1.2.2 大數據驅動的供應鏈

依據供應鏈管理理論，供應鏈環節主要由采購、制造、物流、銷售4個部分組成，企業僅僅關注其中的某一個部分是不夠的。沃爾瑪公司使用大數據分析將由采購到銷售的整個供應鏈連接起來。在銷售環節中，銷售終端機記錄并追蹤顧客的消費需求，這一信息通過供應鏈傳遞給各方。沃爾瑪的零售鏈平臺正是通過這一方式總攬全局，通知各方，連接供給方與銷售方。任何信息都能夠同時傳遞給其他部門，比如說，采購環節出現短缺狀況、物流環節出現滯后狀況、制造環節出現生產停滯狀況等。

在供應鏈管理中應用大數據分析為企業帶來了巨大的競爭優勢，大數據驅動企業供應鏈管理進一步轉型升級，朝著智能化方向發展。通過大數據分析，企業可以更加深入地了解到消費者的行為與需求，并與之建立更緊密的聯系：企業可以進行精準營銷，促進消費，提高消費者的忠誠度；按照消費者的購買意愿定價，并實時隨市場變化更改定價；發揮營銷投資的最大收益，優化門店和配貨中心的選址地點。最重要的是，企業能夠平衡需求與庫存，杜絕庫存短缺或過剩。

從采購到銷售，供應鏈網絡中的企業將大數據分析運用到供應鏈的各個環節。銷售方面，營銷大數據分析快速發展，以便更好地理解消費者行為；物流方面，物流管理應用大數據分析交通路線與物流節點的優化設計，大幅提高物流運作效率；生產制造方面，越來越多地應用大數據分析優化庫存和轉運能力，加速智能制造發展；采購方面，更多地利用大數據分析進行供應商的評價管理，降低企業經營成本與經營風險。

以英特爾公司為例，其列出了大數據分析的大量優勢，包括提供數據可視化服務以幫助企業實現供應鏈可視化。應用大數據分析，英特爾能夠全面監督供應鏈網絡的決策，如完成訂單時間、庫存需求、交通及短缺成本。對英特爾來說，大數據分析不僅可以提供技術性供應鏈決策，還可以幫助企業處理更廣泛的業務，涵蓋了從明確供應商到管理碳排放等方面的問題。

大數據背景下，供應鏈管理決策主要由兩個關鍵部分組成：第一個是供應鏈網絡設計，包括物理結構以及系統內業務環節設計，這些是采購、制造、物流以及銷售環節的組成部分；第二個是信息技術，信息技術使信息共享、傳播和處理能夠協調統一（見圖1-2），是大數據分析的核心。信息技術管理是供應鏈管理的支柱，沒有它的溝通和支持，便無法實現整個供應鏈決策的制定與溝通。供應鏈網絡設計和信息技術系統設計共同支撐著整個供應鏈的決策，相輔相成，共為整體，并且都需要應用和實施大數據分析。

圖1-2 網絡與信息技術設計支持供應鏈

大數據分析推動了供應鏈管理的智能化發展，促進了整個供應鏈績效的提高。大數據分析給企業帶來了前所未有的洞察力。當今經濟環境中，要保持企業的競爭優勢，應在整個供應鏈管理中貫穿大數據分析決策，由此建立智慧供應鏈。