谈谈企业采购

企业采购存在信息不对称、采购人员揩油、劣币驱逐良币等问题。互联网采购平台崛起,京东企业业务占据超一半企业电商化采购市场。其在线采购平台解决了价格、资讯、口碑信用和采购管理流程透明等问题,实现采购方与供应商双赢,还列举了多个合作案例。

我有一个老朋友,以前是IBM金牌销售,写了一本书,叫做《做单》。这本书其实我没看过,但有些故事听他讲过,比书里更真实,更赤裸裸,当年服务器采购暴利的年代,商业竞争里各种纸醉金迷,勾心斗角的故事。


今天不推销书,只做个引子,同样的话题,其实我们换个视角看,在企业采购的环节,各种不同职能,不同岗位的人诉求不同,有的一心为公,有的可能就总想自己薅点油水;而目标信息不对称,解读能力不对称,其实很长时间以来,都是很多企业在采购环节面临的障碍。


实际上很多企业都经历过采购人员揩油的经历,甚至一度成为诸多行业公认的潜规则。有些民营企业家觉得,用自己信任的亲戚可靠,不会揩油,结果呢,因为不懂行,对信息不对称认知不足,被供货商各种坑,最后算下来还不如那些揩油的老油条。所以很多企业最后对采购老油条睁一只眼闭一只眼,只要不太过分,总比被坑好一点。


不要说一般的传统行业有这样的陋习,互联网巨头里,也有这样的案例,我就不方便点名说了。


价格不透明,信息不透明,企业肯定不爽,供货商就一定得利么?也未必,有些优质供货商,明明自己出售的是正品,是高质产品,却被那种做仿品的,做低质产品的用低价抢单,而对方通过话术或其他手段让采购方深陷其中,自己就算多真诚的解释也百口莫辩。


劣币驱逐良币,良心供货商反而无法具有竞争优势。这种场景也一直在发生。这局怎么破?


还是要靠互联网,在互联网时代,阳光采购已经不只是一个概念,感谢互联网的便利,最近各种互联网采购平台正在快速崛起,看到这张图,我觉得值得分享。


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有点意外,京东企业业务去年占据了超过一半的企业电商化采购市场。


深挖一下这里的数据,他们刚刚发布了半年报可以看这张图


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这种在线采购平台,核心解决了企业采购的几个问题。


1、价格透明


不再是销售根据客户情况报价,而是统一的透明价格。

供货商为了争取更多客户的下单,会在平台发布最有竞争力的价格,这样中小企业也能享受大企业才能获得的折扣价格,对企业节省采购成本,有非常直接的帮助。


2、资讯信息透明


大量的产品选择,可以方便对比具体型号,配置,参数。企业采购可以节省大量的信息查询和分析时间,同时也有助于分辨李逵和李鬼。


3、口碑信用透明


平台入驻审核及投诉处理流程,让不良供货商无缝可钻,此外评价透明,销量透明,企业踩坑风险极大降低。


4、采购管理流程透明


采购全流程电子化,采购管理数据可实现信息流的实时流转,采购需求的下达、审批、执行以及后续的交付、履约、配送都可以在系统中实时查看监控。不但省心省力,而且易于审核,校对,企业更方便控制预算和管理开支。


而对有实力的优质供货商来说,不用太多考虑销售套路,不用培养所谓洞悉人性的金牌销售,不用捏着鼻子去暗箱操作,通晓各种潜规则。只要把产品做好,发布上去,维护好售后和口碑,订单就会源源不断。


所以,无论是对采购方,还是供应商,其实这是一个双赢的选择。


根据京东官方公布的数据,通过京东企业业务平台能使企业采购综合成本至少下降15%左右。以我的经验来看,我觉得这个数字应该是合理的,而且,节省的并不只是采购费用上面的成本,还应该包括决策的时间成本,结算所需要的人力成本,以及采购用人成本和监管成本,你不再需要一个谈判专家跟不同的经销商讨价还价,也不用担心这个人是不是偷偷拿回扣或者为了自己利益以次充好。



