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應(yīng)用
為不同行業(yè)客戶提供數(shù)據(jù)管理、分析展現(xiàn)、深度挖掘的數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)方案,幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)內(nèi)部業(yè)務(wù)信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)化,數(shù)據(jù)價(jià)值化的全面升級(jí)。
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鋼鐵行業(yè)采購(gòu)盡職水平分析與供應(yīng)商智能管理
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近幾年來(lái),鋼鐵企業(yè)面臨著成本上升和轉(zhuǎn)型升級(jí)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(yíng)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(gòu),采購(gòu)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(duì)這種客觀情況,鋼鐵企業(yè)對(duì)采購(gòu)人員的能力要求非常高。由于每個(gè)采購(gòu)人員在經(jīng)驗(yàn)或者能力上的差異,采購(gòu)策略也有所不同,不同的采購(gòu)策略有可能造成對(duì)企業(yè)利潤(rùn)的吞噬。

一、項(xiàng)目背景
基于傳統(tǒng)的供應(yīng)商評(píng)價(jià)體系,多數(shù)鋼企采購(gòu)人員對(duì)重要原燃料的采購(gòu)管理以經(jīng)驗(yàn)選擇、粗略評(píng)價(jià)為主,在部門(mén)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(píng)價(jià)體系;另一方面,盡管存在評(píng)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(píng)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(gòu)盡職水平分析模型與供應(yīng)商智能管理模型,來(lái)協(xié)同采購(gòu)管理與供應(yīng)商評(píng)價(jià),幫助鋼鐵企業(yè)規(guī)避物資采購(gòu)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(gòu)業(yè)務(wù)全過(guò)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(kāi)網(wǎng)站上相關(guān)的外部市場(chǎng)數(shù)據(jù),通過(guò)規(guī)劃定性或定量的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,構(gòu)建鋼鐵行業(yè)采購(gòu)盡職水平綜合分析評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)模型,對(duì)采購(gòu)人員履職全過(guò)程進(jìn)行工作績(jī)效綜合評(píng)估,進(jìn)而推動(dòng)采購(gòu)管理流程優(yōu)化和采購(gòu)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(píng)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(duì)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(píng)價(jià)結(jié)果;在各供應(yīng)商歷史數(shù)據(jù)綜合評(píng)價(jià)評(píng)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(duì)未來(lái)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(duì)供應(yīng)商的科學(xué)評(píng)估和精細(xì)化管理。

三、系統(tǒng)架構(gòu)
供應(yīng)商評(píng)價(jià)體系架構(gòu)圖
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(tái)等信息化管理系統(tǒng),采集供應(yīng)商在招投標(biāo)過(guò)程中的行為數(shù)據(jù)、供應(yīng)商基本信息、采購(gòu)訂單信息、供應(yīng)商履約信息以及采購(gòu)業(yè)務(wù)全過(guò)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(chóng)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(kāi)網(wǎng)站獲取供應(yīng)商企業(yè)社會(huì)公信、資質(zhì)級(jí)別、司法和經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)、原料物資市場(chǎng)價(jià)格等信息數(shù)據(jù),為項(xiàng)目開(kāi)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(kù),減少數(shù)據(jù)冗余,提高了數(shù)據(jù)庫(kù)關(guān)聯(lián)度。采用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)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(guò)數(shù)據(jù)清洗、缺失值的處理以及對(duì)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(cāng)庫(kù),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(gòu)人員盡職水平綜合評(píng)價(jià)模型,供應(yīng)商動(dòng)態(tài)評(píng)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(duì)采購(gòu)人員履職全過(guò)程進(jìn)行工作績(jī)效綜合評(píng)估、供應(yīng)商的科學(xué)聚類排序、各項(xiàng)指標(biāo)的展示對(duì)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(gòu)人員的盡職水平,進(jìn)而推動(dòng)優(yōu)化采購(gòu)管理流程,完善采購(gòu)和供應(yīng)商管理制度,為相應(yīng)管理人員提供有針對(duì)性的管理決策支撐。
四、應(yīng)用價(jià)值
通過(guò)構(gòu)建采購(gòu)人員盡職水平分析綜合評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)模型,促進(jìn)采購(gòu)組內(nèi)在價(jià)值的評(píng)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(gòu)問(wèn)題并總結(jié)經(jīng)驗(yàn)指導(dǎo)未來(lái)采購(gòu),使采購(gòu)行為更細(xì)致和可控,全方位精細(xì)化管理采購(gòu)行為,逐步推動(dòng)建立成本和庫(kù)存驅(qū)動(dòng)動(dòng)態(tài)采購(gòu)管理機(jī)制。
通過(guò)建立供應(yīng)商綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,為企業(yè)選擇和評(píng)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(duì)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(chǎng)波動(dòng),進(jìn)而提升其在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)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
供應(yīng)商綜合預(yù)警界面。通過(guò)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(gòu)人員盡職水平綜合評(píng)估頁(yè)面

采購(gòu)人員盡職水平綜合評(píng)估頁(yè)面首頁(yè)展示:不同采購(gòu)群組在采購(gòu)不同物資時(shí),其盡職水平的綜合評(píng)價(jià),同時(shí)分別從質(zhì)量直通率、計(jì)劃兌現(xiàn)率、采購(gòu)成本管理、計(jì)劃兌現(xiàn)率等維度進(jìn)行展示。
采購(gòu)人員盡職水平綜合評(píng)估頁(yè)面
采購(gòu)人員盡職水平綜合評(píng)估頁(yè)面子頁(yè)面:展示從不同來(lái)源網(wǎng)站爬取的不同物資的價(jià)格趨勢(shì),如【1#鎳板全球金屬網(wǎng)價(jià)格趨勢(shì)】。
 
【方案等詳細(xì)資料來(lái)源:微信公眾號(hào)“振華智造”】

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