采购中的高级分析方法

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本文来自云+社区翻译社，做者Steve Wang

Streamline Processes, 多译为简化流程，而译者将则其翻译为流线化流程。由于简化是经过借鉴工厂的线性流水线来进行的(即每一个工人只负责流水线的某一个小部分，而多个部分的工做同时进行)，借由流水线来提升工做效率是CPU的工做原理，在操做系统的调度中也有体现。

采购部是大多数公司的关键业务部门，也是许多组织机构的骨干。他们参与因开展活动购买商品或服务的成本决策，以及与利益相关方和供应商创建战略关系。他们可以帮助流线化流程，经过谈判下降材料成本，以及肯定更好的供应源，对驱动企业或组织的盈利能力起着重要做用。

在软件行业中，采购到付款（P2P）周期(cycle)是跟踪端到端采购流程的经常使用方式——从提出采购申请到付款再到供应商。从下面的标准图能够看出，P2P周期具备一系列阶段(性流程)。咱们在下面展现的是一个标准流程。根据业务的不一样，这个流程会有不少变化。

因为采购是一项重要的业务职能，所以各行业会使用许多关键绩效指标（即KPI）来跟踪其采购部门的绩效。广义而言，根据其主要目的，KPI能够分为三组：下降花费/成本，提升质量和快速交付。(采购部)须要在这三个采购目标中平衡关键绩效指标以取得成果。若是您想了解这些指标的更多细节，请查看Deltabid的采购KPI文章。

1. 成本KPI - 成本规避，成本下降和采购ROI
2. 质量KPI - 供应商质量评定，返工和以美圆计算的报废价值，退货至供应商的成本，拒收率，以认证供应商的百分比
3. 交付KPI - 提早时间(即提早了多长时间交付)

除了这些采购关键绩效指标(KPI)外，还有不一样的业务职能所共享的其余关键绩效指标，以提供对企业或组织财务绩效的总体认识，例如：

• 应付帐周转天数(又称平均付现期)（Days payable Outstandin, DPO）：一项重要的关键绩效指标，说明公司向供应商支付须要多长时间。它提供了有关未付和逾期应付帐款的信息，也是现金转换周期的一个重要组成部分。
• 现金转换周期(Cash Conversion Cycle)：若是要将现金转换周期（CCC）等同于时间，须要出售库存和收集应收帐款的时间少于它须要支付公司的应付款项的时间。
• 总落地成本(Total Landed Costs)：这是产品抵达目的地后的总价格。它包括产品的原始价格，运费和其余手续费。
• 应付帐款与应收帐款(Payables vs Receivables)：流动性分析的一个重要部分，用于查看是否有足够的资金从应收帐款中支付未偿还的应付帐款。
• 未支付的付款(Unreconciled Payments)：帮助咱们了解与发票，收据或账单不匹配的未付款。这鼓励咱们纠正付款处理方面的任何错误，并检测潜在的欺诈/供应商超额支付。
• 在到期日以后支付的发票(Invoices paid after due date)：了解在到期日以后支付的发票价值的重要KPI。在到期日以后支付的发票可能会吸引滞纳金，并可能致使市场声誉不佳。

采购中的高级分析方法

改进和优化采购功能都须要进行高级分析。它可以为从事采购工做的专业人员提供大量信息，以帮助他们更好地完成工做。分析能够帮助他们下降成本，分析的方法是肯定哪些地方有没必要要的开支，经过供应商的交付来监控供应商，并进行谈判以达成更好的交易，还有快速识别交易欺诈并让智能机器来管理手动任务，如报价建立和供应商评分。

德勤(Deloitte, 四大会计师事物所之一)预测,2020年的采购看起来会和今天大相径庭。将来的世界将改变现有的假设并带来新的危险。这将会须要额外的技能，知识和工具来解决全新的挑战，同时更有创意地解决当前的挑战。所以，充分利用物联网和数字化等新技术是很是重要的。高级分析方法对于未来全部这些来自新来源的大数据转换为用于智能采购的智能数据很是重要。

如下是一些有益于采购团队的高级分析方法练习：

1）支出分析：开销透明度是了解企业或组织花费多少钱，在哪里以及与谁共同花费的必要条件。这能够帮助咱们找出减小支出的潜在机会。减小花费是提升投资回报率的绝佳方法。虽然减小支出很复杂，但一旦完成，它直接影响到基准线(即最低支出)。大数据改变了支出分析的定义。使分析开支变得复杂的缘由是来自不一样系统的分散的混乱数据，这些系统中不一样的交易能够经过购买卡，电汇，使用未集成应付帐款的采购平台以及多个procurement/sourcing等不一样媒介来进行。(procurement/sourcing，二者翻译都是采购，但有实际区别，SOURCING更偏重于战略层面上的计划,分析和控制。)

