近年来，随着信息技术的不断创新与深入应用，数字化转型成为业界炙手可热的名词。数字化营销、数字化工厂、数字化供应链等等一系列的概念层出不穷。

在汽车行业，数字化转型更成为很多汽车企业追求的目标或者正在推进的工作。除了营销端、制造端的数字化转型工作之外，企业的采购业务也同样面临着数字化转型的问题，尤其在企业成本压力不断上涨的今天。

我们知道汽车企业生产采购业务的复杂程度是其他很多行业无法比拟的。

首先，汽车企业的生产采购业务是面向整车开发全过程的，既包含了早期的采购规划、先期战略寻源业务，也包含伴随着设计变更以及商务降本对采购成本的跟踪管控过程，其采购工作周期非常漫长。

再者，大多数的汽车零部件并非是市场上现售的、商品化的零部件，而是基于主机厂新研发车型的特定需求定制化的、很多情况下是需要供应商协同设计开发的零部件，而这些零部件可能在概要设计阶段就需要确定供应商、确定意向价格，这对采购的专业性要求是非常之高的。

另外，一辆整车涉及的外购件品类繁多，供货级别的外购件就高达几百个甚至上千个，协同难度很大，几个零件甚至一个零件的进度延误就可能导致整个车型项目的延误。因此，汽车企业高度复杂的、高度专业的生产采购业务对数字化转型的需求更为迫切与强烈。

我们应该如何定义采购业务的数字化转型呢？其答案可能是仁者见仁、智者见智的。但既然谈到了转型，那就应该是一个事物从a转变为A的过程，并且这个过程应该是一次质的蜕变或者飞跃。
 

对于采购业务而言，我们可以把它简单的概括为利用先进的信息技术对企业采购业务模式的转型升级过程，需要强调的是这绝不仅仅是技术本身的升级换代，更重要的是以业务价值为导向的、对新的采购业务模式的追求。

汽车企业的采购组织应该借助全新的数字化技术从传统的采购业务模式转型为现代采购业务模式。传统的采购业务模式是基于经验和关系的，而现代采购业务模式是基于数据与事实的。

在面向未来的采购业务中，其商务谈判、采购决策、成本管理、供应商绩效评价、采购项目管理等等，都应该是基于精细化的、客观的数据与事实，而不应该仅仅基于主观的经验判断以及个人的情感关系。这正是上述两种业务模式之间最重要、最本质的区别。

以采购寻源定点过程中的商务谈判为例，传统的做法往往是采购员与供应商销售保持一对一的关系，由于缺乏数字化平台的支持，采购员在谈判过程中对供应商的成本数据及相关信息缺乏足够的分析，很大程度上凭借个人的经验与主观判断与供应商进行谈判。其谈判结果严重依赖于采购员个人的行事风格，随机性很大，很难保持客观性。

而对于数字化商务谈判，采购员与成本估算师等相关角色在数字化平台的支撑下，组成专业强大的谈判团队，在对采购零部件的应付成本（Should Cost）精细估算的基础上，对各家供应商的零部件报价明细进行全方位、深入分析，然后进行富有针对性的谈判。

同时谈判团队对各家供应商的技术能力、质保体系、配套经验以及过往的绩效表现都了然于胸。在谈判过程中基于谈判策略，可以适时地拿出数据与事实促进谈判结果的达成。

这种基于数据与事实的商务谈判技术无疑将大大提高主机厂的谈判优势，促进目标成本的落地与达成，也将显著提升谈判结果的客观性。企业的采购业务唯有进行如此转型，才能在采购成本管控、供应资源管理等方面真正发挥其面向未来的战略性价值。

那么，汽车企业如何实现采购业务的数字化转型呢？这其中的关键在哪里呢？本人基于多年的工作经验以及对多家汽车企业的观察有如下思考：

采购业务的数字化转型当然离不开数字化采购平台的建设，同时为了实现业务模式的转型必然伴随着业务流程的改良、变革甚至包含组织的重构，这就是我们常常提到的PPS铁三角（流程Process、组织People、系统System）。

然而对于汽车企业的生产采购业务而言，除了上述三者之外，我们还需要另一个主角：“数据（Data）”。我们要从PPS走向PPDS（如上图所示）。对于数据体系的重视，不仅仅是当今大数据时代的时代特色，更是汽车企业采购业务的本质要求。

有些汽车企业实施了SRM（Supplier Relationship Management）系统，但其在采购成本管控领域的成效并不明显，很多情况是因为对“数据”这一主角的忽视。

采购业务实现数字化转型的关键在于其对成本数据体系的建设，采购成本数据的精细化程度以及开发利用深度直接体现了企业成本管理的精益化水平。以下几点对于采购数据体系的建设则是不可或缺的：

1.    建立全要素的零部件成本模型是采购业务实现数字化转型的重要基础

如前文所述，无论是早期策划阶段对零部件成本进行估算、制定目标价，还是寻源定点阶段对供应商进行报价分析、商务谈判、以至定点决策，以及在后期对零部件成本进行管控与改善等等这些业务活动，无一不需要以零部件的成本模型作为基础。

