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智決策?自評審——基于大數據與人工智能的采購4.0時(shí)代

作者:
安徽新天源建設咨詢(xún)有限公司
最后修訂:
2022-02-25 08:46:52

摘要:


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智決策   自評審

——基于大數據與人工智能的采購4.0時(shí)代


作者:林  嘯  張  倩  林靈淑

單位:國網(wǎng)物資有限公司


本文圍繞招標采購的新興業(yè)態(tài),基于大數據與人工智能技術(shù),打破原有招標采購各環(huán)節信息系統獨立運行邊界,重構數據層、策略層和應用層一體化概念,提出以賦能、共享、互通為目標的采購4.0時(shí)代理念,實(shí)現供應鏈上下游、全社會(huì )多維度的信息互通和數據利用,推動(dòng)招標采購向更高質(zhì)量發(fā)展。


一、引言

 

近年來(lái),黨中央、國務(wù)院出臺了一系列政策,對現代供應鏈創(chuàng )新發(fā)展進(jìn)行了全面部署。產(chǎn)業(yè)供應鏈領(lǐng)域積極響應政策號召,加快培育新增長(cháng)點(diǎn)、形成新動(dòng)能,展開(kāi)了推動(dòng)行業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的探索創(chuàng )新。采購作為供應鏈前端的重要環(huán)節,在供應鏈體系中發(fā)揮著(zhù)促進(jìn)內部融合貫通、帶動(dòng)外部協(xié)同合作的重要作用。在國家政策的大力支持和信息技術(shù)革命的有力驅動(dòng)下,企業(yè)尤其是國有企業(yè)在供應鏈管理中建立統一核心平臺、構建標準數據化管理體系的訴求日益強烈,數據驅動(dòng)業(yè)務(wù)、業(yè)務(wù)驅動(dòng)數據的良性循環(huán)體系開(kāi)始逐步形成。

隨著(zhù)國家優(yōu)化營(yíng)商環(huán)境工作的深入推進(jìn)以及“互聯(lián)網(wǎng)+”、大數據算法等技術(shù)的快速發(fā)展,招標投標形態(tài)發(fā)生了深刻的變化,采購活動(dòng)逐漸由線(xiàn)下向線(xiàn)上平臺轉移,電子化和信息化水平顯著(zhù)提升,國內大型企業(yè)集團不斷深化應用集中規模采購模式,加快更新迭代,推動(dòng)集中規模采購不斷向新的高度發(fā)展。

集中采購自誕生以來(lái),經(jīng)歷了三個(gè)主要發(fā)展階段。

以線(xiàn)下采購為主要特征的采購1.0時(shí)代依托大量紙質(zhì)文件、人工集中操作,通過(guò)規模效應獲取成本效益,該階段歷時(shí)最久,效率也最低。

采購2.0時(shí)代是從線(xiàn)下采購向線(xiàn)上采購轉移的過(guò)渡期,眾多企業(yè)通過(guò)網(wǎng)絡(luò )信息載體完成采購活動(dòng),但各環(huán)節仍大量依靠人工主導,信息割裂的特征明顯。

采購3.0時(shí)代是當下正在經(jīng)歷的現代智慧供應鏈建設階段,以全過(guò)程管控、全要素驅動(dòng)、全周期協(xié)同、全方位融合、全鏈條貫通為導向,將供應鏈各環(huán)節貫通協(xié)同。采購3.0時(shí)代的采購模式雖然在較大程度上實(shí)現了供應鏈各環(huán)節的貫通,并通過(guò)各類(lèi)信息化、數字化手段進(jìn)一步解放了人力資源,但采購的核心仍然重度依賴(lài)人的參與和決策。隨著(zhù)大數據與人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展革新,以自我管理、自我驅動(dòng)、自我決策為特征的智慧采購4.0時(shí)代正呼之欲出。

采購4.0時(shí)代將突出解決招標采購三大傳統掣肘和難題:一是采購策略依靠“人為決策”,缺乏科學(xué)合理的邏輯支撐體系;二是投標環(huán)節需要供應商“人工投標”,耗費大量人力、物力提供相關(guān)信息;三是采購評審依賴(lài)評審專(zhuān)家“人力評審”,信息分析效率低下。新的采購模式將打破并重構原有的行業(yè)模式、合作關(guān)系、用戶(hù)邊界,驅動(dòng)采購人與供應商、設計單位等供應鏈伙伴緊密協(xié)同,加快營(yíng)造信息集成、業(yè)務(wù)協(xié)作和資源共享的產(chǎn)業(yè)鏈生態(tài)圈,促進(jìn)國內循環(huán),形成強大國內市場(chǎng),助力構建新發(fā)展格局。


