Шахматная доска закупок A.T. Kearney
Это комплекс дифференцированных закупочных стратегий, включающий 4 базовые стратегии, 16 подходов и 64 инструмента закупок. Разработана консалтинговой группой Эндрю Томаса Кирни.

Концепция Кирни основывается на сегментации стратегий на основе сочетания двух переменных: рыночная власть поставщика и рыночная власть покупателя. В результате сегментации возможны 4 базовые стратегии по закупочной категории:
1. Управление затратами
2. Использование конкуренции
3. Изменение спроса
4. Взаимовыгодное сотрудничество

Скоро на нашем канале в Яндекс Дзен (https://dzen.ru/ataew?share_to=link) выйдет большая статья с подробным описанием каждой стратегии и метода закупок согласно концепции Э.Т. Кирни.

#ШахматнаядосказакупокATKearney #ATKearney #Kearney #Кирни

23.06.22. ПБПК - Практика быстрого понимания книг (нон-фикшн, деловой и проф. литературы)
РПЗ - рубрика практических знаний

Я провел голосование выше, чтобы понять, стоит ли публиковать этот текст. Вижу, что стоит. Оригинал был опубликован в HBR Россия несколько лет назад.

Мне как консультанту приходится постоянно обновлять свои знания. Точно так же поступают профессионалы из других областей: мы должны читать множество деловых книг и серьезных статей. Проблема в том, что новых публикаций выходит гораздо больше, чем кто-либо в состоянии освоить. Профессионалу, чтобы быть в курсе новых веяний, нужно читать по своей теме минимум 5-10, а лучше 11-15 книг в месяц (я медленно читаю меньше, а быстро больше), или примерно по 2—3 книги в неделю. Времени на это, конечно же, не хватает.
Одна из причин нехватки времени состоит в том, что мы осваиваем деловые книги и статьи примерно таким же способом, как художественные. Иначе говоря, читаем медленно, вступая в диалог с автором по ходу чтения. В результате читаем мало и часто не дочитываем до конца.

Широко известное скорочтение подходит не всем. Например, у меня при скорочтении падает качество понимания и запоминания. Поэтому я разработал для себя другую технологию, которой хочу поделиться. Она позволяет освоить деловую или профессиональную книгу в среднем за 20 минут, а при развитом навыке за 7 минут. При таком подходе качество понимания и запоминания главных мыслей будет не хуже, чем при медленном способе чтения. Я назвал этот метод «Практика быстрого понимания книг».
Единственная категория деловых книг, которые трудно освоить с помощью данной практики — справочники и фундаментальные учебники. Хотя при развитом навыке можно и в этом случае применять элементы быстрого понимания, но на учебниках лучше не тренироваться. И, разумеется, речь не идет о художественной литературе, которую мы обычно читаем для удовольствия.

Три составные части деловой книги
Чтобы использовать практику быстрого понимания, нужно знать три элемента, из которых состоят все деловые книги.
1. Главные мысли, идеи, модели, смысловые ядра. Они важны для нас в первую очередь. Идеи могут не вызвать интереса или вовсе отсутствовать, в таком случае мы сэкономим время, отложив книгу в сторону. Большинство современных деловых книг содержат всего одну мысль. Причина низкой концентрации идей и обилия «воды» в том, что авторы пишут для читателей, привычных к «обычному чтению» — иначе говоря, к увлекательным историям, сторителлингу объемом в 90% книги. Другая причина — истории продаются лучше, чем сухой нарратив.
2. Предпосылки главных мыслей и примеры их применения. Это статистические данные, кейсы, иллюстрации. Их мы смотрим во вторую очередь, если поняли главную мысль, и у нас есть время и желание.
3. «Вода» — биография автора, введение, предисловие, послесловие, общие рассуждения или самореклама автора и предлагаемых им идей. Их стоит смотреть, если только решили прочитать книгу целиком в медленном режиме. Практикуя быстрое понимание книг, эту информацию можно пропускать полностью.
В некоторых книгах есть выжимка или резюме — как правило, оно располагается в конце каждой главы (хотя лучше-бы одним блоком вначале или в конце книги...). В таком случае можно прочитать только выжимку и не использовать практику быстрого понимания. Скажем такому автору спасибо за экономию нашего времени.

