供应链怎么分析

文章插图
如何分析供应链
如何分析供应链？每个公司都有自己的供应链。一般供应链都是从源头开始，一步一步到达最终消费者。但公司要想提高效率，也要从供应链上分析。那么如何分析供应链呢？
如何分析供应链1首先，分析供应链所处的市场竞争环境，识别市场机会。
分析市场竞争环境就是要识别企业的市场特征，寻找市场机会。
企业可以根据波特模型提供的原理和方法，通过市场调研等手段对供应商、用户和竞争对手进行深入研究。
企业还可以建立市场信息收集和监测系统，开发复杂信息的分析和决策技术。
第二，分析供应链中包含的顾客价值
所谓顾客价值，是指顾客期望从给定的产品或服务中获得的所有利益，包括产品价值、服务价值、人员价值和形象价值。
供应链管理的目标是不断提高顾客价值。因此，营销人员必须从顾客价值的角度来定义产品或服务的具体特性，顾客需求是驱动整个供应链运作的源泉。
第三，分析企业的竞争战略
从顾客价值的角度找到企业产品或服务的定位后，企业管理者要确定相应的竞争战略。
根据波特的竞争理论，企业获得竞争优势的基本战略形式有三种:成本领先战略、差异化战略和目标市场集中战略。
四、企业核心竞争力分析
供应链管理着眼于企业的核心竞争力，强调企业要专注于核心业务，建立核心竞争力，明确自己在供应链中的定位，外包非核心业务，使整个供应链具有竞争优势。
动词（verb的缩写）评估:合作伙伴和供应链的质量评估
评价建立过程实际上是一个评价、筛选、筛选合作伙伴的过程。选择合适的对象(企业)作为供应链的合作伙伴，是加强供应链管理的重要基础。如果企业选择合作伙伴不当，不仅会降低企业利润，还会使企业失去与其他企业合作的机会，抑制企业竞争力的提高。
评价和选择合作伙伴的方法有很多种，企业在实际操作过程中可以灵活选择一种或多种方法进行组合。
不及物动词供应链企业的运作
供应链企业运作的本质是以物流、服务流、信息流和资金流为媒介，实现供应链的持续增值。具体来说，就是要重视生产计划与控制、库存管理、物流管理与采购、信息技术支持系统的优化与建设。
七。性能赋值
供应链节点企业必须建立一系列的评价指标体系和衡量方法。反映整个供应链运行绩效的评价指标主要有产销率指标、产销平均绝对偏差指标、产需率指标、供应链总运营成本指标、产品质量指标等。
八。反馈和学习
信息反馈和学习对于供应链节点企业非常重要。相互信任和学习，从失败中学习，通过反馈信息修正供应链，寻找新的市场机会，成为每个节点企业的责任。
如何分析供应链2分析供应链的市场竞争环境，看清当前的市场形势，分析当前的市场竞争环境，是了解一个企业供应链质量的基本要素。
企业可以根据波特模型提供的原理和方法，通过市场调研等手段对供应商、用户和竞争对手进行深入研究。企业还可以建立市场信息收集和监测系统，开发复杂信息的分析和决策技术。
分析一个企业的供应链，当然是通过分析当前的采购渠道、供应商、供应程序、供应稳定性、供应规模、供应品种等等来获得的。如果能够获得企业供应系统的详细信息，就可以对企业供应链进行系统准确的分析。
供应链节点企业必须建立一系列的评价指标体系和衡量方法。反映整个供应链运行绩效的评价指标主要有产销率指标、产销平均绝对偏差指标、产需率指标、供应链总运营成本指标、产品质量指标等。
供应链企业运营的本质是以物流、服务流、信息流、资金流为媒介，实现供应链的持续增值。具体来说，就是要重视生产计划与控制、库存管理、物流管理与采购、信息技术支持系统的优化与建设。
评价，对合作伙伴和供应链的质量评价，评价建立的过程其实就是对合作伙伴进行评价、筛选、筛选的过程。选择合适的对象(企业)作为供应链中的合作伙伴，是加强供应链管理的重要基础。如果企业选择合作伙伴不当，不仅会降低企业的利润，
