分析，尋找各類供應(yīng)商的共性特點(diǎn)，得到行為分析評價(jià)結(jié)果；在各供應(yīng)商歷史數(shù)據(jù)綜合評價(jià)評估的基礎(chǔ)上，使用監(jiān)督學(xué)習(xí)算法建立預(yù)警模型，對未來一定時(shí)期內(nèi)的供應(yīng)商的表現(xiàn)進(jìn)行預(yù)警分析，實(shí)現(xiàn)對供應(yīng)商的科學(xué)評估和精細(xì)化管理。

三、系統(tǒng)架構(gòu)

整個(gè)系統(tǒng)架構(gòu)，總共分為四層：數(shù)據(jù)源層、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層、數(shù)據(jù)服務(wù)層和業(yè)務(wù)應(yīng)用層。

數(shù)據(jù)源層：從ERP系統(tǒng)、SAP系統(tǒng)、電子交易平臺等信息化管理系統(tǒng)，采集供應(yīng)商在招投標(biāo)過程中的行為數(shù)據(jù)、供應(yīng)商基本信息、采購訂單信息、供應(yīng)商履約信息以及采購業(yè)務(wù)全過程相關(guān)的行為數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，并采用網(wǎng)絡(luò)爬蟲工具從天眼查、全球金屬網(wǎng)、我要不銹鋼等相關(guān)行業(yè)公開網(wǎng)站獲取供應(yīng)商企業(yè)社會(huì)公信、資質(zhì)級別、司法和經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)、原料物資市場價(jià)格等信息數(shù)據(jù)，為項(xiàng)目開展提供數(shù)據(jù)支撐。
數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層：利用ETL/ESB技術(shù)將駐留在不同數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，集成多個(gè)數(shù)據(jù)庫，減少數(shù)據(jù)冗余，提高了數(shù)據(jù)庫關(guān)聯(lián)度。采用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫和Hadoop大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)相結(jié)合的混合架構(gòu)實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)數(shù)據(jù)的安全高效存儲(chǔ)。
數(shù)據(jù)服務(wù)層：數(shù)據(jù)預(yù)處理通過數(shù)據(jù)清洗、缺失值的處理以及對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化轉(zhuǎn)換，在此基礎(chǔ)上分別使用最大值、最小值、均值、標(biāo)準(zhǔn)差等統(tǒng)計(jì)計(jì)算方式完成衍生特征的構(gòu)造，最后將處理結(jié)果數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到Hive倉庫，以供建模調(diào)用；算法服務(wù)包括運(yùn)用TOPSIS算法、K-Means聚類、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、隨機(jī)森林分類、邏輯回歸分類等算法，構(gòu)建采購人員盡職水平綜合評價(jià)模型，供應(yīng)商動(dòng)態(tài)評價(jià)指標(biāo)體系以及供應(yīng)商智能管理分析模型。
業(yè)務(wù)應(yīng)用層：運(yùn)用大數(shù)據(jù)相關(guān)算法建立所需的數(shù)據(jù)模型，實(shí)現(xiàn)對采購人員履職全過程進(jìn)行工作績效綜合評估、供應(yīng)商的科學(xué)聚類排序、各項(xiàng)指標(biāo)的展示對比、供應(yīng)商信息的檢索和查詢、供應(yīng)商異常預(yù)警以及優(yōu)質(zhì)供應(yīng)商的置頂推薦等，幫助企業(yè)實(shí)時(shí)了解供應(yīng)商動(dòng)態(tài)情況和采購人員的盡職水平，進(jìn)而推動(dòng)優(yōu)化采購管理流程，完善采購和供應(yīng)商管理制度，為相應(yīng)管理人員提供有針對性的管理決策支撐。

四、應(yīng)用價(jià)值
通過構(gòu)建采購人員盡職水平分析綜合評價(jià)數(shù)據(jù)模型，促進(jìn)采購組內(nèi)在價(jià)值的評估和考量趨于數(shù)據(jù)化和顯性化，基于數(shù)據(jù)及時(shí)發(fā)現(xiàn)采購問題并總結(jié)經(jīng)驗(yàn)指導(dǎo)未來采購，使采購行為更細(xì)致和可控，全方位精細(xì)化管理采購行為，逐步推動(dòng)建立成本和庫存驅(qū)動(dòng)動(dòng)態(tài)采購管理機(jī)制。
通過建立供應(yīng)商綜合評價(jià)指標(biāo)體系，為企業(yè)選擇和評價(jià)供應(yīng)商提供可靠依據(jù)，為優(yōu)化供應(yīng)鏈管理提供重要支撐。同時(shí)，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)對原燃料供應(yīng)商進(jìn)行動(dòng)態(tài)預(yù)警分析，給企業(yè)提供了一套更為科學(xué)的實(shí)踐指導(dǎo)方法，根據(jù)預(yù)警結(jié)果，企業(yè)可結(jié)合自身?xiàng)l件積極主動(dòng)采取措施以適應(yīng)市場波動(dòng)，進(jìn)而提升其在市場競爭中的準(zhǔn)確性、速度和質(zhì)量。

五、效果案例

供應(yīng)商綜合預(yù)警界面。通過綜合預(yù)警模型將供應(yīng)商分為優(yōu)質(zhì)供應(yīng)商、合格供應(yīng)商和預(yù)警供應(yīng)商。同時(shí)分別根據(jù)合同兌現(xiàn)率、質(zhì)量穩(wěn)定性、供貨周期和價(jià)格差異率單項(xiàng)指標(biāo)將供應(yīng)商分為A、B、C三類，以供不同工廠、工序根據(jù)業(yè)務(wù)需求側(cè)重點(diǎn)選擇供應(yīng)商。

采購人員盡職水平綜合評估頁面首頁展示：不同采購群組在采購不同物資時(shí)，其盡職水平的綜合評價(jià)，同時(shí)分別從質(zhì)量直通率、計(jì)劃兌現(xiàn)率、采購成本管理、計(jì)劃兌現(xiàn)率等維度進(jìn)行展示。

采購人員盡職水平綜合評估頁面子頁面：展示從不同來源網(wǎng)站爬取的不同物資的價(jià)格趨勢，如【1#鎳板全球金屬網(wǎng)價(jià)格趨勢】。

【方案等詳細(xì)資料來源：微信公眾號“振華智造”】

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