供应链的数据分析
供应链的数据分析，越来越多的企业采用数据分析来应对供应链中断，并加强供应链管理(SCM)，目前有几项重大中断正在影响供应链。以下分享供应链的数据分析，一起来看看。
供应链的数据分析1
全面解析大数据给供应链带来的益处
时下，大数据已经完全跨越概念炒作，而成为很多行业业务发展中实实在在应用的重要武器，但是在供应链管理领域，大数据技术的应用产业发展则处于起步阶段，但是相信伴随其他行业大数据的快速发展，供应链管理中的大数据也会迅速跟上来，那么人们势必会问大数据到底能够为供应链带来哪些益处呢，下面请随乾元坤和小编一同了解大数据给供应链带来的好处。
大数据与供应链
1、库存优化。比如，SAS独有的功能强大的库存优化模型可以实现在保持很高的客户满意度基础上，把供应成本降到最低并提高供应链的反应速度。
其库存成本第一年就可下降15%～30%，预测未来的准确性则会上升20%，由此带来的是其整体营收会上升7%～10%。当然还有一些其他的潜在好处，如提升市场份额等。此外，运用SAS系统，产品质量会得到显著提升，次品率也会因此减少10%～20%。
2、创造经营效益，从供应链渠道，以及生产现场的仪器或传感器网络收集了大量数据。利用大数据对这些数据库进行更紧密的整合与分析，可以帮助改善库存管理、销售与分销流程的效率，以及对设备的连续监控。制造业要想发展，企业必须了解大数据可以产生的成本效益。对设备进行预测性维护，现在就具备采用大数据技术的条件。制造业将是大数据营业收入的主要来源。
3、B2B电商供应链整合。强大的电商将引领上游下游生产计划-下游销售对接，这种对接趋势是上游制造业外包供应链管理Supply-Chain，只专注于生产Manufacturing，ProductionChain(R&D)。
物流外包上升到供应链外包是一个巨大的飞跃，体现了电商的强大竞争力和整合能力，海量数据支持和跨平台、跨公司的对接成为可能。B-B供应链整合具有强大的市场空间，能够改善我国产业布局、产业链优化、优化产能分配、降低库存、降低供应链成本、提高供应链效率。
4、物流平台规模发展，B-C商业模式整合已经成为现实，但是物流执行平台的建设是拖后腿的瓶颈。多样产品的销售供应链的整合有很大的技术难题，如供货周期、库存周期、配送时效、物流操作要求等，这样的物流中心难度很大。
大数据平台建设将驱动整体销售供应链整合;中国的还有的现实问题跨区域物流配送、城乡差异等，政府的管制是一大难点/疑难杂症，大数据平台有助于政府职能调整到位。
5、产品协同设计，过去大家最关心的是产品设计。可是现在，在产品设计和开发过程中，相关人员相互协同，工厂与制造能力也在同步设计和开发中。当前的压力在于向市场交付更具竞争力、更高配置、更低价格、更高质量的产品，而同时满足所有这些要求，是制造和工程企业的下一个重大的价值所在。这也正是大数据的用武之地。
企业如何部署大数据?
要让数据发挥价值，首先要处理大数据，要能够共享、集成、存储和搜索来自众多源头的庞大数据。而就供应链而言，这意味着要能够接受来自第三方系统的数据，并加快反馈速度。
其整体影响是增强协同性、加快决策制定和提高透明度，这对所有相关人员都有帮助。传统供应链已经在使用大量的结构化数据，企业部署了先进的供应链管理系统，将资源数据，交易数据，供应商数据，质量数据等等存储起来用于跟踪供应链执行效率，成本，控制产品质量。
大数据给供应链带来的好处
而当前大数据的概念则超出了传统数据产生、获取、转换、应用分析和存储的概念，出现非结构化数据，数据内容也出现多样化，大数据部署将面临新的挑战。
针对如今所生成、传输和存储的海量信息进行简单处理所带来的挑战。当前，数据量呈爆炸式增长，而随着M2M(机器对机器的通讯)的应用，此趋势仍将持续下去。
但是，如若能够解决这些挑战，将可以打开崭新的局面?核心在两个方面：
1、解决数据的生成问题，即如何利用物联网技术M2M获取实时过程数据，虚拟化供应链的流程。通过挖掘这些新数据集的潜力，并结合来源广泛的信息，就可能获得全新的洞见。如此，企业可以开发全新的流程，并与产品全生命周期的各个方面直接关联。与之集成的还有报告和分析功能，为流程提供反馈，从而创建一个良性的强化循环。
2、解决数据应用的问题，如何让供应链各个价值转换过程产生的数据发生商业价值，是发挥数据部署的革命性生产力的根本。大数据在供应链的应用已经不是简单的`交易状态可视，支撑决策库存水平，传统ERP结构是无法承担的。因此企业必须重新做好数据应用的顶层设计，建立强大全面的大数据应用分析模型，才能应对复杂海量的数据如何发挥价值的挑战。
