品類管理是一種采購戰略方法，涉及將支出細分為不同的類別并制定具體策略來有效管理每個品類。在現代采購環境中，品類管理已成為組織尋求優化采購流程、降低成本和提高業務價值的重要工具。

本文探討品類管理在現代競爭激烈的商業環境中的重要性，并介紹了生成式AI在品類管理中的應用，通過創新IT解決方案實現卓越的品類管理。

品類管理是一種戰略性的采購方法，涉及將組織的支出細分為不同的類別，并制定具體策略來有效管理每個品類。采購品類管理背后的關鍵概念是將每個品類視為一個獨立的業務部門，具有獨特的特征、供應市場動態和價值創造機會。

與通常側重于交易活動和短期成本節約的傳統采購不同，品類管理采取更全面和長遠的視角。

它涉及：

· 分析支出數據以發現整合和利用的機會

· 開發深入的市場情報和供應商洞察

· 為每個品類制定量身定制的采購和供應商管理策略

· 與內部利益相關者合作，使采購目標與業務目標保持一致

實施品類管理策略可以為組織帶來顯著的好處，例如：

· 通過戰略尋源和供應商整合實現成本節約

· 改善供應商關系和績效

· 提高采購流程的效率和生產力

· 更好的風險管理和合規性

· 采購與整體業務目標之間更加一致

通過采用品類管理方法，組織可以將其采購職能從戰術性、以成本為中心的部門轉變為戰略性、價值驅動的業務合作伙伴。

品類管理對企業成功的各個方面都有深遠的影響。組織可以通過實施結構良好的采購品類管理策略來釋放有助于其整體績效和競爭力的顯著優勢。

讓我們探討一下品類管理可以產生重大影響的關鍵領域：

品類管理的主要目標之一是識別和實現降低成本的機會。通過將支出細分為不同的類別并分析每個類別的獨特特征和供應市場動態，組織可以：

· 確定他們可以利用規模經濟和整合支出的領域

· 與供應商協商更好的合同和價格

· 實施需求管理策略以減少不必要或冗余的支出

通過這些努力，品類管理使組織能夠顯著節省成本，這些成本可以再投資于戰略計劃或用于提高底線績效。

品類管理采購非常重視與主要供應商建立戰略合作伙伴關系。通過促進與供應商更緊密的協作和溝通，組織可以：

· 使他們的目標與供應商的目標保持一致

· 發現聯合創新和持續改進的機會

· 確保更穩定可靠的商品和服務供應

改善供應商關系不僅可以提高質量和服務水平，還有助于提高供應鏈的整體彈性和敏捷性。

品類管理可幫助組織簡化采購流程并提高運營效率。通過實施最佳實踐和利用技術，品類經理可以：

· 標準化和自動化重復性任務，例如采購訂單處理和發票對賬

· 減少人工干預并最大限度地減少錯誤

· 通過支出分析和品類洞察實現數據驅動的決策

這些努力提高了采購職能部門的生產力，使品類經理能夠專注于為組織帶來價值的更多戰略性活動。

有效的品類管理對于識別和降低供應鏈風險至關重要。通過進行全面的市場研究和供應商評估，品類經理可以：

· 識別與特定供應商或類別相關的潛在風險

· 制定應急計劃和替代采購策略

· 監控供應商績效以及法規和標準合規性

此外，采購品類管理可幫助組織確保更加多樣化和有彈性的供應基礎，從而減少潛在中斷或供應短缺的影響。

通過利用品類管理的力量，組織可以在這些關鍵領域推動重大改進，最終為整體業務成功和市場競爭優勢做出貢獻。

隨著 AI 采用的加速，Gartner預測，到 2026 年，75% 的日常采購任務將實現自動化，使采購管理者能夠專注于戰略計劃。

品類管理的發展正在重新定義采購，從傳統方法轉變為數據驅動、AI 增強的策略。將 AI 和高級分析集成到采購運營中的企業正在實現顯著的效率提升，麥肯錫預測，通過技術調整，生產力將提高 25%，成本降低高達 20%。

為了保持競爭力，組織必須摒棄過時的采購方法，采用技術驅動的方法，以提高敏捷性、戰略決策和成本效益。

AI 通過引入預測分析、自動化和實時洞察，正在徹底改變采購。主要優勢包括：

• 預測分析 –AI 改進了需求預測，麥肯錫報告稱預測準確性提高了 50%。

  
  

• 自主談判 –用友BIP等平臺簡化了采購流程，將談判時間縮短了 50%。

  
  

• 供應商情報 –AI 驅動的儀表板提供 360 度供應商洞察，解決供應商問題的速度提高 40%。

人工智能 （AI） 受到行業領導者的擁護，并受到技術進步的推動，正在從根本上重新定義品類管理領域。一個值得注意的例子某企業供應鏈總監說，利用人工智能使他們的團隊能夠“以前所未有的準確性預測需求，徹底改變庫存決策”。這種從直覺驅動戰略到數據驅動戰略的轉變意味著企業在提高運營效率和戰略規劃方面所采取的方法發生了巨大變化。隨著 AI 的不斷發展，自主品類管理;它與品類管理的集成不僅僅是為了跟上技術步伐，而是掌握它以獲得競爭優勢并推動業務成功。

