数字化供应链数据转型研究论文

2022年3月24日，众企安链联合创始人褚维国受邀出席万联网微课堂第112期，本次线上访谈主题是“数字化转型背景下，制造类企业供应链金融发展之路探讨”。以下为本次线上访谈的精彩片段回顾

以下为访谈内容整理（有删减）：

提问： 众企安链当初成立的背景和初衷，以及品牌定位等，烦请褚总给大家介绍一下。

褚维国： 众企安链上面的母公司是众安保险，众安保险是我们国内第一家互联网的财险公司，也拥有银保监批复的第一张互联网财险牌照，这张财险牌照与传统的财险公司、金融机构还是有所区别，并且我们相关的业务是基于互联网来开展的，所以在这样的背景下，我们对于业务开展中所需要的金融 科技 力量以及场景化的拓客需求都具有很高的要求。2018年我们开始进入到供应链金融领域，现在的发展模式趋向平台化运营，通过与核心企业、资金、资源等的对接，实现更好的链接赋能。

在发展过程中，我们发现越来越多产业端头部及核心企业陆续都有自建平台、品牌的供应链金融业务诉求，所以我们非常坚定在金融、 科技 方面具有的优势，帮助我们的合作伙伴共同发展。

提问：

2021年3月发布的“十四五”规划中，“制造”出现了51次，“数字”出现的次数则高达84次，众企安链作为金融 科技 服务商，怎么判断未来制造业数字化的走向以及“数字中国”的走向？

褚维国： 制造业体系庞大，数量较多，而这个行业中头部企业的数字化转型之路周期是相对漫长的，在 探索 的过程中，未来的趋势是：1.自身的纵向管理做到了信息化，现在的头部制造企业正在横向拓展；2.从原来粗放的信息化管理转向更精细的单元化管理；3.在信息化系统中需要底层的链接能力，还需要打穿后的智能化分析；4.头部企业或三方在未来将会为腰部中小企业提供数字化转型服务；5.形成开放、共享的信息格局。

提问：

据您目前接触的一些制造类企业，其数字化程度如何？转型行动是否积极？都有哪些困惑？

褚维国： 不同的企业所处的阶段是不一样的，头部制造企业相对来说信息化程度高，比如我们在做供应链金融业务时，信息化程度高的企业自身的供给能力是很强的，反馈结果也较为迅速，反之信息化程度较低的企业，可能自身的供给能力相对缺失。

制造业涵盖的范围是巨大的，所以每个企业所处数字化的阶段也有所不同，并且碰到的困惑也是有所差异。之前提到横向拓展类的企业，本身的信息化可能做到了一定的阶段，当然也会有更多的优化空间，比如企业自身的研发、生产管理、市场服务等都是其下一阶段的发力点，像包装制造类的企业，它们之后的发力点在于横向拓展的能力，所以不同企业所处阶段不一样碰到的困惑也就不一样。

提问：

“众企安链”如何给传统的制造类企业普及供应链金融？站在企业的角度，企业如何走出发展供应链金融的第一步？

褚维国： 供应链金融作为一种新型的企业融资形式，对传统制造企业还是具有新鲜感的，但不管如何新鲜还是要秉持一个重要的原则，以问题为导向去开展场景。我建议传统制造企业在开展这类业务前期要挑选比较容易入手的，先把业务开展起来，在开展的过程中需要人才和整体的组织架构。前期业务规划和理论做的非常好，但到实际业务的推进中，就会遇到各种各样的问题，所以还是要多部门完成协同和配合。

提问：

制造类核心企业对供应链金融的定位是什么？初衷和动力又是什么？

褚维国： 如果核心企业在开展供应链金融相关业务时，前期肯定要有所投入，前端营销、后端运营以及对应过程中的服务，都需要加大投入，那么核心企业没有收益为什么要做这个事情？收益不一定指金融端的现金收益，比如你帮助供应商解决了融资问题，那采购端是不是可以得到价格上的优惠？获取更多的谈判条件？等等这些隐性的好处都会给你的企业带来额外的收益。

提问：

供应链金融在制造类企业中的实际应用都有哪些场景？

褚维国： 制造业是一个偏技术和资金密集的行业，整个产业链条也相对较长，从产品研发到原材料采购再到加工等，产业链路也是非常长的，所以每一个节点或环节里都有与金融相关的种种诉求。

