การวิเคราะห์อุปทานและการจัดซื้อ

กำไร:

• มุ่งเน้นไปที่รายการใหญ่ที่จะสร้างความแตกต่างมากที่สุด และมองเห็นความระส่ำระสายของซัพพลายเออร์และโอกาสในการรวมกลุ่มผ่านการวิเคราะห์การใช้จ่ายและหลักการพาเรโต
• ความสามารถในการเปรียบเทียบซัพพลายเออร์ไม่เพียงแต่ในด้านราคาเท่านั้น แต่ยังในหลายมิติด้วย (คุณภาพ ความน่าเชื่อถือ ความเสี่ยง) และวางแผนปริมาณการสั่งซื้อโดยคำนึงถึงความปลอดภัย
• ความสามารถในการตัดสินใจเกี่ยวกับสัญญาที่มีผลกระทบทางการเงินและกฎหมาย โดยต้องได้รับอนุมัติจากผู้เชี่ยวชาญและการควบคุมทางการเงิน/กฎหมาย

ทุกสิ่งที่ธุรกิจจ้างจากภายนอก ไม่ว่าจะเป็นวัตถุดิบ บริการ วัสดุสิ้นเปลือง ซอฟต์แวร์ จะต้องผ่านห่วงโซ่อุปทาน การจัดซื้อถือเป็นรายการที่ใหญ่ที่สุดของต้นทุนรวมในธุรกิจส่วนใหญ่ แม้แต่การปรับปรุงเล็กน้อยก็ยังสะท้อนให้เห็นโดยตรงในผลกำไร แต่การจัดซื้อไม่ใช่แค่ "การหาราคาถูกที่สุด" เท่านั้น แต่ยังเป็นความสมดุลระหว่างซัพพลายเออร์ที่เหมาะสม เวลาที่เหมาะสม ปริมาณที่เหมาะสม คุณภาพที่เหมาะสม และความเสี่ยงที่ยอมรับได้ ในหน่วยนี้ เราจะได้เรียนรู้วิธีใช้ AI ในการเปรียบเทียบซัพพลายเออร์ การวางแผนปริมาณการสั่งซื้อ การวิเคราะห์การใช้จ่าย และการประเมินความเสี่ยงด้านอุปทาน ขีดจำกัดวิกฤต: AI สร้างการวิเคราะห์และคำแนะนำ ซัพพลายเออร์รายใดที่จะลงนามในสัญญาด้วยจะมีผลทางการเงินและทางกฎหมาย และการตัดสินใจนี้กระทำโดยได้รับอนุมัติจากผู้เชี่ยวชาญและผู้จัดการที่มีความสามารถ

การวิเคราะห์การใช้จ่าย: ดูว่าเงินของคุณไปไหน

ขั้นตอนแรกในการเพิ่มประสิทธิภาพการจัดซื้อคือการทำให้มองเห็นการใช้จ่ายได้ ในธุรกิจส่วนใหญ่ การจัดซื้อจะกระจายไปตามสินค้าหลายร้อยรายการและซัพพลายเออร์หลายสิบราย ไม่มีใครเห็นภาพทั้งหมด การวิเคราะห์การใช้จ่าย — ตรวจสอบการซื้อทั้งหมดตามหมวดหมู่และซัพพลายเออร์ — เผยให้เห็นว่าเงินไหลไปที่ไหน การค้นพบแบบคลาสสิกคือหลักการของพาเรโต (ประมาณร้อยละ 80 ของการใช้จ่ายมาจากซัพพลายเออร์ร้อยละ 20): สินค้าขนาดใหญ่จำนวนเล็กน้อยจะกำหนดต้นทุนทั้งหมด AI แบ่งข้อมูลการใช้จ่ายแบบไม่ระบุตัวตนของคุณตามหมวดหมู่และซัพพลายเออร์ และแสดงรายการสำคัญเหล่านี้ให้คุณเห็นอย่างรวดเร็ว คุณมุ่งเน้นการเจรจาต่อรองและความพยายามในการปรับปรุงซึ่งจะสร้างความแตกต่างได้มากที่สุด