二、設計思路


基于大數據與人工智能的采購4.0時(shí)代是打破原有采購各環(huán)節信息系統獨立運行邊界,重構數據層、策略層、應用層的一體化概念。

在數據層,通過(guò)標準化底層設計及大數據技術(shù)對采購全流程的過(guò)程信息數據、供應商側生產(chǎn)運行實(shí)時(shí)信息、工商征信專(zhuān)利社保等社會(huì )端信息數據、檢測機構和認證機構及審計律所等提供的第三方機構數據進(jìn)行識別與梳理,將信息直接應用于采購評審側,避免各中間環(huán)節的加工及信息丟失等情況發(fā)生。

在策略層,通過(guò)建立科學(xué)的支撐體系,從市場(chǎng)類(lèi)型、供應商畫(huà)像、價(jià)格監控等角度為集中規模采購策略調整提供理論依據。同時(shí),充分發(fā)揮采購策略的科學(xué)引導作用,減少采購活動(dòng)中招標人及代理機構的主觀(guān)性,進(jìn)一步提升決策科學(xué)性,并降低廉潔從業(yè)風(fēng)險。

在應用層,通過(guò)人工智能技術(shù)將人工無(wú)法處理總結的海量復雜數據進(jìn)行學(xué)習分析,識別內在聯(lián)系和規律,并推薦預測可能的結果分類(lèi),從而實(shí)現高效智慧的采購管理。


三、實(shí)現過(guò)程


(一)數據層

數據作為企業(yè)信息化建設和數字化轉型的基礎性、戰略性資源,是采購4.0時(shí)代的核心要素。當前,供應鏈數據問(wèn)題日益突出,主要表現為:供應鏈前后端數據標準與顆粒度不統一、不規范;供應鏈數據延伸深度、廣度不足,孤島化現象嚴重;供應鏈上下游各方信息反饋滯后,互動(dòng)性差。為進(jìn)一步實(shí)現物資領(lǐng)域的大數據與人工智能應用,亟需在三個(gè)方面實(shí)現數據的高效管理、協(xié)同共享。

1.形成供應鏈通用數據語(yǔ)言體系

通過(guò)建設并嚴格執行數據業(yè)務(wù)標準,形成涵蓋采購物資、設備參數、供應商信息的統一編碼規則,構建通用且唯一的供應鏈數據語(yǔ)言,打通采購標準、合同管理、供應商管理、物資供應等業(yè)務(wù)模塊的數據壁壘,實(shí)現從計劃、標準化、采購到后續履約、監造環(huán)節的全流程數據貫通應用。數據的規范化管理不僅是實(shí)現數字化的基礎條件,更是進(jìn)一步鞏固深化供應鏈智慧運營(yíng)的重大底層設計。

2.高效整合物資領(lǐng)域上下游信息

通過(guò)智能化數據感知手段,實(shí)現基建、設備、營(yíng)銷(xiāo)等需求側數據的實(shí)時(shí)采集,同時(shí)實(shí)時(shí)獲取供應商生產(chǎn)工單、排產(chǎn)計劃、生產(chǎn)設備運行情況等供給側數據,以及社會(huì )信用信息系統、地理交通物流系統跨行業(yè)數據,解決投標信息層層編輯修改、反復儲存的問(wèn)題,減少系統中冗余信息儲存,有效釋放效能。通過(guò)將設備監造、出廠(chǎng)驗收、履約協(xié)調、現場(chǎng)安裝、項目投產(chǎn)啟動(dòng)以及日常運行等各關(guān)鍵環(huán)節出現的問(wèn)題進(jìn)行多維量化,形成評價(jià)分值并應用于采購階段,從而將物資領(lǐng)域上下游信息高效整合匯聚至采購環(huán)節。

3.搭建信息實(shí)時(shí)交互共享平臺

通過(guò)搭建涉及設計單位、業(yè)主單位、監管部門(mén)、制造商等供應鏈各方的實(shí)時(shí)交互共享平臺,為供應鏈全局提供多元化信息與意見(jiàn),構建智能化交互模型,引領(lǐng)供應鏈上下游數據實(shí)時(shí)引流、共享共治、自主迭代、除舊納新,從根本上解決各環(huán)節間信息反饋滯后、數據沉淀冗余等問(wèn)題。

高效、協(xié)同、共享的供應鏈數據底層構架是招標人獲取供應鏈全量數據、避免“人為制定”采購策略的基礎,是供應商擺脫“人工投標”、實(shí)現一鍵投標的關(guān)鍵,也是減輕評標專(zhuān)家“人力評審”工作量、提升評審智能化水平的重要前提。


