基于大数据的采购供应链优化策略研究
谭菁
江苏自动化研究所，江苏 连云港 222006
作者简介：谭菁（1975—），女，本科，经济师，主要研究方向为供应链管理、经济合同管理。
    摘要：在全球化竞争日益激烈的背景下，企业面临着降低成本、提高效率和响应速度的巨大压力。采购供应链作为连接企业与市场的关键环节，其优化与否直接影响到企业的竞争力和市场地位。大数据技术的出现为采购供应链的优化提供了新的机遇和可能。通过收集、处理和分析海量数据，企业可以更加精准地预测市场需求、优化库存结构、选择最佳供应商和物流方案，从而提升供应链的整体效能。
    关键词：大数据；采购供应链；优化策略
    一、大数据在供应链优化中的重要性
    （一）提升供应链透明度
    大数据分析能够整合来自供应链各个环节（包括供应商、制造商、分销商、零售商等）的海量数据，构建出一个全面的供应链视图。这种透明度不仅使企业能够实时掌握库存水平、订单状态、物流进度等关键信息，还能够帮助企业洞察供应链的潜在问题和优化空间，从而为企业决策者提供更加精准、全面的数据支持[1]。
    （二）优化库存管理
    通过对历史销售数据、市场趋势、季节性变化等因素的综合分析，大数据分析能够精准预测市场需求的变化趋势。基于这些预测结果，企业可以优化库存管理策略，以减少库存积压和资金占用，同时避免库存短缺导致的销售损失。此外，大数据分析还可以实现库存的自动化管理，减少人为错误，提高库存管理效率。
    （三）提高供应链响应速度
    通过实时监控供应链中的各个环节，大数据分析能够迅速发现潜在问题并触发预警机制。例如，当某个供应商出现交货延迟时，大数据分析能够立即通知相关部门，并协助企业快速调整采购计划和生产计划，以确保供应链的连续性和稳定性。这种实时响应能力有助于企业快速适应市场变化，抓住市场机遇。
    （四）降低供应链风险
    供应链面临多种复杂的风险因素，如自然灾害、地缘政治事件、供应商破产等。大数据分析通过深入分析历史数据和实时数据，能够识别供应链中的潜在风险点，并提前制定风险应对策略。这有助于企业预防风险的发生，或在风险发生后迅速恢复供应链的运作。此外，大数据分析还可以帮助企业建立风险预警系统，实时监控供应链风险的变化情况，为企业的风险管理提供有力支持。
    （五）促进供应链协同
    大数据分析通过共享供应链各环节的数据和信息，促进了供应链上下游企业的协同合作。这有助于企业更好地了解彼此的需求和能力，实现资源的优化配置和共享。同时，大数据分析还可以帮助企业发现供应链中的瓶颈和浪费环节，提出改进建议，推动供应链整体效率的提升。
    二、供应链优化的传统方法及其局限性
    （一）传统供应链优化方法
    1. 库存管理优化
    企业通常采用经济订货量模型来确定最优的订货批量，以平衡订货成本和库存持有成本。同时，常用的策略还有安全库存管理，即通过设置一定的安全库存量来应对需求波动和供应延迟，从而减少缺货风险。这些方法旨在减少库存积压，提高库存周转率，进而降低库存成本[2]。
    2. 供应商关系管理
    供应商关系管理指通过与供应商进行谈判和签订合同来约束双方的行为，确保供应的稳定性和质量。企业还会定期对供应商进行绩效评估，以激励供应商持续改进，提高供应质量和服务水平。这些措施有助于降低采购成本，提高供应商绩效，从而确保供应链的可靠性。
    3. 物流网络规划
    物流网络规划指根据地理位置、运输成本等因素合理规划仓库和配送中心的布局及运输路线。通过优化物流网络，企业可以缩短交货周期，降低物流成本，提高客户满意度。合理的物流网络规划还有助于提高供应链的灵活性和响应速度，以应对市场变化和客户需求的波动。
    4. 需求预测
