從0到1，大數據智能供應鏈之路 _供應鏈物流

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素材來自：《大數據供應鏈》中國人民大學出版社
【成功的諾基山】
2003年，鋼鐵制造建筑領軍企業諾基山（Rocky ）鋼鐵公司迫于價格壓力不得不關閉其鋼管工廠。2005年，由于石油成本提高，潛在的客戶、石油鉆井公司紛紛涌現，公司需要重新制定策略。需不需要重開鋼管工廠？如果要，什么時候重開？是馬上開始生產，立刻接受訂單，還是等到重開工廠后再開始生產？
需求、價格、生產限制和工業生產能力都對公司策略的制定有重要影響，由于這些決策的復雜性，標準成本和產量分析反而顯得很簡單。管理者和潛在客戶都在該事件上強烈地表達了自己的意見，這使得諾基山公司的決策變得更為復雜。人人都看到石油價格飆升，催促企業進行生產。諾基山公司的回答只能是，依靠大數據分析進行決策。
諾基山公司采用了一款可以進行假設分析的軟件應用，該應用可以給出在一定條件下的利潤預測。這樣，公司就可以準確地預測鋼管工廠的重啟時間，避免市場風險，確保利潤最大化。數據導向給出的決策結果是延期重啟工廠，甚至在生產開始后也不能馬上接受訂單。這個決策使得公司從預測出的價格上漲中充分獲利。最后，諾基山公司公司不僅獲得了利潤，股價也得以上升。
【成功背后的點】
我們很容易把諾基山公司這樣擅長使用大數據分析的企業簡單地想象成數字計算器。事實上，它們確實經常使用科技手段生硬地解決商業問題。然而，這種想象卻會將你引向歧途。這類領軍企業不僅僅是應用了大數據分析，他們有正確的點，其行動是協調統一的，同時還建立了自身文化，使其能夠把數據分析的作用發揮到極致。領軍企業必須記住，要想獲得現在的這種競爭能力，人員、策略與信息技術同樣重要。
數據分析的競爭者主要依靠數據導向的決策，但同時要決定在何處進行資源密集型行動。面面俱到的同時又要保證效率是不可能的。事實上，太多領域的大數據分析也會變成累贅。企業會被個別行動一葉障目，看不見本來的商業目標。高度集中的行動對企業而言非常重要。
領軍企業選擇支持其首要策略的地區或項目，將大數據分析集中到這些地區和項目上。UPS 公司開始將數據分析集中在改善物流運作上面，擴展分析工作以提供優質的客戶服務。類似地，哈拉斯酒店和俱樂部也將大數據分析集中在提升顧客體驗上面，即專門改善與顧客體驗相關的服務領域，例如定價與促銷。
【協調統一】
應用大數據分析的領導企業深知，必須將自身與客戶、供應商進行內部整合。回顧沃爾瑪要求其供應商使用零售鏈平臺管理門店的商品流動，規劃店內促銷活動和擺放布局，減少貨物短缺現象的做法。同樣，E.&J. 蓋諾（E.&J. Gallo）為配貨商提供零售商成本與定價方面的數據和分析，這使得配貨商能夠計算蓋諾的每支95 年紅酒的利潤，并將這些信息用于優化貨架布局，建議零售商擴大蓋諾產品的空間。
接下來的一個例子是聯合利華公司。它向零售顧客和供應商提供數據與分析，并將這一行動稱為“共同創造價值” 。這一項目大大減少了成本，在顧客中產生巨大反響。醫療用品公司Owens&Minor 向顧客和供應商提供購物信息及其分析。例如，記錄訂單模式以尋找聯合的機會。利用這一系統，醫院除了得以對通過跨地域聯合采購降低的成本進行評估外，還能夠在頻繁承接訂單與節約成本之間進行取舍。
這給企業的啟示是下載人工智能計算器，要獲取大數據分析的最大利益，就必須與整個供應鏈共同合作，將數據和應用與顧客和供應商相連，在衡量自身表現的同時也要對供應鏈上的合作伙伴進行評價。供應鏈是一個系統，正如我們在第2 章所說， “供應鏈轉型”必須進行優化，而這一目標的實現則必須依靠大數據分析。
【企業文化】
依靠大數據分析取得成功的企業并不僅是因為其擁有更多更好的數據，而是因為這些企業擁有能夠創造正確文化的領導集體。這些領導者能夠建立并表達明確的目標，并讓所有人都參與其中。他們還能夠帶領企業跨越轉型期，制定以數向及事實為導向的決策，諸如“我們知道什么”這樣的問題取代了過去“我們思考什么”的問題。
