京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代,供应链管理将面临深刻变革
供应链是一个系统,是由很多的公司或者实体、人和各类资源组成的有机系统。这个系统的目的是以可接受的成本将产品或服务提供给终端客户——这是供应链的基本定义。
在供应链管理中有三个要点:第一是物流,第二是信息流,第三是资金流。其中,物流是生产原料或产品在公司之间的传递以及在公司内部的转换。在优秀企业的供应链管理中,物流、信息流和现金流一定是协同整合在一起的。
供应链管理核心思想有两点——
首先,供应链中通常会有很多企业参与产品和服务的供给,因此企业之间的协同与合作非常重要。第二,供应链是跨学科跨部门的。从福布斯公布的经济数据上可以得知,世界前一百最大的经济实体中,51个是公司,49个是国家。这些“富可敌国”的企业有一个共同的特征,其所在的供应链网络中时刻发生着物流、信息流和资金流的密切交互,决定了供应链管理对于跨部门以及跨地区协同的要求远高于其他商业职能领域。
由此可见,整个供应链管理变得更加重要,跨地域之间的协同不仅是公司之间的协同,还有不同地域之间和不同文化之间的协同。另一方面,这些百强公司所属的行业几乎都是制造业,也就是说目前整个世界的经济很大程度上依赖实体经济增长。
企业要管理好供应链,最重要的是要了解如何运作。在福布斯的一项名为“通往财富500强CEO路径”的调查数据显示,500强企业中的CEO50%以上是从COO职位上晋升的,这主要是因为COO的职责是保证企业价值创造流程的效率和效果,这使得该岗位上的高管对于供应链全过程有清晰的认知。
供应链管理具有复杂性特征
供应链管理的首要职能是采购管理。如今大多数公司都把采购提高到战略层面,因此许多公司的供应商不但来自全球多个国家,而且数量巨大。例如,波音是美国公司,但是飞机零部件来自全球供应商企业,而沃尔玛仅在美国就有6000多个供应商。公司需要实时监测供应商是不是能够按照计划生产,以及是不是有健康的资金流和物流信息流,这是非常大的工作量。
在信息网络发达的今天,公司除了直接的物流和现金流的管理之外,还要考虑其他的许多因素,如果知名企业的供应商犯了什么错误,那么它会直接影响到该企业的市场收益。因此,企业需要实时掌握供应商的状态。管理好采购成为企业是否盈利的最关键因素之一。
第二个职能是物流管理。在企业层面,什么样的产品选择什么样的形式运输非常重要。在具体物品运输时,通常的做法是第三方物流介入。而这个过程中,大量的实时信息对决策产生影响。比如,共享单车公司需要决策怎么调配单车才能够保证最大化地给用户提供方便;再如,亚马逊的很多仓库都是自动化的,能够很快地追踪到每一个客户需要的产品,然后把这个产品贴上正确的标签、按正确的地址运送给这个客户。还有一个层面的物流是从公司到客户的物流,从公司到个人的物流管理实际上是很多企业成败的关键。
此外,关于生产制造的决策还包括资源管理、人员管理和质量控制。生产企业很重要的因素是生产量,因为产量越大的话,单位的生产成本就越低,如果产品多样化程度比较高的话,会降低生产效果。现在生产技术的创新使得能够达到生产多样化,从供应链的角度来讲,它带来的是个性化的供应链,也就是说,供应链的组织形式可能对每一个个体客户来说都是不一样的,这是供应链管理的一个大趋势。
最后一个职能是需求预测和计划。所有公司在资源和运作上的计划都是随着需求预测来做的,从公司的角度来讲,如何做好需求预测管理是一个永远的难题。作为供应链管理层面,第一就是决定什么样的产品和服务提供给什么样的客户,第二个很重要的因素是价格,因为需求走势和产品价格有关系的,而市场对于货物价格的反应是供应链管理核心的问题。
工业4.0到来促使供应链管理求变
在大数据时代,工业4.0的到来对供应链管理产生深远影响。首先,公司市场需求预测不再是基于历史销售数据了,大数据会帮助厂商作出智能预测。其次,个性化的服务成为可能,使得市场需求预测从综合预测向个体预测转变,为企业提供更精准的产品级预测指导。同时,大数据对生产领域产生的影响将导致供应链的物流、信息流和资金流的管理方式发生改变,机器设备、人员以及产品之间的信息交互将带来生产方式的深刻变革。机器由于数据的汇集与分析,智能化程度进一步提升,比如自我规划、自我维护的设备逐渐应用于生产,传感器触发的调度适配也有可能实现。这些因素都将引起供应链管理的改变。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
B+树作为数据库索引的核心数据结构,其高效的查询、插入、删除性能,离不开节点间指针的合理设计。在日常学习和数据库开发中,很 ...