從傳統品類管理到 AI 驅動的品類管理標志著企業實現戰略規劃和運營效率的方式發生了關鍵轉變。

以下是對 AI 如何重新定義這一關鍵業務實踐的深入研究：

• 大規模數據處理：AI 算法擅長處理和分析海量數據集，不僅包括過去的銷售，還包括市場狀況、消費者人口統計和競爭格局分析。AI 的分析能力遠遠超過人類的能力，從而獲得更豐富的見解和更具戰略性的決策。

  
  

• 趨勢預測和模式識別：AI 利用機器學習技術比以往任何時候都更快、更準確地檢測新興趨勢和消費者模式。AI 能夠預測季節性波動并相應地調整策略，從而確保最佳產品可用性和營銷一致性。

  
  

• 實時調整：與依賴于定期審查周期的傳統方法不同，AI 驅動的系統可以實時調整策略。這種適應性意味著企業可以應對市場動態的突然變化，從而有可能在響應速度和敏捷性方面超越競爭對手。

  
  

• 個性化預測分析：通過剖析供應商數據和反饋，AI 使公司能夠創建高度針對性的采購活動，確保與推薦新的降本機會。使用預測分析不僅有助于識別供應商的價格波動趨勢，還有助于識別他們可承擔的應該成本，從而有利于采購談判。

  
  

• 供應商細分模型：先進的聚類和細分模型有助于根據據供求雙方的依賴度，將供應商分“核心”“發展”“關注”“商務”。根據供應商的感知度，將供應商分“核心”“盤剝”“維持”“發展”等類型。對業務的影響和供求市場復雜度，將供應商分智能的劃分“戰略型”“杠桿型”“瓶頸型”“常規型”。這種細分有助于高度定制化的供應商分類分級，從而提供精準的供應商畫像。

  
  

• 預測性庫存：AI 系統通過以以前無法達到的精度預測每種產品的需求來提高庫存準確性。通過以高準確率預測未來銷售，采購部門可以及時調整PO數量，企業可以減少積壓和缺貨的情況，優化倉庫空間并改善現金流。

  
  

• 自動補貨：將 AI 與倉庫中的 IoT 設備集成可以實現自動化庫存管理，其中庫存水平可以自主監控和補充。這項技術不僅可以最大限度地減少人為錯誤，還可以提高運營效率。

  
  

生成式 AI 通過自動化內容生成、綜合信息和增強參與度，正在徹底改變品類管理。它通過以下方式加速軟件編程并解決品類經理的擔憂：

• 自動創建文檔：生成定制設計的 RFP 和合同，預測中標，并確保最佳投標結構。

  
  

• 檢索和匯總見解：為品類中的關鍵范圍提供實時市場情報和創新趨勢。

  
  

• 促進有效溝通： 通過對話式 AI 工具簡化談判并提高效率。

  
  

• 加速采購決策：使用機器學習算法分析品類的支出數據，從而做出更優化的購買決策。

• 提高效率和生產力：日常任務的自動化使品類經理能夠專注于戰略方面，例如供應商早期介入和NPI交接措施。

  
  

• 精度和減少錯誤：AI 能夠精確分析大型數據集，這意味著決策更加受數據驅動，從而降低了出現代價高昂的錯誤的可能性。

  
  

• 增強的客戶體驗：由 AI 提供支持的個性化不僅可以滿足自身采購管理精益化需求，而且通常會超越供應商需求，比如：更精準的配送計劃、更符合供應商制程能力的訂單等，從而建立供應商忠誠度和擁護度。

  
  

• 初期投資成本：如果企業自行私有云部署大模型產品，那么實施 AI 技術的前期成本可能很高，需要大量的預算分配。當然，如果是借助用友BIP預置的大模型能力，可以降低成本。

  
  

• 數據安全和隱私問題：數據越大，責任越大。確保用于 AI 流程的客戶數據受到保護，能夠遵守PIPL（中國）、 GDPR（歐盟） 等法規至關重要。

  
  

• 勞動力技能要求：員工顯然需要熟練掌握 AI 技術，因此需要培訓，有時還需要招聘專門從事這些領域的新人才。

將 AI 集成到品類管理中不僅僅是采用先進技術;它代表了市場戰略和運營動態的轉型轉變，開辟了數據利用、客戶洞察和庫存控制的卓越途徑。在品類管理中部署 AI 的企業不僅可以跟上步伐，而且可以通過增強的決策能力和戰略遠見在市場競爭力方面取得飛躍。此類系統不僅旨在自動化，還旨在放大品類管理功能的有效性，從而為企業如何監督品類和管理資源樹立新標桿。

當我們站在這一變革性轉變的邊緣時，在品類管理功能中引入 AI 不僅是一種選擇，而且對于那些希望在日益數字化和數據驅動的市場中蓬勃發展的人來說，這是必不可少的。

在未來，品類管理將成為戰略優勢的基石，深入研究 AI 的潛力可以釋放前所未有的價值。如果您已準備好轉變品類管理策略并利用 AI 的力量，可以與用友聯系安排演示，采購數智化必將助力您的企業在這個新時代取得成就并脫穎而出。

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