概括来讲分为上下游，在上游的场景里链路很长，可以把对应供金的场景延伸到上游采购的过程中，比如核心企业需要上游的合作供应商排产期间的诉求、供应商生产期间的存货、后期应收账款、最后的结算等。下游场景涉及经销或分销，经销商在采购的环节当中可能会有相关的融资需求，并且如果有金融产品来做支撑的话，可以快速解决核心企业在直销环境过程中的痛点，还有融资租赁也是可以应用到制造业中。

提问：

供应链金融业务在企业内部推广过程中的重要关注点有哪些？

褚维国： 在和客户交流的过程中，强调的一个点是，在开展供应链金融业务的过程中，前期的方案设计加平台的构建可能只做了整个供应链金融业务推广过程当中的50%，而剩下的50%是后端的运营体系，运营对整个后期业务推广的影响是很大的，同时我也建议后端运营推广的过程中要有一些小的策略和方法，比如有对应的服务目标和群体，产品的认可度等。在业务的推广过程中，整个集团对业务支撑的力度也非常重要，要关注合作资方的交互和日常维护服务，避免因平台与资方之间的衔接盲区给用户在融资过程中造成繁琐，导致业务流失，并且整个产品的营销及后续服务体系的配套也要跟上，所以后期的运营推广是需要核心企业去密切关注的。

提问：

企业在供应链金融业务发展过程中，如何利用好自身拥有的各类金融牌照？

褚维国： 大部分金融牌照最重要的定位是赋能，申请牌照的过程中会关注他们的主要职责，还会涉及这个牌照在集团内部的定位到底是什么？这是非常关键的点，如果金融牌照来自于产业，我认为最重要的资源肯定要在集团内部去做，然后赋能产业。那么有一些金融牌照为什么在开展整个金融业务的过程中？首先来自于金融收益，是各类金融牌照在企业内部的战略定位与考核机制，比如很多保理公司其实已经把自己的定位从资方的角色转变为平台性角色，那么做的好的原因就在于来自产业，对集团产业很了解，所以在业务开展的过程中具有天然的优势，可以明确自身与外部金融机构之间的角色与合作关系，在利于供应链金融赋能集团产业链的过程中做好集团与金融机构之间的衔接者。

提问：

制造类核心企业如何选择金融 科技 服务商？供应链金融 科技 平台在选型与建设过程中踩过哪些坑？

褚维国： 从六大维度来为大家分析一下，1.建设方案：依据自身业务规模、发展阶段，选择适宜的合作伙伴和建设方案。在和核心企业做交流时，我们通常会问产业场景是什么样的，规模有多大，整个产业链路中上下游主体之间的交易行为是什么样的，结算习惯又是什么，这些问题的目的是希望帮其判断适合什么样的方案。还有不同场景要适应不同的阶段，要分阶段有选择的去对应产品。2.金融 科技 应用：合理利用金融 科技 手段，遵循务实原则，避免非必要的概念性投入。供应链金融业务发展过程中，金融 科技 是一个很重要的手段，但我们也建议在 科技 的应用上要相对务实，这样才能更好解决平台运营过程中存在的问题。3.统筹规划：条件允许情况下尽量做到平台统筹规划，避免因业务场景的不同造成烟囱式的系统建设困局。需要整合各类资源，打造垂直性的系统平台。4.产品能力：产品横向拓展可行性和便捷性。在整个过程中要关注你的合作伙伴横向拓展的能力。5.操作学习成本：在合规、风险可控前期下，尽量降低业务操作学习成本，提升业务办理操作的便捷性。你需要进入到核心企业内部相关的职能岗位，降低系统学习成本。6.长期合作：关注合作伙伴的领域专业度和稳定性，以及持续的服务能力和服务意愿。

提问：

供应链金融 科技 平台与企业现有数字化系统之间的关系是怎样的？

褚维国： 如果建立了一套供金平台，那么这套平台与企业内部数字化系统之间的关系要分为不同的场景，比如在做上游业务时，希望能共享平台完成对接，同步资产端的数据，这是前端。另外一端是与资金相关，在资金清分的过程中会涉及到与财务相关的系统功能模块，一定要打通与财司相关的核心系统，所以前端与资金端都要相互对接好。

