课程：

• 1、供应链大数据分析
• 2、如何分析一个企业的供应链
• 3、戴尔供应链模式分析
• 4、如何对供应链进行分析

供应链大数据分析

供应链大数据分析

供应链大数据分析，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。以下分享供应链大数据分析，一起来看看。

供应链大数据分析1

全面解析大数据给供应链带来的益处

时下，大数据已经完全跨越概念炒作，而成为很多行业业务发展中实实在在应用的重要武器，但是在供应链管理领域，大数据技术的应用产业发展则处于起步阶段，但是相信伴随其他行业大数据的快速发展，供应链管理中的大数据也会迅速跟上来，那么人们势必会问大数据到底能够为供应链带来哪些益处呢，下面请随乾元坤和我一同了解大数据给供应链带来的好处。

大数据与供应链

1、库存优化。比如，SAS独有的功能强大的库存优化模型可以实现在保持很高的客户满意度基础上，把供应成本降到最低并提高供应链的反应速度。

其库存成本第一年就可下降15%～30%，预测未来的准确性则会上升20%，由此带来的是其整体营收会上升7%～10%。当然还有一些其他的潜在好处，如提升市场份额等。此外，运用SAS系统，产品质量会得到显著提升，次品率也会因此减少10%～20%。

2、创造经营效益，从供应链渠道，以及生产现场的仪器或传感器网络收集了大量数据。利用大数据对这些数据库进行更紧密的整合与分析，可以帮助改善库存管理、销售与分销流程的效率，以及对设备的连续监控。制造业要想发展，企业必须了解大数据可以产生的成本效益。对设备进行预测性维护，现在就具备采用大数据技术的条件。制造业将是大数据营业收入的主要来源。

3、B2B电商供应链整合。强大的电商将引领上游下游生产计划-下游销售对接，这种对接趋势是上游制造业外包供应链管理Supply-Chain，只专注于生产Manufacturing，ProductionChain(RD)。

物流外包上升到供应链外包是一个巨大的飞跃，体现了电商的强大竞争力和整合能力，海量数据支持和跨平台、跨公司的对接成为可能。B-B供应链整合具有强大的市场空间，能够改善我国产业布局、产业链优化、优化产能分配、降低库存、降低供应链成本、提高供应链效率。

4、物流平台规模发展，B-C商业模式整合已经成为现实，但是物流执行平台的建设是拖后腿的瓶颈。多样产品的销售供应链的整合有很大的技术难题，如供货周期、库存周期、配送时效、物流操作要求等，这样的物流中心难度很大。

大数据平台建设将驱动整体销售供应链整合;中国的还有的现实问题跨区域物流配送、城乡差异等，政府的管制是一大难点/疑难杂症，大数据平台有助于政府职能调整到位。

5、产品协同设计，过去大家最关心的是产品设计。可是现在，在产品设计和开发过程中，相关人员相互协同，工厂与制造能力也在同步设计和开发中。当前的压力在于向市场交付更具竞争力、更高配置、更低价格、更高质量的产品，而同时满足所有这些要求，是制造和工程企业的下一个重大的价值所在。这也正是大数据的用武之地。

企业如何部署大数据?

要让数据发挥价值，首先要处理大数据，要能够共享、集成、存储和搜索来自众多源头的庞大数据。而就供应链而言，这意味着要能够接受来自第三方系统的数据，并加快反馈速度。

其整体影响是增强协同性、加快决策制定和提高透明度，这对所有相关人员都有帮助。传统供应链已经在使用大量的结构化数据，企业部署了先进的供应链管理系统，将资源数据，交易数据，供应商数据，质量数据等等存储起来用于跟踪供应链执行效率，成本，控制产品质量。

大数据给供应链带来的好处

而当前大数据的概念则超出了传统数据产生、获取、转换、应用分析和存储的概念，出现非结构化数据，数据内容也出现多样化，大数据部署将面临新的挑战。

针对如今所生成、传输和存储的海量信息进行简单处理所带来的挑战。当前，数据量呈爆炸式增长，而随着M2M(机器对机器的通讯)的应用，此趋势仍将持续下去。

但是，如若能够解决这些挑战，将可以打开崭新的局面?核心在两个方面：

1、解决数据的生成问题，即如何利用物联网技术M2M获取实时过程数据，虚拟化供应链的流程。通过挖掘这些新数据集的潜力，并结合来源广泛的信息，就可能获得全新的洞见。如此，企业可以开发全新的流程，并与产品全生命周期的各个方面直接关联。与之集成的还有报告和分析功能，为流程提供反馈，从而创建一个良性的强化循环。

