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數(shù)字化供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)分析與決策的未來 – 認(rèn)知決策中心

 引言

近年除了疫情帶來的挑戰(zhàn)，隨著市場轉(zhuǎn)向以客戶為中心、需求驅(qū)動和自動化網(wǎng)絡(luò)，供應(yīng)鏈管理面臨重大的變化。企業(yè)需要作出更快、更準(zhǔn)的決策、不斷尋求優(yōu)化空間、增強(qiáng)內(nèi)外部協(xié)同能力，為客戶提供高質(zhì)量的服務(wù)水平以保持競爭力。企業(yè)在自動化和數(shù)字化升級后，產(chǎn)生大量且不斷增加的數(shù)字信息，但畢馬威在全球高管調(diào)研中發(fā)現(xiàn)只有23%的高管認(rèn)為他們已經(jīng)非常有效地利用數(shù)據(jù)形成洞察、制定可行動的改善計劃。


 企業(yè)應(yīng)該考慮什么？ 

我有哪些可用的數(shù)據(jù)，我需要哪些數(shù)據(jù)？如何利用這些數(shù)據(jù)？誰在什么時候需要什么數(shù)據(jù)？如何使用高級分析來提供更高的客戶價值？如何預(yù)測客戶行為并改進(jìn)決策？


2

現(xiàn)存痛點

痛點一：缺乏體系化價值導(dǎo)向分析

  • 停留在業(yè)務(wù)統(tǒng)計報表，沒法形成洞察型分析；

  • 未有全面考慮供應(yīng)鏈總體績效指標(biāo)KPI，形成一致目標(biāo)，只注重單部門績效考核。

痛點二：未能有效賦能供應(yīng)鏈協(xié)同

  • 數(shù)據(jù)口徑不一，跨部門數(shù)據(jù)沒有貫通；

  • 管理層與跨部門溝通缺乏可視化數(shù)據(jù)展視；

  • 上下游數(shù)量能見度低。

痛點三：無法有效支持科學(xué)性決策

  • 數(shù)據(jù)量大，人工無法作有效決策；

  • 戰(zhàn)略到戰(zhàn)術(shù)層比如倉網(wǎng)布局、銷售預(yù)測、供需計劃等欠缺工具輔助。


3

供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)分析與決策的未來 – 認(rèn)知決策中心 (Cognitive Decision Center – CDC)

領(lǐng)先企業(yè)正在引進(jìn)認(rèn)知決策中心，推動供應(yīng)鏈自主決策，續(xù)步解放人員的資料做更多決策性事務(wù)。




CDC比傳統(tǒng)的供應(yīng)鏈控制塔有兩大主要不同

圖片

增加新功能

  • 利用所有供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)并提供洞察、指導(dǎo)和建議；

  • 充當(dāng)干擾和意外事件的“永遠(yuǎn)在線”的哨兵；

  • 成為顧問，甚至決策者。


圖片

驅(qū)動新價值、新效益

  • 消除信息和組織中的孤島，增強(qiáng)協(xié)作；

  • 用數(shù)據(jù)驅(qū)動的洞察力增強(qiáng)人的判斷力；

  • 展示成本、收入、利潤和指標(biāo)影響之間的權(quán)衡。

 

關(guān)鍵點

控制臺

認(rèn)知決策中心

(CDC)

業(yè)務(wù)流程

支持單個業(yè)務(wù)部門

支持全公司所有業(yè)務(wù)部門

績效指標(biāo)

借助智能回顧歷史，只覆蓋部門級指標(biāo)

使用機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測未來，同時平衡企業(yè)級指標(biāo)

覆蓋范圍

單一部門，孤島式?jīng)Q策

跨部門，協(xié)作式?jīng)Q策

時間維度

短時限

多維度

技術(shù)及分析

實時可見，但僅有歷史業(yè)績數(shù)據(jù)

