AI 赋能建材供应链采购,这些关键环节将被彻底颠覆!
作者：微信文章在当下中国建材行业呈现出严重供大于求的市场格局下，行业竞争愈发激烈，企业面临着巨大的挑战与机遇。这种供需失衡的现状深刻影响着建材供应链的各个环节，使得供应链的高效运作成为建材企业在市场中立足的关键。随着人工智能（AI）技术的迅猛发展，其在建材供应链中的应用正逐渐重塑行业生态。批准采购、签订合同以及前期准备工作处于供应链的核心起始位置，它们如同精密齿轮的最初咬合，直接决定着后续一系列环节能否顺畅运行。这些环节不仅影响着采购成本、产品质量，还关乎整个供应链的效率和效益。稍有差池，就可能引发成本增加、生产进度受阻等连锁反应。因此，深入剖析并借助 AI 技术优化这些环节，对建材企业在激烈的市场竞争中脱颖而出至关重要。
一、采购订单的重要性与管理
采购订单是建材采购中具有法律约束力的关键文件。在确定供应商后，采购部门需起草详细的采购订单，其中涵盖了物料数量、规格、质量要求、价格、交付日期、交付方式、交付地点、采购订单号、订单截止日期以及采购方的公司名称和地址等大量政策详细信息。这些信息明确了双方的权利和义务，为后续的交易提供了清晰的依据。
如今，AI 技术赋能采购订单管理，通过自然语言处理（NLP）技术，系统能够自动识别和提取采购订单中的关键信息，减少人工录入的工作量和错误率。例如，一家大型建材制造企业为生产新型节能门窗，需要采购特定规格和数量的铝合金型材、玻璃等原材料。采购订单会详细列出每种原材料的具体要求，确保供应商提供的产品符合生产需求。同时，借助 AI 驱动的电子采购系统，如集成了 AI 功能的 Oracle、SAP 等主要的 ERP系统中的电子采购模块，可对采购订单进行智能分类和优先级排序。系统还能根据历史订单数据和市场动态，利用机器学习算法预测潜在的供应风险，提前为采购部门提供预警，以便及时调整采购策略。采购部门会将订单副本提交到会计部门、需求部门、接收部门和运输部门等，各部门可依据订单信息进行相应的工作安排，如会计部门预测应支付额、需求部门记录订单号以备查询、接收部门核对实收数量、运输部门安排物料交付日程等。
二、总括订单在建材采购中的应用
对于建材企业经常订购的产品或系列产品，总括订单是一种有效的采购方式。它是一份开放式的有效期通常为一年的订单，涵盖了所有重复采购的建材产品系列。一旦与供应商订立总括订单，后续的产品订购就只需进行固定的订单发放，大大减少了每次采购下单的程序，提高了采购效率。
在 AI 的加持下，总括订单的管理更加智能。AI 可以分析企业的历史采购数据，预测未来一段时间内各类建材产品的需求趋势，帮助企业合理确定总括订单的采购量和采购周期。例如，一家专注于生产建筑陶瓷的企业，经常需要采购各类标准规格的黏土、釉料等原材料。与供应商签订总括订单后，在合同有效期内，基于 AI 的智能采购系统可根据实际生产进度和库存水平，自动向供应商下达具体的采购指令，而无需人工频繁干预。同时，AI 还能实时监控市场价格波动，当价格达到预设的合理区间时，自动提醒企业与供应商协商调整价格，优化采购成本。买卖双方可以根据市场变化和实际情况修改订单，如调整价格、数量折扣计划或增减产品等。在合同期限方面，虽然通常为半年到一年，但也有根据实际情况签订长期合同的情况，并且买方在供应商表现不佳时，可依据 “免责条款” 随时取消总括订单，以保障自身利益。
三、建材采购的核发与合同管理
在建材采购中，买家通过物料审核来订购总括订单中的产品，明确所需采购的零部件号、数量、单价、收货期、需求部门、运送地址和运货方法等关键信息，并将其转发给供应商，同时将表格副本发送给相关部门。对于采购规模较大或采购前未进行充分洽商的情况，除简单的采购订单外，还需要签订详尽的合同。