提问：

企业在发展供应链金融业务过程中还有哪些有关“合规和监管”注意事项？

褚维国： 我们要拥抱监管，坚持以真实基础贸易背景为基础发展供应链金融业务，避免虚假交易陷阱，坚持真实的贸易背景是我们开展供应链金融业务非常重要的底线，也是第一步需要把控的环节。还有在线上开展供应链金融业务，关注业务主体的意愿真实性，借助必要的金融 科技 手段对参与主体身份验证和业务操作行为痕迹留存。在资金方面，平台业务开展过程中涉及资金的清分和结算需求，要坚持和持牌的金融机构进行合作，做好资金托管，避免平台陷入“二清”风险。

还要关注数据安全管理，采用必要的管理措施和技术手段保障数据安全可控。在整个平台的构建过程中需要技术手段或是相关的制度与流程来保障平台底层数据安全管理。重点做到业务电子数据归档管理，业务追溯可查。

数字化转型，一场物流行业被低估的“战争”阑夕原创2022-5-14 10:57 · 来自河南 · 科技自媒体作者丨语焱监制丨阑夕截至2021年12月8日，连续8年稳居世界第一的中国快递行业，首次年度业务量达到1000亿件。这样意味着，仅用七年时间，中国的快递行业就完成了从百亿到千亿的十倍增长，重量超过欧美日之和。亮眼的数字背后，中国的快递企业的日子，过得似乎并不好。十年发展，中国快递的平均单价，则从元/件下降至元/件，揽收侧的价格一度单票被打到元以下。与之形成鲜明对比的是，中国的人力成本，城镇单位就业人员平均工资一项，却从十年前的年薪8750元，增长到了2020年底的82783元。也就是说，价格打了四折，人力成本却提升了足足十倍，伴随着市场规模的急剧扩张同步发生的，是中国的快递企业夹缝之中的艰难扩张。展望未来，在各大电商巨头纷纷入局的情况下，快递的单价难以提升，而人力成本的增加却永无止境，中国快递企业的未来，似乎只剩下了数字化，才能让快递行业“从变大，到变强”。物流巨头的增长烦恼连年增长的快递单量，对快递行业的巨头们来说，是甜蜜，但同时也是烦恼。过去多年中，每年的618，德邦快递时常会面临爆炸的订单增长、物流效率的提速缓慢等问题。仅2021年618，德邦快递的平均快递单量就增长了35%，需要临时大量调配物流车辆与快递揽收人员。那么，人从哪里招？618结束后，如何消化多余运力？新人的效率如何保证？用户的体验如何维持？一系列的问题也就接踵而来。此外，仅后端IT系统一项，面对庞大的集团与业务规模，为了应对618的爆炸式单量增长，往往需要提前至少一个季度就要开始紧张而忙碌的备战。德邦快递是中国物流企业的缩影，在很长的一段时间里，中国的快递物流企业，都被困在冰火两重天的618与双十一中。一方面，是不断增加的行业需求；另一方面，则是用户对效率的日益严格要求；在应对高速增长的同时，收录件速度要保证、提升配准确率不能下滑、破损要尽量避免……当一个又一个棘手的难题摆在眼前，增长也成为了一个“甜蜜”的困扰。精耕细作，通过数字化解决效率问题，从传统模式向互联网模式演进，从自动化向智能化演进，从人力密集向人才密集演进，这似乎是一条不错的出路。但数字化却往往并没有我们想象得那么简单。德邦快递在数字化过程中同样苦于整体研发流程不敏捷、研发流水线工程能力不足等难题，同时，所使用的系统由第三方公司基于开源组件开发，“烟囱式”应用系统较多，存在安全隐患、数据库故障、运维困难、耗时耗力等问题，给业务层面埋下了无法控制的突发情况带来的风险。以需求管理举例，急需多平台协同处理，但当前需求模型单一、场景覆盖少、权限自定义能力不足。在部署管理上，得依靠手工下载上传，流程线上化程度不高，会出现回滚信息断层等状况。另外，在研发流程上，审批流程比较复杂，一个新项目需要多层审批，生产部署要手动转包，在测试阶段需要多次创建申请单，然后等待审核；研发的工程能力上，支持的开发语言也不全面，流水线还不支持公有云容器的开发与部署。大而不强，快而不精，以及背后直指的数字化能力不足，成为了困扰德邦快递乃至当前中国快递物流行业的根本难题。跨界的牵手数字化变革迫在眉睫，但作为传统行业的物流企业的数字化能力却还有待提高，中国的快递行业注定只能在夹缝中继续艰难求生了吗？