[供应链] 集中采购

集中采购旨在把分散的采购活动进行集中管理,通过规模效益来提高采购效率、降低采购成本、确保采购质量,并实现对采购活动的有效控制和管理

1.集中采购的定义

集中采购指在企业内,将原本分散的采购活动进行集中管理,由专门的采购部门或团队统一负责采购所需要的物资、设备和服务

这种采购方式通过集中化、规模化的采购行为,降低采购成本,提高采购效率,并强化与供应商之间的合作关系

2.集中采购的优势

1.降低采购成本

通过集中采购,整合需求和质量标准,增加采购数量,从而提高与供应商的议价能力,企业可以获得更优惠的价格和更好的服务条件,从而降低采购成本

2.提高采购效率

集中采购使采购职能集中,减少采购人力浪费,简化采购流程,减少重复工作,提高采购效率

3.优化供应链管理

集中采购有助于加强与供应商之间的合作关系,建立长期稳定的供应关系,优化供应链管理

3.集中采购的不足

1.缺乏灵活性

集中采购一般采取招投标、竞争性谈判等方式,零星、地域性及紧急采购状况难以适应

限制了各部门或项目在采购方式选择上的灵活性,无法根据特定需求及时进行调整

2.需求匹配困难

不同部门或项目的具体需求可能存在差异,集中采购可能难以完全满足这些个性化的要求

3.供应保障问题

如果集中采购的规模较大,对供应商的依赖程度也会增加,导致供应风险放大,一旦供应商出现问题,可能会影响整个供应链的交付

4.采购过程复杂

集中采购需要协调多部门或多项目的需求,采购沟通和协调过程可能会变得较为复杂,需要更多的沟通和协调工作

内容概要:本文深入探讨了多种高级格兰杰因果检验方法,包括非线性格兰杰因果检验、分位数格兰杰因果检验、混频格兰杰因果检验以及频域因果检验。每种方法都有其独特之处,适用于不同类型的时间序列数据。非线性格兰杰因果检验分为非参数方法、双变量和多元检验,能够在不假设数据分布的情况下处理复杂的关系。分位数格兰杰因果检验则关注不同分位数下的因果关系,尤其适合经济数据的研究。混频格兰杰因果检验解决了不同频率数据之间的因果关系分析问题,而频域因果检验则专注于不同频率成分下的因果关系。文中还提供了具体的Python和R代码示例,帮助读者理解和应用这些方法。 适合人群:从事时间序列分析、经济学、金融学等领域研究的专业人士,尤其是对非线性因果关系感兴趣的学者和技术人员。 使用场景及目标:①研究复杂非线性时间序列数据中的因果关系;②分析不同分位数下的经济变量因果关系;③处理不同频率数据的因果关系;④识别特定频率成分下的因果关系。通过这些方法,研究人员可以获得更全面、细致的因果关系洞察。 阅读建议:由于涉及较多数学公式和编程代码,建议读者具备一定的统计学和编程基础,特别是对时间序列分析有一定了解。同时,建议结合具体案例进行实践操作,以便更好地掌握这些方法的实际应用。
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