(二)策略層

當前采購模式下,采購策略的制定主要依靠人工決策。面對復雜的市場(chǎng)環(huán)境、眾多的市場(chǎng)主體,人工統計分析通常難以找出采購策略的調整與中標人價(jià)格或質(zhì)量變動(dòng)的關(guān)聯(lián)關(guān)系,不同采購策略與中標結果缺乏系統性規律總結,采購策略的制定缺少科學(xué)合理的支撐體系,無(wú)法真正發(fā)揮調節與引導作用。采購4.0模式下,利用大數據與人工智能技術(shù),通過(guò)深度學(xué)習歷史采購數據與市場(chǎng)信息,應用市場(chǎng)競爭態(tài)勢、市場(chǎng)群體畫(huà)像、市場(chǎng)價(jià)格跟蹤等理論體系,建立從市場(chǎng)研究到主體分析再到價(jià)格追蹤的多維策略智能制定分析框架,有效指導企業(yè)采購與定價(jià)策略。

1.市場(chǎng)態(tài)勢實(shí)時(shí)分析

招標投標活動(dòng)是一個(gè)招標人和投標人互相博弈的過(guò)程,招標采購策略的制定必須依據市場(chǎng)環(huán)境的變化和雙方博弈的結果動(dòng)態(tài)調整。應用大數據技術(shù)實(shí)時(shí)跟蹤市場(chǎng)波動(dòng),通過(guò)市場(chǎng)中企業(yè)的數量、市場(chǎng)份額、企業(yè)規模的關(guān)系獲知市場(chǎng)結構,自動(dòng)研判當前及未來(lái)一定時(shí)間內的供應商競爭態(tài)勢、市場(chǎng)競爭類(lèi)型、具象化市場(chǎng)特點(diǎn)。對于不同的市場(chǎng)情況,針對性提出差異化的采購策略,從而實(shí)現不同的采購目標與市場(chǎng)引導訴求,如圖1所示。如對于投標廠(chǎng)家充足的完全競爭市場(chǎng),在策略上應進(jìn)一步強化技術(shù)和質(zhì)量評審,著(zhù)重選優(yōu)選強。又如對于投標廠(chǎng)家較少的寡頭壟斷市場(chǎng),在保證質(zhì)量的同時(shí),一方面需適度降低門(mén)檻,增加供應商數量,防止供應鏈斷裂風(fēng)險;另一方面需著(zhù)重監控價(jià)格趨勢,分析報價(jià)異常,警惕惡意抬升價(jià)格。

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2.供應商畫(huà)像迭代更新

供應商群體能力參差、各具特點(diǎn),分析掌握供應商的各方面能力是支撐采購策略進(jìn)行有效調整的重要前提?;诓少徣鞒谭e累的供應商多維度信息,構建供應商能力畫(huà)像模型。供應商能力畫(huà)像采用大數據分布式算法,將供應商在供應鏈不同環(huán)節的多維度信息進(jìn)行歸納整合。在采購評審初評階段,進(jìn)行合格性審查,通過(guò)構建產(chǎn)品實(shí)力指標,體現供應商產(chǎn)品研發(fā)與生產(chǎn)能力。在采購評審詳評階段,進(jìn)行優(yōu)劣性評價(jià),橫向對比各供應商在技術(shù)、商務(wù)、價(jià)格方面的差異,整合形成技術(shù)競爭能力、商務(wù)競爭能力、供應商報價(jià)行為等要素,如圖2所示。在采購結束后,及時(shí)跟蹤收集中標供應商在生產(chǎn)制造、安裝調試、物資供應、運行維護等環(huán)節的評價(jià)反饋,持續對供應商畫(huà)像信息進(jìn)行迭代更新。在市場(chǎng)競爭態(tài)勢分析的基礎上,通過(guò)細化供應商能力畫(huà)像,進(jìn)一步聚焦微觀(guān)個(gè)體,豐富差異化的采購策略方案。

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3.采購價(jià)格跟蹤預警

價(jià)格策略作為招標采購中重要的招標策略,直接影響著(zhù)投標人群體報價(jià)水平以及招標人的經(jīng)濟利益。通過(guò)建立價(jià)格波動(dòng)預警及調控機制,充分考慮市場(chǎng)價(jià)格水平受宏觀(guān)經(jīng)濟、原材料價(jià)格、當前市場(chǎng)競爭態(tài)勢等客觀(guān)因素影響,持續跟蹤市場(chǎng)價(jià)格長(cháng)期、中期、短期三個(gè)不同階段的波動(dòng)情況,利用智能算法確定產(chǎn)品價(jià)格合理性波動(dòng)區間。持續追蹤不同批次采購價(jià)格變化,根據價(jià)格波動(dòng)設定分級預警機制,當價(jià)格波動(dòng)達到設定閾值后將觸發(fā)不同等級的預警,按照規則自動(dòng)調整策略導向,從而建立價(jià)格追蹤及負反饋機制。

