如何對供應鏈進行分析

如何對供應鏈進行分析？每個公司都有自己的供應鏈，一般供應鏈是從源頭出發，一步步一層層的傳達到最後一步的消費者，而公司想要提升效率，也要從供應鏈進行分析，那麼如何對供應鏈進行分析呢？

如何對供應鏈進行分析1

一、分析供應鏈所處的市場競爭環境，識別市場機會

分析市場競爭環境就是識別企業所棉對的市場特徵，尋找市場機會。

企業可以根據波特模型提供的原理和方法，通過市場調研等手段，對供應商、用戶、競爭者進行深入研究;

企業也可以通過建立市場信息採集監控系統，並開發對複雜信息的分析和決策技術。

二、分析供應鏈包含的顧客價值

所謂顧客價值是指顧客從給定產品或服務中所期望得到的所有利益，包括產品價值、服務價值、人員價值和形象價值等。

供應鏈管理的目標在於不斷提高顧客價值，因此，營銷人員必須從顧客價值的角度來定義產品或服務的具體特徵，而顧客的需求是驅動整個供應鏈運作的源頭。

三、分析企業競爭戰略

從顧客價值出發找到企業產品或服務定位之後，企業管理人員要確定相應的競爭戰略。

根據波特的競爭理論，企業獲得競爭優勢有三種基本戰略形式：成本領先戰略、差別化戰略以及目標市場集中戰略。

四、分析本企業的核心競爭力

供應鏈管理注重的是企業核心競爭力，強調企業應專注於核心業務，建立核心競爭力，在供應鏈上明確定位，將非核心業務外包，從而使整個供應鏈具有競爭優勢。

五、評估·對合作夥伴和供應鏈的質量評估

評估建立過程實際上是一個合作伙伴的評估、篩選和甄別的`過程。選擇合適的對象(企業)作爲供應鏈中的合作伙伴，是加強供應鏈管理的重要基礎，如果企業選擇合作伙伴不當，不僅會減少企業的利潤，而且會使企業失去與其他企業合作的機會，抑制了企業競爭力的提高。

評估、選擇合作伙伴的方法很多，企業在實際具體運作過程中，可以靈活地選擇一種或多種方法相結合。

六、供應鏈企業運作

供應鏈企業運作的實質是以物流、服務流、信息流、資金流爲媒介，實現供應鏈的不斷增值。具體而言，就是要注重生產計劃與控制、庫存管理、物流管理與採購、信息技術支撐體系這四個方面的優化與建設。

七、績效評估

供應鏈節點企業必須建立一系列評估指標體系和度量方法，反映整個供應鏈運營績效的評估指標主要有產銷率指標、平均產銷絕對偏差指標、產需率指標、供應鏈總運營成本指標、產品質量指標等。

八、反饋和學習

信息反饋和學習對供應鏈節點企業非常重要。相互信任和學習，從失敗中汲取經驗教訓，通過反饋的信息修正供應鏈並尋找新的市場機會成爲每個節點企業的職責。

如何對供應鏈進行分析2

分析供應鏈所處的市場競爭環境，看清當前市場的情況、分析當前市場競爭的環境，這些就是認識企業所供應鏈好壞的基本要素。

企業可以根據波特模型提供的原理和方法，通過市場調研等手段，對供應商、用戶、競爭者進行深入研究；企業也可以通過建立市場信息採集監控系統，並開發對複雜信息的分析和決策技術。

分析企業的供應鏈，當然是通過分析目前的採購渠道、供應商、供應程序、供應穩定性、供應量的大小、供應品種等等問題來得到的。 如果能夠得到企業供應系統的詳細信息，才能對企業的供應鏈做出可取的系統的準確的分析

績效評估 供應鏈節點企業必須建立一系列評估指標體系和度量方法，反映整個供應鏈運營績效的評估指標主要有產銷率指標、平均產銷絕對偏差指標、產需率指標、供應鏈總運營成本指標、產品質量指標等。

供應鏈企業運作 供應鏈企業運作的實質是以物流、服務流、信息流、資金流爲媒介，實現供應鏈的不斷增值。具體而言，就是要注重生產計劃與控制、庫存管理、物流管理與採購、信息技術支撐體系這四個方面的優化與建設。