而且会使企业失去与其他企业合作的机会，抑制自身竞争力的提高。评价和选择合作伙伴的方法有很多种，企业在实际操作过程中可以灵活选择一种或多种方法进行组合。
本文分析了供应链中蕴含的顾客价值。所谓顾客价值，是指顾客期望从给定的产品或服务中获得的所有利益，包括产品价值、服务价值、人员价值和形象价值。
供应链管理的目标是不断提高顾客价值。因此，营销人员必须从顾客价值的角度来定义产品或服务的具体特性，顾客需求是驱动整个供应链运作的源泉。
如何分析供应链31.将数据转化为简单可行的见解。
网络技术服务提供商Extreme Networks的首席信息官约翰·阿贝尔(John Abel)表示，大多数企业都有大量的数据，这些数据通常存储在不同的系统和数据库中。他补充说，供应链的复杂性增加了，因为外包、物流和分销业务等延伸合作伙伴将产生额外的数据源。
阿贝尔说， “因此，许多人很难利用这些数据产生超越顶级指标和描述性统计的有意义的见解。数据分析工具可以提供更深入和可操作的见解，并提高这些见解的准确性。”
阿贝尔说，供应链数据分析策略的成功基础包括确保内部和外部数据以结构化格式汇集在一起；将数据项的结果集中于需要采取什么行动来促进业绩指标；并确保结果易于理解。
他说，“最后也是最重要的一点是，它通常倾向于关注‘使用的模型’而不是输出。因为许多技术领导者希望将人工智能纳入他们的流程。但更重要的目标是专注于为业务用户提供清晰、可解释且易于理解的见解。”
跨职能团队共享的任何报告或仪表板都必须能够清晰地讲述一个易于理解的故事。阿贝尔说， “否则，数据分析的好处可能会因为召开冗长的会议来解释其价值而黯然失色。”
亚伯说，“这反过来起作用。尽管大多数数据分析师并不深入了解生成数据的业务流程和系统，但他们通常对上游和下游流程和系统有广泛的了解。成功的供应链分析项目从‘数据告诉我们什么’的角度出发，然后深入了解业务流程。”
他说，分析团队和业务用户之间的合作有助于开发这些可解释的见解，这些见解可以很容易地在整个企业中传达。
2.专注于差异化领域的分析
咨询公司North Highland world wide Consulting的全球供应链专家埃里克·辛格尔顿(Erik Singleton)表示，许多供应链企业都受到客户订单、项目信息、设备利用率和不断变化的运输成本等数据的困扰。
辛格尔顿说，“这些公司需要建立一个成功的以客户为中心的供应链，最大化运营效率的关键是使用正确的分析来做出数据驱动的决策。”
他建议供应链企业将分析重点放在三个主要领域:
第一个是需求计划和库存安排。辛格尔顿说，“通过收集数百万的交易数据，企业可以对客户的购买模式进行有力的分析。利用这些数据构建强大的分析算法，促进整个供应链的库存分配，保证产品在正确的时间出现在正确的地点。企业应将其分析资源集中于预测产品类型、销售渠道和地理位置之间的需求模式。"
第二个领域是运营效率。辛格尔顿说，“客户和订单数据使供应链能够通过有效调度资源来适应波动的需求模式，从而最大限度地利用资产和劳动力。调整劳动力计划，在高峰期增加资源，在低谷期安排设备/资产的维护，让企业最大限度提高效率，降低运营成本。”
第三个领域是订单执行路径决策。辛格尔顿说，“客户希望供应链比以往任何时候都更加灵活和以客户为中心，产品可以通过多种方式到达最终客户手中。”企业需要平衡各种因素，包括服务期望、运输和履行成本以及库存水平，以确定履行订单的最佳方式。"
Singleton说，使用分析来平衡成本和客户体验对于保持竞争力至关重要。
3、使用实时数据处理中断
阿贝尔表示，随着全球供应链的规模和复杂性不断增加，管理和应对整个供应链的波动变得越来越困难。