实际上，以德邦快递为代表，数字化技术与快递企业、物流行业，通过上云达成的深度融合，已经可以去改变这种现状。就拿前面我们提到的德邦快递所面临的研发不敏捷还有工程能力不足来说，如果你是德邦快递的一个工程师，在2018年之前，你使用原本德邦快递的系统，想要提出一个新的需求，那么你需要遵循这样一个流程：首先，哪怕只是提出一个很小的内部优化，那即使在审批环节，也需要至少走完五个步骤；好不容易审核通过了，研发也做好了，你还需要测试，测试环节，你需要分别申请SIT测试申请单、UAT测试申请单，然后等待漫长的QA审核；好不容易审核结束了，要发布了，但对不起，构建和发布其实是两个操作入口，如果是主机类的生产发布，你还需要手动转包才能部署。总之，漫长的审批与测试流程，会耽误掉你大部分的宝贵时间，各种不产生直接效益的手工操作的繁琐程度，不亚于你每个月上班，需要花半天时间贴发票，然后再花一天写月报。但这些棘手的难题，在2019年之后，通过上云，使用华为云软件开发生产线DevCloud，已经可以被轻而易举地解决。华为云软件开发生产线DevCloud，提供全流程敏捷、安全可信的DevSecOps交付能力，从需求接纳、开发到代码提交、编译构建，测试验证、发布部署到运维运营，打通了应用的全生命周期交付路径。重点着眼效率、质量、安全、组织认知四个方面，全面赋能德邦快递高效敏捷的应用现代化能力，快速实现数字化转型，当前已完成德邦快递上百个系统的上云工作。在效率提升上，提供应用开发全生命周期敏捷协同、跨团队管理、可视化的全景规划、多维度的度量统计等需求，优化研发流程敏捷，实现了德邦快递一站式全面高效的管理，也大幅度提升了德邦快递的经营效率。质量保证层面，提供全流程、高度协同的自动化测试能力，代码检查门禁、精细化的测试用例管理，10+维度测试指标度量全方位决策等，帮助德邦快递从无到有构建自动化测试能力，提升测试流程线上化和测试效率，质量问题快速反馈，快速修复。下一步会落地7*24h持续工作的测试自动化工程，实现精准命中问题并高效分析修复。安全可信方面，提供代码安全、数据安全、服务安全能力保障，搭建了安全及可靠性全面加固过的一站式软件持续交付生产线，以及安全高可靠的研发过程服务，帮助德邦快递产品生产过程消除高可用及备份威胁，提升平台韧性，支持误删除及时恢复，工具维护成本全面降低，问题修复速度全面提升，当天可修复，全面有效降低安全风险。在组织运作上，提供专业标准的敏捷Scrum项目协作和看板流程，支持多项目管理，在工具、业务、文化三大方面持续深化运营DevOps，从会用到用好，旨在发挥华为云软件开发生产线DevCloud更大的业务价值。华为云软件开发生产线DevCloud给德邦快递带来的好处是显而易见的。通过华为云软件开发生产线DevCloud，德邦快递的业务需求，被简化到只通过一步审批，就对接到需求池；测试阶段，一次迭代只需创建一个统一的测试计划，最后的交付环节，也不再需要重复上传，代码提交后，就会触达流水线执行与转包，不仅降低了工作量，还极大提升了工作效率。单在审核这一个环节，你要走的流程，就可以从之前的9个审核节点，需求、分支、测试、发布4个环节；被精简到三个节点，仅涉及业务需求审核、分支申请审核和生产发布申请3个环节。相应地，原本上云前，新业务上线，每个版本需要一个专业工程师花费整整一天时间走流程。上云后，半天时间就能搞定。以每月上新520个需求来说，仅审核一个环节，每个月就可以帮节省260个工作日出来。不仅在研发环节，上云为德邦快递带来的，还有从后端研发到前端快递站点，从快递员取件到货运司机运输各个环节的全面变革。据德邦快递官方统计，目前在德邦快递已通过华为云软件开发生产线DevCloud管理产品80个、上百个系统上云工作，实现一站式全面高效的需求管理。此外，在普通用户可知可感的站点与物流层面，德邦快递还展开了智慧物流园区的建设，推动了用OCR智能识别快递单号文字，用机器视觉监督站点仓库防止暴力分拣等变革的实现。总体来说，通过上云，德邦快递实现了总体成本下降15%，管理成本下降25%，暴力分拣行为减少50%，快递破损同比下降，零担破损也下降。2020年到2021年，德邦快递的快递员日均收派效率从件/天提升到了件/天，中转站的分拣产能也提升了足足之多。