在企业的供应链管理中，不仅需要做好长远战略规划，更需要注重日常运营的管理，质量、成本和交付是供应链管理的三个关键要素。本文所选企业的供应链管理（SCM）部门在实际运营中分为质量管理、供应商管理和交付管理三个小组，每个小组都有对应的考核指标，在企业不同的经营策略下侧重点各有不同，主要通过考核指征的不同设计来体现。图3展示了该企业在行业快速上升期，公司选取积极扩张的策略下，实际运营中供应链管理工作绩效的核心评价指征。从图3可看出，此阶段客户体验、产品价格的竞争力及供应链交付的灵活性是在激烈竞争中帮助企业立于不败之地，快速抢占市场的重要保障。
图3某计算机视觉科技企业供应链管理绩效图解
在供应链人员的绩效设计上，一个不可避免的现实问题是很多单项指标之间都会存在局部矛盾、此消彼长的关系：比如凭借增大单次采购量可以从供应商处得到更低的价格优惠，但很可能因此造成囤货积压及库存周转下降，甚至会对公司现金流造成巨大压力。
因此，若将这些指征割裂来看，难以对供应链整体运转的能力进行准确评估。在很多企业的实际运营中，会采用对各项指标人为赋值的方法来突出局部权重，但这样处理过于主观，且不利于团队管理。因此，本文采用主成分分析法提取该企业供应链日常管理的几个核心指标，以综合得分的形式来反映该企业供应链的运营绩效，供管理层准确掌握内部供应链的实际运营水平。
表6 样本企业2015-2022年供应链运营核心指标
【注】：该企业定义库龄超过365天的产品为呆滞品；零售后百分比为售出后一年内无质量问题的产品所占的比例。
上述企业经营情况分析进一步彰显了供应链管理中各项指标的制约性影响。为了更加科学地评估企业的供应链运营能力，使用SPSS软件对各项运营指标进行主成分分析，计算前的数据检验通过，适用于主成分分析。
表7给出了应用主成分分析后各运营指标的方差解释可知，第一个主成分的解释率为70.025%，第二个主成分解释率为28.729%，前两个主成分合计可以解释98.753%的原始变量信息，因此可选取这两个主成分可代表5个考核指征。取前两个因素作为主成分，并对数据进行z-score标准化处理，最终计算得出两个主成分算式分别为：
X1、X2、X3、X4和X5分别代表价格下降百分比、库存周转天数、呆滞品占比、销售订单满足率和零售后产品原数据经过标准化处理后的数值，Y1代表主成分1所表征的综合得分，Y2代表主成分2所表征的综合得分。根据式（4）和（5）计算所得的Y1和Y2值及对应的特征值，可以得出整体综合得分，见表8。该得分反映了样本企业供应链日常运营的实际情况，是多个核心因素的综合评定结果。
图4 样本企业供应链综合得分趋势图
图4为根据表8的综合得分数据绘制的趋势图。由图可见，除2020年新冠疫情爆发时该企业供应链遭受重创外，其供应链管理水平在逐年改善，但变化幅度略有不同；特别是2017年聘请专业的供应链团队负责运营工作以后，改善十分明显。2021年疫情常态化管理后，供应链效能恢复迅速，借助供应商替代等举措，公司采购成本下降明显；虽然售后问题稍有增加，整体效能迅速恢复。2022年通过产品线调整、提高配件的通用率并减少SKU数量以获得规模化优势的方式，供应链整体运营效能得到了极大改善，因此综合得分再一次出现大幅提高。应用主成分分析方法对企业供应链管理中多个运营指标进行整合，降维处理后的综合得分可帮助管理者更直观地了解其运营能力，评估部门管理水平，并可量化人才引进的贡献量，避免主观感觉带来的错误判断。
比如，实例中聘请专业团队运营后，虽然售后比例略有增加，降维处理后可知综合得分涨幅巨大，整体实力提升明显。2021年虽然多个指标迅速恢复，主成分分析后发现实际整体效能尚未恢复到疫情前的水平。
数据的收集和分析对企业的日常管理和决策非常重要。由于具备将复杂的多指征进行降维处理而实现指标优化合并的天然属性，主成分分析方法无疑是一种企业精益化管理的有效工具。
在企业业务管理工作中，对于行业发展态势的准确识别是制定具体管理举措的前提,这不仅直接影响企业管理者对于业务开展方向的判断，还对上下游关联度极高的供应链布局工作有着深刻影响。长期以来，供应链管理工作中质量、成本、交付三项关键指标互相制约和影响，需要妥善平衡，在绩效评估上采用主成分分析方法的为解决这一问题提供了新的选择。
本文以AI领域某计算机视觉科技公司为例，利用Gompertz曲线对行业发展态势进行了研判，在乐观行业前景下需对企业的供应链储备积极布局和规划，并更加重视其日常运营的管理和评估，规范评价方法；确定好方向，选取匹配的运营指征，利用主成分分析方法对其进行降维处理并最终得到供应链管理绩效评估的综合得分。
该得分可供公司管理层快速评判供应链绩效水平，有效分辨供应链管理中的漏洞，有利于企业供应链安全和韧性的提升，从而提高企业的工作效率，节省管理成本。
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