隨著供應鏈及相關條件的快速變化，關鍵材料的采購與銷售工作已經成為企業(yè)肩上的一大沉重負擔。針對這類問題，駐地采購團隊及供應鏈也在推進大規(guī)模轉型，希望借此建立競爭優(yōu)勢。

這面對難以預測的全球經濟態(tài)勢，跨國制造商的任務就是有效把控風險，優(yōu)化考慮數字化轉型、優(yōu)化MRO（維護、維修、運行）支出分析，并將供應商智能解決方案納入采購流程。些改革的目的，就是推動采購體制的顯著轉變，利用AI技術將采購計劃與戰(zhàn)略從純粹的戰(zhàn)術行動，改造為新的戰(zhàn)略決策模型。這種方式被Gartner定義為所謂“自主采購”，如果措施落實到位，將有望幫助組織提升競爭水平與智能化程度，將采購效率與成本節(jié)約帶入新的時代。

其中，認知計算將貢獻不容忽視的力量?；贏I/云的新興技術有助于實現數據協(xié)調與供應鏈網絡架構優(yōu)化。這些技術能夠幫助采購團隊及其組織適應現實變化，保證反應速度始終高于競爭對手，同時強化與供應商之間的合作關系。此外，實時信息也將幫助組織快速做出更為可靠的數據驅動決策。

但管理這種變革，對于任何技術執(zhí)行團隊來說都是一項艱巨的任務。因此，我們有必要深入探究這場變革的前置條件、成功要素以及實施基礎。

關鍵戰(zhàn)略變革管理原則

讓我們先來看看采購團隊在考量內部數字化轉型時，需要進行哪些關鍵變革管理。

領導層調整——組織必須建立靈活的領導層結構。這些管理者是否樂于改變采購流程？他們理解AI技術的優(yōu)勢嗎？能否說服他們積極接納即將到來的種種變革？

利益相關方的參與——利益相關方在整個變革過程中至關重要。你的團隊是否做好了與將要受到變革影響的各利益相關方接觸的準備？例如，采購官或CIO是何態(tài)度？他們是否能夠與你們面對面討論并做出決策？

溝通實踐——在整個變革管理場景中，團隊需要立足整個周期開展透明溝通。這種溝通必須能夠解決采購及MRO團隊的特定需求，包括與上游供應方溝通，最大限度降低風險等。

培訓與實施——如前所示，這樣大規(guī)模的變革管理必然涉及新的措施性培訓。這種培訓不可一刀切推進，而應針對采購團隊中的各特定角色加以定制。

行為采納——實施變革的團隊必須能夠定義指標，幫助相關人員更透明地了解管理方式變更。

這些主題在不同行業(yè)及場景中往往具有特殊形態(tài)，但把握住這些總體原則將幫助企業(yè)在采取行動之前，在組織內部獲得廣泛的變革支持。

使用AI提高運營效率

Globality最近一項研究表明，90%的全球采購領導者正迅速調整其運營模式和流程，希望更好地應對當前動蕩、充滿不確定性的現實商業(yè)挑戰(zhàn)。研究披露的多個數據點，也都表明這種跡象已經開始形成整體性趨勢。

大部分受訪者（87%）正專注于建立數字與數據團隊，希望獲得預測性洞察力、部署新技術，借此加快對未來顛覆及經濟震蕩的反應速度；

81%的采購負責人認為，需要從企業(yè)內部獲得更多支持，才有望實現這一關鍵數字化轉型；

在接受調查的組織中，有半數表示有意轉變?yōu)橐詷I(yè)務采購為中心的部門，從單純執(zhí)行常規(guī)流程轉為充當顧問兼業(yè)務合作伙伴。

高管們也在調查中坦言，這種對采購和運營模式的變革，將有助于組織在瞬息萬變的商業(yè)世界中建立敏捷性與彈性。

解決勞動力短缺難題

供應鏈中人的因素，無疑是推動采購變革管理的關鍵所在。組織該如何在采購實踐中有效發(fā)揮人類智能？同樣的，管理團隊和員工該如何就采購業(yè)務做出決策？而最簡單的答案，就是引入AI支持的技術工具。

勞動力短缺的現實挑戰(zhàn)，推動AI在運營制造領域迅速興起。此外，隨著嬰兒潮一代勞動力逐漸退出產業(yè)制造，愿意投身制造與生產領域的年輕人越來越少。結果就是，企業(yè)更傾向于通過AI/機器學習等技術工具提升產出效率。

對采購經理來說，倦怠情緒也成為真實存在的大麻煩，甚至已經逼近顛覆性的“臨界點”。在英國進行的Ceridian 2022 Pulse of Talent調查發(fā)現，英國工人普遍經歷過某些形式的倦怠情緒，包括截止日期壓力（32%）、工作量增加（49%）乃至心理健康問題（34%）。

AI工具能夠增強人類工人的能力，消除這類倦怠感，進而提升員工滿意度。AI能夠接管那些更適合自動化的重復、瑣碎任務。這并不會取代人類崗位，而是幫助工人將精力節(jié)約下來，處理其他更具戰(zhàn)略性和成就感的工作。員工也可以與管理層共同決定該如何在制造/生產環(huán)境下正確使用AI，借此降低成本及/或風險。

給制造商帶來現實影響

以某企業(yè)客戶為例，這是一家領先的衛(wèi)生紙、紙漿、紙張、密封建筑產品及相關化學品制造商。由于MRO庫存信息不準確，該公司面臨著糟糕的決策能力與嚴重的工作延誤，因此正努力提升數據質量。

該公司希望加快工作速度，并獲得更及時、更準確的決策能力。為此，他們引入了數據分析、人工智能與可視化工具，借以優(yōu)化資產策略與庫存管理水平。

該制造商還轉而采用新的供應運營、采購、財務及IT戰(zhàn)略管理原則和整體結構。通過匯總來自多個SAP/EAM系統(tǒng)的數據，AI策略能夠保證他們在正確的時間內提供正確的庫存。短短45天內，該公司也確定了超2000萬美元的成本節(jié)約空間。

技術變革展望

AI技術將幫助采購團隊高效工作，并快速識別和管理供應商風險。當下，正是簡化采購流程、降低成本、快速適應變化并順應政策/法律變化提高合規(guī)能力的最佳時機。擁抱變革管理、開展自上而下的溝通，將有助于采購團隊乃至整個組織順暢度過變革期。