采購管理體系規劃方案?今天我們來分享采購管理的五個标準職能中的交付管理交付是指從需求産生到需求滿足這個閉環過程交付管理是指持續優化交付表現和交付能力的一系列活動，今天小編就來聊一聊關于采購管理體系規劃方案?接下來我們就一起去研究一下吧!

采購管理體系規劃方案

今天我們來分享采購管理的五個标準職能中的交付管理。交付是指從需求産生到需求滿足這個閉環過程。交付管理是指持續優化交付表現和交付能力的一系列活動。

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内部交付

說到“交付”，我們的第一反應大概就是“下了訂單後催着供應商交貨”。沒錯，這的确是交付管理的重要部分，也是最顯眼的部分，不過這個部分隻是“外部交付”。有“外部交付”，那就肯定有“内部交付”了？對，訂單的交付管理分為内部交付和外部交付兩個部分。

内部交付 指從内部需求産生，到采購把訂單發放給供應商的整個過程

外部交付 指從采購發放訂單給供應商，到需求者得到貨物/服務的過程

這個兩個部分衡量了從内部需求産生到内部需求得到滿足的閉環過程。而交付管理的核心——及時性的衡量也應該是針對這兩個部分的。

首先來分享一下特别容易被忽視的内部交付的管理。内部交付管理有三個部分：

1. 需求明确 接到銷售訂單，到發出采購申請單
2. 資源匹配 從接到采購申請到完成詢比價
3. 各級審批 包括采購申請單和采購訂單的審批時間

在這三項中，直覺上說，第1、3項采購人員能做的都不多。那用不用管呢？别忘了，内部交付和外部交付是連在一起的，内部交付管不好，就會擠壓外部交付的可用時間。所以，必須管。

怎麼管？說起來也不難。改善套路的常規做法：

1. 盤點現狀 以采購申請單為單位，把上述三段時間記下來
2. 制定目标 以團隊實際能力為依據，制定改善目标
3. 實績考核 考核實際表現，分析與目标之間的差異，确定改善方法

西方人說“No measurement，no management”（無法衡量就無法管理），隻要有了數據，有了明晰的報告路徑，保證數據能傳遞到對作業改善起關鍵作用的人那裡，那咱們沒管也管了。

做采購的都知道，要從供應商那裡擠出一天交貨期有多難，但是如果我們認真盤點一下内部交付的管理，到處都可以找出縮短一兩天交付周期的機會。

作為采購，我們要管理的是整個交付周期，從哪裡找到縮短總交付周期的機會都是一樣的。那麼，全面衡量每個環節，然後找“投入産出比”最高的地方去投入改善的精力就是最科學、也最劃算的方法。

這裡特别說明一下，如果沒有信息系統，數據的收集會比較累人，這種情況隻能選擇問題比較嚴重的類别記錄，或者抽樣記錄。

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外部交付

說完了内部交付，接下來我們說一說外部交付。

沿着剛才我們讨論内部交付時的思路：要想能管理，先要可衡量。外部交付管理的好壞如何衡量呢？有兩組指标：

1. 準時交付率（OTD）
2. 平均交付周期（ALT）

平均交付提前期（ALT：Average Lead Time），是指所有訂單從下單到貨到這段時間的平均值。這個指标說明了外部供應商對需求的響應能力。如果細分，可分成物料品類的平均交付提前期，還可以細分到一個料号的平均交付提前期。

今天要介紹的，是能夠配合ALT一起分析，并找到改善ALT機會的一組指标：

本地制造占比 本地制造是指供應商的制造廠與企業在同一地區，即“本地”。而“本地”這個概念，更像是個時間概念而非地域概念。它會因企業對供應周期敏感程度不同而不同。對供應周期特别敏感的企業，可能把1天内能送到貨的範圍，比如300公裡以内，稱為“本地”，而有的企業，即便緊急情況，也可以接受3天内送到貨，那麼“本地”幾乎可以定義為全中國境内了。

本地配送占比 本地配送是指供應商制造廠雖然遠離使用地點，但是在使用地點附近配置了存放物料庫存的倉儲物流中心作為配送的基地。本地配送雖然供應周期和本地制造并沒有差别，但是供應風險卻是高于本地制造的。比如當提前備好的庫存發生質量問題時，本地配送所需要的反應時間就會高于本地制造。

異地供應占比 異地供應是指供應商的制造廠和配送點都遠離物料使用地點。和“本地”相似，”異地“也應該理解為時間概念而非地域概念。

有了這三個數據，我們應該從哪裡下手去縮短外部交付周期也就相當清楚了。

這三個數據衡量的是供應鍊的交付能力，而非交付結果。對于流程的标準化和持續優化來說，能力指标極為重要。因為隻有提升了能力，績效的提升才是有保障的。在能力沒有實質性提升的情況下要求更好的績效表現，一定是以其他方面的犧牲為代價的。

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總結和思考

今天分享了采購管理五大标準職能中的交付管理。從頭到尾，我們似乎都在說管理指标，而沒有直接讨論流程标準化和持續優化的方法。但在管理改善中，研究管理指标和研究優化方法其實是一體兩面、異曲同工的方法。

管理指标的設計，已經體現了對分析工作的思路和改善方法的設計。好的管理指标，本身就能清楚地說明問題或機會所在。也就是标準化管理中常說的“數據即結論”、“數據即決策”。

作者：丁怡 來源：E2Biz服務筆記

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