數據在供應鏈計劃中的重要性不僅體現在其基礎性功能上，還深刻影響著供應鏈的效率和精確度。現代商業(yè)環(huán)境中，在消費性電子、快消、食品、醫(yī)藥、鋼鐵等諸多行業(yè)中，數據的應用變得尤為重要。下文將簡單探討數據在供應鏈計劃中的核心作用及面臨的主要挑戰(zhàn)。

1. 數據在供應鏈計劃中的核心作用

1.1 預測和規(guī)劃

數據是進行有效預測和制定供應鏈計劃的基石。通過對歷史數據的分析，企業(yè)能夠預測市場趨勢、客戶需求和潛在風險，從而更好地規(guī)劃庫存和生產活動。例如，通過分析過去的銷售數據，企業(yè)可以識別特定產品的需求模式。例如，沃爾瑪通過實時數據分析，能夠準確預測各個區(qū)域的商品需求，從而優(yōu)化庫存水平和物流安排。他們使用的數據包括歷史銷售記錄、季節(jié)性變化、市場趨勢和即時促銷活動反饋，這些數據共同作用，使得沃爾瑪能夠降低過剩庫存的風險，同時保證貨架上商品的充足。

同樣，通過分析供應商的歷史表現數據，企業(yè)可以評估供應商的可靠性和交貨時間，從而更準確地計劃生產活動，減少因供應不穩(wěn)定帶來的風險。

 1.2 提高透明度

提高透明度是現代供應鏈管理中的一個核心要素。在這個數字化時代，數據的作用不僅僅是提供信息，更重要的是它能為整個供應鏈的每一個環(huán)節(jié)帶來深入的洞察。以電商行業(yè)為例，電商的特點是快速變化和高度競爭，因此能夠快速響應市場變化的公司將擁有競爭優(yōu)勢。而電商經銷商的傳統進銷存管理方法往往依賴于零散的數據和直覺判斷，這種方法在面對復雜的市場動態(tài)時顯得力不從心。

然而，當管理層利用先進的數據分析技術，他們能夠獲得一個全面、實時的供應鏈視圖。這種全面性體現在對供應鏈中各個環(huán)節(jié)的透明度。從原材料的采購、產品的生產、到最終的銷售和配送，每個環(huán)節(jié)都可以通過數據來監(jiān)控和優(yōu)化，電商經銷商可以實時跟蹤銷售趨勢，調整營銷策略，優(yōu)化供應鏈管理，從而在激烈的市場競爭中保持領先。

1.3 優(yōu)化庫存管理

優(yōu)化庫存管理是企業(yè)運營中的關鍵環(huán)節(jié)，其核心在于通過實時數據監(jiān)控，精確掌握庫存水平，并據此有效預測未來的庫存需求。這種做法可以避免過度庫存或缺貨情況的發(fā)生，進而降低庫存成本，提升客戶滿意度和企業(yè)的整體運營效率。

例如，零售業(yè)巨頭沃爾瑪就通過高度自動化的供應鏈管理系統，包括利用復雜的算法來分析銷售數據，預測不同地區(qū)、不同時間段的產品需求，實現了對庫存的精準控制，從而在保持較低庫存的同時，確保貨物的及時補充。豐田汽車公司則采用了“及時生產”模式，根據市場需求快速調整生產計劃，減少不必要的庫存積壓，從而大大降低了成本并提高了運營效率。

圖1 谷斗決策大腦（來源：谷斗自制）

2. 供應鏈計劃中的“數據”挑戰(zhàn)

2.1 數據對接性

數據對接性問題在當今商業(yè)環(huán)境中尤為顯著，特別是在新能源和電商行業(yè)。例如，新能源行業(yè)經銷商可能使用特定的電子商務平臺，這些經銷商大多擁有獨特的數據格式和管理系統，導致數據集成和分析變得復雜。解決這一問題的關鍵是建立有效的數據對接機制。

首先，需要與經銷商建立合作關系，以獲得對其數據的訪問權限。這通常涉及到說服他們開放數據接口（API），并確保數據的安全和隱私得到妥善處理。例如，在新能源汽車行業(yè)中，對電池性能和使用模式的數據進行分析至關重要，這需要從不同的電子商務平臺獲取數據，以更好地理解消費者需求和市場趨勢。