การค้นพบแบบคลาสสิกประการที่สองคือการที่ซัพพลายเออร์เปลี่ยนใจ: การซื้อวัสดุชนิดเดียวกันจากซัพพลายเออร์ที่แตกต่างกันห้ารายจะพลาดส่วนลดตามปริมาณ AI แสดงให้เห็นถึงความยุ่งเหยิงนี้ ถือเป็นโอกาสในการรวมกิจการ (เน้นการซื้อจากซัพพลายเออร์จำนวนน้อย) แต่การรวมบัญชียังมาพร้อมกับความเสี่ยง — การพึ่งพาซัพพลายเออร์รายเดียว ผู้จัดการเป็นผู้กำหนดความสมดุลนี้ ไม่ใช่ AI

เคล็ดลับ: เริ่มวิเคราะห์การใช้จ่ายด้วย "10 รายการที่ใหญ่ที่สุด" และ "10 รายการที่เกิดซ้ำมากที่สุด" เสมอ สินค้าขนาดใหญ่มีอำนาจต่อรอง สินค้าที่ทำซ้ำมีโอกาสสำหรับระบบอัตโนมัติและกรอบข้อตกลง AI ส่งออกทั้งสองรายการนี้ในไม่กี่วินาที

การเปรียบเทียบซัพพลายเออร์และปริมาณการสั่งซื้อ

การดูเฉพาะราคาเมื่อเลือกซัพพลายเออร์ถือเป็นข้อผิดพลาดแบบคลาสสิก การเปรียบเทียบที่ถูกต้องมีหลายมิติ ได้แก่ ราคา คุณภาพ เวลาในการจัดส่ง ความน่าเชื่อถือในการจัดส่ง เงื่อนไขการชำระเงิน ความมั่นคงทางการเงิน และความเสี่ยง AI ยอดเยี่ยมในการรวบรวมมิติข้อมูลเหล่านี้ลงในตารางเปรียบเทียบ โดยคุณให้ข้อมูลที่ไม่เปิดเผยตัวตนและแนะนำคะแนนแบบถ่วงน้ำหนัก แต่คุณเป็นผู้กำหนดน้ำหนัก (ราคามีความสำคัญหรือความน่าเชื่อถือหรือไม่); น้ำหนักเริ่มต้นของ AI ไม่ทราบความเป็นจริงของธุรกิจของคุณ

ต้นทุนสองประการขัดแย้งกันในการวางแผนปริมาณการสั่งซื้อ: หากคุณสั่งซื้อมากเกินไป ค่าใช้จ่ายในการเก็บสินค้าคงคลัง (คลังสินค้า ภาระผูกพันด้านทุน การเน่าเสีย) จะเพิ่มขึ้น หากคุณให้น้อยลง ความเสี่ยงของการสั่งซื้อบ่อยครั้งและสินค้าหมดสต็อกจะเพิ่มขึ้น AI แนะนำปริมาณการสั่งซื้อที่เหมาะสมและจุดสั่งซื้อใหม่ (เกณฑ์ในการวางคำสั่งซื้อใหม่เมื่อสต็อกลดลงถึงระดับนี้) จากข้อมูลการบริโภคในอดีตของคุณ นี่คือจุดเริ่มต้น ผู้จัดการจะเพิ่มส่วนต่างด้านความปลอดภัยสำหรับความไม่แน่นอนของเวลาในการผลิตและความผันผวนของอุปสงค์

