供應鏈的數據分析

供應鏈的數據分析，越來越多的企業採用數據分析來應對供應鏈中斷，並加強供應鏈管理(SCM)，目前有幾項重大中斷正在影響供應鏈。以下分享供應鏈的數據分析，一起來看看。

供應鏈的數據分析1

全面解析大數據給供應鏈帶來的益處

時下，大數據已經完全跨越概念炒作，而成爲很多行業業務發展中實實在在應用的重要武器，但是在供應鏈管理領域，大數據技術的應用產業發展則處於起步階段，但是相信伴隨其他行業大數據的快速發展，供應鏈管理中的大數據也會迅速跟上來，那麼人們勢必會問大數據到底能夠爲供應鏈帶來哪些益處呢，下面請隨乾元坤和小編一同瞭解大數據給供應鏈帶來的好處。

大數據與供應鏈

1、庫存優化。比如，SAS獨有的功能強大的庫存優化模型可以實現在保持很高的客戶滿意度基礎上，把供應成本降到最低並提高供應鏈的反應速度。

其庫存成本第一年就可下降15%～30%，預測未來的準確性則會上升20%，由此帶來的是其整體營收會上升7%～10%。當然還有一些其他的潛在好處，如提升市場份額等。此外，運用SAS系統，產品質量會得到顯著提升，次品率也會因此減少10%～20%。

2、創造經營效益，從供應鏈渠道，以及生產現場的儀器或傳感器網絡收集了大量數據。利用大數據對這些數據庫進行更緊密的整合與分析，可以幫助改善庫存管理、銷售與分銷流程的效率，以及對設備的連續監控。製造業要想發展，企業必須瞭解大數據可以產生的成本效益。對設備進行預測性維護，現在就具備採用大數據技術的條件。製造業將是大數據營業收入的主要來源。

3、B2B電商供應鏈整合。強大的電商將引領上游下游生產計劃-下游銷售對接，這種對接趨勢是上游製造業外包供應鏈管理Supply-Chain，只專注於生產Manufacturing，ProductionChain(R&D)。

物流外包上升到供應鏈外包是一個巨大的飛躍，體現了電商的強大競爭力和整合能力，海量數據支持和跨平臺、跨公司的對接成爲可能。B-B供應鏈整合具有強大的市場空間，能夠改善我國產業佈局、產業鏈優化、優化產能分配、降低庫存、降低供應鏈成本、提高供應鏈效率。

4、物流平臺規模發展，B-C商業模式整合已經成爲現實，但是物流執行平臺的建設是拖後腿的瓶頸。多樣產品的銷售供應鏈的整合有很大的技術難題，如供貨週期、庫存週期、配送時效、物流操作要求等，這樣的物流中心難度很大。

大數據平臺建設將驅動整體銷售供應鏈整合;中國的還有的現實問題跨區域物流配送、城鄉差異等，政府的管制是一大難點/疑難雜症，大數據平臺有助於政府職能調整到位。

5、產品協同設計，過去大家最關心的是產品設計。可是現在，在產品設計和開發過程中，相關人員相互協同，工廠與製造能力也在同步設計和開發中。當前的壓力在於向市場交付更具競爭力、更高配置、更低價格、更高質量的產品，而同時滿足所有這些要求，是製造和工程企業的下一個重大的價值所在。這也正是大數據的用武之地。

企業如何部署大數據?

要讓數據發揮價值，首先要處理大數據，要能夠共享、集成、存儲和搜索來自衆多源頭的龐大數據。而就供應鏈而言，這意味着要能夠接受來自第三方系統的數據，並加快反饋速度。

其整體影響是增強協同性、加快決策制定和提高透明度，這對所有相關人員都有幫助。傳統供應鏈已經在使用大量的結構化數據，企業部署了先進的供應鏈管理系統，將資源數據，交易數據，供應商數據，質量數據等等存儲起來用於跟蹤供應鏈執行效率，成本，控制產品質量。

大數據給供應鏈帶來的好處

而當前大數據的概念則超出了傳統數據產生、獲取、轉換、應用分析和存儲的概念，出現非結構化數據，數據內容也出現多樣化，大數據部署將面臨新的挑戰。

針對如今所生成、傳輸和存儲的海量信息進行簡單處理所帶來的挑戰。當前，數據量呈爆炸式增長，而隨着M2M(機器對機器的通訊)的應用，此趨勢仍將持續下去。

但是，如若能夠解決這些挑戰，將可以打開嶄新的局面?核心在兩個方面：

1、解決數據的生成問題，即如何利用物聯網技術M2M獲取實時過程數據，虛擬化供應鏈的流程。通過挖掘這些新數據集的潛力，並結合來源廣泛的信息，就可能獲得全新的洞見。如此，企業可以開發全新的流程，並與產品全生命週期的各個方面直接關聯。與之集成的還有報告和分析功能，爲流程提供反饋，從而創建一個良性的強化循環。

2、解決數據應用的問題，如何讓供應鏈各個價值轉換過程產生的數據發生商業價值，是發揮數據部署的革命性生產力的根本。大數據在供應鏈的應用已經不是簡單的`交易狀態可視，支撐決策庫存水平，傳統ERP結構是無法承擔的。因此企業必須重新做好數據應用的頂層設計，建立強大全面的大數據應用分析模型，才能應對複雜海量的數據如何發揮價值的挑戰。

