合理调整数据需求：如何向供应商提出更少的要求却获得更多

文章要点： 

• 供应商的负担往往源于需求不匹配，而非频繁提出请求
• 以下三个问题应作为您选择评估类型的主要依据：您需要证明什么、该设施目前的状况如何，以及该供应商在战略层面的重要性如何
• 对小型机构提出过高要求，首先会降低数据质量，继而损害双方关系
• 每当有新品牌加入网络时，共享评估都能为供应商节省成本并减少重复工作
• 那些通过联合培训和跟岗核查等方式深入一线的品牌，能获得更高的参与度和更优质的数据

大多数可持续发展、采购和合规团队已经明确了是否需要主要设施数据。基于行业平均值的第3类排放数据经不起推敲，也无法为决策提供依据。新出台的法规和内部行为准则都要求提供产品实际生产设施内部的证明。要降低环境影响，就必须深入了解供应链的表现以及可以改进的地方。

既然知道收集供应链数据是必要的，接下来的问题就是：数据收集的范围应涵盖多广，以及如何以供应商能够满足的方式进行。尽可能全面地覆盖供应链，对于实现准确的衡量、报告、合规以及产生实际影响至关重要。但如果超出核心战略供应商群体，就会引发这样的担忧：额外增加一项数据请求，会加剧供应商原本就已面临的评估疲劳。

然而，根据制造商的反馈，我们了解到，他们所感受到的负担很少仅仅源于品牌方单纯要求提供供应链数据。相反，这种负担往往源于那些不匹配且重复的请求——这些请求既未能真正反映品牌方的实际需求，也未能反映生产基地实际能够提供的能力。此外，还源于各生产基地必须针对每项特定要求单独进行的、一次性且专有的评估和审计。 

好消息是，通过合理调整数据请求的规模，这个问题是可以解决的，这其中还包括接受机构可在不同客户间共享的标准化评估。请继续阅读，了解Worldly 的客户是如何成功将主要数据请求扩展到二级和三级供应商，乃至更广泛范围的。 

您是如何决定需要申请哪种供应商评估的？

在发出供应链数据请求之前，请先思考以下三个问题。您可以利用这些问题的答案，在发出首次请求之前对供应链进行分类和优先级排序。

你想证明什么？ 

定性合规基准与逐年定量绩效跟踪是不同的要求，而后者又与满足报告或审计要求的年度记录有所不同。根据贵公司的目标和指标、监管要求，以及您需要从各设施直接获取的数据，您可能需要要求供应商完成不同类型的评估或问卷调查。 

如今这座设施在哪里？ 

一家已连续五年完成Cascale的《能源与水资源管理指南》（Higg Facility Environmental Module ，Higg FEM ）要求，并且已经开始计量能源和水资源的供应商，其情况与那些毫无数据贡献或环境管理经验、首次加入您网络的供应商截然不同。您必须考虑设施首次响应您的数据收集请求时所需的初期投入，包括时间、带宽和资金。 

这家供应商的战略重要性有多大？ 

为应对产能过剩而找的季节性供应商或短期合作伙伴，与您希望长期共同提升产能的长期制造合作伙伴截然不同。合作关系的持续时间、深度，以及该供应商对您整体供应链的重要性，都有助于确定应提出何种级别的请求。 

哪种环境评估适合各家供应商？

您对这三个问题的回答将指引您使用“Higg Index ”中的不同工具，该工具可通过Worldly 获取。由Cascale 负责管理和运营、并通过Worldly的全球技术平台提供的“Higg Facility Environmental Module ”（Higg FEM ）是目前最全面的环境评估工具之一。它涵盖能源、温室气体排放、用水、废弃物、废水及化学品管理等领域，并提供各团队用于报告的年度数据。“Higg FEM ”则用于回顾上一年度的绩效表现。

Worldly 上的“Facility Data ”管理器（FDM ）能更频繁地展示环境影响情况。它收集本年度及年度内关于能源、用水和废弃物管理的定量数据。各设施每月录入数据，通常每季度向品牌方提交，因此您可以与供应商实时协作改进绩效。这些数据会在年底汇入《Higg FEM 》，这使得对于及时更新“FDM ”数据的设施而言，年度评估工作更加轻松便捷。

一项较新的选项——“基础环境绩效模块”（FEP Module）——涵盖了符合行业标准的负责任运营核心要素。该新模块由Cascale 与80家利益相关方合作开发，旨在为设施环境管理确立基准。FEP包含Higg FEM 问卷中的一部分问题，且不包含定量评估部分。每家完成Higg FEM 评估的设施均需同步完成FEP评估，但对于确实仅需此基准的供应商而言，FEP也可作为独立评估使用。

品牌希望与供应商建立协作共赢的关系。它们可能担心，过度索取供应链数据会损害这种互信。然而，合理调整数据请求范围的最有力理由，不仅仅是为了让各方都满意。最关键的，是确保通过这些请求获得的数据的完整性。 

Minerva Sustainability 总监阿拉丁·奥库尔（Alaaddin Okur）自 2015 年起便一直与“Higg FEM ”合作。凭借他在制造商和核查机构多年的工作经验，他亲眼目睹了设施处理能力不足如何成为导致数据质量下降的瓶颈。