評估、對合作夥伴和供應鏈的質量評估，評估建立過程實際上是一個合作伙伴的評估、篩選和甄別的過程。選擇合適的對象（企業）作爲供應鏈中的合作伙伴，是加強供應鏈管理的重要基礎，如果企業選擇合作伙伴不當，不僅會減少企業的利潤，

而且會使企業失去與其他企業合作的機會，抑制了企業競爭力的提高。評估、選擇合作伙伴的方法很多，企業在實際具體運作過程中，可以靈活地選擇一種或多種方法相結合。

分析供應鏈包含的顧客價值 ，所謂顧客價值是指顧客從給定產品或服務中所期望得到的所有利益，包括產品價值、服務價值、人員價值和形象價值等。

供應鏈管理的目標在於不斷提高顧客價值，因此，營銷人員必須從顧客價值的角度來定義產品或服務的具體特徵，而顧客的需求是驅動整個供應鏈運作的源頭。

如何對供應鏈進行分析3

1、將數據轉化爲可操作的簡單見解

網絡技術服務商Extreme Networks公司首席信息官John Abel表示，大多數企業擁有着大量數據，這些數據通常存儲在不同的系統和數據庫中。他補充說，供應鏈的複雜性增加，是因爲外包、物流和分銷運營等擴展合作伙伴會產生額外的數據源。

Abel說，“因此，許多人難以使用這些數據來生成超出頂級指標和描述性統計數據的有意義的見解。數據分析工具可以提供更深入、可操作的見解，並提高這些見解的準確性。”

Abel表示，供應鏈數據分析戰略的成功基礎，包括確保內部和外部數據以結構化格式彙集在一起;將數據項目的結果集中在需要採取哪些行動來推動績效指標上;並確保其結果易於理解。

他說，“最後一點也是最重要的一點，通常傾向於關注使用的'模型而不是輸出。因爲許多技術領導者希望將人工智能納入他們的流程。但更重要的目標是專注於生成清晰、可解釋且易於被業務用戶消化的見解。”

與跨職能團隊共享的任何報告或儀表板都必須能夠講述一個易於理解的清晰故事。Abel說，“否則，數據分析的好處可能會因通過召開冗長的會議來解釋其價值而黯然失色。”

Abel說，“這反過來也起作用。雖然大多數數據分析專家對產生該數據的業務流程和系統沒有深入的知識，但他們通常對上游和下游流程和系統有着廣泛的瞭解，成功的供應鏈分析項目從‘數據告訴我們什麼’的角度開始，然後深入瞭解業務流程。”

他表示，分析團隊和業務用戶之間的合作有助於開發這些可解釋的見解，這些見解可以在整個企業中輕鬆傳達。

2、專注於差異化領域的分析

諮詢機構North Highland Worldwide Consulting公司全球供應鏈專家Erik Singleton表示，很多供應鏈企業正被客戶訂單、項目信息、設備利用率和不斷變化的運輸成本等數據所困擾。

Singleton說，“這些公司需要建立一個成功的以客戶爲中心的供應鏈，同時最大限度地提高運營效率的關鍵是使用正確的分析來做出數據驅動的決策。”

他建議，供應鏈企業將分析重點放在三個主要領域：

一是需求計劃和庫存放置。Singleton說，“企業通過收集數百萬行交易數據，從而能夠對客戶購買模式進行有力的分析。利用這些數據構建強大的分析算法，以推動整個供應鏈的庫存配置，確保產品在正確的時間出現在正確的位置。企業應將分析資源集中在預測產品類型、銷售渠道和地理位置之間的需求模式上。”

第二個領域是運營效率。Singleton說，“客戶和訂單數據通過有效調度資源以適應波動的需求模式，使供應鏈能夠最大限度地利用資產和勞動力。調整勞動力計劃以在高峯期增加資源，同時在低谷期安排設備/資產的維護，使企業能夠最大限度地提高效率，並降低運營成本。”

第三個領域是訂單履行路徑決策。Singleton說，“客戶希望供應鏈比以往任何時候都更加靈活和以客戶爲中心，產品可以通過多種途徑到達最終客戶。企業需要平衡多種因素，包括服務預期、運輸和履行成本以及庫存水平，以確定訂單履行的最佳方法。”

