基于品类电信运营商采购需求数据采集与分析

摘 要：数据采集与分析对于电信运营采购绩效起着关键性的推动作用，本文基于品类管理的数据采集与分析的思想，对电信运营商采购需求数据进行采集和优化分析。以某电信运营商省公司为例，首先对其品类管理现状进行分析，然后构建基于品类管理的新型集中需求数据采集与模式分析，并详细阐述其两大管理支柱——基于品类的需求归口分析和基于品类的采购需求数据预测模型，通过数据采集和绩效分析，表明该企业效益改善显著，该论文方法对电信运营商提升信息化需求管理水平及采购流程的信息化优化具有一定的现实指导意义和借鉴作用。

关键词：电信运营商需求管理；采购需求数据采集；需求分析与预测模型

中图分类号：TP274.2 文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2018）10-0012-03

Abstract：Data collection and analysis play a key role in promoting the procurement performance of telecom operations. Based on the idea of data collection and analysis of category management，this paper collects and optimizes the purchasing demand data of telecom operators. Taking the provincial company of a telecom operator as an example，this paper first analyzes the current situation of category management of a telecom operator，then a new type of centralized demand data collection and pattern analysis based on category management is constructed，and it also elaborates on its two pillars of management：the centralized analysis of demand based on category and the forecasting model of purchasing demand data based on category. Through data collection and performance analysis，it is shown that the benefit of the enterprise has improved significantly. The method of this paper has a certain practical significance and reference for telecom operators to improve the level of information demand management and the optimization of procurement process.

Keywords：demand management of telecom operators；procurement demand data acquisition；demand analysis and prediction model

0 引 言

根据电信运营商采购需求，建立数据采集与分析模型，可以准确预测并实现良好的信息管理采集到每个采购部门的监控和数据分析。目前国内三大电信运营商采用的是以集团、省两级集采为主，地市自采为辅的集中采购模式，集中采购的需求来自各分公司的不同需求部门，这对采购需求的信息管理和数据采集与分析提出了更高的要求。但现实中往往采购的很多问题不在采购信息本身，而在采购之外。由于传统需求信息采集与数据管理具有网络结构复杂、流程长、信息分散、反应慢、需求计划性差、缺少协同联动等问题，结合实际情况可以总结出电信运营商采购需求数据采集与管理主要存在两方面不足：（1）需求调查数据不准确。需求计划依托于地市需求收集，省采购部门对地市上报的需求，对比历史数据做适当放大后进行框架采购，易产生牛鞭效应，需求计划管理较被动。并且突发需求较多，特别在后半年里配额断档经常发生。（2）由于需求计划信息管理系统的结构性问题，在以产品为颗粒度的U型需求调查结构中，采购部门与资源管控部门在U型需求调查结构的两端，带来许多的潜在问题。

基于品类的信息采集与数据管理可快速满足全公司的生产需求信息化目标要求，在合法合规的前提条件下重点开展品类网络化数据采集与管理模型研究，按品类制定采购全流程的信息化操作规范及标准和需求模型，将会大大提高系统分布化、采购专业化等，同时实现供应链内部的信息协同。

目前对于品类管理在不同行业内采购领域中的研究较多。李锋等提出了由品类信息划分及数字化管理模型及基本工作流[1]。吕小宇等以某通信运营企业为例，结合其物资特点和采购部门需求特点，提出了根据采购频率及采购品金额和采购品质量标准化三个条件的信息化管理及数据采集方法[2]。吴勋等分析了油田工程物资采购品类信息管理的现状并给出根据采购产品和服务的特点与用途分类模型及数据采集分析方法[3]。林旭等以制造行业内的一家跨国工程机械制造商为例，用80/20原则识别出主要品类的物料，并按照主要品类的物料数据建立信息化管理模型[4]。

1 基于品类的采购需求集中数据采集流程

1.1 品类数据项

基于2015年和2016年的全年采购订单数据的描述性统计分析，对该公司品类管理现状进行支出分析、需求分析和供应市场分析。

通过支出分析得到如下结果：一采金额中，服务类占比为30.8%，产品类占比为69.2%；二采金额中，90%的采购额是服务类，服务类是省公司采购方案制定与评审的主要工作；大部分货物类产品都已经实现了一采；由于大部分货物类都是一采，周期和过程较长，所以他们更需要精准需求预测模型和清晰的需求归口管理。

通过需求分析得到如下结果：40种品类的采购需求在1亿元/年以下，22种品类有超过1亿元/年的采购需求，8种品类有超过10亿元/年的采购需求；定制终端的采购需求最高，为97.29亿元/年；通过对2016年各品类下每种产品的采购金额进行汇总分析，得出如下结果：服务大类的采购需求最高，达到了179亿元/年；其他12种大类的采购需求均小于5亿元/年；只有15种中类的采购需求超过了1亿元/年；通信工程施工的采购需求最高，为44.64亿元/年。对2015年和2016年该品类的采购需求变化进行分析，结论如下：仅网络配套设备、网络工程服务、设备安装施工合同、家具、工程勘察设计合同以及IT软硬件产品这7个品类的采购需求有所减少，其他的23个品类都在16年增加了采购需求；其中环比增长率最大的是“电源及动力环境监控设备采购合同”，2016年总采购需求是2015年的300多倍；而需求金额增长最多的是“网优及测试服务”，一年总采购需求增长了14.65亿元；多数品类的需求变动都十分明显。