从前让各个快递企业头疼的618，也从需要提前三四个月备战IT架构准备扩容，变成了随时随地上云，按需购买的弹性使用。管中窥豹，中国的快递物流行业，随着上云的步伐加快，数字化程度正在加深，正逐渐从做大走向做强。为什么是华为云？上云，无疑是快递物流企业开启数字化变革的不二之选，但选择哪一朵云，如何选云，对于快递物流企业而言，依旧棘手。因为对于万千快递物流企业来说，选择一家云服务巨头，不仅是意味着选择他们的技术能力，也是选择了这家企业的企业文化，为自己的数字化转型寻找参考坐标。这不仅考验云服务企业最基础的IaaS、PaaS能力，更加考验的是他们的及时响应交付、行业理解能力以及解决方案能力。就拿快递物流行业来说，虽然都被划在一个大行业之中，ToC物流和ToB物流之间的区别，就存在着非常显著的差异。其中，ToC物流主要面对的是电商与个人市场，不仅效率第一，往往也是各大电商集团的一个重要支撑部门，因此，整体的数字化水平处于相对领先的地位；而ToB物流方面，全国有数百万家物流企业，178万家重卡运输公司，两千多万卡车司机，他们彼此的基础设施割裂，往往一票货需要经手多家公司，其间的繁琐且不提，由于缺乏统一的电子运单，信息流转并不公开透明成为了最“卡脖子”的难题。这就需要云服务企业，能够敏锐地觉察到ToC和ToB物流之间不同的痛点，并且有能力为其提供“定制化”的方案支持。而这些，对于硬科技起家的华为来说，并不是难题。作为一家通讯起家的科技巨头，及时响应交付几乎是华为刻在骨子里的企业基因。相同的基因体现在云服务领域，德邦快递回忆，面对90多个共创需求，华为云的接纳率可以达到92%以上，投入超过两千多人天；80%的使用问题都能做到当天响应，100%一周内修复……再看行业理解，相比国内几家电商起家的云服务巨头，外界对华为云或许一直存在一个误解，那就是华为云不理解物流行业。但要知道，华为可是一个拥有每年百万量级订单，业务覆盖170多个国家， 50多个 EMS 工厂、上万家供应商，全球七万多条运输线路的企业，如果物流供应链做不好，会影响公司业务的发展。早在2014年起，华为就通过云计算、大数据、物联网、AI等技术变革自身的供应链，将业务流、信息流、货物流、资金流全部打通，将全流程库存周转率提高28%、仓储面积优化30%、人员减少23%、供应体系综合成本率降低 。渐渐地，华为将这套经验与技术沉淀到华为云，华为云还推出了整套快递物流行业的解决方案。研发侧变革，以华为云软件开发生产线DevCloud构建出物流企业的应用全流程敏捷研发能力，做到标本兼治。应用方面，华为云以端边管云的架构实现在物流园区、物流+大数据、物流+IoT、物流+区块链、物流+EI等物流场景的应用。而针对ToC物流与ToB物流之间的巨大差异，华为云同样提供了两套具有针对性的解决方案。面对ToC物流，华为云通过分布式云原生基数设施，大数据，IoT，AI，DevCloud等技术，来帮助技术团队服务于前台部门，做好用户体验以及降本增效。而针对ToB物流，华为云则基于自身经验，联合国家部委以及行业协会，联合定义行业标准，提供从数字化转型咨询到行业解决方案落地的端到端能力。也是因此，选择华为云，并不只是选择其过去三十多年所积累的ICT经验与先进技术，更是选择用全面上云去赋能德邦快递整体科技产品的研发，让数字化逐渐成为德邦快递的核心生产力之一。结尾从高速发展，到稳坐全球第一，中国物流行业过去几十年的发展，一定程度上，直接与我们的经济增长挂钩。最底层，物流首先需要成千亿万亿的资金投入基础的干线建设；最上层，需要繁华的贸易，支撑起产业的高速增长。物流兴，则经济兴。物流高速增长背后，是普通人生活质量的提升，是无数就业的承载，也是无数中国式电商奇迹、中国式基建奇迹的映射。但根本上，过去多年中，中国的物流行业，一直都在遵循着变大的逻辑发展。不过，随着越来越多像德邦快递一样积极开展数字化转型的行业玩家参与，以及越来越多像华为云一样愿意将能力外溢的先进云服务提供商带动，中国的物流行业从变大到变强，也正以一种加速的方式蝶变。从大到强，这不仅物流行业正在经历的变革，其实也正是整个中国经济，中国时代发展的隐喻。