2、解决数据应用的问题，如何让供应链各个价值转换过程产生的数据发生商业价值，是发挥数据部署的革命性生产力的根本。大数据在供应链的应用已经不是简单的交易状态可视，支撑决策库存水平，传统ERP结构是无法承担的。因此企业必须重新做好数据应用的顶层设计，建立强大全面的大数据应用分析模型，才能应对复杂海量的数据如何发挥价值的挑战。

大数据在供应链领域的应用刚刚起步，随着供应链的迅速发展，大数据分析，数据管理，大数据应用，大数据存储在供应链领域蕴含巨大的发展潜力，大数据的投资也只有与供应链结合，才能产生可持续、规模化发展的产业

供应链大数据分析2

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(www、zcmorefun、com)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。

供应链大数据分析3

"以零售门店为中心"的供应链分析框架

一、目的

本文旨在介绍“以零售门店为中心”的供应链管理，简要介绍此框架下供应链管理的具体内容及行业痛点。

二、供应链是什么？

供应链

所谓供应链，是指由涉及将产品或服务提供给最终消费者的整个活动过程的上游、中游和下游企业所构成的网络。包括从原材料采购开始，历经供应商、制造商、分销商、零售商，直至最终消费者的整个运作过程。

供应链管理

供应链管理，指的是围绕核心企业，对供应链中的物流、信息流、资金流以及贸易伙伴关系等进行组织、计划、协调、控制和优化的一系列现代化管理。

它将企业内部经营所有的业务单元如订单、采购、库存、计划、生产、质量、运输、市场、销售、服务等以及相应的财务活动、人事管理均纳入一条供应链内进行统筹管理。

在传统零售或者传统行业中，供应链主要局限在供应链的后端，即采购、生产、物流等职能，与消费者、销售渠道的协同整合严重不足，导致牛鞭效应、孤岛现象、的出现，让供应链的反应总是很滞后。

三、“以零售门店为中心”的供应链管理

供应链网络

“以零售门店为中心”的'供应链网络（见下图），即以满足门店销售及运营核心、销售利润最大化的供应链管理。

在此分析框架上，核心目标是最大条件满足消费者需求，即管理缺货、减少缺货，管理滞销、处理滞销。此框架下供应链管理的内容为：门店补货、门店调拨、缺货管理管理、滞销管理、促销管理等。

供应链管理

需求预测

需求预测是所有供应链规划的基础；供应链中所有的流程都是根据对顾客需求的预测来进行的。因此，供应链管理的首要工作是对未来顾客的需求进行预测。

1、预测需要考虑的影响因素

需求预测需要考虑的重要影响因素：

历史需求

产品补货提前期

节假日

广告或其他营销活动的力度

竞争对手采取的行动

价格及促销计划

经济状况

2、预测方法

定性预测法

主要依赖于人的主观判断。当可供参考的历史数据很少或专家拥有影响预测的需求市场信息时，采用定性预测方法最合适。

时间序列预测法

运用历史需求数据对未来需求进行预测，它尤其适用于每年基本需求模式变化不大的场景。

因果关系预测法

假定需求预测与某些环境因素(经济状况、税率等)调度相关，因果关系预测法可以找到这些环境因素与需求的关联性，通过预测这些外界因素的变化来预测未来需求。

仿真法

通过模拟消费者的选择来预测需求。如价格促销将会带来什么样的影响？竞争对手在附近开设一家新店会带来什么样的影响？

门店补货

1、什么时候补货？

什么时候补货？它是时间与频次的问题，即补货的触发点问题。

通常有两种策略：

策略一、设置库存阀值，若库存低于阀值则补货。通过连续检查的方法，判断某个时刻是否需要补货。

策略二、设置固定的补货周期，零售门店通常按周来设置补货频次，即一周设置多次补货频次，并固定在某几天，如某门店在周一、周三、周五补货。

连锁零售企业一般采用第二种策略，主要是因为零售企业经营的SKU数量众多；另一方面，策略一的物流及仓库排班及排车不确定高，不适合物流及仓库的管理及运营。

本文的供应链链管理以策略二为基础，并依此展开分析及研究。

2、补什么商品？

季节性的品类调整

门店必须根据季节的变化，对商品陈列位置、商品结构、店铺氛围进行调整。一般来讲，门店应该每年进行两次大的调整，即：每年3-4月份针对春夏季的调整，每年国庆节过后的10-11月份期间的针对秋冬季节的调整; 每个季度针对本季度特殊季节、节日的变化进行的小调整，或临时调整。