    需求预测基于历史销售数据、市场趋势等因素，使用统计方法或时间序列分析来预测未来需求。通过准确的需求预测，企业可以提高生产计划的准确性，减少过剩或短缺的情况，从而优化库存管理和生产计划。
    （二）传统方法的局限性
    1. 缺乏协同和共享
    传统供应链管理中，各环节之间往往缺乏紧密的协同和信息共享机制，这导致信息孤岛现象严重，不同部门或企业之间的数据无法及时更新和共享，从而影响了供应链的整体效率。信息的不透明和滞后性降低了供应链的透明度和响应速度，使得企业难以及时调整策略以应对市场变化。缺乏协同还可能导致库存积压、缺货风险增加，进一步推高库存成本 [3]。
    2. 过于强调成本控制
    传统供应链管理方法往往过于关注成本控制，而忽视了产品质量、服务品质等重要因素。这种短视行为可能导致企业在追求成本降低的同时牺牲产品质量和服务水平。长期来看，这会影响客户满意度和市场竞争力，甚至损害企业的品牌形象。
    3. 难以适应市场变化
    随着市场竞争的加剧和消费者需求的多样化、个性化，传统供应链管理方法往往难以快速响应市场变化。传统方法通常基于历史数据和经验进行决策，难以准确预测和满足客户的定制化需求和快速交货要求，将导致企业无法及时抓住市场机遇，甚至可能错失商机。
    4. 缺乏灵活性
    传统供应链管理方法在面对突发事件时往往缺乏足够的灵活性和韧性，由于各环节之间的紧密耦合和固定流程，企业难以迅速调整供应链策略以应对风险。这可能导致供应链中断或瘫痪，给企业带来重大损失。
    5. 信息技术应用不足
    传统供应链管理中，信息技术的应用相对有限，无法充分利用大数据、人工智能等先进技术来优化供应链管理，这限制了供应链管理的智能化和自动化水平，影响了供应链的优化效果 [4]。
    三、基于大数据的采购供应链优化策略
    （一）采购策略优化
    企业可以利用大数据分析工具对收集到的供应商的历史交易数据、产品质量报告、价格信息、交货准时率等数据进行深度挖掘，识别出价格合理、质量可靠、交货期稳定的优质供应商。这种基于数据的评估方法有助于企业降低采购成本，提高供应链的稳定性。大数据分析能够帮助企业捕捉市场趋势、消费者需求变化等关键信息，从而对未来市场的需求和波动进行预测。企业可以根据市场预测结果，灵活调整采购策略，以降低对单一供应商的依赖，实现供应商多元化。这不仅能够分散风险，还能使企业更灵活地应对市场变化。在大数据分析的基础上，企业可以进一步评估供应商的财务状况、经营状况、技术创新能力等，以判断其长期合作的稳定性和潜力。与评估结果良好的供应商建立长期合作关系，通过信息共享、协同计划等方式，不仅可以提高供应链的响应速度和灵活性，还能促进双方共同成长和发展。
    （二）库存管理优化
    一是整合销售数据、市场趋势、历史库存数据等多源数据，利用大数据分析工具进行精准库存预测。这种预测能够结合市场需求变化，制定出合理的库存策略，避免库存积压和缺货现象的发生，从而提高库存周转率， 降低库存成本。二是采用 ABC分类法等库存管理技术，对库存进行差异化管理。对高价值的 A 类物料实施重点监控和管理，以降低库存成本； 对 B 类和 C 类物料则进行适当控制，避免过度积压。三是建立库存预警系统。当库存量低于或高于设定的安全库存水平时，系统会自动发出预警信号，提醒相关人员及时采取措施进行调整 [5]。
    （三）运输与物流优化
    一是整合历史运输数据、实时交通数据、天气数据等多元化信息，利用大数据算法对运输路线进行智能规划。通过综合考虑时间、成本、安全性等多个因素，选择出最优的运输路线。这不仅可以减少运输时间和成本，还能提高运输效率，确保货物按时送达。二是利用 GPS 定位、物联网等先进技术实现货物位置和状态的实时追踪与监控。通过实时数据监控，企业可以及时发现并处理运输过程中的问题，如交通事故、货物损坏等，确保运输过程的安全与高效。此外，实时追踪还能为物流管理和决策提供有力支持，提高整个供应链的透明度和可视化程度。