Singleton表示，利用分析來權衡成本與客戶體驗對於保持競爭力至關重要。

3、利用實時數據處理中斷

Abel表示，隨着全球供應鏈的規模和複雜性都在增長，管理和應對整個供應鏈的波動變得越來越困難。

Abel說，“隨着數據點的快速變化，分析和決策通常基於過時的信息，並且由於有效分析數據所需的時間而進一步加劇。爲了成功地駕馭這一點，供應鏈經理需要開發並行計劃系統，通過利用高級分析和整個供應鏈的實時可見性來優化需求和供應。”

Abel表示，從歷史上看，更新基於特定的時間範圍，並且可能每天或每小時共享一次。他說，“但現在的措施還不夠，由於需求和供應不斷波動，因此最好與主要供應商進行系統集成，以便實時獲取更新。”

如果供應商發生變化，企業需要立即瞭解潛在影響，以便制定替代計劃以維持對客戶的承諾。Abel說，“對實時數據饋送使用高級分析，使管理供應鏈的人員能夠快速建模和評估潛在中斷的影響，因此他們可以計劃和執行需求、供應和庫存的波動。”

Abel指出，這些見解還可以用來理解供應鏈約束對收入預測的潛在影響。預訂、發貨、庫存水平、供應商承諾、折扣和管道銷售機會等數據的近實時可見性，以及對這些數據的實時分析，對於企業監控和管理收入預測的能力至關重要。

Abel說，“通過使用高級分析和自動化，這些可變數據輸入可用於創建跟蹤模型，使供應鏈團隊能夠近乎實時地對變化做出反應，制定應急措施，並提供更準確的收入預測。”

4、強調數據治理和質量

緊固件製造商和分銷商Optimas Solutions公司供應鏈和商業智能副總裁Mark Korba表示，關於信息的格言“垃圾進，垃圾出”當然適用於供應鏈數據。

Korba說：“驗證數據很重要，特別是因爲它有多種來源，其中包括客戶庫存管理系統、需求計劃應用程序、供應商軟件等。在通常情況下，跨系統的數據不一致或管理方式不同，因此缺乏完整性。”

Korba說，創建一個積極的數據治理計劃對於確保整個供應鏈的數據完整性尤爲重要。他說，“治理計劃可確保數據正確一致，並加強供應鏈合作伙伴之間的協作。而關於設置數據治理程序則有很多公開信息。”

Korba表示，根據已知數據對企業的供應鏈進行基準測試尤爲重要。他說，“Optimas Solutions公司的供應鏈團隊將他們的表現與競爭對手進行比較，他們審查行業平均水平，並收集有助於提高企業滿足需求能力的信息。”

5、使供應鏈分析廣泛可用

供應鏈管理(SCM)涉及企業的多個方面，因此需要自由共享分析能力。

計算機硬件供應商聯想集團的高級副總裁兼首席信息官Arthur Hu說，“讓參與供應鏈的每個人都能輕鬆獲得所需的數據和工具，這首先需要打破任何‘信息孤島’，建立一個集成的端到端信息系統。”

Hu表示，這還意味着利用機器學習和人工智能等工具來實現這樣一個數據豐富的系統的全部價值。他說，“當這種類型的系統部署到位時，供應鏈上下游的管理人員和操作人員可以優化其性能。”

同樣重要的是，供應鏈分析用例不知道部門邊界。他說，“團隊傾向於關注企業內隨時可用的數據。而這樣做，他們可能會錯過真正深入瞭解問題所需的全部數據。作爲涉及業務多個部分的關鍵平臺，供應鏈需要從整體角度進行管理。”

例如，在管理產品質量時，團隊不僅應該能夠訪問工廠生產期間的配置和指標，還應該能夠訪問產品開發數據、組件供應商數據和客戶反饋數據。他表示，所有這些結合在一起就形成了一個推動質量和成果的多維圖景。

電子商務服務提供商CarParts公司負責庫存規劃和預測的副總裁Stanislav Tatarzuk表示，通過確保企業各個級別的業務領導者能夠訪問供應鏈數據並能夠與之交互，企業可以爲成功做好準備併產生長期回報，從而提高他們的收入。

Tatarzuk表示，數據洞察可以爲不同的團隊和部門提供不同程度的價值。例如，物流團隊可能會使用數據來發現瓶頸，並提高倉庫或配送中心的效率，而財務部門可能會查看相同的數據，並確定簡化成本和削減支出的方法。

Tatarzuk說，企業的這種知識共享水平不僅可以降低總體風險，還可以改善決策和績效。