论文供应链数据分析

论文供应链数据分析，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。以下分享论文供应链数据分析，一起来看看。

数据挖掘技术在供应链精细化管理中的应论文

摘 要：对企业大量的历史数据，采用SQL Serve的OLAP技术，建立了供应链数据的挖掘模型，对现库存结构、呆废账和供应周期进行了分析，找出了存在问题，提出了相应的解决方法;对现系统提出了二次开发具体目标。

关键词：数据挖掘 精细化 大物流 供应链

一、前言

生产管理信息系统运行5年来，形成了了大量的历史数据，如生产主计划、备件计划、供应商、供货信息、质检信息和入库、领用信息等。

但该系统只是一个顶层数据逐级向下单向透明、注重出入库管理的平台，丰富的历史数据只是偶尔备查，没有把已有庞大的数据转化为知识，从全局上辅助企业决策，使公司在计算机软硬件的开发、维护上的巨大投资，只在局部管理上取得了改进，总体成效并不显著。

本文以半成品库供应链为主体，从计划、采购、外协厂商、质检等多维度分析供货周期及库存的相互关系，以减少冗余环节，降低供应链成本;同时对信息系统的二次开发提出了具体目标。

二、库存结构和供应链分析

我集团的半成品采购，采取多外协厂家的定点生产、每年对价格招标、每月下达采购数量的策略，由外协厂家按照我方提供的设计图纸生产，需要开模或使用专业机具加工，更换厂家有一定的难度。做好供应商的考核和选取，对保质按时完成生产，就显得尤为关键。

我用半成品的相关历史数据，按照关系型数据库第三范式，建立雪花形数据仓库，在其逻辑结构中，将数据表划分为存储实际数据的事实表;以及存储测评指标的维度表，如供应链上的采购、质检、结账周期、质量符合度等。

数据准备

以系统后台采用的sql server 2005数据库中自带程序Business Intelligence Development Studio为挖掘工具。数据准备如下：获取和供应链相关的完整历史数据，从2013年2月到2015年3月的基本信息：批量、计划数、厂家。

下达日期、返回数量和日期、质检完成日期和合格数量，点收入库数量和日期，以及非结构化的返回日期要求等数据。剔除了试制新品等异常数据;建立了相应的维度数据库，转换所有的日期为考核的维度，以精确分析供应链周期。

数据挖掘结果和分析

库存分析：平均月入库为1373万，出库为1399万，库存金额平均为802万，比原库存下降400万以上，比例为34%，逐步消化了存货，有效地降低了半成品库存。

呆废账分析：我们重点对三年(74万元)及五年以上(24万元)无动态的呆账进行了分析，其产生的原因如下：

(1)BOM表中已经不存在此类备件。

(2)产品设计发生了变更。

(3)对应的产品已经淘汰停产。

(4)配套的产品仅在部分支线上使用，存量过多、过久。

(5)订单变更、采购的半成品不配套，部分出现冗余。针对以上原因，我们提出如下解决方法：

(1)全面清理此类半成品，做好外观和质量检测，不符合要求的申请报废。

(2)尽可能替换使用、降级使用。

(3)按材质、规格制定改制表，按需对半成品改制，减少呆废料。

(4)除少量必须备件外，多余部分调拨给可能生产此类产品的`子分公司待用。

供货期分析：期间平均供货总周期为天;其中外协厂家生产期天，到公司后质检期天，入库天，供货后到发票开具天。在提前期为半个月的采购模式下，数据表明大部分半成品在每月初就基本入库，占用了大量库房，并在当月末转化为财务付款压力。

针对外协厂家大多位于省外，重点分析了供应商区域、数量、重量、采购品种和供货周期的关系，对锻铸件类产品的挖掘结果分析如下：

(1)为减轻库房压力，本省市的外协厂家按需分批次组织运送，期供货周期和质检周期存在人为失真。

(2)外省市供货周期和区域距离成正比。

(3)供货周期与采购的数量和重量无关，表明生产能力和运力现阶段充沛。

(4)质检周期短的供货商，其一次到货率和合格率较高。

三、供应链管理新模式

基于供应周期分析结论1，我们可以把所有的外协厂商作为外围库房，按大数据模式下的机器学习法，自动计算不同外协厂家、不同半成品的提前期，借助第三方物流，由生产流水线上主导产品的需求，决定其配送日期;包装用数量就近选择厂家，第三方质检合格后，直接发到施工现场。