มินิเคสสามอัน

กรณีที่ 1 — ความยุ่งเหยิงของซัพพลายเออร์ที่ซ่อนอยู่ เครือร้านอาหารแห่งหนึ่งซื้อวัสดุทำความสะอาดชนิดเดียวกันจากซัพพลายเออร์ 7 รายผ่านสาขาต่างๆ ผู้จัดการให้ข้อมูลการใช้จ่ายที่ไม่ระบุตัวตนแก่ AI AI แสดงให้เห็นความยุ่งเหยิงและราคาที่แตกต่างกัน (ต่างกันมากถึง 22 เปอร์เซ็นต์สำหรับผลิตภัณฑ์เดียวกัน) การจัดซื้อกระจุกตัวอยู่ในซัพพลายเออร์ 2 ราย ต้นทุนรายปีลดลง 14 เปอร์เซ็นต์ ซัพพลายเออร์รายที่สองมีสติเพื่อหลีกเลี่ยงการพึ่งพาแหล่งเดียว

กรณีที่ 2 — ต้นทุนเพียงแค่ดูราคา ผู้ผลิตเปลี่ยนมาเป็นผู้จัดหาวัตถุดิบที่ถูกที่สุด ในการเปรียบเทียบ AI ความน่าเชื่อถือในการจัดส่งของซัพพลายเออร์รายนี้ดูเหมือนต่ำ แต่ผู้จัดการเพิกเฉยต่อสิ่งนี้ ความล่าช้าครั้งใหญ่สองครั้งภายในสามเดือนทำให้การผลิตต้องหยุดชะงัก การผลิตที่สูญเสียไปนั้นมากกว่าส่วนลดที่ได้รับหลายเท่า บทเรียน: ราคาไม่ได้มีขนาดเดียวสำหรับทุกคน ควรรวมคะแนนความน่าเชื่อถือไว้ในการตัดสินใจด้วย

กรณีที่ 3 — การเพิ่มประสิทธิภาพปริมาณการสั่งซื้อ คลังสินค้าอีคอมเมิร์ซมักสินค้าหมดสต๊อกหรือมีสินค้าขายดีล้นสต๊อก ผู้จัดการให้ข้อมูลการบริโภคที่ไม่เปิดเผยตัวตนแก่ AI และขอจุดสั่งซื้อใหม่และสถานการณ์สต็อคที่ปลอดภัย เขาให้สถานการณ์สามสถานการณ์ด้วยสูตร AI; ผู้จัดการพิจารณาความไม่แน่นอนในช่วงเวลารอคอยสินค้า และเลือกสถานการณ์กลางที่มีส่วนต่างของความปลอดภัย สต๊อกสินค้าลดลง 60 เปอร์เซ็นต์ และสินค้าคงคลังส่วนเกินก็ลดลงเช่นกัน

เทมเพลตที่สามารถคัดลอกได้สี่แบบ

1) การวิเคราะห์ค่าใช้จ่าย:

บทบาทของคุณ: นักวิเคราะห์การจัดซื้อ ใช้ข้อมูลการใช้จ่ายที่ไม่เปิดเผยตัวตนที่แนบมาด้วย (หมวดหมู่, รหัสซัพพลายเออร์, จำนวนเงิน) แสดงให้ฉันดูในตาราง: 1) รายการค่าใช้จ่าย 10 อันดับแรกของคุณ 2) จุดยุ่งเหยิงที่ฉันซื้อผลิตภัณฑ์เดียวกันจากซัพพลายเออร์หลายราย 3) โอกาสในการรวมบัญชีและความเสี่ยงในการพึ่งพาของแต่ละรายการ เพียงใช้ตัวเลขที่ฉันให้คุณ

2) การเปรียบเทียบซัพพลายเออร์ (หลายมิติ):

ใช้ข้อมูลซัพพลายเออร์ที่ไม่เปิดเผยตัวตนที่แนบมาด้วย (ราคา คะแนนคุณภาพ เวลาในการจัดส่ง ความน่าเชื่อถือ เงื่อนไขการชำระเงิน) คะแนนโดยมีน้ำหนักดังต่อไปนี้: ราคา 30%, ความน่าเชื่อถือ 30%, คุณภาพ 20%, การส่งมอบ 10%, ระยะเวลาครบกำหนด 10% แสดงคะแนนถ่วงน้ำหนักในตาราง แต่ระบุว่าการตัดสินใจขั้นสุดท้ายเป็นของคุณและต้องมีการควบคุมทางกฎหมาย/ทางการเงินก่อนสัญญา