當然，數據和分析工具的存在也同樣重要。有效地運用大數據分析取決于主管、經理和員工使用數據分析的能力。大數據的威力并不能取代對于領導能力和人工監督的需要，領導者同樣需要制定策略下載人工智能計算器，把握機會，了解市場，確立目標，進行創造性思維。企業的領導者只有做到以上幾點并且實施數據導向的運營，才能領導企業走向成功。
【從0到1 ，從傳統供應鏈到大數據供應鏈】
大數據為供應鏈管理提供了一個轉型的機遇，這一轉型涉及供應鏈從貨源到銷售的所有部門。那么，企業要如何通過這一機遇創造競爭優勢呢？
要創造競爭優勢，必須將企業的行動集中統籌，按照一個“三步走”的路線圖進行，所謂的三步走就是分區、聯合、測量（后文簡稱為SAM）。這一路線圖能夠幫助企業將零散的步驟進行整合，而不是保持單一部分的成功。
該過程以大數據分析進行供應鏈分區為開端，找出每一分區優先發展的競爭要項。第二步是將企業的職能與競爭要項聯系起來，并結合數據分析，而不是隨機試驗的產物。通過協同決策，將信息在企業和供應鏈的不同部門之間相互傳遞，進而將整個企業以及供應鏈橫向連接起來，正如“銷售與運營計劃”一般。最后，這些行動將通過“目標性可測量關鍵表現指標”進行評估。否則，這些行動就會變成零散的財富，不能形成更大規模和持久影響（見圖1）。
由圖8—1 可見，實行大數據分析必須在供應鏈中構建一個系統化框架，稱為SAM 路線圖：首先，這一過程使用數據分析打造供應鏈，用明確定義的競爭要項瞄準特定的市場分區；其次，將企業職能進行戰略型聯合，在企業與供應鏈間進行信息整合以優化應用；最后，完善度量指標以創造更好的業績，信息反饋循環能幫助實現持續的業績改善。
SAM 框架為企業發展提供了路線圖，形成了下述3 個步驟。
圖1 SAM 路線圖
【步驟一：分區】
分區：根據明確的特點優化供應鏈分區。
SAM 路線圖的第一步是在供應鏈中最重要的活動處集中應用數據分析，大數據供應鏈：建立工業4.0 時代智能物流新模式。
通過分析人口信息、消費者購物模型及購物行為特點，對顧客進行分區和分析，這種做法已經存在了幾十年。分區將目標市場按照消費者的共同需求和優先產品進行劃分，每個部分利用不同的供應渠道，不同的產品以及不同的供應鏈。大數據分析大大擴展了數據規模，顆粒化的數據可以按照無數種可能進行組合，為微分區的實現以及理解每一分區中潮流與異化產品提供了可能。
建立分區的一個重要部分是定義每一分區中的競爭要項。明確每一分區及其特點能夠幫助企業明確分區內優先發展的產品，這些產品決定了企業在該分區的主要競爭力，其中包括客戶服務、成本、質量、時間、靈活度以及創新性等各種要素。每種要素對應著不同的運營要求，并產生了每一分區不同的供應鏈結構、供應商、交通運輸、運營策略以及最低績效水平。例如，成本導向的供應鏈分區與以創新、質量或者顧客服務為導向的分區相比就會大相徑庭。每一分區對應著不同的目標。分區的目的是在保證商業策略的同時，尋求最佳的供應鏈運作模式和政策，在規定時間內為每位顧客服務。

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【步驟二：聯合】
聯合：聯合各方最大限度地發揮分區的特點。
企業與整個供應鏈的合作避免了分散行動。有策略地進行功能性聯合能夠驅動數據分析的應用，而不是分散行動，減弱競爭優勢。如果沒有聯合，那我們收集的所有數據都不會形成競爭力。因此，聯合的作用是避免分散行動。
聯合意味著整合供應鏈中的各項步驟。優秀企業利用預測分析消除客戶關系管理、供應鏈的銷售環節與平衡供求的運作、步驟和物流之間的界限。在這一過程中，大數據功不可沒，因為它能夠幫助分析需求并驅動其他供應鏈決策。例如，福特汽車公司利用大數據分析進行供應鏈上的合作，在其應用程序提供的平臺上，消費者、交易商和生產者能夠實時共享信息，了解交通信息、管理庫存以及獲得融資。這種信息共享實現了整個供應鏈上的整合與協調。
