近日，观远数据资深行业专家张庆畅老师在「BI数字化场景应用实战」第六期直播中，与大家伙儿一起来分享了数据驱动供应链降本增效方面的种种知识与实战案例。由于信息量庞大，因此，接下来我们将会开启观远BI供应链分析系列，系列共分为4篇，带大家从入门到进阶，从实战到升级，全面掌握如何通过精细化成本管理实现供应链管理的高效协同和优化，敬请期待。

  本期为系列内容入门篇，我们将先从供应链的基本概念及理论支撑入手，逐步深入到供应链协同、供应链管理及供应链指标、供应链成本等知识，为开启供应链分析打好理论基础。

  在过往众多的BI项目中，我们得知一些用户混淆了物流和供应链的含义，未能清晰区分两者之间的界限。本期内容，我们就从物流与供应链的差异探讨开启，正确认识供应链，深入理解两者之间的内在联系与差异，以及掌握更多供应链相关理论知识，从而制定出更加可需合理的供应链管理策略，推动企业供应链管理迈向更高水平。

  物流与供应链虽有交集，但各有侧重。物流专注于商品的物理流动与存储管理，是供应链服务的基石；而供应链则从更广阔的视角出发，涵盖从供应商到客户的整个价值链条，强调部门间的协作与优化。理解并区分这两个概念，对于构建高效、协同的供应链管理体系至关重要。

  • 供应链，作为一个综合体系，不仅涵盖企业内部的供应链管理，还延伸至外部供应链网络。它从“结构对象”出发，深入至具体的部门或个人。企业内部的供应链管理，涵盖了计划、采购、生产、仓储物流、销售、分销。而外部供应链，则将上游供应商与下游客户纳入其中，形成一个完整的供应链生态。

  • 物流，主要服务于商品的存储与运输，聚焦于货物的出入库、上下架等仓库内部的物流动作，以及采购物流、客户配送、逆向物流等仓库外部的流动环节。物流活动，包括运输与配送，是供应链服务的重要组成部分，为供应链的顺畅运行提供支撑。供应链节点，如采购与分销，不仅限于物流层面，更涉及具体的部门与人员，体现供应链的协同与管理深度。

  下图是电商企业的供应链运作模式。在上文我们提到了“结构对象”一词，即涉及供应链的关键参与者。在电商供应链上，结构对象包括供应商、制造商、电商主体、分销商以及消费者。针对每一个对象，企业要制定相应的管理策略，如供应计划、生产计划、库存策略、需求计划、分销策略、订单管理。

  供应链覆盖了从供应商到消费的人的每一个节点，在电商企业的实际管理中，不可能将所有节点统一管理于单一部门之下。常见的做法是将市场、销售、和分销、生产节点独立出来，形成各自的专业化管理单元。供应链管理往往由电商供应链部门来统筹落地。于是供应链节点产生了分散性，而随之即诞生了企业内部的跨部门协同机制，以确保供应链各环节的顺畅衔接。与之相似，外部则会有跨企业的协同网络。

  供应链管理跨部门、跨企业协同的特性，其核心挑战在于信息的不对称与数据流通的障碍。在这个背景下，“计划”的作用显得很关键。

  需求计划，是每家企业都在努力探索的课题。即便是在我们服务的行业领先企业中，也面临着各种痛点与挑战。在这里，我们需明确一个概念：计划与需求预测的准确性永远是一个追求的目标，而非可轻易达到的终点。企业虽无法确保计划的绝对准确，但通过一直在优化，可以无限接近这一理想状态。

  那么，为何我们仍要致力于计划的制定呢？原因主要在于，如果没有统一的计划，供应链的所有的环节将各自为政，导致资源浪费与效率低下。相比之下，通过协同平台，统一口径进行计划与预测，显然能以更低的成本实现更高效的资源配置。

  供应链协同决策模型覆盖了从销售需求、计划采购、生产质量，到仓储物流的所有的环节，这些环节都很容易理解，要重点关注的是，我们为何将“资源规划”也纳入其中？这是因为供应链的顺畅运营，往往需要资源要素的投入，比如工厂规划、设备购置、人力资源配置以及资金支持。

  在新零售时代，线上线下渠道的融合进一步增加了供应链管理的复杂性。每家企业面临的市场环境与供应链挑战各不相同，特别是在多渠道销售模式下，供应链决策的难度与日俱增。对于供应链决策模型中的各个节点，许多企业已有所实践，这为行业提供了宝贵的参考。在此基础上，我们鼓励大家对照自身业务场景，探索供应链管理的优化空间。

  谈及供应链，我们必然还要了解一个很重要的概念——供应链控制塔。这一概念并非近年的产物，而是已历经了1.0到4.0的演进历程。其核心价值在于实现供应链信息的可视化与业务的可管控性。随着数据相互连通时代的到来，供应链管理者愈发重视透明度与可视性，以确保供应链的高效运作与响应能力。

  供应链控制塔，作为技术、组织、流程与数据的交汇点，实质上扮演着共享服务中心的角色。它聚焦于监控与指挥供应链的端到端作业行为，涵盖收发货、仓储、制造等关键环节，旨在提升供应链的协同效率。这一理念的核心，无论在1.0还是4.0阶段，都是为增强供应链的透明性、分析能力和执行力。当前，多数企业正处在2.0到3.0的转型期，以订单履约控制为主导。