AI 在合同管理方面发挥着重要作用。利用 AI 的文本分析技术，能够快速审查合同条款，识别潜在的法律风险和漏洞，为采购经理提供专业的法律建议。采购经理需要了解商务合同的法律问题，提高管理日常合同的能力，以确保合同谈判成功并签约后，合同所有条款能够得到履行。一旦出现违约情况，基于 AI 的纠纷解决系统可通过分析过往案例和相关法律法规，为采购人员提供解决方案的参考。根据定价机制，采购合同可分为固定价格合同和以成本为基础的合同，AI 可以通过对市场数据、原材料价格走势等多维度信息的分析，帮助建材企业精准选择合适的合同类型。例如，对于标准化的建材原材料，可采用固定价格合同；而对于一些定制化的、复杂的建材生产设备或技术服务，可能更适合采用以成本为基础的合同。
四、验收与后续流程的关键作用
验收采购需求是建材供应链中确保产品质量和数量的重要环节。采购部或物料规划部应尽量缩短核发订单和接收物料的时间，可通过电子确认与接收等方式提高效率。在验收过程中，物料装箱单、提单和收货误差报告等重要文件起着关键作用。
AI 技术为验收环节带来了新的变革。利用图像识别和机器学习技术，AI 可以对建材产品的外观质量进行快速检测，识别产品是否存在缺陷、尺寸偏差等问题。例如，在对建筑板材的验收中，AI 系统可通过扫描板材表面，快速判断是否有划痕、色差等质量问题。物料装箱单由供应商提供，详细记载了所运输建材的内容和数量，收货员可据此核对实际收货数量与装箱单载明的数量，确保供应商无溢装或短装情况。提单则记录了承运人交付到工厂的货物数量，避免出现货物数量争议。收货误差报告由收货部门详细记载运输或收货时出现的任何误差，采购部门或物料控制组会对误差进行调查并给出解决方案。
在产品或服务交付完毕后，买方会授权向供应商支付货款，越来越多的企业采用电子支付方式，提高了付款效率。同时，企业还需保留与采购相关的交易记录，这些记录将记入供应商绩效数据库，AI 可以对这些海量数据进行深度挖掘和分析，帮助采购部门识别供应商绩效的发展趋势或模式，为后续的供应商管理和采购决策提供更精准的依据。
五、持续考核与流程优化的必要性
持续考核与管理供应商绩效是建材供应链中不可或缺的环节。通过对供应商绩效的追踪评估，企业可以及时发现供应商的问题并采取措施加以改进，提高供应商的服务质量和产品质量，同时也为未来的采购决策提供量化数据支持。
AI 技术为供应商绩效评估提供了更加全面和客观的视角。通过建立多维度的评估模型，AI 可以综合考虑供应商的交货准时率、产品质量、价格合理性、售后服务等多个指标，对供应商进行实时打分和排名。例如，一家建材企业利用 AI 驱动的供应商管理系统，能够实时监控供应商的各项绩效指标，一旦发现某个供应商的绩效出现下滑趋势，系统会自动发出预警，并提供可能的原因分析和改进建议。
然而，在评估供应商绩效时，评估和反馈的频次是一个关键问题，目前各企业对此尚未达成一致观点，但大多数公司会进行一年一次或两次的整体评估。此外，优化 P2P 流程对于建材企业来说也至关重要。许多公司的 P2P 流程存在不完善之处，借助 AI 技术，企业可以通过流程挖掘算法，自动绘制当前 P2P 流程图，发现流程中的瓶颈和冗余环节。同时，AI 还能根据用户群需求和业务目标，提出针对性的优化方案，利用团队再造研讨会、挖掘ERP 系统现有技术和可用软件等方法进行改进和优化，以提高整个建材供应链的效率和竞争力。
综上所述，在建材供应链中，批准采购、签订合同以及前期准备工作涉及多个环节和流程，每个环节都相互关联、相互影响。建材企业应重视这些环节的管理和优化，通过合理运用采购订单、总括订单等工具，借助 AI 技术加强合同管理、验收管理和供应商绩效考核，不断优化 P2P 流程，提高整个建材供应链的运作效率和效益，降低成本，实现企业的可持续发展。
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