调整商品结构

商品结构必须根据季节变化进行调整。季节变化对商品结构的影响是非常大的，必须在季节变化到来之前，及时调整品类结构，压缩过季商品品类，扩大应季商品的品类。

调整陈列位置和陈列资源

门店的陈列位置、陈列资源，对商品销售产出的贡献非常巨大，不同的陈列位置商品销售会有几倍甚至几十倍的差距。门店的重点陈列位置、陈列资源必须随季节变化而调整。一是季节商品是产生销售贡献*大的商品，二是季节商品是*能体现门店经营特色的商品，三是季节商品是*能提示消费者购物的商品。

重大节庆的品类调整

在快时尚、轻奢的品类中，很容易出现春节、妇女节(女王节)、情人节、开学季、圣诞节、双十一等的节庆影响，表现出销量井喷。零售企业需要根据节庆来完善丰富的品类结构，满足顾客在特定节庆时期的消费需求。

市场变化导致的品类调整

禁配策略

地理环境因素，如西北地区处于内陆、远离海洋，夏天不适合配沙滩游玩类用品。风俗、宗教类因素，穆斯林地区禁止配送猪肉类食品。

新品策略

若零售公司准备投放一批新品，零售门店则需要为新品调整货架，增加新品的曝光度，引导消费者产生首次购买、重复购买。

3、补多少量？

补货量 = 需求量 – 门店库存

计算门店需求时以需求预测为基础，同时考虑下述影响需求及供给的约束条件：

仓库容量

门店货架容量

过去需求

产品补货提前期

广告计划或其他营销活动的力度

价格促销计划

竞争企业采取的行动

4、缺货场景的库存分配策略

策略一：增加相似商品的补货库存 相似商品：功能、颜色、功效相似的商品。

策略二：增加其他畅销品的库存 根据商品的销售量排名，根据一定的分配策略来补货。

缺货管理

连锁零售企业商品缺货状况会引发消费者的各种反应， 最终导致零售企业的销售损失，48%的人会购买同一品种的替代品，15％的消费者不再购买，31％的顾客会到另一家店购买时再实施消费行为，顾客的转店率是37％。

1、缺货原因及应对策略

仓库缺货

渠道单一。单纯地依靠某一个供应商或过分依赖某些材料部件，一旦某个供应环节中断，将影响整个供应链的正常运作。缺乏预见能力。由于缺乏对供应链上的可预测性，不具有对供应商的供应能力和不确定性的前向洞察力，常常会面临种种不确定因素影响所带来的库存短缺。应对措施：替代商品

补货量不足

某商品销售出现显著增长，且明显大于预期、门店库存不足，但补货不及时。应对措施：门店调拨 在零售行业中，线上线下竞争如此激烈，谁能快速解决各个商圈内门店之间、商圈之间超密集的调拨需求，实现高效调拨、把握销售机会，实现销售业绩的新突破。

滞销管理

1、滞销危害

在陈列空间上，滞销商品大量陈列占据了门店的货架空间，迫使其他畅销品的陈列空间不够，新上市商品无法正常上货。

滞销商品占用大量的资金，使得零售门店的流动资金日益萎缩，严重的会影响到正常商品采购、甚至导致门店倒闭。

对于顾客来说，滞销商品大量陈列在货架上，这样既影响了顾客挑选自己需要的商品，浪费了消费者的注意力，甚至导致顾客无法找到正常的商品，损失了门店应该获取的利润。

从门店商圈来看，门店大量商品长期不做销售周转，消费可能会对门店失去信息，减少或改变原本的购物需求，转向其他门店进行消费。

2、滞销原因

季节因素

部分商品因地区差异存在明显的季节之分，该部分商品由于季末没有做特殊处理，导致在库时间高于规定的天数，形成滞销，体现在换季时门店任务按正常时段的销售量作为补货的依据产生。

补货模型不合理因素

行业中大多数公司会把门店库存管理权交给店长，由于公司的高速发展，门店会不断地有新店长上任，店长库存管理概念模糊，在补货时大多凭借个人经验确定补货数量，容易导致部分补货量较大的商品滞销。

价格因素滞销

部分商品会因为价格不合理而导致滞销，一种是低价格商品，由于门店所处的商圈消费水平较高，价格低廉的老药滞销；另一种则是因为门店商品售价明显高于竞争对手的售价导致滞销。

