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集中采购

有读者问:我们公司为了节约成本要把下面的20多家厂的采购集中起来,请问有什么好的建议吗?我们做的是车用产品,我负责的是橡胶产品相关的原料的采购。

这里说的是集中采购,它对大公司节约开支的重要性不言而喻。首先要了解公司的开支和供应商现状,即确定公司在各种材料/部件类别(Category)花多少钱、花在什么供应商身上。这就是平常讲的“开支分析”(Spend Analysis)。其目的是做到心中有底。其挑战是,不同分部/子公司/厂对同一材料、产品的编码不一定相同,信息系统并没法自动汇总,这在兼并频繁的公司更明显;有些材料/产品往往是与别的产品、服务打包采购,没法准确知道其比例;而管理混乱的公司则根本找不到这些开支数据。总的采购额如此,分摊到具体的供应商也面临同样问题。例如同一个供应商可能在不同分部用不同的编码、名称,供应商之间的关停并转使这个问题更复杂。钱花到哪里去了是个世界性难题,不少首席采购官被CEO、CFO骂得狗血喷头就是因为搞不清楚这个。这也是为什么开支分析是采购软件的一个重要功能。详细内容可参见拙文Spend Visibility - 钱花到哪里去了?

下一步是缩小供应商群。开支分析的结果往往使公司采购主管大吃一惊:同一个产品,不同的分部在不同的供应商处采购,即使是同一供应商,采购价格、条款也可能不同,而且往往有太多的供应商。例如美国最大的农用机械生产商约翰•迪尔发现不同的分部竟然用424种手套,摩托罗那发现有100多种手机电池,供应商有多少就可想而知。这里面有深深的历史原因(例如公司兼并)、设计原因(例如设计部门不采纳通用设计)、运营和采购原因(例如传统的分散型经营、分散型采购,各分部有自己的采购,公司没有中央采购来协调)。缩小供应商群、采用标准化设计、选择优先供应商牵扯生产、设计、采购、运营、销售等几乎所有部门。牵一发而动全身,利害冲突很多,协调上错综复杂。这是个世界性的问题,主题很大,感兴趣可阅读拙作缩小供应商群与标准化供应商群整合、和缩小供应商群 – 要解决问题,而不是光靠制定政策

为协调不同部门和问题,一种做法就是针对产品大类(Commodity)设立委员会,由相关部门的主要负责人组成,来制定公司层面的政策、方针。以前IBM就是这样做。具体的开支分析、供应商选择提案等则由采购部门负责。采购集中化的主要产品有二:(1)合格供应商清单(Approved Vendor List, AVL)和(2)采购合同。在大公司,签合同的人并不一定是履行合同的人。合同签订后就移交给具体的采购人员。公司内部、供应商是否履行合同就成为另一个问题。以后专题再谈。

要注意的是,集中采购不是万能药,它一般伴随着采购灵活性降低、采购相应速度下降、内部用户的选择余地减小等副作用。所以在美国,没有趋势表明集中采购就是下一步的发展方向。相反,有些公司在集中采购与分散采购之间游离,几年用几种采购,几年用分散采购,这与公司的战略重点、采购主管的变更等都有关。例如节支战略下,可能采用集中采购;而新产品开发占主导时,则更可能用分散型采购,因为这种采购针对具体部门、分部,响应速度较快,更能适应新产品开发的快节奏。更多的公司则是针对有些产品、服务采用集中采购(例如旅行、电话、软件、办公用品),而另一些则用分散采购(例如生产上的直接材料)。法无定法,水无定形,切忌生搬硬套。感兴趣的话可参照美国高级采购研究中心(CAPS)的一系列专题研究<(Focus Studies)。

作者简介
刘宝红,毕业于美国亚利桑那州立大学MBA,专修供应链管理,现在硅谷从事供应链管理。他是美国注册采购经理(C.P.M.)、六西格玛黑带,并通过生产和库存管理认证(CPIM)。联系方式:[email protected]。更多文章,参见其管理专栏“硅谷客”www.guiguke.com和“供应链管理专栏”www.scm-blog.com

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读者留言 (3)

Jeff.y:

我目前所在的公司就会按总公司发布的commodity进行分类,每月采购数据上传,以达到spend visibility的目的。
主要作用也是为了进行随后的采购分析,供应商整合,采购控制,网上竞标等等。

Michelle:

看了您的集中采购一文,很有收获。不知您可否相关资料分享,也希望在此领域中和您有所探讨。谢谢!我的EMAIL:[email protected]

针对有些公司分厂之间数据难以比较的问题,有一点值得借鉴:
我们公司现在全球有2000多个工厂,对于其他使用的原材料实行统一编码,在我们需要新创建一个物料号的时候,需要由相应的上级部门来完成,比如对我们北京工厂来讲就是由亚太级的部门来定,通常是我们提供相应资料,先由他们在全球数据库里搜索,如果已经有这个物料,那就直接提供号码给我们,然后我们再加入北京工厂就可以;如果没有的话就直接创建。这样就避免了大家各用一套编码、重复编码之类的弊端,更利于以后的数据统计和比较。

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本文发表于2007年2月 9日 07:27

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