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本文来自云+社区翻译社，作者Steve Wang

Streamline Processes, 多译为简化流程，而译者将则其翻译为流线化流程。因为简化是通过借鉴工厂的线性流水线来进行的(即每个工人只负责流水线的某一个小部分，而多个部分的工作同时进行)，借由流水线来提高工作效率是CPU的工作原理，在操作系统的调度中也有体现。

采购部是大多数公司的关键业务部门，也是许多组织机构的骨干。他们参与因开展活动购买商品或服务的成本决策，以及与利益相关方和供应商建立战略关系。他们能够帮助流线化流程，通过谈判降低材料成本，以及确定更好的供应源，对驱动企业或组织的盈利能力起着重要作用。

在软件行业中，采购到付款（P2P）周期(cycle)是跟踪端到端采购流程的常用方式——从提出采购申请到付款再到供应商。从下面的标准图可以看出，P2P周期具有一系列阶段(性流程)。我们在下面展示的是一个标准流程。根据业务的不同，这个流程会有很多变化。

由于采购是一项重要的业务职能，因此各行业会使用许多关键绩效指标（即KPI）来跟踪其采购部门的绩效。广义而言，根据其主要目的，KPI可以分为三组：降低花费/成本，提高质量和快速交付。(采购部)需要在这三个采购目标中平衡关键绩效指标以取得成果。如果您想了解这些指标的更多细节，请查看Deltabid的采购KPI文章。

1. 成本KPI - 成本规避，成本降低和采购ROI
2. 质量KPI - 供应商质量评定，返工和以美元计算的报废价值，退货至供应商的成本，拒收率，以认证供应商的百分比
3. 交付KPI - 提前时间(即提前了多长时间交付)

除了这些采购关键绩效指标(KPI)外，还有不同的业务职能所共享的其他关键绩效指标，以提供对企业或组织财务绩效的整体认识，例如：

• 应付账周转天数(又称平均付现期)（Days payable Outstandin, DPO）：一项重要的关键绩效指标，说明公司向供应商支付需要多长时间。它提供了有关未付和逾期应付账款的信息，也是现金转换周期的一个重要组成部分。
• 现金转换周期(Cash Conversion Cycle)：如果要将现金转换周期（CCC）等同于时间，需要出售库存和收集应收账款的时间少于它需要支付公司的应付款项的时间。
• 总落地成本(Total Landed Costs)：这是产品抵达目的地后的总价格。它包括产品的原始价格，运费和其他手续费。
• 应付账款与应收账款(Payables vs Receivables)：流动性分析的一个重要部分，用于查看是否有足够的资金从应收账款中支付未偿还的应付账款。
• 未支付的付款(Unreconciled Payments)：帮助我们了解与发票，收据或帐单不匹配的未付款。这鼓励我们纠正付款处理方面的任何错误，并检测潜在的欺诈/供应商超额支付。
• 在到期日之后支付的发票(Invoices paid after due date)：了解在到期日之后支付的发票价值的重要KPI。在到期日之后支付的发票可能会吸引滞纳金，并可能导致市场声誉不佳。

采购中的高级分析方法

改进和优化采购功能都需要进行高级分析。它能够为从事采购工作的专业人员提供大量信息，以帮助他们更好地完成工作。分析可以帮助他们降低成本，分析的方法是确定哪些地方有不必要的开支，通过供应商的交付来监控供应商，并进行谈判以达成更好的交易，还有快速识别交易欺诈并让智能机器来管理手动任务，如报价创建和供应商评分。

德勤(Deloitte, 四大会计师事物所之一)预测，2020年的采购看起来会和今天截然不同。未来的世界将改变现有的假设并带来新的危险。这将会需要额外的技能，知识和工具来解决全新的挑战，同时更有创意地解决当前的挑战。因此，充分利用物联网和数字化等新技术是非常重要的。高级分析方法对于将来所有这些来自新来源的大数据转换为用于智能采购的智能数据非常重要。

以下是一些有益于采购团队的高级分析方法练习：

1）支出分析：开销透明度是了解企业或组织花费多少钱，在哪里以及与谁共同花费的必要条件。这可以帮助我们找出减少支出的潜在机会。减少花费是提高投资回报率的绝佳方法。虽然减少支出很复杂，但一旦完成，它直接影响到基准线(即最低支出)。大数据改变了支出分析的定义。使分析开支变得复杂的原因是来自不同系统的分散的混乱数据，这些系统中不同的交易可以通过购买卡，电汇，使用未集成应付账款的采购平台以及多个procurement/sourcing等不同媒介来进行。(procurement/sourcing，两者翻译都是采购，但有实际区别，SOURCING更偏重于战略层面上的计划,分析和控制。)