3) ปริมาณการสั่งซื้อ / จุดสั่งซื้อใหม่:

ใช้ข้อมูลปริมาณการใช้ที่ไม่ระบุตัวตนที่แนบมาด้วย (ผลิตภัณฑ์ ปริมาณการใช้รายเดือน ระยะเวลารอคอยสินค้า) สร้าง 3 สถานการณ์สำหรับจุดสั่งซื้อใหม่และปริมาณการสั่งซื้อที่แนะนำ (ส่วนต่างความปลอดภัยต่ำ/กลาง/สูง) แสดงสูตร หากระยะเวลารอคอยสินค้าไม่แน่นอน ให้อธิบายว่าสิ่งนี้ส่งผลต่อสต็อกด้านความปลอดภัยอย่างไร

4) การประเมินความเสี่ยงด้านอุปทาน:

ประเมินรายการจัดหาต่อไปนี้: [รายการ] แสดงรายการความเสี่ยงในการจัดหาที่เป็นไปได้ (การพึ่งพาแหล่งเดียว ความล่าช้าในการจัดส่ง ความผันผวนของราคา คุณภาพ ภูมิศาสตร์/ภูมิรัฐศาสตร์) สำหรับแต่ละความเสี่ยง ให้แนะนำโอกาส/ผลกระทบและมาตรการบรรเทาความเสี่ยงที่มีต้นทุนต่ำ อย่าคาดเดาอย่างแม่นยำ ทำเครื่องหมายความไม่แน่นอน

พรอมต์อ่อน / พรอมต์แรง

พรอมต์ที่อ่อนแอ:

ฉันควรเลือกซัพพลายเออร์รายใด

ไม่มีเกณฑ์ ไม่มีข้อมูล ไม่มีน้ำหนัก AI บอกว่า "ถูกที่สุด" หรือให้คำแนะนำทั่วไปที่ว่างเปล่า ชี้แนะการตัดสินใจที่มีความเสี่ยงทางการเงินและกฎหมายอย่างไม่มีมูลความจริง

พรอมต์อันทรงพลัง:

บทบาทของคุณ: นักวิเคราะห์การจัดซื้อ มีข้อมูลราคา คุณภาพ เวลาในการจัดส่ง และความน่าเชื่อถือของซัพพลายเออร์ที่ไม่ระบุชื่อ 4 รายในภาคผนวก ให้คะแนนราคาและความน่าเชื่อถือโดยมีน้ำหนักเท่ากัน คุณภาพที่มีน้ำหนักลดลงเล็กน้อย และจะมีตารางเปรียบเทียบปรากฏขึ้น การตัดสินใจขั้นสุดท้าย นำเสนอผู้สมัครที่แข็งแกร่งที่สุด 2 รายพร้อมเหตุผล และเตือนพวกเขาว่าจำเป็นต้องมีการตรวจสอบทางกฎหมาย/ทางการเงินก่อนสัญญา