2026-01-30在数据库开发中,UUID(通用唯一识别码)是生成唯一主键、唯一标识的常用方式,其标准格式包含4个短横线(如550e8400-e29b-41d4- ...
2026-01-30商业数据分析的价值落地,离不开标准化、系统化的总体流程作为支撑;而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师,作为经过系统 ...
2026-01-30在数据分析、质量控制、科研实验等场景中,数据波动性(离散程度)的精准衡量是判断数据可靠性、稳定性的核心环节。标准差(Stan ...
2026-01-29在数据分析、质量检测、科研实验等领域,判断数据间是否存在本质差异是核心需求,而t检验、F检验是实现这一目标的经典统计方法。 ...
2026-01-29统计制图(数据可视化)是数据分析的核心呈现载体,它将抽象的数据转化为直观的图表、图形,让数据规律、业务差异与潜在问题一目 ...
2026-01-29箱线图(Box Plot)作为数据分布可视化的核心工具,能清晰呈现数据的中位数、四分位数、异常值等关键统计特征,广泛应用于数据分 ...
2026-01-28在回归分析、机器学习建模等数据分析场景中,多重共线性是高频数据问题——当多个自变量间存在较强的线性关联时,会导致模型系数 ...
2026-01-28数据分析的价值落地,离不开科学方法的支撑。六种核心分析方法——描述性分析、诊断性分析、预测性分析、规范性分析、对比分析、 ...
2026-01-28在机器学习与数据分析领域,特征是连接数据与模型的核心载体,而特征重要性分析则是挖掘数据价值、优化模型性能、赋能业务决策的 ...
2026-01-27关联分析是数据挖掘领域中挖掘数据间潜在关联关系的经典方法,广泛应用于零售购物篮分析、电商推荐、用户行为路径挖掘等场景。而 ...
2026-01-27数据分析的基础范式,是支撑数据工作从“零散操作”走向“标准化落地”的核心方法论框架,它定义了数据分析的核心逻辑、流程与目 ...
2026-01-27在数据分析、后端开发、业务运维等工作中,SQL语句是操作数据库的核心工具。面对复杂的表结构、多表关联逻辑及灵活的查询需求, ...
2026-01-26支持向量机(SVM)作为机器学习中经典的分类算法,凭借其在小样本、高维数据场景下的优异泛化能力,被广泛应用于图像识别、文本 ...
2026-01-26在数字化浪潮下,数据分析已成为企业决策的核心支撑,而CDA数据分析师作为标准化、专业化的数据人才代表,正逐步成为连接数据资 ...
2026-01-26数据分析的核心价值在于用数据驱动决策,而指标作为数据的“载体”,其选取的合理性直接决定分析结果的有效性。选对指标能精准定 ...
2026-01-23在MySQL查询编写中,我们习惯按“SELECT → FROM → WHERE → ORDER BY”的语法顺序组织语句,直觉上认为代码顺序即执行顺序。但 ...
2026-01-23数字化转型已从企业“可选项”升级为“必答题”,其核心本质是通过数据驱动业务重构、流程优化与模式创新,实现从传统运营向智能 ...
2026-01-23CDA持证人已遍布在世界范围各行各业,包括世界500强企业、顶尖科技独角兽、大型金融机构、国企事业单位、国家行政机关等等,“CDA数据分析师”人才队伍遵守着CDA职业道德准则,发挥着专业技能,已成为支撑科技发展的核心力量。 ...
2026-01-22在数字化时代,企业积累的海量数据如同散落的珍珠,而数据模型就是串联这些珍珠的线——它并非简单的数据集合,而是对现实业务场 ...
2026-01-22