草率或仓促进行的Higg FEM 对任何人都无益。相关机构花费数周甚至数月收集的数据，其品牌客户可能无法对此进行有效辩护。质量较低、仓促进行或资源不足的数据收集工作，也无法用于报告或应对供应链中的真实风险。 

另一种做法是要求这些设施填写《基础环境绩效模块》（FEP模块）。 

奥库尔将FEP模块定位为新加入Higg Index 的设施的切入点——用他的话说，这“是一种热身”，且具有双向作用。设施方可以了解品牌方对它们的期望；品牌方则能初步判断新供应商的实际水平。 

在此基础上，对于规模较小的设施而言，Worldly的“Facility Data Manager”（FDM ）是顺理成章的下一步选择，因为它补充了 FEP 未涵盖的定量数据和温室气体计算功能。一旦设施建立了跟踪这些数据的系统，全面的“Higg FEM ”评估就不再是遥不可及的目标，而是切实可行的。与Worldly 合作多年的品牌通常会在数千家设施中运行完整的“Higg FEM ”评估——已有超过 21,000 家设施完成了“Higg FEM 2025”评估。

这种循序渐进的方法——从FEP（FEP）或FEP+（FDM ）逐步过渡到完整的FEP+（Higg FEM ）——是顺应供应商的能力发展，而非强行要求。与Worldly 合作多年的品牌通常会在数千家工厂中全面实施FEP+（Higg FEM ）——其中许多工厂还通过Worldly 提交其社会与劳工及化学品数据——但它们并非从这里起步，而且它们深谙供应链中不同工厂的细微差别。 

共享评估如何减少重复的供应商请求？

共享评估可以减少重复工作，因为医疗机构只需完成并核实一次数据，然后选择与哪些品牌合作伙伴共享这些数据。医疗机构拥有自己的数据，并自主决定与谁共享。 

奥库尔阐述了为何如此多的一手数据收集工作会失败：每个品牌客户都会提出自己的请求，通常是在不同的平台上，且每个请求都有各自的格式和时间表。当请求数量多到让人觉得难以完成时，供应商就会失去信心，从而降低完成任何评估的可能性。 

另一方面，合理调整需求规模并选择共享的评估框架可能是成功的关键，因为： 

• 经济效益开始向供应商倾斜。每增加一份份额，评估和验证成本的分摊对象就会增加，随着这些合作伙伴的订单量增长，该成本（相对于销售额）将进一步下降。
• 共享的数据会经过更多次审核。当多个品牌审查同一份评估报告时，会有更多人进行核查。一个品牌可能忽略的差异，往往会被另一个品牌发现。

在实际操作上也具有速度优势。当一个品牌将其设施清单导入Worldly 时，通常会发现其中相当一部分设施已经包含在拥有超过45,000家全球供应商的网络中。这意味着对供应商的要求往往是“请分享你们已经完成的工作”，而不是“请完成新的工作”。 如此广泛的供应商网络覆盖范围意味着，初次加入Worldly 生态系统的品牌，通常能在90至120天内开始从其供应链获取主要环境数据，而非行业平均所需的12个月。  

各机构也并非孤军奋战。由人工智能驱动的Worldly 助手会在评估过程中，以用户首选的语言回答问题，其回答内容基于完整的《How to Higg 》指南和ZDHC知识库，因此各机构无需在评估过程中中途跳转页面去查找答案（从而可能导致完全放弃回答这些问题）。 

培训课程还提供多种语言版本，Worldly 会举办专家实时问答环节，以解决各章节中的难点。此外，Worldly的“Insights Hub ”功能可将设施的绩效与同行进行对比评估，这是其他评估平台所不具备的特色功能。 

品牌在合理调整需求的同时，应如何与供应商建立合作关系？

为供应商选择合适的可持续发展评估方式，可以减轻他们的负担。但这并不能取代品牌与供应商之间至关重要的关系。

奥库尔（Okur）给刚涉足这一领域品牌的建议是：让团队深入一线——跟随Higg FEM 的核查和FDM 的验证工作，在发出第一份请求之前，先弄清楚数据背后的流程。他还主张，品牌应在首次提出数据请求之前就为供应商设计培训方案，而不是等到问题开始涌现之后才进行。

Loretta Tam，Worldly 的供应商关系副总裁，基于过去十年间协助数百个品牌与数万家供应商建立联系的经验，得出了相同的结论。 那些在供应链中保持可见度的品牌——即解释为何需要特定数据、说明其重要性，并在Worldly 的配合下提供培训——相比那些仅发送请求后便销声匿迹的品牌，能获得更高的参与度和更高质量的数据。塔姆给品牌最重要的建议之一是：要根据生产设施的实际情况提供支持，并帮助它们逐步发展，最终实现自身供应链的目标。 

归根结底：无论您选择哪种评估方式，只要能在恰当的时机向供应商索取正确的数据，并向他们说明提出这些请求的原因（及其价值），就能取得更理想的成果。 

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