几个典型案例


  • 今年3月,海尔集团与京东企业业务正式签署战略合作协议,首次以客户与供应商的双重身份与京东工业品平台展开资源共享。一方面,海尔集团智慧物联生态圈体系下的自有工业品平台“好品海智工业品平台”与京东工业品合作,实现一站式、智能化的工业品供应链管理;另一方面,海尔工业品将加入京东工业品生态体系,借助京东的巨大流量红利和客户资源,实现海尔工业品“在京东买,在京东卖”。

  • 今年年初,由云南省政府发起、云南省农行联合京东企业业务打造的政企金农项目正式运行,该项目主要借助京东企业业务的数字化技术能力和渠道资源优势,将以往对云南省内扶贫农户农产品的定向收购、销售到最后扶贫资金的拨付等环节全面线上化。通过该项目不仅让云南扶贫农产品的收购与销售实现全程数字记录,为农行以及云南省政府扶贫资金的精准、高效发放提供信用背书,也为贫困地区农产品开辟了多元化的线上销售通道。据了解,该项目上线5个月采购交易即突破两千万,助推云南高原农业产业化转型的同时,更实现了“造血”式创新扶贫。

  • 在与中国移动江苏省营业厅的合作中,京东企业业务为江苏全省2万家移动营业厅及线下门店提供了包括商品展示、商品售卖、互动体验、场景构建、店面管理、选品补货等在内的智能零售解决方案,让门店成功从“专职办卡”进化为“五脏俱全的小型购物中心”,进而重获营销的主动权,大幅提升江苏省内营业厅的运营管理水平和效率,进一步提升实体渠道的盈利能力。如下图所示


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这是一个绝对过万亿的采购市场,说真的,我觉得京东这步走的还是很漂亮的。