  在「观远BI体验中心」，我们也发布了供应链控制塔的demo，以此为例向大家直观展示一下供应链控制塔的功能。

  以异常订单管理为例，控制塔能够预警长期滞留、计划外或未出货、未开发票的订单，便于相关节点及时跟踪处理。

  在订单追踪方面，控制塔不仅提供新订单数量、已释放与计划订单的实时数据，还通过销售曲线分析，洞察趋势与周期性规律，为销售需求计划奠定基础。

  此外，控制塔还能监控订单履约周期，量化交货时间与交货量，帮助确定产品交期阶段，为制定标准与考核提供依据。

  以上是我们的供应链控制塔的demo，核心是订单履约流程的优化，感兴趣的朋友可以前往观远数据官网进入「观远BI体验中心」查看详情。

  我们先前探讨了供应链、物流与供应链控制塔等理论概念，包括电商供应链的特点及企业计划、决策模型的解析，并通过具体案例展现了供应链控制塔的应用价值。然而，理论与实践之间总存在差距，真实的操作中，供应链管理的焦点往往集中于哪些关键环节呢？接下来，我们就来看一下供应链管理工作中常常遇到的灵魂拷问，以及与优化供应链管理相关的关键指标。

  在实践中，零售消费企业的供应链负责人通常将精力聚焦于计划、采购、仓储与物流等核心环节。尽管供应链理论上覆盖从供应商到客户的每一个节点，但由于管理的复杂性与资源限制，企业不可能将所有节点统一管理。因此，供应链总监面临的首要挑战，往往是成本控制与效率提升。

  从高层决策者的角度，他们最关心的往往是成本问题，如履约成本能否降低，尤其是在新零售与多渠道环境下，如何平衡线上线下成本，避免供应链成为经营的短板。供应链总监需深入分析计划、采购、仓储、物流等环节，寻找降本增效的可能。当高层决策下达后，各环节负责人需采取具体行动，以响应降本增效的总体目标。

  具体而言，计划环节需在保证库存充足与控制周转率之间找到平衡点，确保商品有货率的同时，避免库存积压。采购环节则需确保商品供应，同时监控付款流程，优化成本。仓储管理侧重于减少呆滞库存，优化补货机制，提高仓储效率。物流领域则需在成本控制与服务质量之间寻求平衡，确保物流成本在合理范围内的同时，不牺牲客户体验。

  所有这些管理活动，不能离开数据的支撑。数据驱动的决策，从察觉缺陷制定策略，到执行、优化，构成了供应链管理的闭环。从策略制定到执行优化，供应链管理的核心思路始终围绕着降本增效，通过精细化管理与数据分析，不断挖掘潜在的效率提升空间，以应对日益激烈的市场之间的竞争与一直在变化的市场需求。

  供应链管理涉及的指标繁多，我们在此提供一系列核心指标供参考，非常适合于运营层面。需注意，不同业态与行业，尤其是生产制造企业，可能拥有各自特色指标，以下列举的为普遍适用的指标，旨在助力供应链管理的产品优化与管理效能提升。

  在众多指标中，预测准确度位于金字塔顶端，被视为供应链管理的最核心指标，同时也是最具挑战性的一点。完美订单与供应链成本，同样是关键关注点。端到端的现金流，其涉及应付、总库存与应收等环节，我们将在后续的经营分析专题中深入探讨，具体解读现金流的影响以及财务与业务的关联，有兴趣的朋友欢迎后续关注。

  再往下是各节点的运营优化措施。这些局部优化，虽看似独立，实则一同推动供应链整体效率的提升，从端到端响应度至顶层指标优化，其理念与OKR（目标与关键结果）管理思想相呼应。以顶层目标为指导，逐层拆解至具体执行层面，实现从宏观到微观的优化。

  成本管理是一个比较大的财务概念，其在供应链领域的理念是将所有节点的投入量化，确保每个环节的成本得以精确监控。供应链全成本结构的构建，旨在实现对供应链流程中每一项投入的量化与管理。

  如前文所述，供应链部门的工作重点大多分布在在采购、仓储与物流等环节，这与组织架构紧密关联。供应链各节点的管理不可能由单一部门全权负责。在企业内部供应链成本方面，直接的采购成本与采购员工等相关的间接采购成本，是供应链管理中的重要组成部分，但后者往往不由供应链管理部门直接管理。货物成本、持有成本、运输成本、仓储成本的管理，这些则是供应链部门成本管理的重点。而交易成本与管理成本则更多由财务部门负责。营销成本则一般由市场与销售部门负责。还有一些隐形的成本，或在企业成本管理过程中被忽略。

  综上所述，供应链成本管理是一个复杂且深入的话题，每一节点都存在成本考量，但目前企业主要聚焦于能够量化的成本部分。对于成本管理，我们仍有广阔的空间进行探讨与优化，但鉴于供应链领域的广度与深度，本次讨论仅触及冰山一角，未来将从大家更为关注的几个点展开深入分析。

  以上就是本期供应链分析入门篇的知识分享，在后续几周，我们将陆续发布进阶篇、实战篇、升级篇内容，一起向精细化供应链管理迈进。最后，如果想进一步了解更多BI供应链分析场景，可前往观远数据官网「观远BI体验中心」免费体验观远BI。返回搜狐，查看更加多