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企业传统供应链如何向数字化供应链转型?
2018-08-28 15:20:20
利用大数据预测消费者需求
 
只有比竞争对手更加了解、更能满足消费者需求,企业供应链才能获得竞争优势。然而数字化时代,整个消费模式已经发生了颠覆性的改变,消费者不知道自己需要什么。
如何预测和感知消费者需求,成为传统供应链向数字化供应链转型的首要解决问题。若要解决此类问题,首先是要大量收集消费者数据并进行综合处理分析。沃尔玛每小时拥有超过100万的顾客交易量,基于这一庞大的数据库,沃尔玛供应链上的任何组织都可以对数据进行分析应用。仓库人员利用该系统分析具体销售数据,优化产品分类,将产品分配到各个销售网点;营销人员利用大数据挖掘确定顾客需求以及需求的时间地点;供应商可以利用大数据对自家的产品进行追踪,了解不同产品的销售情况,还可以对数据库信息进行查询,了解销售、装运、订单等相关信息。通过利用大数据,对全球供应链网络实施应用分析,使得沃尔玛能够更加深刻的了解客户偏好以及购物行为,占据行业领头羊的地位。
 
利他思想
 
带动上下游合作伙伴打通数据信息,协作共赢
建设数字化供应链需要获取供应链中不同参与者的数据,仅靠自身供应链的运作是无法向数字化供应链转型的。
 
在供应链上下游的各个环节,不同企业的信息技术系统正在产生大量复杂的数据,而这些数据目前却只能存在于各个企业的信息技术系统中,致使上下游的每个企业都积累了巨大的数据量,比如制造环节的数据、销售数据、促销数据,却无法充分合理利用并挖掘。企业若想从中获益,必须将这些数据放在供应链中实现数据共享,与运营数据结合起来促进企业决策。精准的需求规划需要来自于零售商关于消费者的数据,但是很多消费数据被零售商据为己有,造成数据链断裂,单靠制造商和供应商两方的数据,无法打通供应链的上下游,数字化供应链也就无从谈起。因此企业需要依靠供应链中其他参与者的协同,转变思维,打通整个供应链,协调各个环节,共享数据,共担风险,持续发展,协作共赢。
 
 
流程设计合理化
 
利用信息技术
 
企业需要建设信息系统,运用大数据分析来改善库存管理、质量管理和员工管理这三个供应链制造流程中的环节。
 
01
改善库存管理:
利用数字化技术结合大数据分析法进行库存管理,例如将射频识别标签贴在水果上以跟踪检测库存量、货物所在位置情况、运送货物情况,再结合销售记录、销售网点数据、顾客反馈、天气预报、季节性销售周期等不同数据,提高预测准确性,最后将这些预测与当前库存量联系起来,不断优化库存水平。较低的库存水平可以提高对消费者的服务质量,实时货物检测能够匹配供求关系,这些精确的信息会反馈到库存计算的各个关节,包括计划生产、库存水平与订单量。
 
02
改善质量管理:
企业可以在产品上安装传感器等方式来实时监测产品性能。丰田是利用数字化手段进行质量管理的典范,通过安装预警系统及时发现车辆故障,避免造成巨大损失,又通过分析软件分析保修服务分类记录的汽车故障、技工的记录、客户服务中心的通话记录,通过分析多方数据来掌握规律,及时发现故障,后台系统掌握一旦发现问题,就会发出风险管理的警告。
 
03
改善员工管理:
员工调度是非常重要的问题,通过合适的方式进行员工调度,不但能够缩短管理时间,还能够更好地根据员工技能匹配岗位,从而在顾客到达指定地点时提供优质服务。结合大数据分析技术,信息系统可以根据即将进行的促销活动、即将到仓的库存以及当地宏观经济数据精确预测消费者需求变化,系统自动选择生产力最高的员工,在销售高峰期调度这些员工,提高企业效率,节省成本。
虽然国外很多大型的企业已经成功建立了数字化供应链,国内传统供应链向数字化供应链的转型也已成为大势所趋,但是我们在构建数字化供应链的过程中不能简单的照搬国外企业供应链数字化的经验,而要结合企业发展现状和核心优势,共同提高自身与合作伙伴供应链的管理能力,这样才可能实现传统供应链向数字化供应链的转型。
 
                                                                                                                                                                                                          来源:华因魔方供应链管理
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