Пять шагов к быстрому пониманию
Цель практики — как можно быстрее найти и оценить главные мысли книги или статьи.
Шаг 1. Знакомство с книгой. Дайте себе 2 минуты, чтобы познакомиться с книгой. Посмотрите краткое описание, оглавление, текст и иллюстрации «по диагонали». Полистайте книгу. Не старайтесь ничего запомнить. Сознание должно быть максимально расслабленно. Ничего не записывайте.
Шаг 2. Прочитайте краткое описание и подумайте, о чем книга, какова может быть главная мысль.
Шаг 3. Прочитайте оглавление и по названию найдите главу, в которой, предположительно, содержится описание главной мысли (или мыслей) книги.
Шаг 4. Найдите нужную главу и просмотрите ее «по диагонали». Найдите главную мысль в подзаголовках, в тексте/на картинках, схемах. Запишите эту мысль. Избегайте соблазна спорить с автором или соглашаться с его главной мыслью, пока вы ее не записали.
Если у вас осталось время, найдите предпосылки/основания главной мысли и примеры ее применения. Запишите полезную информацию на том же листе, что и главную мысль.
Шаги с 1 по 4 связаны с поиском и поглощением информации. Наш мозг способен это делать с огромной скоростью, если во время процесса поглощения не прерываться на обдумывание прочитанного. Обдумывание — это уже следующий шаг.
Шаг 5. Обдумайте ответ на два вопроса:
1. Как я могу (и могу ли в принципе) использовать, применить главные мысли этой книги?
2. Буду ли я читать эту книгу в обычном, медленном режиме? Заслуживает ли она этого?
Если ответ на первый вопрос отрицательный – закройте книгу и порадуйтесь, что сэкономили время. Если нашли интересную мысль и понимаете, как ее использовать, у вас снова есть повод для радости.

Вышла новая публикация на канале в Яндекс Дзен, посвященная категорийной стратегии согласно Модели Питера Кралича

https://dzen.ru/a/Z9a4o4S0LXVzGhyR?share_to=link

#модель_Кралича #Матрица_Кралича #категорийные_стратегии #управление_поставщиками #портфельные_стратегии

Цифра дня
По данным Росстата, 73% компаний малого бизнеса закупаются без тендера, теряя в среднем до 7% бюджета. А у вас есть регламент закупок?

#ЦифраДня #Статистика #Закупки #Тендеры #Снабжение

Судоходные компании поднимают тарифы

Крупнейшие перевозчики MSC и Maersk объявили о плановом повышении тарифов (FAK) на ключевых маршрутах из Азии уже в следующем квартале. Ожидается увеличение на 10-15% на направлениях Юго-Восточная Азия — Северная Европа и в Средиземноморье.

#логистика #перевозки #морскиеперевозки #тарифы #судоходство #контейнеры #поставки #снабжение #MSC #Maersk

Искусственный интеллект в снабжении: Как AI меняет мир закупок и логистики

С каждым годом искусственный интеллект (ИИ) проникает всё глубже в сферу снабжения, превращая её в более гибкую, эффективную и интеллектуально управляемую систему. В 2025 году многие процессы, которые раньше требовали больших затрат времени и ресурсов, теперь автоматизируются и становятся более точными благодаря технологиям ИИ.

1. Прогнозирование потребностей и управление запасами

Одной из ключевых областей применения ИИ в снабжении является прогнозирование спроса. Алгоритмы машинного обучения анализируют огромные объемы данных — от исторических закупок до внешних факторов, таких как сезонность или экономические изменения. Это позволяет предсказывать, какие товары будут востребованы в будущем, а какие могут остаться непроданными, что помогает избежать как дефицита, так и излишков.

