近日，普华永道发布《动态布局和管理供应商资源池，助力国企数字化供应链建设》研究文章中建议：国有企业需要将采购寻源作为供应链管理的起始点，管理供应商资源池，实施供应链数字化转型的发展战略，不仅能解决供应链整体资源利用效率低的问题，也能为企业的未来发展注入新动力。

国有企业采购供应链布局，普华永道给“解方”

在普华永道看来，国有企业建设数字化供应链，是基于战略价值和政策监管的考量。文章指出：

供应链贯穿采购、生产、物流等多个业务环节，实现供应链各环节信息的互通和数据共享，能够整合资源、减少不必要的环节，直接影响企业关键成本与各环节中的资源效率；

精细化、持续动态的的供应商资源管理，使企业与优质供应商建立长期稳定的战略合作关系，形成企业可持续的竞争优势；

针对国有企业供应链管理的相关政策和法规指引，引导企业进行数字化供应链建设。

图片来源：普华永道

普华永道建议国有企业：评估当下所处的管理阶段，循序渐进地将数字化嵌入供应链管理的各个流程和环节。文章将国有企业供应链管理建设的情况，从低到高划分为起步、发展、成熟3个阶段，并给出本阶段匹配的建设方向：

图片来源：普华永道

起步阶段：完善供应商评审体系，构建精细化供应商资源池

结合采购需求及供应商管理现状，从定性与定量等方面搭建综合、有效的供应商准入评价指标体系，并对供应商准入流程进行统一线上化管理；

围绕不同采购需求（战略品类、一般品类等），对供应商精细化分类，逐步完善供应商基础信息数据；

形成贴合自身供应链需求的供应商资源池，并增加供应商信息透明度和统一性；

合理完善的评价认证体系加强对供应商的品质把控，形成企业与优质供应商互惠共赢关系。

图片来源：普华永道

发展阶段：动态管理供应商，实施科学、合理的供应商资源网络规划

定期对供应商的资质、能力和信用等方面进行考核评审，并根据公司战略定期和市场情况识别和备份关键品类的供应商；

动态监控不同节点的供应商合作情况，及时剔除不合格的供应商，并与优质供应商建立长久稳固的合作关系；

通过实施科学的供应商资源网络规划，优化供应商结构，及时控制供应链风险，灵活应对市场变化。

图片来源：普华永道

成熟阶段：打通供应链各环节，实现动态全流程的数字化追踪

通过在供应链管理中多节点、全流程引入数字化平台管理，打通供应链各环节，形成业务流、数据流、资金流等多维度集成协同；

对供应链执行情况进行全流程跟踪，实现供应链的实时感知、可视化展示和敏捷响应，提高供应链效率和透明度；

确保供应链执行过程合规、安全、有效，增强企业供应链的核心竞争力。

图片来源：普华永道

采购供应链战略、策略，到实践，北京筑龙全赋能

落实到建设部署，北京筑龙作为招商局集团、中粮集团、中国海油、国家管网等众多央国企采购供应链数字化建设的合作伙伴，深耕行业19年，拥有国有企业数字化供应链建设的丰富经验。依托云原生、微服务、中台化、低代码的“大采购”产品，帮助采购供应链管理处于各个发展阶段的国有企业，搭建适配的数字化升级方案。

全采购流程构建，流程无断点、数据无盲点

大采购提供从“从采购需求到采购执行再到合同履约”等全链路数字化解决方案，从需求到方案、寻源到合同、执行到交付、发票到付款结算、数据分析的招采全流程线上集中管理，实现全采购链路无缝、闭环。

不论是基础的供应商入库、信息管理、分类管理；还是动态评估供应商的服务、交付质量；亦或打造全流程协同、实时感知、敏捷响应的采购供应链，全部能够借助大采购产品实现落地。

通过全采购流程线上管理、过程自动沉淀、数据智能分析，解决过去采购供应链管理松散，资源利用率低的难题。

「中台化+低代码」支持灵活配置，满足各阶段业务需求

对于集团型企业而言，旗下业务多元、管理模式多样，采购需求和管理策略也不尽相同。正如普华永道分析中的建议“需要动态监控不同节点的供应商合作情况”，而北京筑龙大采购基于中台化、低代码技术能力，能够支撑集团型企业“多租户、多层级、柔性个性化”的采购管理需求。

招商局集团基于“多元化”的业务特点和“强管控”的采购管理需求，借助北京筑龙大采购，将集团20家二级公司、近3000家下属企业的采购、非采购项目统一单平台线上管理；支持下属企业快速配置匹配业务需求的管理模块，而所有采购数据又汇总至集团，确保全集团采购“合规、效率、效益”的统一。

采购智能化升级，实践未来采购管理

无论是思考“未来采购”的成熟期企业，还是希望借助工具提升采购效能的企业，“智能技术”都是绕不开的话题。

大采购产品提供的智能评审、智能组价、智能物料管理、智能清标、无人值守开标机器人等技术能力，帮助企业指数级提升采购管理的效能，绘制并实践“未来采购管理蓝图”。

以中粮集团“物料主数据建设项目”为例，基于大采购提供的智能算法，采用“集团统一+编码映射”的方案，帮助中粮集团完成10万+物料主数据清单的智能映射梳理，解决了过去物料数据“一物多码”，集采范围窄，以及采购&库存&物料成本高等问题。