你想學會採購分析嗎？採購分析能幫助你用數據提升決策品質，像是快速標籤產品、理性評估策略。導入BI工具（如FineBI），你可以即時發現商機、降低成本，並讓流程更透明。
一、什麼是採購分析？
1、採購分析的定義與英文
採購分析指的是透過資料與數據工具，對企業的採購行為進行價格、品質、交期、供應商表現、風險的全方位分析，並協助管理者做出更好的採購決策。其英文是 Procurement Analysis 。
採購分析強調的不只是「統計」，而是：
- 看懂採購金額與採購量的變動
- 追蹤價格趨勢是否異常
- 找出供應商交期延遲與品質問題
- 分析成本結構與改善空間
2、採購分析的核心
採購分析的核心，不只是看採購金額、比價結果或供應商報價，而是圍繞「成本、品質、交期」三大支柱，透過數據找出風險、改善空間與最佳採購策略。
成本：掌握價格變動與採購結構
即便取得最低單價，也不代表總成本最優。採購分析的核心是看：
- 物料價格趨勢（是否持續上升？）
- 不同供應商的成本差異
- 採購量是否過度集中，降低議價能力
- 隱藏成本（不良、退貨、延遲造成的損失）
看清成本結構，比壓低單價更重要。
品質：以數據評估供應商品質穩定性
高不良率會造成返工、延遲出貨、客訴等一連串成本。因此品質分析的重點包括：
- IQC / OQC 不良率
- 批次穩定度
- 品質異常類型與頻率
- 品質事件是否重複發生
品質不穩定，是採購最昂貴的隱性成本。
交期：即時掌握供應商交付能力
供應商 OTD是最直接反映其能力的指標：
- 延遲次數與累積天數
- Lead Time 是否拉長
- 關鍵物料是否常缺料
- 延誤原因（供應商？內部？）
交期不穩定會直接影響生產排程，是採購分析必看的紅色指標。
二、採購分析流程：從資料搜集到採購分析報表的完整步驟
要做好採購分析，是採購管理中的核心內容。採購分析不是從做報表開始，而是按照「資料 → 模型 → 指標 → 圖表」的順序來建立。以下以三大步驟帶新手建立完整概念。
1、採購數據來源整理
採購資料散落在不同系統，是所有分析的起點，也是最大的挑戰。
一份完整的採購分析通常會需要整合以下資料來源：
| 資料來源 | 內容範例 | 分析可用性 |
|---|---|---|
| ERP | 採購單、驗收紀錄、請款資料、庫存 | 核心且最具結構性 |
| Excel | 比價單、採購台帳、臨時紀錄 | 常缺乏一致格式 |
| 供應商資料庫 | 報價、合約、交期承諾、歷史績效 | 需清洗後才能分析 |
| QC / IQC | 來料檢驗、不良率 | 品質 KPI 計算必要 |
| 財務系統 | 成本科目、付款資訊 | 成本分析必需 |
採購分析真正的起點不是公式，而是「整理資料」。資料越乾淨，分析越可靠。
2、採購分析流程
採購分析可視為一條完整的資料加工線，以下流程非常重要：
（1）資料清洗
處理缺值、錯誤格式、異常字串。常見問題：
- 供應商名稱出現三種版本
- 日期格式無法統一
- 價格欄位被當成文字無法計算
（2）資料整合
將 ERP、Excel、QC 等資料合併為「採購主表」。這是分析的核心基礎。
（3）指標計算
依企業管理需求計算 KPI，例如 OTD、不良率、Cost Saving、Lead Time 等。
（4）視覺化
透過圖表與儀表板呈現異常：
- 成本上升
- 延遲交貨
- 品質下滑
- 供應商風險升高
下方為流程表：
| 步驟 | 類型 | 管理目的 |
|---|---|---|
| 1. 資料清洗 | 數據品質 | 排除錯誤、重複與缺漏 |
| 2. 資料整合 | 數據統一 | 建立採購主數據（SSOT） |
| 3. KPI 計算 | 管理決策 | 得出執行與策略層指標 |
| 4. 視覺化 | 洞察呈現 | 快速判斷異常與趨勢 |
沒有清洗整合，就沒有分析；沒有指標模型，就沒有改善。
3、建立採購分析指標模型
採購分析的核心指標可分為五大類，新手可依此建立 KPI 模型：
| 指標類型 | 代表意義 | 常見 KPI |
|---|---|---|
| 量（Quantity） | 採購量、補貨量、需求量 | 月採購量、MOQ 分析 |
| 價（Price） | 成本與價格波動 | Price Variance、Cost Saving |
| 期（Delivery） | 交期與供應商履約能力 | OTD、Lead Time |
| 風險（Risk） | 不良、缺料、依賴性 | 不良率、供應商集中度 |
| 合規（Compliance） | 是否符合流程與契約 | 合規採購率、驗收及時率 |