其次，要統一和標準化來自不同源的數據格式。這可能需要開發(fā)特定的轉換工具或采用通用的數據格式標準，如XML或JSON，以便于不同系統間的數據交換。例如，在電商行業(yè)，經銷商通常需要追蹤產品的在線銷售數據，包括用戶評價、銷售量和市場反饋，這些數據若能統一格式，將極大地提高數據分析的效率和準確性。

最后，數據清洗和分析是實現數據對接的重要環(huán)節(jié)。清洗過程涉及剔除重復、錯誤或無關緊要的數據，而分析則是為了從數據中提取有價值的洞察和信息。這需要運用先進的數據處理工具和分析技術，如機器學習和人工智能，以識別模式和趨勢，支持更明智的業(yè)務決策。

2.2 數據準確性

數據準確性是供應鏈計劃的核心要素，其重要性不言而喻。以在新能源行業(yè)為例，數據準確性的重要性體現在對市場需求的精準預測和資源配置上。比如，電動汽車制造商需要準確預測電池需求量，這依賴于對市場趨勢、銷售數據和消費者偏好的精準分析。一旦數據存在偏差，可能導致原材料的過量采購或短缺，進而影響生產效率和成本控制。

再如，在電子商務領域中，產品組合和鏈接的頻繁變化要求高度靈活且精準的數據處理能力。以亞馬遜為例，平臺上每日的交易量巨大，產品更新迅速。正確地從銷售數據中提取并轉換為具體的SKU信息，不僅關系到庫存管理的效率，還直接影響到價格策略和市場反應速度。錯誤的數據可能導致庫存積壓或缺貨，嚴重時還會影響品牌信譽和消費者滿意度。

2.3 數據對稱性

數據對稱性在各行業(yè)中均扮演了至關重要的角色。這種對稱性主要體現在銷售團隊和供應鏈團隊對數據的關注點上的差異。例如，在快消品行業(yè)中，銷售團隊通常更加關注產品的類別和名稱，以便更好地理解市場需求和消費者偏好。他們利用這些數據來推動銷售策略和市場營銷活動。相比之下，供應鏈團隊則需要關注到更為細致的SKU（庫存單位）層面，以便有效地管理庫存、優(yōu)化物流和減少成本。他們利用SKU級別的數據來確保庫存的準確性和及時補貨。

再如，在醫(yī)藥行業(yè)中，銷售團隊可能專注于藥品的種類和治療領域，以便更有效地進行市場定位和銷售。而供應鏈團隊則需要密切關注每個藥品的SKU，考慮到藥品的儲存條件、有效期和法規(guī)遵從性等因素，這對于保證藥品供應鏈的安全和效率至關重要。

總而言之，維護好SKU之間的關系，確保數據的一致性，對于準確的需求預測至關重要。這不僅有助于降低庫存成本，更好地預測（季節(jié)性）需求的波動，還能提高客戶滿意度和市場響應速度和持續(xù)供應性。

3. 小結

在當今復雜的供應鏈環(huán)境中，盡管數據集成、精確性和對稱性的挑戰(zhàn)不斷，但數據的角色依然至關重要。它不僅支撐著精準的預測和決策制定，更在庫存管理優(yōu)化和提升供應鏈透明度方面發(fā)揮著關鍵作用。

面對這一境況，“老方法只能產生老結果，而真正的解決方案，就在于改變方法論”。而在方法論上力求有所突破，不能只“更努力”，而是要“不一樣”“有效率”“可落地”。

在這個意義上，谷斗科技引領前沿，谷斗自研資源智能優(yōu)化協同平臺（RSO_PLAT）借助先進的供應鏈數字孿生技術，經過多行業(yè)頭部客戶的多場景實踐，可以成功為企業(yè)提供端到端的一體化決策支持。一直以來，谷斗致力于“讓所有資源發(fā)揮最大價值”，我們誠邀您探索谷斗科技的創(chuàng)新解決方案，共同開啟人工智能供應鏈時代的新篇章。

圖2 谷斗端到端一體化決策簡圖（來源：谷斗自制）