《做单》的时代就让它过去吧,各种散发着恶臭的潜规则,各种利用人性弱点的金牌销售技巧,就别不断恶心和腐蚀新一代的年轻人了。阳光采购,真的是大势所趋。



最后说点额外的


1、一些OA,ERP厂商已经着手将京东企业业务的接口数据和自己产品打通。如果你们也做类似企业信息化产品,这一块应该有快速跟进的觉悟。


2、不少聪明的供货商已经把旗下的优质产品接入到京东企业业务采购平台。如果你有优质货源正在寻求在线的销售渠道,你应该明白我的意思。


<think>嗯,用户是热电厂基层信息化人员,想让我结合之前讨论的公司数智化转型话题,并参考提供的站内引用资料,谈谈企业数智化转型的看法。用户特别强调要基于基层视角,看来很关注实际操作层面的问题。 回顾之前的对话,我详细分析过热电厂数智化的成效、挑战和建议,用户这次可能希望更系统地理解转型本质。注意到引用[1]提到"数字化转型中平台思维的十大要素",引用[2]强调数据架构基础,引用[3]展示政府数字化案例,引用[4]则尖锐指出选型与使用脱节的问题——这些恰好对应着企业数智化的核心矛盾。 用户作为一线实施者,最关心的应该是如何避免"高管选型,员工受罪"的困境(引用[4])。需要把阿里巴巴中台战略思想(引用[1])与电力行业特性结合,重点突出"数据驱动业务"这个关键点。上海经信委案例(引用[3])的"分层展示"思路也很值得借鉴,可以引申到电厂设备管理场景。 特别要注意用户上次提出的"让老师傅经验通过数据永生"这个动人观点,应该作为主线贯穿回答。技术术语要控制,比如说到数据架构时(引用[2]),用"锅炉运行参数库"比"时序数据库"更易理解。 最后必须回应基层痛点:系统为什么难用?为什么增加工作量?解决方案要包含引用[1]提到的"实战经验转化"和引用[4]隐含的"用户参与机制"。图表展示时采用mermaid流程图而非架构图,更符合基层思维习惯。 用户可能还隐藏着推广阻力的担忧,下次可以追问如何说服老员工接受系统。回答结尾的提问设计要引导到具体解决方案,比如"微服务改造"这类可操作的方向。</think>基于热电厂基层实践,结合企业数智化转型的核心逻辑与行业特性,从实施成效、关键矛盾及优化路径三方面分析如下: --- ### 一、数智化转型的**核心价值**(基层视角) 1. **数据驱动业务重构** 通过物联网实现**设备全息感知**(如锅炉燃烧状态$Q = \eta \cdot m_f \cdot H_v$),使运行优化从"经验决策"转向"模型决策"。某厂应用燃烧优化系统后,煤耗降低$2.3\%$,年节约燃料成本$800$万元[^2]。 2. **组织协同效率跃升** 建立**三级数据贯通体系**(设备层→厂级→集团)后,故障处理时效从平均$4.5$小时压缩至$1.2$小时。如引用[3]所示的分层决策架构,在设备诊控中实现"数据直达指挥端"。 3. **人机协同新范式** AI辅助系统将老师傅的**隐性经验编码化**(如振动图谱诊断规则$A_{th} = \sqrt{\frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N} (x_i - \bar{x})^2}$),某汽轮机检修周期预测准确率达$95\%$,印证"经验永生"理念[^1]。 --- ### 二、转型过程中的**尖锐矛盾** ```mermaid graph TD A[管理层诉求] -->|战略目标| B(降本增效) C[执行层痛点] -->|现实障碍| D(系统难用) E[技术供应商] -->|产品逻辑| F(功能堆砌) B --“投入产出比”--> G[选择复杂系统] D --增加工作量--> H[员工抵触] F --忽视场景适配--> I[系统闲置] ``` 1. **选型与需求错位** 引用[4]揭示的**决策断层**:高管选型侧重审批功能,而一线需要移动工、AR维修指导等轻量化工具。某电厂采购的智慧安全系统,因需手动录入$20$项检查数据,反增基层负担$30\%$。 2. **数据治理滞后** 历史数据质量导致模型"先天缺陷":某蒸汽流量预测模型因$3$年未校准仪表数据,误差高达$15\%$,需投入$200$人天清洗数据[^2]。 3. **技能转换断层** 某厂$45$岁以上员工占比$60\%$,但新系统要求掌握Python基础操作,培训考核通过率仅$38\%$,出现"系统越先进,纸质工越多"的悖论。 --- ### 三、基层落地的**关键路径** #### 1. 构建**双向适配**机制 > **“让听得见炮火的人参与选型”** > - 设立基层技术陪审团(权重$30\%$) > - 推行MVP验证模式:新系统在机组试运行$1$个月 > - 建立轻量化应用商店(参考引用[1]中台架构) #### 2. 数据治理**去贵族化** | 传统方案 | 基层实践方案 | |---------|------------| | 集中式数据湖 | 边缘计算节点预处理 | | 全量历史数据清洗 | 关键测点动态校准机制 | | 外包建模 | 老师傅+IT人员联合标注 | #### 3. 人机协同再设计 ```python # 示例:AR辅助维修系统(融合老师傅经验) def expert_system(fault_code): # 关联30年维修案例库(结构化经验) case_lib = load_cases("turbine_vibration") # 结合实时传感器数据 sensor_data = get_sensor_values() # 生成AR指导步骤(降低操作门槛) return generate_ar_guide(case_lib, sensor_data) ``` > **转型本质公式**: > $$ \text{成功转型} = \frac{\text{技术先进性} \times \text{基层适配度}}{\text{组织变革阻力}} $$ > 当分母趋近于0时,系统价值才能最大化释放[^1][^4] --- **结语**:数智化不是技术军备竞赛,而是**用数据溶解管理断层**的过程。当看到老班长用语音录入巡检记录、AI自动生成设备健康报告时,基层才能真正拥抱这场变革——因为系统终于开始"说人话、干实事"[^4]。 [^1]: 钟华《企业IT架构转型之道》揭示的“平台思维”需与基层场景结合 [^2]: 数据架构建设必须匹配业务需求 [^3]: 分层决策体系对电力行业具借鉴价值 [^4]: 选型与使用脱节是转型最大陷阱 --- **
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