品类管理是一种采购战略方法，涉及将支出细分为不同的类别并制定具体策略来有效管理每个品类。在现代采购环境中，品类管理已成为组织寻求优化采购流程、降低成本和提高业务价值的重要工具。

本文探讨品类管理在现代竞争激烈的商业环境中的重要性，并介绍了生成式AI在品类管理中的应用，通过创新IT解决方案实现卓越的品类管理。

品类管理是一种战略性的采购方法，涉及将组织的支出细分为不同的类别，并制定具体策略来有效管理每个品类。采购品类管理背后的关键概念是将每个品类视为一个独立的业务部门，具有独特的特征、供应市场动态和价值创造机会。

与通常侧重于交易活动和短期成本节约的传统采购不同，品类管理采取更全面和长远的视角。

它涉及：

· 分析支出数据以发现整合和利用的机会

· 开发深入的市场情报和供应商洞察

· 为每个品类制定量身定制的采购和供应商管理策略

· 与内部利益相关者合作，使采购目标与业务目标保持一致

实施品类管理策略可以为组织带来显著的好处，例如：

· 通过战略寻源和供应商整合实现成本节约

· 改善供应商关系和绩效

· 提高采购流程的效率和生产力

· 更好的风险管理和合规性

· 采购与整体业务目标之间更加一致

通过采用品类管理方法，组织可以将其采购职能从战术性、以成本为中心的部门转变为战略性、价值驱动的业务合作伙伴。

品类管理对企业成功的各个方面都有深远的影响。组织可以通过实施结构良好的采购品类管理策略来释放有助于其整体绩效和竞争力的显著优势。

让我们探讨一下品类管理可以产生重大影响的关键领域：

品类管理的主要目标之一是识别和实现降低成本的机会。通过将支出细分为不同的类别并分析每个类别的独特特征和供应市场动态，组织可以：

· 确定他们可以利用规模经济和整合支出的领域

· 与供应商协商更好的合同和价格

· 实施需求管理策略以减少不必要或冗余的支出

通过这些努力，品类管理使组织能够显著节省成本，这些成本可以再投资于战略计划或用于提高底线绩效。

品类管理采购非常重视与主要供应商建立战略合作伙伴关系。通过促进与供应商更紧密的协作和沟通，组织可以：

· 使他们的目标与供应商的目标保持一致

· 发现联合创新和持续改进的机会

· 确保更稳定可靠的商品和服务供应

改善供应商关系不仅可以提高质量和服务水平，还有助于提高供应链的整体弹性和敏捷性。

品类管理可帮助组织简化采购流程并提高运营效率。通过实施最佳实践和利用技术，品类经理可以：

· 标准化和自动化重复性任务，例如采购订单处理和发票对账

· 减少人工干预并最大限度地减少错误

· 通过支出分析和品类洞察实现数据驱动的决策

这些努力提高了采购职能部门的生产力，使品类经理能够专注于为组织带来价值的更多战略性活动。

有效的品类管理对于识别和降低供应链风险至关重要。通过进行全面的市场研究和供应商评估，品类经理可以：

· 识别与特定供应商或类别相关的潜在风险

· 制定应急计划和替代采购策略

· 监控供应商绩效以及法规和标准合规性

此外，采购品类管理可帮助组织确保更加多样化和有弹性的供应基础，从而减少潜在中断或供应短缺的影响。

通过利用品类管理的力量，组织可以在这些关键领域推动重大改进，最终为整体业务成功和市场竞争优势做出贡献。

随着 AI 采用的加速，Gartner预测，到 2026 年，75% 的日常采购任务将实现自动化，使采购管理者能够专注于战略计划。

品类管理的发展正在重新定义采购，从传统方法转变为数据驱动、AI 增强的策略。将 AI 和高级分析集成到采购运营中的企业正在实现显着的效率提升，麦肯锡预测，通过技术调整，生产力将提高 25%，成本降低高达 20%。

为了保持竞争力，组织必须摒弃过时的采购方法，采用技术驱动的方法，以提高敏捷性、战略决策和成本效益。

AI 通过引入预测分析、自动化和实时洞察，正在彻底改变采购。主要优势包括：

• 预测分析 –AI 改进了需求预测，麦肯锡报告称预测准确性提高了 50%。

  
  

• 自主谈判 –用友BIP等平台简化了采购流程，将谈判时间缩短了 50%。

  
  

• 供应商情报 –AI 驱动的仪表板提供 360 度供应商洞察，解决供应商问题的速度提高 40%。

人工智能 （AI） 受到行业领导者的拥护，并受到技术进步的推动，正在从根本上重新定义品类管理领域。一个值得注意的例子某企业供应链总监说，利用人工智能使他们的团队能够“以前所未有的准确性预测需求，彻底改变库存决策”。这种从直觉驱动战略到数据驱动战略的转变意味着企业在提高运营效率和战略规划方面所采取的方法发生了巨大变化。随着 AI 的不断发展，自主品类管理;它与品类管理的集成不仅仅是为了跟上技术步伐，而是掌握它以获得竞争优势并推动业务成功。

