大數據時代下，大數據分析對供應鏈管理會產生什么影響？

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本文部分借鑒機房360《大數據分析及其對供應鏈影響》一文

供應鏈管理者在采用技術方面經常引領市場。如今，從物流到客戶偏好的各種數據的不斷增長，正在迅速改變企業的經營方式，并凸顯出對增強數據管理和分析的強大需求。大數據分析（指大型和復雜的數據集）的好處是顯而易見的：大數據可以徹底改變組織的工作方式，在效率、成本、可見性和客戶滿意度方面產生巨大差異。大數據來源廣泛：

• 如今的技術和社交平臺允許企業以評級、評論和博客評論的形式獲得直接的客戶反饋。

• 來自移動通信、社交平臺和電子商務的數據正在與來自企業系統的數據集成。

• 隨著物聯網和機器對機器通信的引入，制造業正在從基于事件的計劃轉變為實時感測。

• 不斷發展的傳感器技術可提供實時設備和產品狀況數據，從而實現自動維護和過程調整。

數據在數量上、種類上和速度上都有所增長，如果以正確的方式加以利用，可以帶來巨大的價值。

研究顯示，企業已經在推動整個企業供應鏈的生產力，但在供應鏈功能中使用大數據分析在全球企業中并不普遍或協調得很好。受益于大數據分析的公司有三個共同點：它們擁有強大的企業級分析戰略，它們將大數據分析嵌入供應鏈運營，它們擁有合適的人才庫，能夠從大數據中產生可操作的見解。

有必要雇用、培訓和扶持能夠幫助企業從大數據分析中受益的領導者。從人力資本的角度來看，大多數公司的定位尚不足以接受數字化供應鏈轉型。分析了各行各業的50多位高級供應鏈高管的個人資料，以了解他們在供應鏈數字化方面的定位。在涉及所謂的“數字防備連續性”方面，各行各業的公司中絕大多數高管都普遍缺乏。

調研機構采訪了各行各業的商界領袖，以探討當今日益數字化的世界對首席供應鏈官的角色以及供應鏈領導者與高級管理人員中其他高管人員之間互動的影響。通過這些訪談，我們發現了供應鏈領導者應具備的四個關鍵特征，以便能夠從大數據分析中獲得收益：

1. 對數據和系統技術有深刻的了解。當今的企業可以通過數據分析和通過數字方式收集數據來深入了解客戶行為。盡管不需要首席供應鏈官成為信息技術（IT）專家，但他們應該對數據收集、技術和分析有足夠的了解，以引導對話并為高級領導者及其供應鏈團隊提供數字化愿景。供應鏈領導者應認識到如何實施和利用相關平臺和流程以及數據來自何處，并應表現出對來自各種渠道的數據范圍和規模的扎實理解。重要的是，領導者必須準備好對數據采取明智的行動。

2. 具有影響力的協作方法。如果首席供應鏈官在孤島工作，將無法從大數據分析中獲得收益。在內部，供應鏈領導者必須能夠與首席技術官進行溝通和協作，以幫助確定適合組織的技術和政策；與首席數據官一起了解如何最佳地捕獲和使用數據；與首席營銷官一起，評估供應鏈如何能夠更專注于客戶和需求驅動，并與首席執行官具體溝通更廣泛的創造價值的機會。最終，供應鏈執行官將需要能夠與內部利益相關者和外部供應商建立橋梁。

3. 跨職能經驗。如今的供應鏈管理人員具有跨部門的經驗，并且能夠理解和與來自多個業務部門的人員進行交流。重要的是，首席供應鏈官員還必須具有銷售、財務或技術方面的知識。

4. 發展新技能和培訓他人的能力。當今的首席供應鏈官必須緊跟最新技術，以確保組織適當地吸收數字技能和分析人才。企業犯的最大錯誤之一是在沒有適當準備組織的情況下實施大數據分析項目。建立內部計劃以確保在整個供應鏈中采用技能至關重要。

要從整個供應鏈或整個組織的大數據分析中獲取所有好處，不僅需要技術和IT。從首席執行官和執行委員會開始，企業必須準備好支持一種全新的思維方式，培養一種對創新和技術開放的文化，并愿意挑戰關于供應鏈管理方式的慣例。隨著供應網絡上的數十億個互聯設備提供有關服務需求、位置和庫存分配的實時信息，甚至實現預期需求，理解和接受大數據的執行領導層，數字顛覆和這些趨勢的人力資本方面對未來企業的優勢至關重要。了解供應鏈更多詳情>>

大數據應用于供應鏈案例

客戶

該集團擁有電器和家電兩家上市公司包含多個品牌，已形成了以數字多媒體技術、 智能信息系統技術、現代通信技術、綠色節能制冷技術、城市智能交通技術、光通訊技術、醫療電子技術、 激光顯示技術為支撐，涵蓋多媒體、家電、IT智能信息系統和現代地產的產業格局。

核心需求

集團致力于成為全球智能顯示產品及內容服務優秀提供商，實現向：“服務”、“產業鏈延伸和拓展” 、 “可持續發展”的戰略轉變。面對市場的波動和新興互聯網興起和進入，將導致行業競爭更加加劇；公司的產品研發和升級將給企業進一步筑高核心競爭優勢。

與此同時關鍵資源價格和匯率的波動將帶來更高的成本壓力，打造高效敏捷的供應鏈將構筑更高的比較競爭優勢，從而直接服務于海信的可持續發展戰略。

技術及解決方案

• 供應鏈診斷分析：重點關注銷售、庫存、運營、計劃的流程以及間接費用的分析。

• 數據建模優化：建模進行供應鏈成本優化、庫存優化、需求預測，為管理層決策提供支持。

• 管理駕駛艙：啟用管理層視覺來集成需求計劃、運營計劃和庫存計劃，進行全維數據管理、探索和可視化呈現

實施效果

• 打通了端到端的供應鏈計劃流程。

• 訂單履行率提高了至少15%。

• 庫存減少了12%，資產回報率提高了至少5%。

獲取案例

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