陈列因素

与海量商品相比，门店的货架资源永远都是稀缺的，部分企业会给予部分商品特殊待遇，不能公平合理地分配货架资源，导致部分商品因陈列位置差、曝光率低，从而导致滞销。

淘汰商品不顺畅

商品都会存在生命周期，特别是一些广告商品，然而大多数公司更新商品都比较被动，不会主动去优化商品，会导致商品因同质化严重而引起滞销。

批量采购决策失误

供应链上游对市场需求及销售情况没有准确把握，商品采购数量过多，从而导致滞销。

突发因素

某些突发因素导致消费行为发生重大变化。如”非洲猪瘟”导致猪肉类食品无法销售出去，从而导致滞销。

痛点

供应链上游滞销引发的风险转稼

在零售连锁供应链网络中，供应链上游由于产品开发、采购失误等决策失误导致的库存积压，上游往往会将库存风险转稼到供应链末端(零售门店)，从而占用零售门店大量的流动资金及货架资源。

市场快速变化，难以准确预测和判断供货情况。

门店端某款产品突然爆发，致使供应链上下游仓库出现大面积缺货，此种情况供应链无法快速反应或供应周期过长，从而导致销售机会的浪费。

预期范围内、延迟或产能不足，导致销售机会的损失。

某些品类由于供应链上游(采购、供应商)等原因，如产能不足或机器故障等原因导致交付延迟，从而导致销售机会的浪费。

市场竞争加剧，线下实体店客流下滑

总结

供应链末端(零售门店)缺乏足够或针对性的应对措施

供应链上下游协同是解决”零售门店”问题的重要方向

科学、精准的货架管理将是提升门店销售、实现供应链价值的重要方向

四、供应链的发展趋势

全渠道趋势

移动互联网的迅猛发展催生了O2O、C2B、P2P等新业态，全球传统产业开始受冲击，受互联网思维与互联网、大数据、云计算等技术深度影响出现变革，全球传统行业将互联网化，拥抱O2O全渠道零售大时代。

供应链日趋可视化

在运营中对商品广泛使用了电子标签，将线上线下数据同步，如SKU同步、库存同步、价格同步、促销同步；实现线上下单，线下有货，后台统一促销和价格。

供应链可视化以后，未来所有业务职能包括销售、市场、财务、研发、采购和物流等进行有机的集成和协同就有了可能，可以对消费者需求、门店或网上库存、销售趋势、物流信息、原产地信息等进行可视化展示，实现供应链敏捷和迅速反应。

新时代下的供应链可视化未来将持续向消费者、SKU、店员延伸，通过可视化集成平台，战略计划与业务紧密链接，需求与供应的平衡，订单履行策略的实施，库存与服务水平的调整等具体策略将得到高效的执行。

供应链预测智能化

在新零售的业态中，大量零售运营数据包括消费者、商品、销售、库存、订单等在不同的应用场景中海量产生，结合在不同业务场景和业务目标，如商品品类管理、销售预测、动态定价、促销安排、自动补货、安全库存设定、仓店和店店之间的调拨、供应计划排程、物流计划制定等，再匹配上合适的算法，即可对这些应用场景进行数字建模，逻辑简单来说就是“获取数据—分析数据—建立模型—预测未来—支持决策”。

本质上说，智能算法是一项预测科技，而预测的目的不是为预测而预测，而是用来指导人类的各项行为决策，以免人在决策时因为未知和不确定而焦虑。

当全新的供应链体系，能够实时显示运营动态，如货龄、售罄率、缺货率、畅售滞销占比、退货率、订单满足率、库存周转率、目标完成比率等，同时又能相互链接和协同，那么将很容易形成通用运营决策建议，如智能选品、智能定价、自动预测、自动促销、自动补货和下单等。

在此基础之上，供应链管理人员所做的事情就是搜集信息、判断需求、和客户沟通、协同各种资源、寻找创新机会等。

如何分析一个企业的供应链

供应链的定义为“供应链是围绕核心企业，通过对商流，信息流，物流，资金流的控制，从采购原材料开始，制成中间产品以及最终产品，最后由销售网络把产品送到消费者手中的将供应商，制造商，分销商，零售商，直到最终用户连成一个整体的功能网链结构。

分析一个企业的供应链要按照一下的步骤：

（一）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识别企业所棉对的市场特征，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、竞争者进行深入研究；企业也可以通过建立市场信息采集监控系统，并开发对复杂信息的分析和决策技术。

（二）分析供应链包含的顾客价值 ，所谓顾客价值是指顾客从给定产品或服务中所期望得到的所有利益，包括产品价值、服务价值、人员价值和形象价值等。供应链管理的目标在于不断提高顾客价值，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征，而顾客的需求是驱动整个供应链运作的源头。

