1.2.3 智慧供應鏈

供應鏈管理領域出現了很多新的技術，如物聯網、人工智能、機器學習。這些變化促使企業的供應鏈需要有更高的敏捷性和適應性。內外部環境的改變，迫使企業必須走向智慧供應鏈。

供應鏈管理應用大數據分析能夠實現供應鏈智慧化。

簡單地說，智慧供應鏈是指利用移動計算、物聯網、云計算、人工智能技術、網絡與通信技術、安全技術等一系列新興技術對傳統供應鏈進行的升級。

傳統供應鏈的數據來源于企業內部ERP系統，更像企業內部封閉的系統，所以會存在數據孤島、系統之間不連接的問題。供應鏈的本源其實就是數據的來源（如企業內部訂單、交易和庫存系統等），能否接受外部信息，這是區別傳統供應鏈和智慧供應鏈的關鍵。智慧供應鏈與傳統供應鏈相比，具備以下特點。

（1）智慧供應鏈技術的滲透性更強

基于智慧供應鏈，供應鏈管理和運營者會系統地主動吸收包括物聯網、互聯網、人工智能等在內的各種現代技術，主動將管理過程適應引入新技術帶來的變化。

（2）智慧供應鏈可視化、移動化特征更加明顯

智慧供應鏈更傾向于使用可視化的手段來表現數據，采用移動化的手段來訪問數據。

（3）智慧供應鏈注重人機系統協調性

在主動吸收物聯網、互聯網、人工智能等技術的同時，智慧供應鏈可以更加系統地考慮問題，考慮人機系統的協調性，實現人性化的技術和管理系統。

亞馬遜是應用智慧供應鏈的典型例子。亞馬遜建立了一個新型供應鏈體系，串聯起絕大多數供應鏈決策，并對其進行優化，甚至為此雇用了一個由供應鏈分析與運營研究員組成的團隊。該團隊運用“非穩定隨機模型”進行大數據分析，以此作為履行訂單、貨源、運營能力以及庫存的決策依據。亞馬遜為聯合補貨建立了新的算法，還在庫存單位水平實施了新型預測手段。模型基于歷史需求，同時考慮了歷史事件與未來規劃，為每個訂單的履行、庫存規劃、采購周期和采購數量進行了預測。模型利用數據信息共享串聯并溝通了整個供應鏈。

銷售點數據和射頻識別兩項技術共同實現了供應鏈智慧化，它們共同建立了信息流，用于更好地理解消費者需求，管理庫存、供應和貨源，協調供應鏈的各個方面。

（1）銷售點數據

銷售點的交易數據分析始于20世紀70年代，最初通過掃描條碼獲取。如今，銷售點數據技術從門店和其他銷售渠道實時獲取數據，獲取手段更加多樣。目前，這些數據已經可以通過更為精準的手段來獲取、分析和使用。

在門店實時獲取的銷售點數據包含著大量的客戶信息，包括數量、價格、折扣、使用優惠券等，它們能夠用于管理供應鏈。除此之外，數據還記錄了地點信息，既可以用于確認流通的商品種類和流通速度，又能用于地理分析和區域本土化研究。

如果將這些信息加載到商店會員卡中，企業就能夠進行高等級的市場分區，建立詳細的客戶檔案，通過評估和優化庫存，幫助企業更好地適應市場需求。這種技術還能夠幫助高利潤門店解決庫存短缺問題；用于后續價格評估和其他激勵措施評估，以提高總體利潤率；管理淡季運營，減少不必要的清倉行動。

（2）射頻識別技術

射頻識別技術在工業領域被廣泛用于辨識和追蹤商品。舉例來說，在生產中與汽車相連的射頻識別標簽能夠在流水線上追蹤汽車；制藥廠能夠運用射頻識別在配貨中和倉庫中追蹤產品。射頻識別技術還能夠用于庫存添置，確保每一件貨物都能各就各位。用射頻識別標簽讀取倉庫中的托盤，無論標簽位于產品的什么位置，都能夠確認、清點商品，記錄其位置。射頻識別技術正慢慢地滲透到供應鏈的各個環節，是供應鏈管理智能化的一種無形驅動力。

銷售點數據和射頻識別技術是實現智慧供應鏈的雙重力量。智能化供應鏈系統將實時獲取的銷售點客戶數據與應用了射頻識別技術的門店的智能化、自動化庫存訂單和補貨系統結合起來，實時監測門店的消費情況，確保門店幾乎零缺貨。基于兩項技術所獲得的數據的分析結果能夠幫助企業在貨物數量低于警戒線時向貨架發送補貨提醒，還能在庫存低于安全庫存時發送補貨訂單。利用射頻識別技術，倉庫也能變得智能化，可以按需持續管理庫存，發送補貨訂單。進貨訂單可以實現自動化，可以實時追蹤運輸中的庫存，供應鏈得到了擴展，數據分析結果可以提供給制造商和分銷商。

隨著數據分析能力的提升，企業能夠從信息中獲取更多的情報，建立更智能的供應鏈。應用大數據分析能夠確定產品數量、確定配貨中心的最優選址，優化庫存和補貨系統，實現運輸成本最小化。大數據分析使得那些利用科技支撐其商業戰略、增強競爭能力的企業實現了供應鏈優化，從而獲得了競爭優勢。基于大數據分析技術，現代企業開始進行供應鏈劃分，這種劃分建立在多重因素之上，包括產品成本、貨運成本、創新性及其他因素。同樣，企業也可以根據企業信用、質量、成本、風險來劃分供應商。最后，大數據分析將這些分區按照供給和需求進行匹配，創建最優的供應鏈網絡。

德國百貨零售商店麥德龍集團使用射頻識別技術檢測產品在門店內的移動，并能夠追蹤產品移動的方式，從而管理庫存量，提供缺貨預警；識別商品，給出與之相關的產品推薦。所有這些管理活動實時完成，并能夠通知顧客相關產品是否有貨。

隨著供應鏈變得越來越復雜，必須采用更好的工具來迅速、高效地發揮數據的最大價值。要讓數據發揮價值，首先要處理大數據，要能夠共享、集成、存儲和搜索來自眾多源頭的龐大數據。而就供應鏈而言，這意味著要能夠接受來自第三方系統的數據，并加快反饋速度。其整體影響是增強協同性、加快決策制定和提高透明度，這對所有相關人員都有幫助。供應鏈作為企業的核心網鏈，將徹底變革企業市場邊界、業務組合、商業模式和運作模式等。大數據將用于供應鏈從需求產生、產品設計到采購、制造、訂單、物流以及協同的各個環節，通過大數據的使用對其供應鏈進行翔實的掌控，更清晰地把握庫存量、訂單完成率、物料及產品配送情況等；通過預先進行數據分析來調節供求；利用新的策劃來優化供應鏈戰略和網絡，推動智慧供應鏈成為企業發展的核心競爭力。