完善的物料分类目录是降低C2M采购不确定性的必要条件

在以前的文章中曾经提到过，未来的C2M一定是一个平台，而在平台上实现的个性化定制的产品，需要的是标准零部件（或原材料）与定制零部件（或原材料的组合）；只有这样，才能兼顾大规模生产的效率，与小批量个性化产品的个性两方面的优势。那么标准零件的采购过程，在C2M的时代，将通过程序实现而非人工实现：定制产品需要在人可以接受的时间（用户可以忍受等待电脑返回的信息在3秒以内），用户在定制产品与电脑交互的过程中，这样就要求在C2M平台的生态内标准件的采购从选择产品功能、选择供应商、产品价格、交付时间通过程序完成。而这一系列流程的完成，不容许有一点的不确定性，那么对于物料的选择就要求有完善的分类目录。

曾经为一个计划做行业应用平台的企业做咨询的时候，建议这家企业首先做行业产品的分类目录，今天解释一下我期望行业产品分类目录。

对于物料采购，需要考虑物料的以下信息：

1、产品信息：包括功能描述、设计描述、质量描述、客户服务水平要求。

2、物料采购数量：采购用量（一般年采购量）、需求量是否会有季节因素、用量的历史数据、用量的预测。

3、价格信息：区域价格、供应商价格、价格的季节影响因素、历史销售价格数据。

4、外部信息：供应商财务风险信息、政府政策影响、供应商产能信息、供应商的分布。

而在采购的时候，这些物料的描述信息对于采购的决策者都会有影响，如果可以通过程序实现物料的自动的采购，那么物料的信息，就要建立良好的分类目录。

这个分类目录，不是简单的目录，而是需要从多个维度对物料做详细的描述，就如一个产品，需要从产品信息、数量信息、价格信息、外部信息等多个维度，对产品描述。

而这个物料的描述，要从采购部门、生产部门、设计部门、库存部门等多个部门的不同视角，都有适合的描述。所以物料的分类结构需要灵活，能支持复杂的描述。如图：

一个采购物料，需要从多个维度描述，如图，主分类这个级别，就可以从多个维度描述。而且这些类还会向下有多个级别的分类，直到最后叶类。

而叶类的具体属性在确定之后，那么可选的采购物料就是非常有限的，如果这些可选的采购物料，可以按一定的优先级排序，那么对物料的选择就可以通过程序选择。

所以行业内企业对行业是否熟悉，通过行业内物料的分类目录就可以看出来。如果行业分类目录做的好，那么在这个目录下，所有用户，都可以通过他熟悉的属性找到一个唯一的产品，这个工作如果做得好，可以极大的降低对采购员的素质要求，同时将采购的不确定性降到最低！

如下图，是一个简单的分类目录图。

降低采购不确定性的第一步是建立完善的对产品描述的分类的目录。