銷售與運營計劃程序對于企業級別的決策整合尤為適用，很多優秀的企業都使用了這一應用，其中包括保潔、默克公司（Merck）、好時等。這是一套商務管理程序，通過合作將供求雙方聯系起來，依靠數據與分析制定包括風險管理在內的跨職能供應鏈決策。整合也意味著在觀測實時市場動態的基礎上，將生產周期與消費者需求同步。如果沒有將預測數據分析整合到銷售與運營計劃中，企業就可能面臨供不應求或供過于求的狀況。
【步驟三：評估】
評估：設計策略性的聯合關鍵績效指標，以評估市場分區的特點。
正如彼得·德魯克所說：“如果你不能評估一件事物，你就不能管理它。” 企業需要為其優化的對象尋找合適的算法。其實現可以通過應用供應鏈中成員普遍認同的策略性聯合關鍵績效指標，以及幫助企業不斷完善的反饋機制。這些算法還應該對企業聯合、整合以及企業間合作進行評估。同時，企業還應該利用數據分析尋找新的、更有意義的分析方法，這要以公司策略、核心競爭力和對商業價值觀的理解為導向。大數據分析使新分析方法的發展成為可能，并為企業提供了更廣闊的視野。就好比電影《點球成金》（）中，人們將傳統評估棒球選手的方法—— “擊球平均數”改為新型、更有意義的“上壘百分比”一樣。
【如何實施路線圖】
SAM 路線圖將在整個供應鏈中實施大數據分析的所有關鍵要素聯系起來，并將公司發展策略與實際運行結合起來。
第一步是利用大數據建立更好的供應鏈分區。將消費者按照各種組合屬性，如人口信息、購物模式、消費特點和行為等進行劃分并分別分析，這一觀點早已根深蒂固。然而，大數據分析將這一做法提升到了新的高度，其目標是建立能夠滿足顧客需求的分區，并對每一分區中供應鏈的要求進行優化。美國服裝零售商鷹牌戶外服裝（Eagle ）公司利用大數據分析，根據消費者最喜歡的商品組合對其750 余家門店進行了分類。公司發現，西佛羅里達的顧客商品選擇與得克薩斯州和加利福尼亞州的消費者相似。這一分區幫助鷹牌戶外服裝公司按照分區和地域特點設計產品組合，對每一分區的價格實施了更加有效地控制，實時將資源運送到了更有潛力的市場分區。
大數據分析還能夠為每一分區制定優先發展的競爭要項。競爭要項對應著不同的企業運作要求。例如，低邊際利潤的商品將重心放在成本上，而高邊際利潤的商品則注重顧客服務。這就產生了不同的供應鏈結構、不同的供應商、交通運輸、運營策略以及業績標準。分析法則能夠根據該分區內的競爭要項優化決策過程。例如，優化顧客服務的同時將成本控制在邊際范圍內，這也意味著企業必須集中力量。數據分析能夠隨著實時的門店或網絡銷售變動而為分區內的競爭要項進行專門的庫存和定價調整，制造商能夠自動調整生產線，提高效率，減少浪費。
第二步，聯合企業及所有業務職能，為競爭要項提供支持。大數據及其分析的應用應該支持每一分區中的競爭要項，而不是隨機實施，因為這會使企業得以集中優勢，避免大海撈針。要達到供需平衡，還應該進行企業間的整合，像銷售與運營計劃這類程序就非常適合引入大數據分析，因為其本身利用的就是數據驅動，并且打破了多重部門壁壘。
最后，企業還應該運用戰略型聯合模型或關鍵績效指標對績效和產品進行評估。實現應用模型的“持續完善”在這一環節尤為重要，模型與分區和分區中的競爭要項之間應該存在一項為企業持續監控的反饋機制。模型用于完善分區過程，將其競爭要項進行進一步聯合。通過“全面質量管理”和“持續完善”，我們了解到最好最持久的供應鏈優化是一個漸進的過程。大數據分析能夠在很大程度上促進這一過程的實現。例如，自動跟蹤模型的推進，對失誤及時作出預警等。
摘自：《大數據供應鏈》中國人民大學出版社
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2015/12/31前
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【從0到1，大數據智能供應鏈之路】本文到此結束，希望對大家有所幫助。

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