С помощью ИИ компании могут оптимизировать свои запасы и заказывать товар в нужное время, минимизируя затраты на хранение и улучшая оборачиваемость.

2. Автоматизация процесса закупок

ИИ активно используется для автоматизации рутинных задач, таких как создание заказов, выбор поставщиков и составление контрактов. Алгоритмы могут сканировать рынок на наличие лучших предложений, сопоставлять условия и автоматически заключать сделки, что значительно ускоряет процесс закупок и уменьшает количество ошибок, связанных с человеческим фактором.

Кроме того, ИИ может поддерживать постоянный мониторинг цен и условий на рынке, чтобы своевременно реагировать на изменения и выбирать наиболее выгодные предложения.

3. Анализ и оптимизация цепочек поставок

С помощью ИИ можно оптимизировать логистику и управление цепочками поставок. Например, системы могут предсказывать и предупреждать о возможных сбоях в поставках или транспортировке, а также предлагают альтернативные маршруты и решения в случае непредвиденных ситуаций. Это особенно важно в условиях нестабильности, когда своевременные поставки критичны для бизнеса.

4. Снижение рисков с помощью ИИ

Один из важнейших аспектов работы снабженцев — это управление рисками. ИИ помогает не только предсказывать сбои и возможные потери, но и анализировать риски, связанные с поставщиками. Например, системы могут анализировать данные о поставщиках, их репутацию, финансовую устойчивость и другие факторы, которые могут повлиять на выполнение контрактных обязательств. Это помогает выбирать надежных партнёров и минимизировать риски, связанные с дефектами продукции или несвоевременными поставками.

5. ИИ в управлении отношениями с поставщиками (SRM)

Системы на базе ИИ помогают управлять отношениями с поставщиками, автоматизируя процессы переговоров, заключения контрактов и управления условиями. ИИ анализирует данные о предыдущих сделках, отзывах, а также помогает предсказать, какие изменения могут произойти в отношениях с поставщиками, на основе текущих тенденций.

6. Интеллектуальная обработка данных и документации

Важной частью работы снабженцев является обработка документов, таких как контракты, счета-фактуры и накладные. ИИ-системы могут автоматически извлекать и анализировать данные из этих документов, ускоряя процесс подписания и утверждения. Это также снижает вероятность ошибок, связанных с ручным вводом данных.

Лидерство в стиле кайдзен: как превратить кризис в источник роста

В новом выпуске подкаста «Разговоры о лидерстве» — предприниматель и владелец бренда «Тамаки» Андрей Белянин. Он рассказывает, как принципы японской философии помогают не только переживать трудные периоды, но и выходить из них сильнее.

Вы узнаете:

⊛ Как превратить вызовы в точку роста;
⊛ Что помогло компании сэкономить 130 миллионов рублей за год;
⊛ Какие два навыка Андрей считает ключевыми для лидера будущего;
⊛ Как создавать «здоровый дефицит», чтобы мотивировать людей.

Смотрите выпуск по ссылкам:
‣ YouTube
‣ VK

Полезная статья В.Коданева Стратегия в закупках
https://telegra.ph/Strategiya-zakupok-esli-ne-znaesh-kuda-plyt-ni-odin-veter-ne-budet-poputnym-11-15
#стратегиязакупок #закупки #стратегия #цепипоставок

Машинное обучение (Machine Learning, ML)

Если просто, ML — это когда компьютер не просто выполняет программу, а учится на данных и сам находит в них закономерности.

Причем тут закупки? 🤔

Вот как это может изменить нашу работу:

📊 Прогнозирование спроса: Алгоритм анализирует исторические продажи, сезонность, маркетинговые акции и predicts, сколько и чего нужно закупить. Меньше остатков на складе и дефицита!

⚖️ Оценка надежности поставщиков: Система автоматически анализирует рейтинги, сроки поставок, качество товара и помечает рискованных контрагентов.