大数据在供应链领域的应用刚刚起步，随着供应链的迅速发展，大数据分析，数据管理，大数据应用，大数据存储在供应链领域蕴含巨大的发展潜力，大数据的投资也只有与供应链结合，才能产生可持续、规模化发展的产业
供应链的数据分析2
供应链管理各类数据的价值分析
在供应链的管理过程中，我们需要定义各种指标，搜集和分析各种数据，分析评估管理现状，找出差距然后指定行动计划。
我们说有的数据分析，都是为了改善经营现状，为客户、股东和员工创造更多的价值。
在讨论价值分析之前，我们先说说什么是价值？
在客户眼里
主要看是否增值。
比方说供应商的返工工序，如果出现在详细的报价单上，让客户去付费，客户可能就不太乐意，因为他认为这些动作步骤对他来说没有增加任何价值。
简单来说，从客户角度评判是否增值主要是看客户是否愿意付费，有没有第一次做对，对于生产过程来说，主要看该活动是否改变了物料的物理形态。
在老板眼里
第一，主要看是否必要。
比方说员工培训、编制各种报表、合规性的检查以及风险的管控，这些工作在客户眼里是不增值，但是对老板来说是非常必要的，或者是在当前阶段没有办法消除的。
第二，主要看是否高效。
在目前的业务模式下，是否效率最高，是否成本最低，是否周转最快，也就是是否可以带来更多的投资回报。
在员工眼里
主要看他们做这件事情的主要诉求是什么？
企业能不能帮助员工赚到钱，企业要先满足员工的需要，才能满足客户的需要，满足客户的需要之后，才能满足老板的需要。
试想，如果员工的需求不能得到有效的满足，他们就不会用心去努力满足客户的需求，客户的需求如果得不到满足，他们就不会持续购买甚至会取消现有的订单，这样老板就不会赚到钱。
在供应链的管理过程中，数据共可分为以下几种类型：
一、 商业数据
比如说供应商的报价、员工的工资以及像客户的不同价格，这些都是商业数据，商业数据主要有供需关系以及竞争关系决定。对于这些数据主要通过横向比较，调整供需，来满足自己的需求。
二、 交易/流程数据
现在大部分企业都把不同的业务流程进行了电子化，电子化的主要一大好处就是能把所有的交易过程步骤进行数字化存储，这就让进一步的数据分析成为可能。
比方说，我们想提高向客户的交付表现，缩短交付周期，原来做精益调查的时候，可能就是访谈，然后发现浪费点在哪里，然后再进行有针对性的改善。但是做访谈，所有的内容，只要是人表达出来的都是观点，观点背后都会立场。立场就不太容易让观点再保持客观。
大家不妨直接从ERP，OA，SRM，CRM等系统中挖掘实时信息，真正让现实说话，看看以往在满足交付的过程中，时间都花哪里去了？不但看每个环节所花的平均时间，更要看他们时间的波动，以及他们处理某个具体业务的周期，画出实时价值流图，找到问题点，确认改善点，将会变得异常轻松。
三、 经营数据
经营数据主要是看和企业战略目标的关联程度，以及是系统数据还是认为可以修正的数据，和从这些数据对下一步行动的指导意义，要全方位思考，制定出适用的经营数据考核指标。
供应链的数据分析3
对供应链管理如何做好数据分析：
一、供应商准入数据分析：
供应商可自主查看修改自己的企业信息：营业执照、产品合格证书、供应商产品信息等。同时，采购方也可以对各个供应商提供的数据信息进行比对与选择。
二、采购需求数据分析
统一入口去管理公司内部采购需求，不用再一个部门一个部门的用Excel统计再统计了，可以直接在系统中上传采购需求，再集中收集与汇总采购信息，大大地提高了申请效率。采购申请流程化管理，历史记录的数据也随时可查。
三、采购报价、比价数据分析
利用供应商管理系统，根据公司采购业务的需要制定出报价单 模版，选择需要发起报价的供应商，系统一键生成报价单，系统批量群发报价并自动通知到对应供应商，供应商只需输入价格便捷报价，采购方根据报价自动汇总生成比价单，比价数据结果公开透明。
四、采购发货、入库、退货数据管理
供应商一键发货，自动打印出发货单，同时系统也会保存好电子发货单，采购方收货时数据可以自动传递过来，无需手动录入，核对数量后确认即可。双方发货、入库、退货数据实时同步，以避免信息出现滞后与遗漏。
五、采购对账、发票、付款数据管理
发货、入库等数据实时自动生成汇总看板，采供双方可以实时在线对账。对账、发票、付款流程化管理，可随时稽核审查。
六、供应到货数据分析
系统自动统计供应商协作过程数据，自动生成多维度考核看板，对供应商到货入库数量、各个供应商的到货及时率以及合格率进行统计分析，看是否与合同约定一致，从而判断是否可以继续和此供应商合作，也可“优胜略汰”帮助企业沉淀和选择优秀供应商资源。
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