通過(guò)長(cháng)期的實(shí)踐積累和算法的自我學(xué)習,采購策略模型得以不斷優(yōu)化完善,改變了以往“拍腦袋”的主觀(guān)性制定方式,解決了采購策略“人為制定”的掣肘。


(三)應用層

傳統集中采購模式中,單一化的評審要素往往忽視了需求側的個(gè)性化需求。同時(shí),評審階段出現的圍標串標現象難以人為界定,供應商后續生產(chǎn)供貨延遲和同類(lèi)型產(chǎn)品質(zhì)量問(wèn)題等情況時(shí)有發(fā)生,難以預測。采購4.0模式下,利用大數據與人工智能技術(shù),能夠挖掘供應商鏈條表象背后隱藏的深層邏輯關(guān)系,有效預警各類(lèi)潛在風(fēng)險。以電網(wǎng)設備采購為例,可以實(shí)現以下四個(gè)方面的智能化應用。

1.采購質(zhì)量導向預警

基于大數據的質(zhì)量問(wèn)題分析,能夠利用設備型號、技術(shù)標準、所屬路線(xiàn)、組件廠(chǎng)商、投運時(shí)間等信息,構建電力設備知識圖譜,深挖設備事故關(guān)鍵誘因。通過(guò)將圖譜與采購需求、供應商投標相應信息進(jìn)行分析比對,對相關(guān)供應商及設備依據、關(guān)聯(lián)性進(jìn)行否決或相應扣分處理,有效防范設備并發(fā)事故風(fēng)險,避免電力設備“家族性病癥”,支撐電力設備并發(fā)故障預測。

2.圍標串標監控預警

利用機器學(xué)習的算法訓練模型有效分析分類(lèi)投標文件,把歷史真實(shí)串標的投標人投標報價(jià)、相似度高的文字描述等“行為特征”作為增強學(xué)習模型的輸入值,不斷迭加訓練出特定特征與圍標串標行為的對應關(guān)系模型,從而在評標時(shí)給出本批次投標文件圍標串標的監控預警。

3.因地制宜差異化評審

針對低溫、潮濕、高海拔等惡劣環(huán)境或位于電網(wǎng)關(guān)鍵樞紐區域的重點(diǎn)站線(xiàn),自動(dòng)匹配供應商歷史供貨及運行情況,優(yōu)化技術(shù)評審因子,分級分類(lèi)考量供應商應對特別情況的能力,加大特殊技術(shù)參數差異性指標評審占比,在先進(jìn)適用的基礎上,遴選最匹配的供應商,實(shí)現專(zhuān)區專(zhuān)供。

4.風(fēng)險分級產(chǎn)能預警

通過(guò)構建模糊和長(cháng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型,綜合利用網(wǎng)絡(luò )抓取技術(shù)、文本識別技術(shù),整合電網(wǎng)經(jīng)營(yíng)大數據與外部公開(kāi)信息,自動(dòng)獲取供應商動(dòng)產(chǎn)抵押、資金困難等信用信息,以及供應商生產(chǎn)工單、排產(chǎn)計劃、生產(chǎn)設備運行等情況,預期供應商破產(chǎn)、延期交貨等風(fēng)險,構建智能評級模型,實(shí)現對企業(yè)信用、價(jià)值及風(fēng)險的精準評級,合理限制風(fēng)險估值異常的供應商中標量,保障資金安全、物資供應時(shí)效和質(zhì)量。


四、結論與展望


1.智慧引領(lǐng)采購變革,采購全流程自動(dòng)化、科學(xué)化、智能化

基于大數據與人工智能的采購4.0時(shí)代,人力資源將從采購流程中釋放,轉向頂層設計環(huán)節,大幅減少當前采購模式中的人為干預因素,降低人力成本,實(shí)現采購全流程的自動(dòng)化、科學(xué)化、智能化。全要素信息自動(dòng)抓取分析,信息流自動(dòng)貫穿采購全流程,減少人工機械化操作;搭建科學(xué)分析框架,分析采購全流程數據,輔助進(jìn)行采購決策,提升采購科學(xué)性;利用系統學(xué)習與深度學(xué)習技術(shù),智能研判分析,定制化采購方案,采購質(zhì)效飛躍性提升。

2.落實(shí)“碳達峰、碳中和”要求,大幅節省招標方及供應商資源成本

基于大數據與人工智能的采購4.0時(shí)代,招標方從采購流程與組織中釋放,供應商擺脫繁雜的投標活動(dòng),人力資源、經(jīng)濟資源等都得到大幅釋放。依托自動(dòng)化系統,采購全流程周期大幅縮短,采購需求得以高效滿(mǎn)足,實(shí)現采購精益規范、供應及時(shí)準確、設備安全可靠、管理優(yōu)質(zhì)高效,推動(dòng)采購活動(dòng)向智慧卓越模式發(fā)展。


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