💰 Предсказание цен: ML может спрогнозировать рост цен на сырье или компоненты, чтобы вы успели заключить выгодный контракт.

🤖 Чат-боты и автоматизация: Боты, которые понимают естественную речь, могут сами обрабатывать заявки от сотрудников и создавать заказы.

Вывод: Машинное обучение — это не про то, чтобы заменить людей. Это про то, чтобы автоматизировать рутину и принимать решения на основе больших данных, которые человек просто физически не может быстро проанализировать.

Внедрять его уже не будущее, а настоящее для эффективных отделов снабжения.

#закупки #снабжение #логистика #инновации #машинноеобучение #ai

Искусственный интеллект в логистике: от складов до минимизации отходов

Применение искусственного интеллекта все заметнее влияет на операционную эффективность компаний. Опыт крупнейших игроков в России и Азии показывает: ИИ способен одновременно снижать затраты, ускорять процессы и минимизировать упущенную выручку за счет отсутствия товаров на полках. Примеры приведены в отчёте «Практика использования искусственного интеллекта компаниями потребительского сектора. Опыт России и Азии» компании Kept.

Роботизированные склады

В России одним из заметных проектов стала роботизация складов «Яндекса». Здесь используется система управления Yandex RMS, которая координирует работу роботов: они перемещают коробки со стеллажей, выполняют инвентаризацию и даже способны поднимать грузы весом до 35 кг. Встроенная нейросеть обучается на реальных сценариях, учится сравнивать предметы и оптимизировать маршруты их перемещения.

Практический эффект выражается в цифрах: затраты на обработку единицы товара сокращаются на 30–80% за счет снижения доли ручного труда, скорость комплектации увеличивается на 30%, а число ошибок при отборе и учете запасов заметно снижается. Для маркетплейсов это означает прямое сокращение расходов и повышение качества сервиса.

Управление запасами в рознице

Другой пример демонстрирует сеть магазинов CU в Южной Корее. Здесь ИИ-система интегрирована с камерами видеонаблюдения и в режиме реального времени отслеживает наличие продукции, работу холодильников и чистоту дегустационных зон. Система сразу уведомляет сотрудников о проблемах. В результате рутинные процессы — проверка остатков, оформление заказов — сократились до одного часа в день, а показатель out of stock снизился на 20,8%. Продажи выросли почти на 5%, а оборачиваемость ускорилась.

В Китае интеллектуальные системы закупок Guandata применяются в сетях China Resources Vanguard и FamilyMart. Алгоритмы прогнозирования спроса учитывают данные о погоде, транспортном трафике и истории продаж, обеспечивая точность прогнозов выше 92%. Система автоматически корректирует заказы: при повышении температуры на 3°C закупки мороженого увеличиваются на 45%. Такой подход позволил снизить уровень потерь свежей продукции с 23% до 9% и повысить эффективность оборота запасов на 38%.

Минимизация отходов

ИИ используется не только для оптимизации продаж, но и для сокращения издержек, связанных с потерями и утилизацией. В Сингапуре стартап Lumitics внедрил на ресторанных кухнях умные мусорные баки с ИИ-трекерами. Они анализируют выбрасываемые продукты вплоть до конкретных блюд и помогают корректировать закупки. Это снижает пищевые отходы до 40%.

Другие проекты, такие как Treatsure и TreeDots, связывают производителей и гостиничный бизнес с конечными потребителями, позволяя реализовывать излишки продуктов по сниженной цене. TreeDots за три года передал на рынок около 2,3 тыс. тонн товаров, что эквивалентно 23 миллионам порций.

Управление маршрутами поставок

В Японии Mitsubishi разработал сервис на базе ИИ, который используется сетью Lawson. Система прогнозирует спрос на продукты и выстраивает оптимальные маршруты доставки. Это не только позволяет доставлять товары точно в срок, но и сокращает объемы избыточных запасов. В ходе испытаний объем запасов снизился на 30%, а в отдельных категориях — на 40%.