（三）分析企业竞争战略 从顾客价值出发找到企业产品或服务定位之后，企业管理人员要确定相应的竞争战略。根据波特的竞争理论，企业获得竞争优势有三种基本战略形式：成本领先战略、差别化战略以及目标市场集中战略。

（四）分析本企业的核心竞争力 供应链管理注重的是企业核心竞争力，强调企业应专注于核心业务，建立核心竞争力，在供应链上明确定位，将非核心业务外包，从而使整个供应链具有竞争优势。

（五）评估、对合作伙伴和供应链的质量评估，评估建立过程实际上是一个合作伙伴的评估、筛选和甄别的过程。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，不仅会减少企业的利润，而且会使企业失去与其他企业合作的机会，抑制了企业竞争力的提高。评估、选择合作伙伴的方法很多，企业在实际具体运作过程中，可以灵活地选择一种或多种方法相结合。

（六）供应链企业运作 供应链企业运作的实质是以物流、服务流、信息流、资金流为媒介，实现供应链的不断增值。具体而言，就是要注重生产计划与控制、库存管理、物流管理与采购、信息技术支撑体系这四个方面的优化与建设。

（七）绩效评估 供应链节点企业必须建立一系列评估指标体系和度量方法，反映整个供应链运营绩效的评估指标主要有产销率指标、平均产销绝对偏差指标、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 信息反馈和学习对供应链节点企业非常重要。相互信任和学习，从失败中汲取经验教训，通过反馈的信息修正供应链并寻找新的市场机会成为每个节点企业的职责。因此，企业必须建立一定的信息反馈渠道，从根本上演变为自觉的学习型组织。

戴尔供应链模式分析

戴尔供应链模式分析

戴尔公司已成为全球领先的计算机系统直销商，跻身业内主要制造商之列。下面由我为大家整理的戴尔供应链模式分析，欢迎大家阅读浏览。

1、戴尔公司的供应链管理模式

20世纪70年代后期，个人电脑市场开始迅猛发展。当时的个人电脑销售模式以间接渠道为主，苹果、IBM、康柏、惠普等众多著名公司都是利用经销商、零售商将自己的产品间接地投放到市场上。戴尔公司却由创立开始就采用了截然不同的经营理念：绕过中间的销售商，以更低廉的价格直接提供产品给顾客。

戴尔直销模型侧重于缩短订单的执行时间以及减少库存。前者保证戴尔公司以最快的速度提供顾客所需的产品，从而显著提高了顾客的满意程度和忠诚度;后者则有效地降低了公司的成本，从而显著提升了公司的盈利水平和竞争力。简而言之，戴尔直销模型具有如下几个特点：

(1)机动灵活、成本低廉的配送系统。据康柏公司的一项调查显示，在传统的间接销售模式下，通过分销商和零售商配送产品所产生的渠道费用通常为销售收入的13.5%-15.5%;在戴尔的直销模式下，由于中间环节的省略，这一费用被显著降低到仅为2%.与此同时，戴尔公司在产品配送方面具有了极大的自主权和自由度，简约的直销模型有效地缩短了信息和产品在整条供应链上传送所需的时间。1994年，戴尔公司的库存需要保持35天销售所需的产品;进入2000年，戴尔公司只需要保持5天销售所需的产品就可以应付任何市场变化。迅速的反应能力使得戴尔公司在产品生命周期不断缩短的计算机市场上占尽先机。

(2)直接客户关系。在传统的间接销售模式下，计算机生产商无法保证零售商和分销商会优先处理客户对其产品的投诉或者服务要求。在戴尔公司的直销模式下，公司与客户直接发生销售和售后服务关系，中间环节的省略显著降低了客户信息传送的时间，同时有效减少了信息的损耗。由于省略了零售商的环节，客户的售后服务要求通过电话热线直接传送到戴尔公司，后者则聘请了数以千计的技术支持人员24小时接听电话，以保证90%的问题可以当场在通话过程中解决，从而极大缩短了售后服务所需的时间和费用。1998年美国《计算机世界》的用户调查显示，戴尔公司客户的满意程度排名第一。这进一步显示了直销模式可以在降低企业经营成本的同时显著提高对客户的服务水平。