    四、案例分析
    （一）案例背景
    沃尔玛（Walmart）作为全球零售业的巨头，其成功的关键在于卓越的供应链管理和持续的技术创新。沃尔玛充分利用大数据技术进行采购供应链的优化，实现了成本降低、效率提升和顾客满意度的提高。
    （二）案例分析
    1. 供应商管理与评估
    沃尔玛利用大数据技术分析供应商的历史交易数据、产品质量报告、价格信息等，实现对供应商的精准评估和选择。这有助于确保采购的商品质量可靠、价格合理，降低采购成本。通过大数据分析，沃尔玛还能预测市场变化，及时调整采购策略，降低对单一供应商的依赖，实现多元化采购，进一步降低供应链风险。
    2. 需求预测与库存管理
    沃尔玛拥有庞大的销售数据和库存数据，利用大数据分析技术可以构建精准的需求预测模型。这些模型能够自动识别并学习数据中的规律和模式，预测未来一段时间内的产品需求，从而实现库存的精准管理。基于需求预测结果，沃尔玛可以制定智能补货策略，实时监控库存水平和销售数据，利用大数据和人工智能技术自动计算补货量和补货周期，实现库存的动态平衡。这有助于减少库存积压和缺货现象，降低库存成本。
    3. 物流运输优化
    沃尔玛通过大数据分析运输历史数据、实时交通数据等，为物流车辆规划最优的运输路线和模式。这有助于减少运输时间和成本，提高物流效率。沃尔玛还利用物联网技术实现货物位置和状态的实时追踪与监控，确保运输过程的安全与高效。通过大数据分析平台对物流数据进行深度挖掘，发现潜在的问题和优化点，进一步提升物流效率。
    4. 供应链协同与信息共享
    沃尔玛建立了统一的物流信息平台，实现了供应链上下游企业之间的信息共享和协同合作。通过大数据平台，供应商可以实时掌握销售数据和库存情况，及时调整生产计划；沃尔玛也能及时获取供应商的产能和交货情况，确保供应链的顺畅运作。供应链协同和信息共享有助于减少信息不对称现象，降低交易成本，提升供应链的整体效率。
    （三）案例总结
    沃尔玛的采购供应链优化策略充分展示了大数据技术的应用价值。通过对大数据技术的应用，沃尔玛实现了供应商管理的精准化、需求预测的精准化、库存管理的智能化以及物流运输的优化。这不仅降低了沃尔玛的采购成本和库存成本，还提高了供应链的响应速度和灵活性，进一步巩固了沃尔玛在全球零售市场的领先地位。
    五、结语
    综上所述，基于大数据的采购供应链优化策略是企业提升竞争力、实现可持续发展的重要途径。通过充分利用大数据技术，企业可以更加精准地掌握市场动态和供应链信息，优化采购决策和库存管理，提高供应链的响应速度和灵活性。同时，大数据的应用也促进了供应链各参与方之间的信息共享和协同合作，降低了交易成本，提升了整体效率。
参考文献
[1] 杨胜刚, 谢晋元, 成程.跨境电商,供应链优化和企业国际化: 基于大数据文本分析的经验证据[J].国际贸易问题, 2023(10):1-18.
[2] 马明慧. 大数据对物流供应链创新发展的影响与应用[J ] . 2022, 41(2):79-81.
[3] 周于楠.大数据对物流供应链创新发展的影响与应对策略[J].中国商论, 2023(8):96-98.
[4] 沈芳.基于数据营销理念的采供销深度结合供应链优化研究[C]//贯彻新发展理念 构建新发展格局: 广西烟草学会2021年优秀论文集.南宁: 广西烟草协会, 2022.
[5] 徐源璘, 曾滢, 王鑫春.基于大数据的企业供应链优化与管理创新分析[J].中国物流与采购, 2021(20):88.