规范分析打造更健康的供应链

上网时间: 2015年06月11日? 作者:Susan Fourtané? 我来评论 【字号: ? ?小】

关键字:供应链? 规范分析?

传统供应链及供应链管理职能正逐步演变为整合型价值链,这种优化可以促进物料与产品更高效率地实现流动,尤其重要的是,这一模式也更加重视产业链上下游企业内在的价值表现。为了实现这种转变,供应链一方面必须要创造持续稳定的成长,另一方面,企业还应采用先进的统计学方法,从仅仅只是简单地进行数据分析,过渡到侧重预测与预期结果。

追求有价值的数据分析方法

选择先进的数据分析方法可以让企业通过改进决策过程来创造价值链。其中,规范分析(又名时效性数据分析Prescriptive Analytics)方法采用最新技术(如机器学习和人工智能)来了解未来的决定将会带来怎样的影响,然后利用这些情况来确定最佳结果,帮助企业设定更合理的目标。

“以前的数据分析模型一般都无法判断在不同阶段时应采取怎样的措施,例如在产品开发、供应链优化、定价、市场营销、销售策略以及多种执行选项等状态下,会对消费者的需求产生怎样的反应。”甲骨文(Oracle)公司EMEA区域资深主管及产业顾问Hansa Andersson针对价值链转型分享道。

而规范分析正好可以应用于有过多变量、选项、约束和数据集的情况下。例如,动态定价就是一个很好的例子,它可以说明如何利用规范分析预测来影响业绩表现。“通过对各种最新资讯的规范分析,我们可以协调供应需求,帮助企业提高业务能力。”他说。

规范分析在价值链转型中的意义

规范分析比预测分析(Predictive Analytics)更进一步,它可以协助供应链根据目标来制定最优决策,得出最佳解决方案,再把二者适当地结合起来,同时进行预测分析和规范分析,使企业能够保证供应链的效率与效能。

通过预测分析可以知道哪些因素会促使客户购买某些产品,从而了解到他们需要什么样的产品。而规范分析可以帮助优化进度安排、生产与库存,从而以最佳的方式提供给客户所需的产品。“我们认为,规范分析最终会使客户的声音进入到价值链的运作之中。”Andersson表示。对于他来说,传统上是根据预测模型来管理价值链的活动,例如利用这些模型预测未来会发生怎样的情况、如何从诸多可能因素中选出最可能发生的情况等等。

改变/改造传统供应链

通常而言,OEM厂商很难根据上一年客户购买的情况来预测目前他们的购买需求。电子产品的生产制造商必须通过重新评估供应链的物理布局来与当前的实际需求保持同步。在这一过程中,OEM厂商应把供应链当成一个整体来对待,而不是仅仅把它看作是一系列仓库,这样才能真正缩短从采购到交付客户的时间。

Andersson 表示:“在供应链每个阶段的终点,总有一个客户在创造产品或服务的需求。”他认为,在当前客户有无限选择并要求更高透明度的世界里,企业不仅需要了解未来可能会出现什么情况,而且需要知道自己可以采取哪些行动,以及会对企业的经营业绩产生怎样的影响。

因此,OEM厂商必须根据目前所掌握的信息——在其数据分析过程中添加规范分析方法,以专门研究如何改变企业的未来。

实时收集与分析多种数据

对于电子产业OEM厂商来说,客户信息可以提供大量的宝贵数据,并且每隔一段时间提供基于个体互动和行为的实时数据采集,是非常重要的。“客户体验非常善变。”Andersson强调,品牌透明度是建立客户忠诚度的要素。

为了进一步说明供应链如何能从数据的规范分析中受益,Andersson举了一个预测客户行为的例子:亚马逊公司对货运情况的预测。“亚马逊可以做到随时对客户预期的交付时间需求作预测,然后把不同货品运送到适当地点的仓库,由于他们可以预知会发生什么状况,因而有了预测货运交期的能力。”他说。

正是通过上述方式,亚马逊可以做到当天发货当天到或次日到,不会有任何延时。“在我看来,规范分析方法能够让企业更好地了解当今变化不定的客户需求,并使客户服务中心成为企业的主要竞争力和价值体现。”Andersson表示。

总之,传统供应链正在迅速转型为综合价值链,更加智能化的数据分析方法可以为企业提供创造未来所需的智慧。

本文来自《国际电子商情》6月刊杂志,版权所有,谢绝转载


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