(3)接单后生产(Build-to-order)及准时化?Just-in-time?的生产方式。在传统管理方式下，生产很大程度上依赖需求预测，订单的模式多为“公司A在两个星期内需要5000台计算机”。然而，在戴尔的直销模型下，客户与公司直接发生销售关系，这使得客户在确定产品类型和数量上具有极大的自由度。这种情况下，订单的模式就成为“明天早上7点钟运送28台A型计算机到公司B仓库C的D门”。为了能够满足客户日趋个性化、多样化的要求，戴尔采用了接单后生产(Build-to-order)及准时化(Just一in-time)的生产方式，其装配车间不设置任何仓储空间，原配件由供应商直接运送到装配线上，生产出来的产品直接运送给指定客户，原配件和成品均实行零库存制。这一先进的生产管理方式极大程度降低了库存成本，同时有效提高了客户的满意程度和忠诚度。

(4)产品和服务定位于特定的客户群体。在直销模型下，客户通过网页、热线电话或者邮件直接向戴尔公司订货。这就决定了戴尔公司的产品和服务并非定位于整个计算机用户市场。初次使用计算机的用户通常需要在零售商的销售地点实际接触到计算机才会确定购买，只有具备足够计算机知识的用户才会选择以直销模式订货，因为他们更加重视产品的性能价格比，更加需要自由确定计算机的设置(如：硬盘的大小、处理其运算能力的.高低，等等)。随着计算机技术的不断推广，熟练用户的比重不断攀升，戴尔的直销模型必将有更大的用武之地。

2戴尔直销模式对我国物流管理的启示

戴尔成功经验主要为我们提供以下三点启示：

第一，供应链的设计与管理直接影响到企业的发展。近年来商业社会的竞争态势已经发生了根本变化。企业之间的竞争由原来的在技术上展开已经逐渐转移到在供应链上展开。企业比以往任何时候都更加重视供应链的设计和管理。戴尔的成功经验告诉我们，先进合理的供应链模式可以有效地降低生产成本、提高生产效率、增加税后利润及更好地服务顾客，最终极大地提高了企业的竞争力。近年来，欧美企业纷纷掀起流程再造运动，其实质都是企业对自身供应链的一种调整，以便在今后发展中形成更强的竞争力。因此，我们的企业应该对供应链的设计与管理工作给予高度重视。学习和借鉴发达国家企业的成功经验，组建起与企业发展相适应的供应链体系，从而提高企业的竞争力。

第二，企业之间良好的合作关系是供应链管理的关键之所在。为了保证直销模型的顺利运作，戴尔公司依赖先进的网络信息技术，与供应商实时共享一切重要的客户与生产信息。原配件供应商大多将自己的仓库建在戴尔工厂的附近，以保证生产所需原件在20分钟之内可以运到其装配车间;戴尔的技术设计小组全部配有供应商的工程师，在推出新产品时这些工程师会常驻戴尔，以保证新产品的顺利推出。为了维持这种相互信任、高度默契的企业关系，戴尔公司严格挑选供应商，逐步减少供应商数量，同时努力与供应商建立长期合作关系。

因此，为了提高我国企业的供应链管理程度，我们应该努力促进企业间的长期合作，建立相互信任的合作基础;同时要有效提高信息技术的建设水平，为企业间的信息共享建立有效的操作平台。

第三，借鉴国外先进的供应连管理方式要因地制宜、实事求是。以戴尔为例，其先进的供应链管理方式固然值得引鉴，但它并不适用于所有行业或者所有企业。首先，直销模型只适用于高度标准化的产品，例如计算机，家电等。其他类型的产品，如时装、珠宝首饰等，顾客对产品的亲身体验至关重要，因此零售商在促进这类产品的销售方面不可或缺，直销模型并不适用。其次，即便是应用直销模型在高度标准化的产品上，企业也要谨慎确定正确的目标客户群，正如戴尔公司定位于熟练计算机用户一样，直销模型多适用于有一定产品使用经验的顾客。因此，在引进国外先进的供应链管理经验的同时，我们有必要对其方法的特点和我国企业的实际情况进行客观的分析，避免陷入盲目引进的误区。

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如何对供应链进行分析

如何对供应链进行分析

如何对供应链进行分析？每个公司都有自己的供应链，一般供应链是从源头出发，一步步一层层的传达到最后一步的消费者，而公司想要提升效率，也要从供应链进行分析，那么如何对供应链进行分析呢？

如何对供应链进行分析1

一、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识别企业所棉对的市场特征，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、竞争者进行深入研究;

企业也可以通过建立市场信息采集监控系统，并开发对复杂信息的分析和决策技术。

二、分析供应链包含的顾客价值

所谓顾客价值是指顾客从给定产品或服务中所期望得到的所有利益，包括产品价值、服务价值、人员价值和形象价值等。

供应链管理的目标在于不断提高顾客价值，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征，而顾客的需求是驱动整个供应链运作的源头。