2）业务流程分析：让咱们思考一个企业或组织想要优化采购到付款的流程。传统方法是与业务用户进行标准的面试式讨论，他们的答案造成了一个基准线，即“As-Is”过程，用于过程改进。可是，它们中的大多数都提供了关于遵循标准过程的理想答案。标准过程造成了企业或组织处理流程中平均70-80％的时间。但其他的20％是例外状况，这些状况并不那么突出，但这是须要注意并改善的地方。在这里，过程分析能够帮助挖掘事件日志中的这些信息。您能够在我以前的文章Business Process Analytics中中得到关于此的更多信息。

3）物联网（IoT）分析：物联网将改变采购的方式。正如Spend Matters和Vroozi在其共同出版的研究性论文“Declaration of the New Purchasing: A Buying Manifesto(新采购公告：一个采购宣言)”中所写的那样：

第12条：物联网（IoT）将围绕咱们展开，创造出史无前例的关于咱们如何购买及使用产品的消费模式的可见性级别，建立反馈回路并改变咱们管理需求的方式。

全部采购（包括花在人员和劳动力上的资金）都将会不断地进行跟踪和监控。借助设备上跟踪移动的应用程序和访问标记设备和耗材的权限，咱们将建立史无前例的数据集，从中分析并作出更好的决策。不一样标记资产，项目，人员和客户活动之间的反馈回路将经由元数据分析进一步提升其可视性水平，从而改变咱们如何将时间和精力分配给采购中不一样活动的根本基准。

史无前例的数据增加将使采购部门比以往更注重分析。先进的数据转换技术和建模能够经过准确了解哪些东西正在被使用以及哪些东西才是须要的，来改进支出管理和内容分类。此外，物联网将帮助追踪不须要的超额的某个指定项目的请求，并有助于控制没必要要的支出。

4）采购欺诈：高级分析方法能够创建可以识别出欺诈属性的模型。例如，异常检测能够检测历史采购或供应商支付模式中的突发误差。集群能够帮助比较相似的同行采购请求者群体并识别出与该群体或与该群体的采购类型所需的大不相同的行为。分析能够经过将其属性与已知的欺诈者属性进行匹配来帮助肯定潜在的欺诈者。对所要求的项目/供应商(issues/providers)档案进行文本挖掘能够帮助识别相同规格下好的或者差的问题/供应商(issues/providers)。

5）机器处理自动化： RPA能够协助采购人员处理一些手动任务，从而消除人为的错误并将他们解放出来专一于更好的事情。若是咱们分析采购支付过程当中的常见缺陷，咱们能够发现许多机器处理能实现的功能，例如缺少供应商提供的标准发票，不一致的数据和文档，流程效率低下，重复和超额支付的反应性修复。全部这些均可以使用自动化助理(机器)来自动进行。此外，可使用智能聊天机器人与供应商进行交流以进行询问，以便小问题和平常问题能获得解决。

6）供应商合理化：这是一个优化供应基础并找到可以下降成本的最佳供应商组合的过程。在这个练习中，了解供应商提供的产品细节（任何质量缺陷或按时交付的数量），供应商详细信息（供应商评级，供应商认证，声誉等）相当重要。这就须要分析大量的数据，分析每一个供应商，并预测是否维护与他们的关系有利于将来。

7）耗材价格监测：供应商是否收取正确数量的金额？咱们可否经过降价来推进节约成本？经过监测多个电子商务和供应商门户网站的价格，能够帮助采购专业人员更好地节省成本。先进的分析和RPA在这里能够方便地使用，其中门户网站能够被自动抓取并向专业人士提供总结信心和其余相关信息。

这些只是高级分析可使任何组织的采购部门受益的一些领域。我遗漏了采购中高级分析的其余用例吗？我确信还有不少我不知道的用例而且没有在这里讲到。读者能够分享您对采购领域的其余观点和想法，使这些领域能够受益于先进的分析和颠覆性技术。

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问答

是否有任何工具/库（.Net / WPF）来测量和存储用于分析的UI导航数据？

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