什么是供应链分析?

能够影响质量、交货速度、客户体验和盈利能力的分析功能

使用计算机的男士
供应链分析如何运作?

分析代表了基于相关可信数据摘要进行数据驱动决策的能力,通常使用图形、图表和其他形式的可视化。

供应链通常产生大量数据。 供应链分析有助于理解所有这些数据,揭示模式并生成洞察。


供应链分析有哪些类型?

不同类型的供应链分析包括:

规范性分析

为内部和外部系统和数据提供整个供应链的可见性和单一事实来源。

预测性分析

帮助企业了解最有可能的结果或未来场景及其业务影响。 例如,使用预测分析可以预测并缓解中断和风险。

规范性分析

帮助企业解决问题并开展协作以实现最大业务价值。 帮助企业与物流合作伙伴协作,减少为缓解中断而投入的时间和工作量。

认知分析

帮助企业以个人或团队响应问题的方式,采用自然语言回答复杂问题。 它可以帮助企业思考复杂的问题,例如"我们如何改进或优化 X?"

应用认知技术

供应链分析也是将认知技术(如人工智能 (AI) )应用于供应链流程的基础。 认知技术可以像人类一样理解、推理、学习和互动,同时具备强大的能力和高速度。

这种高级的供应链分析形式正在引领供应链优化的新时代。 它可以自动筛选大量数据,帮助企业改进预测,识别效率低下,更好地满足客户需求,推动创新并追求突破性的构想。


为何供应链分析如此重要?

供应链分析可以帮助企业更快速地做出更智慧、更高效的决策。 优势包括以下能力:

获得可观的投资回报

Gartner 最近的一项调研显示,29% 的受访企业表示他们通过使用分析获得了高水平的投资回报,相比之下,只有 4% 的受访企业没有实现投资回报。

更准确地了解风险

供应链分析可以识别已知风险,并通过在整个供应链中发现模式和趋势来预测未来风险。

提高规划的精准度

通过分析客户数据,供应链分析可帮助企业更准确地预测未来需求。 它可以帮助企业确定哪些产品在出现盈利能力下降的情况时可相应减少产量,或者了解客户在初次订购之后的需求将是什么。

成就精益供应链

企业可以使用供应链分析来监控仓库、合作伙伴响应和客户需求,从而做出更明智的决策。

为未来做好准备

企业现在纷纷为供应链管理提供高级分析功能。 高级分析可以处理结构化和非结构化数据,从而为企业提供优势,确保他们能够及时获得警报,从而做出最佳决策。 高级分析还可以在不同来源之间建立关联和模式,从而提供警报,以最低成本和较少的可持续性影响最大程度地降低风险。

 

 

随着人工智能等技术在供应链分析领域变得越来越普遍,企业可能会看到更多的好处。 以前由于分析自然语言数据的局限性而尚未处理的信息,现在可以进行实时分析。 人工智能可以快速、全面地读取、理解和关联来自不同来源、孤岛和系统的数据。

然后,它可以根据数据的解释提供实时分析。 公司将拥有更广泛的供应链智能。 运营效率更高,避免中断,同时支持新的业务模型。


高效供应链分析的主要功能

供应链是面向客户和消费者的最明显的业务"面"。 一家企业若能够更好地进行供应链分析,就能更好地保护其商业声誉和长期可持续性。

在“The Path to a Thinking Supply Chain”一文中,IDC 的 Simon Ellis 确定了未来高效供应链分析的五个"C":

高效供应链优化的主要特性包括:

互联互通

能够访问社交媒体中的非结构化数据、物联网 (IoT) 中的结构化数据,以及通过传统 ERP 和 B2B 集成工具提供的更多传统数据集。

协作

越来越多地改善与供应商的协作意味着使用基于云的商业网络来支持多企业协作和互动。

网络意识

供应链必须加强自己的系统,防止网络入侵和黑客攻击,这应该是企业普遍关注的问题。

具备认知能力

人工智能平台通过对整个供应链的决策和行动进行整理、协调和执行,成为现代供应链的控制塔。 供应链的大部分是自动化的并且具备自学习能力。

全面

分析功能必须用实时数据进行扩展。 获得全面、快速的洞察。 在未来的供应链中,延迟是不可接受的。


供应链分析的演变

过去,供应链分析主要限于用于统计分析和可量化的需求规划和预测性能指标。 数据存储在来自供应链中不同参与者的电子表格中。

到 20 世纪 90 年代,企业逐渐采用电子数据交换 (EDI) 和企业资源规划 (ERP) 系统在供应链合作伙伴之间连接和交换信息。 这些系统更容易获得数据进行分析,并协助企业进行设计、规划和预测。

21 世纪初,企业开始转向商业智能和预测性分析软件解决方案。 这些解决方案帮助企业更深入地了解他们的供应链网络是如何运行的,如何做出更好的决策,以及如何优化他们的网络。

如今的挑战关系到企业如何才能以最佳方式利用供应链网络中生成的海量数据。 在 2017 年,一个典型的供应链访问的数据量是 5 年前的 50 倍。1 然而,这些数据中仅有不到四分之一得到分析。 此外,虽然大约 20% 的供应链数据是结构化的,可以很容易地进行分析,但 80% 的供应链数据是非结构化的或暗数据。2 如今的企业正在寻找方法来最准确地分析这类暗数据。

多项研究表明,认知技术或人工智能将是供应链分析的下一个前沿。 人工智能解决方案超越了信息保留和流程自动化。 人工智能软件能够以类似人类的方式思考、推理和学习。 人工智能还可以处理大量数据和信息(结构化数据和非结构化数据),并即时提供这些信息的汇总和分析。

据 IDC 预计,到 2020 年,50% 的业务软件将包含一些认知计算功能。3 人工智能不仅为跨系统和数据源的数据提供了强大的关联和解释平台,还允许企业实时分析供应链数据和情报。 加上新兴的区块链技术,未来的企业将能够主动预测各类事件。


使用软件进行供应链分析

随着供应链分析变得如此复杂,人们开发了许多类型的软件来优化供应链性能。 软件产品涵盖了从提供及时准确的供应链信息到监控销售等各个领域。

例如,IBM 开发了许多软件产品以提高供应链分析的有效性,其中一些软件甚至使用了人工智能技术。 利用人工智能功能,供应链软件实际上可以学习不断波动的生产流程,甚至可以预计变更需求。


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来源

1 “The Path to a Thinking Supply Chain”,Simon Ellis 和 John Santagate,IDC 技术聚焦,2018 年 8 月。

2 “The AI journey: Artificial intelligence and the supply chain”,IBM Watson Supply Chain。

3 “Creating a thinking supply chain for the cognitive era”,Matt McGovern,Watson Customer Engagement,2017 年 3 月 27 日。