三、分析企业竞争战略

从顾客价值出发找到企业产品或服务定位之后，企业管理人员要确定相应的竞争战略。

根据波特的竞争理论，企业获得竞争优势有三种基本战略形式：成本领先战略、差别化战略以及目标市场集中战略。

四、分析本企业的核心竞争力

供应链管理注重的是企业核心竞争力，强调企业应专注于核心业务，建立核心竞争力，在供应链上明确定位，将非核心业务外包，从而使整个供应链具有竞争优势。

五、评估·对合作伙伴和供应链的质量评估

评估建立过程实际上是一个合作伙伴的评估、筛选和甄别的`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，不仅会减少企业的利润，而且会使企业失去与其他企业合作的机会，抑制了企业竞争力的提高。

评估、选择合作伙伴的方法很多，企业在实际具体运作过程中，可以灵活地选择一种或多种方法相结合。

六、供应链企业运作

供应链企业运作的实质是以物流、服务流、信息流、资金流为媒介，实现供应链的不断增值。具体而言，就是要注重生产计划与控制、库存管理、物流管理与采购、信息技术支撑体系这四个方面的优化与建设。

七、绩效评估

供应链节点企业必须建立一系列评估指标体系和度量方法，反映整个供应链运营绩效的评估指标主要有产销率指标、平均产销绝对偏差指标、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

信息反馈和学习对供应链节点企业非常重要。相互信任和学习，从失败中汲取经验教训，通过反馈的信息修正供应链并寻找新的市场机会成为每个节点企业的职责。

如何对供应链进行分析2

分析供应链所处的市场竞争环境，看清当前市场的情况、分析当前市场竞争的环境，这些就是认识企业所供应链好坏的基本要素。

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、竞争者进行深入研究；企业也可以通过建立市场信息采集监控系统，并开发对复杂信息的分析和决策技术。

分析企业的供应链，当然是通过分析目前的采购渠道、供应商、供应程序、供应稳定性、供应量的大小、供应品种等等问题来得到的。 如果能够得到企业供应系统的详细信息，才能对企业的供应链做出可取的系统的准确的分析

绩效评估 供应链节点企业必须建立一系列评估指标体系和度量方法，反映整个供应链运营绩效的评估指标主要有产销率指标、平均产销绝对偏差指标、产需率指标、供应链总运营成本指标、产品质量指标等。

供应链企业运作 供应链企业运作的实质是以物流、服务流、信息流、资金流为媒介，实现供应链的不断增值。具体而言，就是要注重生产计划与控制、库存管理、物流管理与采购、信息技术支撑体系这四个方面的优化与建设。

评估、对合作伙伴和供应链的质量评估，评估建立过程实际上是一个合作伙伴的评估、筛选和甄别的过程。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，不仅会减少企业的利润，

而且会使企业失去与其他企业合作的机会，抑制了企业竞争力的提高。评估、选择合作伙伴的方法很多，企业在实际具体运作过程中，可以灵活地选择一种或多种方法相结合。

分析供应链包含的顾客价值 ，所谓顾客价值是指顾客从给定产品或服务中所期望得到的所有利益，包括产品价值、服务价值、人员价值和形象价值等。

供应链管理的目标在于不断提高顾客价值，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征，而顾客的需求是驱动整个供应链运作的源头。

如何对供应链进行分析3

1、将数据转化为可操作的简单见解

网络技术服务商Extreme Networks公司首席信息官John Abel表示，大多数企业拥有着大量数据，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，是因为外包、物流和分销运营等扩展合作伙伴会产生额外的数据源。

Abel说，“因此，许多人难以使用这些数据来生成超出顶级指标和描述性统计数据的有意义的见解。数据分析工具可以提供更深入、可操作的见解，并提高这些见解的准确性。”

Abel表示，供应链数据分析战略的成功基础，包括确保内部和外部数据以结构化格式汇集在一起;将数据项目的结果集中在需要采取哪些行动来推动绩效指标上;并确保其结果易于理解。

他说，“最后一点也是最重要的一点，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生成清晰、可解释且易于被业务用户消化的见解。”

与跨职能团队共享的任何报告或仪表板都必须能够讲述一个易于理解的清晰故事。Abel说，“否则，数据分析的好处可能会因通过召开冗长的会议来解释其价值而黯然失色。”

