供应链数据可视化并不难，学会“对症下药”！

有报告指出，目前38%企业已经制定细分的数字化供应链战略，企业越来越意识到数字技术对于供应链的重要性和必要性，并加大数字化供应链建设投资。数字化供应链也成为企业持续发展必选项。为此，我们本期邀请到深入业务一线的BI开发工程师岑雪淇，曾服务万华、广州酒家等行业头部客户，她将分享服务企业供应链数字化转型的心得与可落地的经验总结。

什么是供应链分析？

在全球化的今天，供应链已不再是简单的从供应商到消费者的线性流程，供应链分析成为企业提升运营效率和盈利能力的关键。

供应链分析通过收集供应链从原材料采购、生产制造到最终交付客户全过程的数据和信息，了解供应链的运行状态，识别效率瓶颈、成本优化机会、潜在风险点及改进措施。简单来说，供应链分析是一个动态持续的过程，通过不断地监控和分析数据，促进企业降本增效、优化资源分配，适应市场变化和客户需求。

企业的供应链数字化带来哪些优势？

在日益复杂的全球市场中，有效的供应链分析对于企业的成功至关重要。它不仅能帮助企业提升运营效率、降低成本，还能增强供应链的弹性和抗逆力，确保持续、稳定的发展。

比如，联想在使用IBM的供应链分析产品Sterling Supply Chain Insights后，将供应链中断的平均响应时间从几天缩短到几分钟，比使用前快 90%。可见，供应链端到端可视化带来的优势非常明显，尤其是在传统制造业。总结几点关键优势：

01 提高运营效率：通过分析企业的产销存数据，调节各生产工序、职能部门、仓储物流之间的网络链路，加强部门之间的沟通和协同，减少信息孤岛，实现从生产到销售的平衡。

02 精细化运营：企业可以使用供应链分析来监控工厂车间、仓储物流、供应商和客户需求，精准定位问题，从而做出更明智的决策。

03 识别风险和提升计划能力：可以识别呆滞库存等已知风险和销售增长瓶颈，并通过在整个供应链中发现趋势来预测未来的风险，以及制定更合理的采购计划、生产计划和销售计划等。

04 降低人工成本：很多数据集成工具、BI工具、AI等广泛应用于供应链流程，极大降低人工分析和维护的成本，提高数据及时性和规范性。

怎么才能做好供应链数字化？

在供应链管理中，数据分析是决策的基础。从需求预测、库存管理到供应商选择，每一个环节都离不开精准的数据分析。供应链产生的大量数据，通过不同的分析类型，可以帮助管理人员理解数据、诊断现状、识别风险和机遇、辅助决策。

01 描述性分析：统计产销存环节已发生的数据，以了解供应链的现状。如找到最畅销的产品、了解每个 SKU 的库存量、订单量和退货量等。

02 诊断性分析：找出供应链中存在的问题及其原因，如生产瓶颈、物流延误等。

03 预测性分析：通过历史数据和统计模型预测未来的产品需求、生产计划和库存水平等。

04 规范性分析：规范性分析结合了描述性和预测性分析的结果，通过优化算法给出供应链优化方案，如优化运输结构和车间人效等，建议企业应该采取哪些措施来实现预期目标。

在供应链分析前，应该先对整个企业的架构层进行梳理，分析满足各级用户对数据应用场景的需求。

再通过数据可视化方式，将供应链中的各个环节、流程和信息以直观、清晰的方式呈现出来，实时掌握供应链的动态变化，在竞争中取得优势。以下是供应链分析的相关流程：

1. 收集需求、制定报表蓝图、软件产品选型；
2. 获取供应链环节相关的内外部数据；
3. 对数据进行清洗、整合和建模，以确保数据的准确性和规范性；
4. 建立指标矩阵，运用Power BI/FineReport等商业智能工具形成仪表板；
5. 根据数据反映的现象，向供应链管理人员建议优化策略。

其实，依靠单独的数字化部门或者IT团队是很难实现企业供应链的全面数字化的，企业应结合自身实际情况，分阶段、有步骤地推进。

在这个过程中，在企业供应链分析领域拥有丰富经验的迅易科技就能帮你，下面将通过供应链可视化的实际应用场景分享企业可参考的经验：

供应链可视化主要有哪些内容？

供应链可视化被广泛地应用于产销一体化企业，尤其是传统制造业，分析模块主要包括采购、生产、库存、销售环节。因此也常常被拆分进行专题分析，如库存分析、销售利润分析、生产效率分析等。

1、供应链可视化——生产分析

通过对各产品产量目标和达成情况、原材料的消耗量和转化率、半成品和产成品的产量趋势、工厂装置的负荷能力、员工的技能掌握程度等指标的分析和监测，了解工厂的生产能力和改进空间，不断提升生产效率、降低工厂成本。例如，对某制造企业产品的生产情况进行分析。

（注：数据已修改，非真实数据）

2、供应链可视化——采购分析

企业通过分析采购价和采购量趋势、原料合格率和到货及时率等指标，帮助采购部门把控原料质量和管理采购成本。例如，分析某汽车公司精品SKU的采购数量、采购已入库数量、缺货数量、预计到货日期等指标。

3、供应链可视化——库存分析

库存是供应链至关重要的一部分，通过分析现有的库存数量、货值、出入库类型和数量、库位周转率、库存深度、库龄等指标，企业可快速了解到库存整体分布情况、各类SKU库龄分析等，防止库存短缺，及时预警和应对链路风险。

（注：数据已修改，非真实数据）

库存预警主要是通过分析库存周转率和库龄，反映企业供应链的效率，发现积压物料、划分呆滞库存，从而进行预警，预测最优库存数量，精准备货。不同企业对于库龄与库存价值的管控程度不一样，可结合产品销售周期进行库龄分段。例如，企业可将某事业部的呆滞库存按照周期划分为0-30天、30-60天、60-90天和90天以上，分析产品群的呆滞金额来直观反映无效库存。

4、供应链可视化——销售分析

通过销售量、销售额、客单价、业绩目标达成率、同环比等指标数据，对销售链路情况进行客户、产品、区域、销售渠道等不同角度的分析。根据渠道产品的销售表现，调整营销投入，持续优化销售策略。常用的销售分析方法有描述分析、用户价值分析（RFM模型）、帕累托分析等。例如，对某制造企业产品的销售贡献和销售趋势进行分析。

（注：数据已修改，非真实数据）

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以数据分析为核心，打造高效供应链是企业提升竞争力的重要途径。

从业务角度来看，供应链分析有助于组织全面了解其整个供应链网络。通过监控供应链的每个环节，企业可以确定可以改进的领域，例如最大限度地减少缺货和优化库存管理。从客户角度来看，供应链分析通过产品或服务高效、按时交付来提升客户的无缝体验。通过优化供应链，企业可提高客户满意度和忠诚度，从而增加收入和市场份额。

但是，供应链可视化不是指买一个BI软件将原有的一堆数字报告简单的图形化，它应该考虑供应链中各个对象的业务要求，结合实际运用进行事前规划和设计，从而提升整体供应链的效率和效果。

迅易科技一直以来精耕企业数字化变革，已打造出具有行业分析、数据应用场景建设、数据分析的全方位技术服务团队，已经服务玛氏、美赞臣、无限极、万华等300+企业，获得企业一致好评。如果您想要了解更多企业供应链数字化解决方案，欢迎前往迅易科技官网联系我们！