🫣 Десять неприятных истин о закупках

После многих лет работы с закупочными департаментами и изучения их проблем, я собрал наблюдения, которые могут вас расстроить. Это не те отполированные инсайты, что вы найдете в большинстве отраслевых отчетов. Это честные истины о том, где сегодня находятся закупки:

📌 Постоянная битва за значимость. Последние десять лет команды закупок борются за право сидеть за столом "взрослых" руководителей. Иногда это похоже на попытку толкнуть валун в гору. Пока другие функции естественным образом эволюционировали в стратегических партнеров, закупки все еще объясняют свою ценность скептически настроенным руководителям

📌 Все думают, что могут заниматься закупками. Эта проблема восприятия очень глубока. Люди видят покупки как простые транзакции — разместить заказ, получить товар, оплатить счет. Но настоящие закупки включают оценку рисков, развитие поставщиков, переговоры по контрактам и рыночную аналитику. Результат? Слишком много любителей принимают дорогостоящие решения, пока настоящие профессионалы борются за признание

📌 Дилемма структуры подчинения. Вот где начинается политика. Закупки должны подчиняться напрямую CEO, но финансовые директора постоянно пытаются забрать их под свое крыло. CFO естественно фокусируются на краткосрочной оптимизации денежных средств, в то время как закупкам нужно строить долгосрочные партнерские отношения с поставщиками. Это расхождение создает напряжение, подрывающее стратегические инициативы

📌 Экономия затрат против безопасности поставок. Все говорят об устойчивости цепи поставок, пока не наступает бюджетный сезон. Тогда снова звучит "найдите самый дешевый вариант". Пандемия преподала нам болезненные уроки о чрезмерной зависимости от ориентированных на цены закупок. Но память коротка, когда на кону квартальные результаты

📌 Неутешительная реальность автоматизации. Автоматизация закупок звучит великолепно в презентациях для совета директоров. Реальность более сложная. Большинство компаний внедряют фрагментированные системы, создающие новые разрозненные сущности вместо решения старых проблем. Истинная сквозная автоматизация требует переосмысления всех бизнес-процессов, а не просто оцифровки ломаных рабочих процессов

📌 Миф о партнерстве против конкуренции. Вечные дебаты о партнерских отношениях с поставщиками против конкурентных торгов упускают суть. Умные закупки означают выбор партнеров через жесткую конкуренцию, а затем построение совместных отношений. Можно иметь и стратегическое партнерство, и конкурентный сорсинг — они не исключают друг друга

📌 Паттерны отраслевого лидерства. Автомобильные и ритейл-компании последовательно лидируют в инновациях закупок, если говорить про ситуацию в мире. Им пришлось — их маржинальность зависит от превосходства цепи поставок. Тем временем другие секторы отстают, часто на годы

📌 Компаниям, которые пытаются заниматься трансформацией закупок, часто не хватает внутренней экспертизы для эффективного продвижения изменений. Вот где консультанты становятся ценными — не потому что внутренние команды неспособны, а потому что им нужны свежие взгляды и межотраслевой опыт

📌 Разрыв между хайпом ИИ и реальностью. Искусственный интеллект остается в основном экспериментальным в закупках. Большинство организаций все еще тестируют гипотезы, а не развертывают производственные решения. Технология перспективна, но мы нигде близко не находимся к революционной трансформации, которую обещают эксперты

📌 Сначала статус, потом ресурсы. Самая большая ошибка новых руководителей закупок — прыгать сразу в проекты автоматизации. Неправильный подход. Сначала установите важность вашей функции в организации. Затем обеспечьте ресурсы и поддержку. И наконец, инвестируйте в технологии. Не наоборот

Эти наблюдения могут оказаться неприятными. Но признание этих реальностей — первый шаг к их изменению.

Каков ваш опыт? Звучат ли эти паттерны знакомо в вашей организации?