Abel说，“这反过来也起作用。虽然大多数数据分析专家对产生该数据的业务流程和系统没有深入的知识，但他们通常对上游和下游流程和系统有着广泛的了解，成功的供应链分析项目从‘数据告诉我们什么’的角度开始，然后深入了解业务流程。”

他表示，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，这些见解可以在整个企业中轻松传达。

2、专注于差异化领域的分析

咨询机构North Highland Worldwide Consulting公司全球供应链专家Erik Singleton表示，很多供应链企业正被客户订单、项目信息、设备利用率和不断变化的运输成本等数据所困扰。

Singleton说，“这些公司需要建立一个成功的以客户为中心的供应链，同时最大限度地提高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：

一是需求计划和库存放置。Singleton说，“企业通过收集数百万行交易数据，从而能够对客户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，以推动整个供应链的库存配置，确保产品在正确的时间出现在正确的位置。企业应将分析资源集中在预测产品类型、销售渠道和地理位置之间的需求模式上。”

第二个领域是运营效率。Singleton说，“客户和订单数据通过有效调度资源以适应波动的需求模式，使供应链能够最大限度地利用资产和劳动力。调整劳动力计划以在高峰期增加资源，同时在低谷期安排设备/资产的维护，使企业能够最大限度地提高效率，并降低运营成本。”

第三个领域是订单履行路径决策。Singleton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，产品可以通过多种途径到达最终客户。企业需要平衡多种因素，包括服务预期、运输和履行成本以及库存水平，以确定订单履行的最佳方法。”

Singleton表示，利用分析来权衡成本与客户体验对于保持竞争力至关重要。

3、利用实时数据处理中断

Abel表示，随着全球供应链的规模和复杂性都在增长，管理和应对整个供应链的波动变得越来越困难。

Abel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，并且由于有效分析数据所需的时间而进一步加剧。为了成功地驾驭这一点，供应链经理需要开发并行计划系统，通过利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表示，从历史上看，更新基于特定的时间范围，并且可能每天或每小时共享一次。他说，“但现在的措施还不够，由于需求和供应不断波动，因此最好与主要供应商进行系统集成，以便实时获取更新。”

如果供应商发生变化，企业需要立即了解潜在影响，以便制定替代计划以维持对客户的承诺。Abel说，“对实时数据馈送使用高级分析，使管理供应链的人员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，这些见解还可以用来理解供应链约束对收入预测的潜在影响。预订、发货、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，以及对这些数据的实时分析，对于企业监控和管理收入预测的能力至关重要。

Abel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，使供应链团队能够近乎实时地对变化做出反应，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

紧固件制造商和分销商Optimas Solutions公司供应链和商业智能副总裁Mark Korba表示，关于信息的格言“垃圾进，垃圾出”当然适用于供应链数据。

Korba说：“验证数据很重要，特别是因为它有多种来源，其中包括客户库存管理系统、需求计划应用程序、供应商软件等。在通常情况下，跨系统的数据不一致或管理方式不同，因此缺乏完整性。”

Korba说，创建一个积极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，“治理计划可确保数据正确一致，并加强供应链合作伙伴之间的协作。而关于设置数据治理程序则有很多公开信息。”

Korba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公司的供应链团队将他们的表现与竞争对手进行比较，他们审查行业平均水平，并收集有助于提高企业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)涉及企业的多个方面，因此需要自由共享分析能力。

计算机硬件供应商联想集团的高级副总裁兼首席信息官Arthur Hu说，“让参与供应链的每个人都能轻松获得所需的数据和工具，这首先需要打破任何‘信息孤岛’，建立一个集成的端到端信息系统。”

Hu表示，这还意味着利用机器学习和人工智能等工具来实现这样一个数据丰富的系统的全部价值。他说，“当这种类型的系统部署到位时，供应链上下游的管理人员和操作人员可以优化其性能。”

同样重要的是，供应链分析用例不知道部门边界。他说，“团队倾向于关注企业内随时可用的数据。而这样做，他们可能会错过真正深入了解问题所需的全部数据。作为涉及业务多个部分的关键平台，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。他表示，所有这些结合在一起就形成了一个推动质量和成果的多维图景。

电子商务服务提供商CarParts公司负责库存规划和预测的副总裁Stanislav Tatarzuk表示，通过确保企业各个级别的业务领导者能够访问供应链数据并能够与之交互，企业可以为成功做好准备并产生长期回报，从而提高他们的收入。

Tatarzuk表示，数据洞察可以为不同的团队和部门提供不同程度的价值。例如，物流团队可能会使用数据来发现瓶颈，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说，企业的这种知识共享水平不仅可以降低总体风险，还可以改善决策和绩效。