2）业务流程分析：让我们思考一个企业或组织想要优化采购到付款的流程。传统方法是与业务用户进行标准的面试式讨论，他们的答案形成了一个基准线，即“As-Is”过程，用于过程改进。但是，它们中的大多数都提供了关于遵循标准过程的理想答案。标准过程形成了企业或组织处理流程中平均70-80％的时间。但其余的20％是例外情况，这些情况并不那么突出，但这是需要注意并改善的地方。在这里，过程分析可以帮助挖掘事件日志中的这些信息。您可以在我之前的文章Business Process Analytics中中获得关于此的更多信息。

3）物联网（IoT）分析：物联网将改变采购的方式。正如Spend Matters和Vroozi在其共同出版的研究性论文“Declaration of the New Purchasing: A Buying Manifesto(新采购公告：一个采购宣言)”中所写的那样：

第12条：物联网（IoT）将围绕我们展开，创造出前所未有的关于我们如何购买及使用产品的消费模式的可见性级别，创建反馈回路并改变我们管理需求的方式。

所有采购（包括花在人员和劳动力上的资金）都将会不断地进行跟踪和监控。借助设备上跟踪移动的应用程序和访问标记设备和耗材的权限，我们将创建前所未有的数据集，从中分析并做出更好的决策。不同标记资产，项目，人员和客户活动之间的反馈回路将经由元数据分析进一步提高其可视性水平，从而改变我们如何将时间和精力分配给采购中不同活动的根本基准。

前所未有的数据增长将使采购部门比以往更注重分析。先进的数据转换技术和建模可以通过准确了解哪些东西正在被使用以及哪些东西才是需要的，来改进支出管理和内容分类。此外，物联网将帮助追踪不需要的超额的某个指定项目的请求，并有助于控制不必要的支出。

4）采购欺诈：高级分析方法可以建立能够识别出欺诈属性的模型。例如，异常检测可以检测历史采购或供应商支付模式中的突发偏差。集群可以帮助比较类似的同行采购请求者群体并识别出与该群体或与该群体的采购类型所需的大不相同的行为。分析可以通过将其属性与已知的欺诈者属性进行匹配来帮助确定潜在的欺诈者。对所要求的项目/供应商(issues/providers)档案进行文本挖掘可以帮助识别相同规格下好的或者差的问题/供应商(issues/providers)。

5）机器处理自动化： RPA可以协助采购人员处理一些手动任务，从而消除人为的错误并将他们解放出来专注于更好的事情。如果我们分析采购支付过程中的常见缺陷，我们可以发现许多机器处理能实现的功能，例如缺乏供应商提供的标准发票，不一致的数据和文档，流程效率低下，重复和超额支付的反应性修复。所有这些都可以使用自动化助理(机器)来自动进行。此外，可以使用智能聊天机器人与供应商进行交流以进行询问，以便小问题和日常问题能得到解决。

6）供应商合理化：这是一个优化供应基础并找到能够降低成本的最佳供应商组合的过程。在这个练习中，了解供应商提供的产品细节（任何质量缺陷或按时交付的数量），供应商详细信息（供应商评级，供应商认证，声誉等）至关重要。这就需要分析大量的数据，分析每个供应商，并预测是否维护与他们的关系有利于未来。

7）耗材价格监测：供应商是否收取正确数量的金额？我们能否通过降价来推动节约成本？通过监测多个电子商务和供应商门户网站的价格，可以帮助采购专业人员更好地节省成本。先进的分析和RPA在这里可以方便地使用，其中门户网站可以被自动抓取并向专业人士提供总结信心和其他相关信息。

这些只是高级分析可以使任何组织的采购部门受益的一些领域。我遗漏了采购中高级分析的其他用例吗？我确信还有很多我不知道的用例并且没有在这里讲到。读者可以分享您对采购领域的其他观点和想法，使这些领域可以受益于先进的分析和颠覆性技术。

问答
是否有任何工具/库（.Net / WPF）来测量和存储用于分析的UI导航数据？
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