ขนาด

วิธีการที่ไม่ดี

แนวทางที่แข็งแกร่ง

เกณฑ์

ราคาเท่านั้น

หลายมิติ

การถ่วงน้ำหนัก

ไม่มี

เปิด

ความเสี่ยง

ไม่สนใจ

ประเมินแล้ว

ความเป็นเจ้าของการตัดสินใจ

เหลือให้ AI

ในมนุษย์ ผู้เชี่ยวชาญได้รับการอนุมัติ

การตรวจสอบ

ไม่มี

บังคับ

ข้อผิดพลาดทั่วไป

• เพียงแค่ดูราคา หากละเลยความน่าเชื่อถือ คุณภาพ และความเสี่ยง มันจะมีราคาแพง
• การรวมบัญชีมากเกินไป การพึ่งพาซัพพลายเออร์รายเดียวเพิ่มความเสี่ยงของการหยุดชะงัก สมดุล.
• ข้ามสต็อกความปลอดภัย การสั่งซื้อโดยไม่มีการจำกัดความปลอดภัยเมื่อระยะเวลารอคอยสินค้าไม่แน่นอนจะส่งผลให้สินค้าหมดสต๊อก
• ปล่อยให้การตัดสินใจสัญญาเป็นหน้าที่ของ AI การตัดสินใจที่มีผลกระทบทางการเงิน/ทางกฎหมายต้องได้รับอนุมัติจากผู้เชี่ยวชาญ
• วางข้อมูลซัพพลายเออร์/ราคาจริงลงในเครื่องมือแบบเปิด มันเป็นความลับทางการค้า ไม่ระบุชื่อ

ข้อควรพิจารณา: สัญญาที่ลงนามกับซัพพลายเออร์ถือเป็นข้อผูกพันทางการเงินและกฎหมาย ตารางเปรียบเทียบของ AI เป็นเครื่องมือสนับสนุนการตัดสินใจ ไม่ใช่สิ่งทดแทนลายเซ็น จำเป็นต้องมีการตรวจสอบความมั่นคงทางการเงินก่อนทำสัญญา การตรวจสอบทางกฎหมาย และการอนุมัติจากผู้เชี่ยวชาญที่มีอำนาจ

โดยสรุป

อุปทานและการจัดซื้อซึ่งเป็นรายการต้นทุนที่ใหญ่ที่สุดมีผลกระทบโดยตรงต่อกำไร ดูว่าเงินของคุณไปอยู่ที่ไหนด้วยการวิเคราะห์การใช้จ่าย เน้นเรื่องใหญ่ด้วยหลักการพาเรโต พิจารณาความระส่ำระสายของซัพพลายเออร์และโอกาสในการรวมกลุ่ม เปรียบเทียบซัพพลายเออร์ในหลายมิติ (ราคา คุณภาพ ความน่าเชื่อถือ ความเสี่ยง) ไม่ใช่แค่ดูราคาเท่านั้น วางแผนปริมาณการสั่งซื้อด้วยสถานการณ์และระยะขอบของความปลอดภัย AI เป็นตัวช่วยที่ทรงพลังในการวิเคราะห์ทั้งหมดนี้ อย่างไรก็ตาม การตัดสินใจเกี่ยวกับสัญญามีผลกระทบทางกฎหมายทางการเงิน และต้องได้รับอนุมัติจากผู้เชี่ยวชาญที่มีอำนาจ

งานสมัคร

เตรียมการซื้อในช่วง 6 เดือนที่ผ่านมาโดยไม่เปิดเผยตัวตน (หมวดหมู่ รหัสซัพพลายเออร์ จำนวน) ให้ AI แยกรายการ 10 อันดับแรกและซัพพลายเออร์เลิกใช้งานด้วยเทมเพลต “การวิเคราะห์การใช้จ่าย” ด้านบน สร้างตารางหลายมิติด้วยเทมเพลต "การเปรียบเทียบซัพพลายเออร์" สำหรับรายการหนึ่งๆ และระบุตัวเลือกที่แข็งแกร่งที่สุด 2 รายการ ระบุรายการการตรวจสอบทางกฎหมาย/การเงินที่คุณจะทำก่อนตัดสินใจ

รายการตรวจสอบ

• [ ] ฉันได้ปกปิดข้อมูลซัพพลายเออร์และราคาโดยไม่ระบุชื่อหรือไม่
• [ ] ฉันให้ความสำคัญกับเรื่องใหญ่ๆ (พาเรโต) แล้วหรือยัง?
• [ ] ฉันเปรียบเทียบซัพพลายเออร์ในหลายมิติ (ไม่ใช่แค่ราคา) หรือไม่
• [ ] ฉันได้ประเมินความเสี่ยงในการพึ่งพาการรวมบัญชีแล้วหรือยัง?
• [ ] ฉันต้องได้รับการอนุมัติจากผู้เชี่ยวชาญและการควบคุมทางกฎหมาย/การเงินหรือไม่?