为实现此设想，信息系统必须互联互通、信息共享，实时采集需求和获取外协厂商的生产、库存情况，建设一条敏捷的供应链。系统可做如下改进：

(1)对供应商做出科学考核评价：资质;产品质量(尺寸、外观、表面的目视检查合格率;化学成分等合格率;力学性能参数、内部的超声无损检测缺陷值等)、退货率，降级接收率、及时完成率、交货紧迫性、变更配合度、售后服务等指标进行动态考核。按指标得分高低对外协厂家优胜劣汰，在任务分配时优先向优秀供应商倾斜。

(2)拉伸供应链，把各生产部门、库房、供应商作为一个整体，对内实现数据的全透明，共享主计划、车间旬计划、采购计划，做好内部关键工序的报工和外协厂商的数据采集，使相关人员能从数据流中自动获取到所需数据，实时监控所需半成品，及时协调相关生产;在任务繁重时，对外适度开放采购信息，有利于外协厂家安排生产。

(3)领用定额只获取BOM表中的组装数量，包装用备件可由外协厂商直发施工现场。

(4)多粒度获取半成品需求，多层次规划生产。在销售部门取得合同后，按照交货期汇总其总量，和外协单位的产能对比，做好生产分配和预测;按旬计划汇总需求，精准组织半成品的到货时间。

四、结论

建立数据透明的信息系统，充分利用挖掘数据技术，动态获取需求和产能，借助第三方物流，可以精准地满足生产和施工需求，同时优化控制库存结构，可以减少库存量，降低对流动资金和库房的占用。在实际应用中，还需要发挥人的主观能动性，按实际情况调整采集信息量和透明度，提升供应链管理水平。

参考文献：

[1]王桂从，姜兆亮，李兆前.协同供应下的库存控制及供应商选择[J].现代制造工程，2007(11).

[2]王晶，唐玲，张在晓.供应商共享POS信息时的信息挖掘策略与方法[J].工业工程，2008(07).

大数据分析对供应链有什么影响

如今，从物流到客户偏好的各种数据的持续增长正在迅速改变企业的经营方式，并突出了对加强数据管理和分析的强烈需求。大数据分析(指大型和复杂的数据集)的好处是显而易见的：大数据可以完全改变组织的工作方式，在效率、成本、可见性和客户满意度方面产生巨大差异。

大数据来源广泛：

-如今的技术和社交平台允许企业以评级、评论和博客评论的形式获得直接的客户反馈。

-来自移动通信、社交平台和电子商务的数据正在与来自企业系统的数据集成。

-随着物联网和机器对机器通信的引入，制造业正在从基于事件的计划转变为实时感测。

-不断发展的传感器技术可提供实时设备和产品状况数据，从而实现自动维护和过程调整。

数据在数量上、种类上和速度上都有所增长，如果以正确的方式加以利用，可以带来巨大的价值。

研究显示，企业已经在推动整个企业供应链的生产力，但在供应链功能中使用大数据分析在全球企业中并不普遍或协调得很好。受益于大数据分析的公司有三个共同点：它们拥有强大的企业级分析战略，它们将大数据分析嵌入供应链运营，它们拥有合适的人才库，能够从大数据中产生可操作的见解。

有必要雇用、培训和扶持能够帮助企业从大数据分析中受益的领导者。从人力资本的角度来看，大多数公司的定位尚不足以接受数字化供应链转型。我们分析了各行各业的50多位高级供应链高管的个人资料，以了解他们在供应链数字化方面的定位。在涉及所谓的“数字防备连续性”方面，各行各业的公司中绝大多数高管都普遍缺乏。

调研机构采访了各行各业的商界领袖，以探讨当今日益数字化的世界对首席供应链官的角色以及供应链领导者与高级管理人员中其他高管人员之间互动的影响。通过这些访谈，我们发现了供应链领导者应具备的四个关键特征，以便能够从大数据分析中获得收益：

1、对数据和系统技术有深刻的了解。当今的企业可以通过数据分析和通过数字方式收集数据来深入了解客户行为。尽管不需要首席供应链官成为信息技术（IT）专家，但他们应该对数据收集、技术和分析有足够的了解，以引导对话并为高级领导者及其供应链团队提供数字化愿景。