其中 量、價、期 是採購分析的三大基本支柱，企業若能再加入 風險與合規，就能建立更成熟的採購管理能力。
三、企業採購分析常見難題
即便企業已累積大量採購資料，但真正能做到「完整、持續、精準」採購分析的並不多。根本原因往往不是人手不足，而是缺乏一套能支撐分析的資料基礎的採購系統與工具。
以下是企業最常遇到的五大難題：
1、採購資料分散，無法形成統一分析基礎
採購資料散落在 ERP、Excel、供應商報價單、財務系統、QC 檢驗記錄等不同來源。
欄位不一致、格式不統一，使採購人員每次分析都必須重新整理：
- 同一物料在不同系統名稱不同
- 金額與數量欄位格式不一致
- 日期格式混亂導致無法分析
- 供應商代碼不一致，無法彙總績效
沒有統一主數據，就無法進行有效的採購分析。
2、Excel 分析複雜且耗時，無法支撐快速決策
依靠 Excel 做採購分析會遇到：
- 檔案大到無法開啟
- 公式錯誤造成 KPI 全面失真
- 各部門都在維護自己的版本
- 無法自動刷新，分析延後數天甚至一週
這讓採購主管無法掌握即時狀況，決策延遲也導致風險升高。
3、採購 KPI 不一致，跨部門無法對齊
常見矛盾包括：
- 品保計算不良率的方法與採購不同
- 供應商 OTD 的計算口徑各自定義
- 財務的採購成本與採購部門的金額不同
導致報表無法達成共識，也無法真正改善問題。
4、缺乏視覺化呈現，無法快速看出異常
許多採購報表只是一大張 Excel，管理者需要「猜」出異常。
常見問題包括：
- 看不出價格是否異常上升
- 看不出供應商交期是否惡化
- 看不出不良率是否正在攀升
- 看不出採購量是否過度集中在單一供應商
沒有儀表板，就沒有真正的採購洞察。
5、無法即時預警，採購管理停留在「出事後補救」
企業容易落入「被動採購」的循環：
- 供應商延遲 → 生產線停線 → 才發現問題
- 不良率飆升 → 退貨事件爆發 → 才開始調查
- 關鍵物料漲價 → 成本失控 → 才回頭追原因
原因是缺乏即時監控 OTD、品質、成本波動等異常指標的能力。
你只有了解這些難題，才能有針對性地優化採購分析流程，提升企業競爭力。
四、智慧採購分析的最佳實踐：FineBI 的數據整合與儀表板應用
在企業採購量逐年增加、供應商數量變多、價格波動加劇的情況下，單靠 Excel 或手動整併資料已經無法支撐採購決策。採購分析要做得好，資料整合、分析速度與可視化呈現就是關鍵。
FineBI 作為企業自助式 BI 工具，提供的不只是報表，而是讓採購團隊能用圖形化方式快速找出供應鏈風險與成本改善空間的「智慧分析能力」。
以下三大應用，是企業在採購領域中最常導入 FineBI 的原因：
1、採購資料整合：多系統數據在 FineBI 中一次打通、集中管理
採購資料分散在 ERP、WMS、財務系統、供應商平台與各式 Excel，是分析最大的阻礙。
FineBI 能做到：
- 自動串接 ERP 採購單、供應商資料、庫存數據
- 一次匯整 QC／IQC 不良率與來料紀錄
- 將採購金額、採購量、交期、品質資料統一模型化
- 支援資料自動更新，減少手動整併的時間與錯誤
企業可在 FineBI 建立「採購主數據模型」，讓後續分析具有一致且可信的數據基礎。
2、採購分析儀表板：交期、品質、成本一次看清
FineBI 能快速完成可視化儀表板，讓主管一眼看出採購狀況：
常見儀表板內容包括：
- 成本分析：物料價格趨勢、比價結果、成本差異
- 供應商績效：OTD、Lead Time、品質績效、退貨率
- 採購量趨勢：按月份／物料群組變化
- 品質風險：IQC 不良率、異常批次
- 採購例外事件：交期延誤、成本異常攀升
主管可針對儀表板下鑽，查看：
- 哪個供應商導致延誤？
- 哪些物料的採購成本連續上升？
- 哪個產品線的來料品質不穩定？
採購決策不再依靠直覺，而是有跡可循、有數據佐證。
3、自動預警：供應商風險與異常採購即時提醒
FineBI 支援自動監控採購異常指標，並在資料刷新時即時提示：
- 供應商 OTD 下滑
- 不良率連續偏高
- 採購價格異常上升
- 物料交期波動過大
- 關鍵零件庫存即將不足
預警方式可：
- 在儀表板亮燈（紅／黃警示）
- 推播到 Email、Teams、LINE Notify
- 自動生成採購例外報表給主管
採購從「問題發生後處理」進化為「異常即時監控」的智慧管理模式。
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