对于一个汽车企业的采购业务而言，建立标准、统一的零部件成本模型成为其进行数字化转型的首要工作，它应该成为采购部门与外部供应商、采购部与财控部门/研发部门之间关于零部件成本对话的通用语言。

同时，零部件成本模型决定了对成本数据可以开发利用的深度，它应该覆盖零部件成本构成的全要素，既包含生产、加工该零部件所使用的原材料成本、供应商外购件成本以及加工制造费，也包含生产该零部件所进行的模具、检具、夹具等相关专用工具的投资费用，同时还包含对该零部件相关的设计开发费用、运输包装费用、管理费用以及供应商利润等等。

零部件成本模型就是将这些成本要素以结构化方式组织起来的骨架。某一项成本要素的差异，零部件成本则可能大相径庭。某一原材料的成本波动，对企业的采购成本则可能产生重大的影响。如果企业缺乏精细化的零部件成本模型，基于成本要素的数字化分析、跟踪等工作则无从谈起。

2.    面向全过程的采购成本数据库是采购业务实现数字化转型的重要保证

采购成本数据库的建设对于采购业务的数字化转型是至关重要的。传统的采购模式之所以基于经验和关系，一方面是因为缺乏足够精细化的采购成本数据，另一方面的原因是采购成本数据断档导致的。

由于零部件在很早期就完成定点定价，而零部件进入工程开发、生产验证阶段都可能发生大量的设计变更，这些设计变更可能引起零部件技术规格要求、数模图纸等多方面的变化，从而引起零部件价格的变化，甚至件号和价格连带变化。同时市场的原材料价格波动、汇率波动等多种因素也可能导致零部件成本的变化。

这些因素综合起来就容易导致企业采购成本数据的断档问题。而面向全过程的采购成本数据库就是要解决这个问题。采购成本数据库应该从零部件定点开始，持续记录跟踪零部件成本变化的全过程，覆盖零部件的全生命周期，其中包含零部件件号变化过程。

此外，采购成本数据库应该完全遵循零部件的成本模型、覆盖其成本要素。业务人员不只可以随时获取到零部件及其相应模具、开发费用等的成本，而且可以随时获取到构成零部件的各成本要素的明细价格。只有如此，采购成本数据库才可以支撑采购业务的数字化转型。
 
3.   统一规范的物料分类体系是采购业务实现数字化转型的重要支撑

一辆整车涉及的物料品类种类繁多，既包含金属类的、化工类的零部件，也包含电子电器类的、原材料类的零部件等等不同的物料种类。

这些不同的物料品类，其技术含量、制造加工难度、市场供应态势以及对企业自身车型的重要性各有差异，企业应该针对不同的物料品类，对其成本要素构成、历史采购支出进行分析、对各自的供应商资源进行管理和绩效评价，并基于这些分析以及物料品类的特性，制定专业化、差异化的采购策略，更大程度的发挥采购业务的战略价值。

同时，物料品类作为企业对采购物料与服务的标准分类，也是连接零部件、采购员、供应商等相关资源的纽带与桥梁。建立统一、规范的物料分类体系既有助于企业开展跨项目、跨车型的横向分析对比工作，又有助于企业开展不同年份、不同时点的纵向对比工作。因此，物料分类体系也是采购实现数字化转型的重要基础数据体系之一。
 
4.    准确及时的采购BOM清单是采购业务实现数字化转型的重要纲要

采购项目作为整车开发项目的子项目，涵盖了成百上千外购件的寻源定点、先期质量开发、订单与合同交付等相关工作，对于整车项目的成功交付至关重要。

同时由于不可避免的设计变更，外购件清单与相应的采购工作可能时时发生变化，导致对于采购项目的管理跟踪非常的繁重与困难。

这些千头万绪的工作任务，需要有一条主线将其穿引起来，这就是采购BOM清单。采购BOM清单就是生产采购部门主体工作的主线与纲要，以此为基础展开具体的采购任务，同时以此为基础，建立可视化的项目状态跟踪机制，包含对采购项目的进度统计、成本分析以及对项目健康状态的透视。

采购项目只有与整车开发工作进行充分的融合，与工程BOM以及工程变更进行充分的集成，以确保采购BOM清单的准确性与及时性，其采购工作才能有条不紊的开展，其项目状态才能可视透明，这才恰恰符合采购进行数字化转型的业务初衷。

以上四点对于采购数据体系的建设是至关重要的，也是整车生产采购业务进行数字化转型的基础和关键，仅仅将手工的采购流程实现电子化并非是真正意义的数字化转型，这是本人的一些思考和体会。

当然数据体系的建设以及采购业务的数字化转型依赖于系统建设、技术创新、业务变革等多方面的共同努力，汽车企业需要基于自己的业务目标以及业务现实，规划制定适合企业自身数字化转型的实现路径。

同时，我们的汽车企业也应该清楚，数字化转型是一次长途旅程，一个阶段的完成并不意味着达到终点，而是通向下一阶段的开始。