阿贝尔说，“随着数据点的快速变化，分析和决策通常基于过时的信息，而有效分析数据所需的时间进一步加剧了这种情况。为了成功控制这一点，供应链经理需要开发并行计划系统，通过使用高级分析和整个供应链的实时可见性来优化需求和供应。”
Abel说，从历史上看，更新是基于特定的时间范围，可能每天或每小时共享一次。他说，“但目前的措施还不够。由于需求和供应的不断波动，最好与主要供应商集成系统，以便实时获得更新。”
如果供应商发生变化，企业需要立即了解潜在的影响，从而制定替代计划，以维持对客户的承诺。Abel说，“使用实时数据反馈的高级分析使管理供应链的人能够快速建模和评估潜在中断的影响，因此他们可以计划和执行需求、供应和库存的波动。”
Abel指出，这些见解也可以用来理解供应链约束对收入预测的潜在影响。预订、交付、库存水平、供应商承诺、折扣和管道销售机会等数据的近实时可见性和实时分析对于企业监控和管理收入预测非常重要。
阿贝尔说，“通过使用高级分析和自动化，这些可变数据输入可用于创建跟踪模型，使供应链团队能够接近实时地响应变化，制定应急措施，并提供更准确的收入预测。”
4.强调数据治理和质量。
紧固件制造商和经销商Optimas Solutions的供应链和商业智能副总裁马克·科尔巴(Mark Korba)表示，关于信息“垃圾进去，垃圾出来”的格言当然适用于供应链数据。
科尔巴说:“验证数据很重要，特别是因为它来自许多来源，包括客户库存管理系统、需求计划应用程序、供应商软件等等。一般情况下，跨系统数据不一致或者管理方式不同，所以缺乏完整性。”
科尔巴表示，创建一个主动的数据治理计划对于确保整个供应链的数据完整性尤为重要。他说，“治理计划可以确保数据的正确和一致，并加强供应链合作伙伴之间的协作。有很多关于建立数据治理程序的公开信息。”
科尔巴表示，根据已知数据对企业的供应链进行基准测试尤为重要。他说，“Optimas Solutions的供应链团队将他们的表现与竞争对手进行比较。他们回顾行业平均水平，收集有助于提高公司满足需求能力的信息。"
5.使供应链分析广泛可用。
供应链管理(SCM)涉及企业的很多方面，因此需要自由共享分析能力。
计算机硬件供应商联想集团高级副总裁兼首席信息官亚瑟·胡(Arthur Hu)表示，“要让供应链中的每个人都能轻松获得所需的数据和工具，首先需要打破任何‘信息孤岛’ ，建立一个集成的端到端信息系统。”
胡表示，这也意味着使用机器学习和人工智能等工具来实现这种数据丰富的系统的全部价值。他说， “当这种类型的系统到位时，供应链上游和下游的经理和操作员可以优化其性能。”
同样重要的是，供应链分析案例不知道部门界限。他说， “团队倾向于关注企业中随时可用的数据。这样做，他们可能会错过真正深入理解问题所需的所有数据。作为一个涉及业务许多部分的关键平台，供应链需要从整体角度进行管理。”
例如，在管理产品质量时，团队不仅应该能够访问工厂生产期间的配置和指标，还应该能够访问产品开发数据、组件供应商数据和客户反馈数据。他说，所有这些共同形成了一个促进质量和结果的多维画面。
电子商务服务提供商CarParts负责库存计划和预测的副总裁Stanislav Tatarzuk表示，通过确保企业各级业务领导人能够访问供应链数据并与之互动，企业可以为成功做好准备，并产生长期回报，从而增加收入。
Tatarzuk表示，数据洞察可以为不同的团队和部门提供不同层次的价值。例如，物流团队可能使用数据来找到瓶颈并提高仓库或配送中心的效率，而财务部门可能会查看相同的数据并确定简化成本和削减支出的方法。
Tatarzuk表示，这种程度的知识共享不仅可以降低整体风险，还可以提高决策和绩效。
【供应链怎么分析】以上解释了如何分析供应链。这篇文章已经分享到这里了，希望对大家有所帮助。