从传统品类管理到 AI 驱动的品类管理标志着企业实现战略规划和运营效率的方式发生了关键转变。

以下是对 AI 如何重新定义这一关键业务实践的深入研究：

• 大规模数据处理：AI 算法擅长处理和分析海量数据集，不仅包括过去的销售，还包括市场状况、消费者人口统计和竞争格局分析。AI 的分析能力远远超过人类的能力，从而获得更丰富的见解和更具战略性的决策。

  
  

• 趋势预测和模式识别：AI 利用机器学习技术比以往任何时候都更快、更准确地检测新兴趋势和消费者模式。AI 能够预测季节性波动并相应地调整策略，从而确保最佳产品可用性和营销一致性。

  
  

• 实时调整：与依赖于定期审查周期的传统方法不同，AI 驱动的系统可以实时调整策略。这种适应性意味着企业可以应对市场动态的突然变化，从而有可能在响应速度和敏捷性方面超越竞争对手。

  
  

• 个性化预测分析：通过剖析供应商数据和反馈，AI 使公司能够创建高度针对性的采购活动，确保与推荐新的降本机会。使用预测分析不仅有助于识别供应商的价格波动趋势，还有助于识别他们可承担的应该成本，从而有利于采购谈判。

  
  

• 供应商细分模型：先进的聚类和细分模型有助于根据据供求双方的依赖度，将供应商分“核心”“发展”“关注”“商务”。根据供应商的感知度，将供应商分“核心”“盘剥”“维持”“发展”等类型。对业务的影响和供求市场复杂度，将供应商分智能的划分“战略型”“杠杆型”“瓶颈型”“常规型”。这种细分有助于高度定制化的供应商分类分级，从而提供精准的供应商画像。

  
  

• 预测性库存：AI 系统通过以以前无法达到的精度预测每种产品的需求来提高库存准确性。通过以高准确率预测未来销售，采购部门可以及时调整PO数量，企业可以减少积压和缺货的情况，优化仓库空间并改善现金流。

  
  

• 自动补货：将 AI 与仓库中的 IoT 设备集成可以实现自动化库存管理，其中库存水平可以自主监控和补充。这项技术不仅可以最大限度地减少人为错误，还可以提高运营效率。

  
  

生成式 AI 通过自动化内容生成、综合信息和增强参与度，正在彻底改变品类管理。它通过以下方式加速软件编程并解决品类经理的担忧：

• 自动创建文档：生成定制设计的 RFP 和合同，预测中标，并确保最佳投标结构。

  
  

• 检索和汇总见解：为品类中的关键范围提供实时市场情报和创新趋势。

  
  

• 促进有效沟通： 通过对话式 AI 工具简化谈判并提高效率。

  
  

• 加速采购决策：使用机器学习算法分析品类的支出数据，从而做出更优化的购买决策。

• 提高效率和生产力：日常任务的自动化使品类经理能够专注于战略方面，例如供应商早期介入和NPI交接措施。

  
  

• 精度和减少错误：AI 能够精确分析大型数据集，这意味着决策更加受数据驱动，从而降低了出现代价高昂的错误的可能性。

  
  

• 增强的客户体验：由 AI 提供支持的个性化不仅可以满足自身采购管理精益化需求，而且通常会超越供应商需求，比如：更精准的配送计划、更符合供应商制程能力的订单等，从而建立供应商忠诚度和拥护度。

  
  

• 初期投资成本：如果企业自行私有云部署大模型产品，那么实施 AI 技术的前期成本可能很高，需要大量的预算分配。当然，如果是借助用友BIP预置的大模型能力，可以降低成本。

  
  

• 数据安全和隐私问题：数据越大，责任越大。确保用于 AI 流程的客户数据受到保护，能够遵守PIPL（中国）、 GDPR（欧盟） 等法规至关重要。

  
  

• 劳动力技能要求：员工显然需要熟练掌握 AI 技术，因此需要培训，有时还需要招聘专门从事这些领域的新人才。

将 AI 集成到品类管理中不仅仅是采用先进技术;它代表了市场战略和运营动态的转型转变，开辟了数据利用、客户洞察和库存控制的卓越途径。在品类管理中部署 AI 的企业不仅可以跟上步伐，而且可以通过增强的决策能力和战略远见在市场竞争力方面取得飞跃。此类系统不仅旨在自动化，还旨在放大品类管理功能的有效性，从而为企业如何监督品类和管理资源树立新标杆。

当我们站在这一变革性转变的边缘时，在品类管理功能中引入 AI 不仅是一种选择，而且对于那些希望在日益数字化和数据驱动的市场中蓬勃发展的人来说，这是必不可少的。

在未来，品类管理将成为战略优势的基石，深入研究 AI 的潜力可以释放前所未有的价值。如果您已准备好转变品类管理策略并利用 AI 的力量，可以与用友联系安排演示，采购数智化必将助力您的企业在这个新时代取得成就并脱颖而出。

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