大數據在供應鏈領域的應用剛剛起步，隨着供應鏈的迅速發展，大數據分析，數據管理，大數據應用，大數據存儲在供應鏈領域蘊含巨大的發展潛力，大數據的投資也只有與供應鏈結合，才能產生可持續、規模化發展的產業

供應鏈的數據分析2

供應鏈管理各類數據的價值分析

在供應鏈的管理過程中，我們需要定義各種指標，蒐集和分析各種數據，分析評估管理現狀，找出差距然後指定行動計劃。

我們說有的數據分析，都是爲了改善經營現狀，爲客戶、股東和員工創造更多的價值。

在討論價值分析之前，我們先說說什麼是價值？

在客戶眼裏

主要看是否增值。

比方說供應商的返工工序，如果出現在詳細的報價單上，讓客戶去付費，客戶可能就不太樂意，因爲他認爲這些動作步驟對他來說沒有增加任何價值。

簡單來說，從客戶角度評判是否增值主要是看客戶是否願意付費，有沒有第一次做對，對於生產過程來說，主要看該活動是否改變了物料的物理形態。

在老闆眼裏

第一，主要看是否必要。

比方說員工培訓、編制各種報表、合規性的檢查以及風險的管控，這些工作在客戶眼裏是不增值，但是對老闆來說是非常必要的，或者是在當前階段沒有辦法消除的。

第二，主要看是否高效。

在目前的業務模式下，是否效率最高，是否成本最低，是否週轉最快，也就是是否可以帶來更多的投資回報。

在員工眼裏

主要看他們做這件事情的主要訴求是什麼？

企業能不能幫助員工賺到錢，企業要先滿足員工的需要，才能滿足客戶的需要，滿足客戶的需要之後，才能滿足老闆的需要。

試想，如果員工的需求不能得到有效的滿足，他們就不會用心去努力滿足客戶的需求，客戶的需求如果得不到滿足，他們就不會持續購買甚至會取消現有的訂單，這樣老闆就不會賺到錢。

在供應鏈的管理過程中，數據共可分爲以下幾種類型：

一、 商業數據

比如說供應商的報價、員工的工資以及像客戶的不同價格，這些都是商業數據，商業數據主要有供需關係以及競爭關係決定。對於這些數據主要通過橫向比較，調整供需，來滿足自己的需求。

二、 交易/流程數據

現在大部分企業都把不同的業務流程進行了電子化，電子化的主要一大好處就是能把所有的交易過程步驟進行數字化存儲，這就讓進一步的數據分析成爲可能。

比方說，我們想提高向客戶的交付表現，縮短交付週期，原來做精益調查的時候，可能就是訪談，然後發現浪費點在哪裏，然後再進行有針對性的改善。但是做訪談，所有的內容，只要是人表達出來的都是觀點，觀點背後都會立場。立場就不太容易讓觀點再保持客觀。

大家不妨直接從ERP，OA，SRM，CRM等系統中挖掘實時信息，真正讓現實說話，看看以往在滿足交付的過程中，時間都花哪裏去了？不但看每個環節所花的平均時間，更要看他們時間的波動，以及他們處理某個具體業務的週期，畫出實時價值流圖，找到問題點，確認改善點，將會變得異常輕鬆。

三、 經營數據

經營數據主要是看和企業戰略目標的關聯程度，以及是系統數據還是認爲可以修正的數據，和從這些數據對下一步行動的指導意義，要全方位思考，制定出適用的經營數據考覈指標。

供應鏈的數據分析3

對供應鏈管理如何做好數據分析：

一、供應商准入數據分析：

供應商可自主查看修改自己的企業信息：營業執照、產品合格證書、供應商產品信息等。同時，採購方也可以對各個供應商提供的數據信息進行比對與選擇。

二、採購需求數據分析

統一入口去管理公司內部採購需求，不用再一個部門一個部門的用Excel統計再統計了，可以直接在系統中上傳採購需求，再集中收集與彙總採購信息，大大地提高了申請效率。採購申請流程化管理，歷史記錄的數據也隨時可查。

三、採購報價、比價數據分析

利用供應商管理系統，根據公司採購業務的需要制定出報價單 模版，選擇需要發起報價的供應商，系統一鍵生成報價單，系統批量羣發報價並自動通知到對應供應商，供應商只需輸入價格便捷報價，採購方根據報價自動彙總生成比價單，比價數據結果公開透明。

四、採購發貨、入庫、退貨數據管理

供應商一鍵發貨，自動打印出發貨單，同時系統也會保存好電子發貨單，採購方收貨時數據可以自動傳遞過來，無需手動錄入，覈對數量後確認即可。雙方發貨、入庫、退貨數據實時同步，以避免信息出現滯後與遺漏。

五、採購對賬、發票、付款數據管理

發貨、入庫等數據實時自動生成彙總看板，採供雙方可以實時在線對賬。對賬、發票、付款流程化管理，可隨時稽覈審查。

六、供應到貨數據分析

系統自動統計供應商協作過程數據，自動生成多維度考覈看板，對供應商到貨入庫數量、各個供應商的到貨及時率以及合格率進行統計分析，看是否與合同約定一致，從而判斷是否可以繼續和此供應商合作，也可“優勝略汰”幫助企業沉澱和選擇優秀供應商資源。