供应链领导者应认识到如何实施和利用相关平台和流程以及数据来自何处，并应表现出对来自各种渠道的数据范围和规模的扎实理解。重要的是，领导者必须准备好对数据采取明智的行动。

2、具有影响力的协作方法。如果首席供应链官在孤岛工作，将无法从大数据分析中获得收益。在内部，供应链领导者必须能够与首席技术官进行沟通和协作，以帮助确定适合组织的技术和政策；

与首席数据官一起了解如何最佳地捕获和使用数据；与首席营销官一起，评估供应链如何能够更专注于客户和需求驱动，并与首席执行官具体沟通更广泛的创造价值的机会。最终，供应链执行官将需要能够与内部利益相关者和外部供应商建立桥梁。

3、跨职能经验。如今的供应链管理人员具有跨部门的'经验，并且能够理解和与来自多个业务部门的人员进行交流。重要的是，首席供应链官员还必须具有销售、财务或技术方面的知识。

4、发展新技能和培训他人的能力。当今的首席供应链官必须紧跟最新技术，以确保组织适当地吸收数字技能和分析人才。企业犯的最大错误之一是在没有适当准备组织的情况下实施大数据分析项目。建立内部计划以确保在整个供应链中采用技能至关重要。

要从整个供应链或整个组织的大数据分析中获取所有好处，不仅需要技术和IT。从首席执行官和执行委员会开始，企业必须准备好支持一种全新的思维方式，培养一种对创新和技术开放的文化，并愿意挑战关于供应链管理方式的惯例。

大数据分析对供应链有什么影响、中琛魔方大数据分析平台表示由于供应网络上数十亿的连接设备提供关于服务需求、位置和库存分布的实时信息，甚至实现预期的需求，理解和接受大数据的执行领导层、数字颠覆和这些趋势的人力资本方面对未来企业的优势至关重要。

供应链案例分析的方法

一、供应链案例的类型

供应链案例可以是从原材料供应一直到最终产品送到最终用户手中的整个供应链的案例，也可以是只涉及供应链一个环节或只关注于单一的物流活动的案例。无论哪一种案例，在分析时都应该从供应链整体的角度进行，要考虑单一环节的变化对供应链中其他环节产生的影响。

二、供应链案例分析的目标

提高客户服务水平和降低总的运作成本是供应链管理的两大目标，在案例分析时，必须牢记这两大目标。

三、供应链案例分析的方法

供应链案例分析可分为这样几步进行：

第一，分析供应链现状。

首先分析供应链的结构，在分析时可绘制一个从原材料或零配件供应的起点开始，通过生产制造环节和分销配送环节，直到最终用户手中的货物流动示意图，示意图目的是为了描述供应链中各固定节点(如工厂、仓库)的结构和货物在这些节点之间的流动模式。即货物流。

然后分析支撑货物移动的信息流和信息系统，包括订单信息处理、需求预测信息、管理信息和计算机系统。其次对现行的供应链绩效进行分析，这对改进措施的提出是非常有效的，绩效分析可包括供应链的总体绩效、供应链的相对绩效和单项物流功能的绩效。

第二，在现状分析的基础上找出问题。

这常常是案例分析最困难的也是最重要的一步。因为如果无法正确地鉴别出主要问题，也就无法作出正确的选择。在分析时要注意症状与原因的区分，通常在分析时症状是比较容易明确的。

例如，经理可能认为仓储能力短缺是一个问题，实际上，这可能仅仅是一个症状，造成的原因可能是库存管理不良或生产安排不合理而使得库存的大大超过了实际需求。因此在分析时，必须找到真正造成问题的原因。

第三，设想并提出解决问题方案

解决方案的提出是和现状分析紧密联系在一起的，一个好的现状分析能够对主要问题进行清晰的确定，从而指出正确的解决问题或行动路线。提出解决问题方案时通常可从三个层面上考虑：具体功能部门层面;公司层面，在公司内实行跨部门的改革;供应链层面，同一供应链上的公司间相互配合上进行改革。

最后对提出的方案应当做全面的说明。

以上是对分析供应链问题提供一个思考分析的框架，这不是一个应用于所有供应链问题的万能方法，而是列出了在分析问题时可考虑的因素，案例分析时应根据实际问题确定相关的研究因素。