清单 | 数字化、智能化供应链的七大表征

本文是由颜日红撰写的《邱伏生:数字化供应链与采购》,商越为您节选。

2018年12月8日, 中国机械工程学会物流工程分会供应链专委会主席邱伏生老师,应邀参加在上海阿纳迪酒店举办的《第四届中国好采购-赋能中国2025》,并作为演讲嘉宾发表《数字化供应链与采购》主题演讲。

数字化、智能化供应链有7个表征,分别是:智能预测、智能商品、智能定价、智能库存、智能运营、风险管理、智能仓储

  • 智能预测:基于历史数据和统计学习模型,对商品未来的销量预测、对各维度仓库的单量预测、对促销期间的促销预测,给出更为智能的相关业务数据预测和相关计划性支持;

  • 智能商品:基于大数据进行智能化商品分类,从多维度评估商品特征和价值;

  • 智能定价:基于统计学习和决策树进行动态定价,实现客户为先、供需协同及可持续的最优价格策略;

  • 智能库存:基于大数据平台和销量预测,为采购、库存管理等提供了更智能化的建议;

  • 智能运营:科学地分配订单生产路径及快递安排,以最优的方式满足客户时效要求;

  • 风险管理:基于模式识别等技术的风险控制系统,及时预警订单的风险级别等,提供更为安全可靠的客户体验。

  • 智能仓储:在大数据应用的基础上,进一步使用机器学习等人工智能手段,搭建智能仓储。通过对于服务水平要求、供应商送货提前期、安全库存分析等一系列参数的学习和模拟,结合基于大数据机器学习的销售预测模块,实现了自动化的商品采购下单、调拨和滞销清仓。

与传统供应链不同的是,未来供应链会有预测、爆款、研发、未来的算法以及智能化的一些商品等等,都会不一样。


刚才讲到了智能供应链的未来愿景,今天我们的供应链管理,回到企业来看,会分为三个阶段,分别是:职能部分阶段、集成供应链阶段、价值链网络阶段。

在这个过程中,我们希望在计划、采购、仓储、物流、生产过程全部能够拉通,拉通才能可视化。比如某个订单在某条线的某个工位,我们单个工厂来讲,计划模块、采购模块、仓储模块与生产物流模块全过程痛点都要抓出来,解决这个问题。也就是说从左边到右边是一个逻辑导向。

我们的非数字化的情况下数据特点是:手工的、不及时的、不可追溯的、离散的、不连贯的、无逻辑的、不稳定的、非现场的、多变的、不共享的。这些是我们的痛点,导致采购与供应链不能决策。我们的销售更加不能兑现承诺,包括供应商拍着胸脯告诉采购肯定能准时交货,但到交货时间点的时候交不出货。于是为了保证缺货风险的降低,所以采购要求供应商15天到货,造就了库存上限。在过程中,出现了问题的情况下,我们一般都有所谓的可视化,看起来非常标杆,但“然并卵”。一旦数据出来,木已成舟,未来企业要求这些有提升。我们倒过来看,要提升,有过程、有数据管理、有差异,有显示、建立全过程计划协同,采购计划、物流计划、生产计划、库存计划、配送计划所有计划协同起来,供应链要的是交付以及提高准确率,解决中间那个环的问题。倒过来建设过程机制,这就是供应链的建设过程。

再然后要构建企业的数字化模型,产销计划、物流计划、生产计划,但是很多企业是没有产销计划的,因为他会说你要我买什么我就买什么,有生产计划,但没有包含物流计划,这几个计划没有整合起来,因为它没有供应链。

于是往下分解的话,各个环节的要素就出来了,要表现在供应逻辑上,数字化才可能建设出来。再把供应链的各个环节全部协同起来、互联互通,通过供应链大计划或者大物流来带动所有各个模块与环节,通过可视化的差异管理信息平台,也就是我们所谓的供应链数字平台,带动起来做差异分析。当这个差异接近0的时候,你就是最佳供应链,当差异越来越大的时候,库存就会越来越高,当然交付越来越差。这个时候需要解决管理者的困惑,未来供应链数字平台需要实现七大管理:量化管理、实时管理、可视化管理、PDCA管理、主动管理、目标差异管理、数据管理。

需要解决的核心功能是全过程的实时管控、业务过程的可视化、智能化运作、全过程预警、多形式的消息机制、对异常的层级监控、以及工作流的集成。采购最恐怖的就是你不预警,结果我要生产了,你告诉我货没有来或者来不了,这时候就有问题,就要建立整个过程的差异管理,后面是建立这个平台的过程,你的KPI指标都会转换为数字化呈现,全过程会得到显示。当产生预警的时候,所有的过程预警我都能看得到,就能够用有效的时间,让大家不会太匆忙的做决策。

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