通过对62种合同类别及其对应供应商合同金额的供应市场分析得到如下结果：有27种合同类别的供应商数量超过了10个，其中通信基站建设用地/用房租赁涉及的供应商数量最多，为260个；其次为网络配套设备和设备安装施工合同，供应商数量分别为80和75个。有35种合同类别的供应商数量不足10个，且有9种合同类别的供应商数量只有1个。

该公司根据集团采购全目录的产品中类，结合自身采购实践，通过对品类现状的支出分析、需求分析和供应商分析，综合考虑产品属性、需求属性与采购属性等三大因素，将采购对象提炼为50类别，如图1所示。

1.2 新型集中需求数据采集与分析

针对传统需求管理模式流程长、零星分散、反应慢、需求计划性差、缺少协同联动等问题，基于品类管理思想构建一种新型集中需求管理模式，如图2所示。

相比传统需求管理模式，新型集中需求管理模式具备以下四个优点：（1）去掉了重复过程，加强统筹，统计快速；（2）需求规划的依据强；（3）规划发生变动时，能够快速调整，理论上可以实时的调整需求计划；（4）采购、计划、财务、归口等部门分工明确，协同联动，强调专业管理。新型需求集中管理模式可能存在的挑战在于：各种建设项目所需物料的清单必须能够得到维护和及时更新。既然要实现各种类型产品需求模型的集中管理，也必须要明确各类产品的需求归口部门。

1.3 基于品类的需求数据分析

对2016年全年订单数据中122个中类，根据其采购金额排序进行需求部门的去向分析，并将去向比例最大的部门与需求归口管理细则中的需求归口管理部门对比观察，得出归口合理性的相关结论：由订单数据分析可知，有72类（共122类）品类的订单去向分析与需求归口细则的规定是相符的。对于采购金额大小排序与需求归口细则不符的中类，建议按照订单数据分析的结果（即产品去向比例最大的部门）来确定其对应的需求归口管理部门调整办法。

1.4 基于品类的采购需求分析预测模型

电信运营商的采购需求大多来自于建设项目的派生需求，并且需求分析预测是提升需求准确性与计划性的关键。通过采用以建设项目为输入、采购产品需求为输出的采购需求预测模型，实现从计划到采购需求的有效翻译。目前根据该家电信运营商建设项目实际情况，建立由3大专业，11种主数据项，69种子数据项构成的需求预测BOM模型，如表1所示。

以“通信光缆”品类为例，涉及到有线接入专业（“基站接入”场景和“有线接入配套”场景及对应数据项）和传送网专业（“骨干网光缆工程”场景及对应数据项），另外通过调研得到，光缆配置建设冗余，每公里1050米光缆，计算得到每皮长公里光缆需要1.05公里普通光缆。以“骨干网光缆工程”场景为例进行输入及输出计算，如表2所示。

以某运营商省公司下属地市A的2015年实际数据为依据，我们选择了8种经常需要紧急追加采购量的品类，应用本模型对其进行验证及试用，模型验证结果如表3所示。

从表中可以看出，所有测试产品的BOM模型输出量平均需求偏离度为12.63%，最大偏离度为21.74%。由此可见模型的准确率已达到可实际使用及推广的水平，验证的结果也符合预期效果，有较高的理论意义和实践价值，能够解决采购需求管理困难的问题。

2 采集数据与结果

自2017年初加快推进基于品类的采购需求数据采集与信息化集中管理体系建设以来，该公司采购信息化管理水平得到进一步提升（以下数据截至2017年9月30日）：（1）集采结构快速优化，一采集中度同比提升3.9个百分点，一采执行金额同比增长19.6%，省层面统筹采购金额占比由76.7%提升至93.5%；（2）需求整合力度不断加强，采购项目决策量减少60.5%，单个项目平均采购规模提升51.1%；（3）需求准确性大幅提升，月均突发需求申请由105次大幅降低到15次，降幅85.7%；（4）采购效率明显改善，采购项目完成金额同比提升33.7%，采购及时率提升6.4个百分点，采购项目可控过程用时缩短10.1%。

3 结 论

本文基于品类管理思想对电信运营商采购需求数据采集与信息化管理的优化进行了研究，提出了采购需求集中信息化管理的研究思路。通过对某电信运营商省公司的具体案例进行分析，首先评估其品类管理信息化管理现状，然后构建基于品类管理的新型集中需求数据管理管理模式，以及基于品类的需求归口分析，最后采用基于品类的采购需求预测模型对其进行验证，结果证明了该模型的有效性和实用性。综上所述，基于品类的采购需求数据采集及信息化集中管理体系能够优化电信运营商采购流程并提升其需求管理水平，有助于通信运营企业降低企业运营成本，提高采购效率及提升核心竞争力，具有一定的现实指导意义和借鉴作用。

参考文献：

[1] 李锋，姜群，冯明，等.电信运营企业供应链管理视角下的品类管理 [J].通信企业管理，2012（9）：72-73.

[2] 吕小宇，顺远报.基于品类管理的集中采购优化——以通信运营企业A公司为例 [J].现代商业，2016（32）：106-108.

[3] 吴勋，张鑫，秦寰宇.油田工程物资采购实施品类管理探析 [J].化工管理，2016（23）：74.

[4] 林旭.TX公司的全球采购战略及其供应商评价研究 [D].北京：北京交通大学，2012.

作者简介：左欣（1993.09-），男，汉族，河北人，管理科学与工程在读研究生。研究方向：管理工程及信息化。