實時可見，且能預(yù)測未來業(yè)績數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)來源

ERP數(shù)據(jù)及其他外部反饋

廣泛結(jié)合ERP數(shù)據(jù)和外部數(shù)據(jù)，建立啟發(fā)式模型以填補(bǔ)數(shù)據(jù)空白

激勵舉措

傳統(tǒng)式企業(yè)激勵舉措

將決策視為一項商業(yè)原則，促進(jìn)協(xié)作式績效

 


認(rèn)知決策中心的四大關(guān)鍵部分確保它能夠接收大量數(shù)據(jù)、提供范圍廣泛的能見度、支持決策制定并智能執(zhí)行相關(guān)決策。認(rèn)知決策中心的組成部分是借助組織內(nèi)外的生態(tài)系統(tǒng)的能力構(gòu)建出來的。認(rèn)知決策中心是由不同的數(shù)據(jù)來源（內(nèi)部/外部、結(jié)構(gòu)化/非結(jié)構(gòu)化) 、分析引擎、事務(wù)系統(tǒng)和認(rèn)知工具（自然語言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)）組成的生態(tài)系統(tǒng)創(chuàng)建。通過整合供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)源、學(xué)習(xí)供應(yīng)鏈領(lǐng)域的原則、并充當(dāng)供應(yīng)鏈教練/專家的角色。



企業(yè)應(yīng)該了解數(shù)字化及數(shù)據(jù)應(yīng)用現(xiàn)狀并制定路線圖，續(xù)步提升分析能力，未來借助人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)實現(xiàn)自主決策，以達(dá)到效率和效能最大化。


4

轉(zhuǎn)變對企業(yè)供應(yīng)鏈的價值

 

能夠權(quán)衡KPI，為整個企業(yè)提供最佳績效。

 

支持從戰(zhàn)略到戰(zhàn)術(shù)的多個場景和決策范圍。

 

數(shù)字化模型和算法模擬供應(yīng)鏈，為每個職能創(chuàng)建真實情況的模擬版。

 

決策中心是整個上游供應(yīng)鏈協(xié)作的焦點；團(tuán)隊專注于解決業(yè)務(wù)問題和交付價值。

 

預(yù)測性分析工具通過模擬未來績效來規(guī)劃最佳改進(jìn)路線。

 

重新調(diào)整運營模式，以支持企業(yè)范圍內(nèi)的協(xié)作和績效文化。

 

以正確的文化、行為和激勵為動力，增強(qiáng)專注力和責(zé)任感的敏捷團(tuán)隊。

 

“人”保留最終的決策權(quán)，對于模擬和實際知識范疇的最佳決策點。


5

如何開展？

建立認(rèn)知決策中心是一場馬拉松，而不是短跑，需要管理層積極參與、高效的管理和積極的轉(zhuǎn)型團(tuán)隊。以下四點是搭建認(rèn)知決策中心的前題，企業(yè)必須明確目標(biāo)，以最終供應(yīng)鏈績效表現(xiàn)為前題。

明確策略

企業(yè)需要清晰供應(yīng)鏈策略，是以服務(wù)水平驅(qū)動？還是成本為先？還是多種細(xì)分策略？

制定指標(biāo)

基于總體供應(yīng)鏈權(quán)衡設(shè)計有效指標(biāo)，同時按業(yè)務(wù)策略定立目標(biāo)值。

規(guī)劃場景

按戰(zhàn)略、戰(zhàn)術(shù)、運營到執(zhí)行層設(shè)計場景化分析，嵌入相關(guān)指標(biāo)，拉通數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)連及問題根因分析等。

梳理數(shù)據(jù)

按落地要求，梳理及補(bǔ)齊數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)真實呈現(xiàn)業(yè)務(wù)狀況。


6

應(yīng)用場景示例




以消費品為例，通過整合內(nèi)部與上下游的庫存數(shù)據(jù)，實現(xiàn)全鏈條庫存監(jiān)控。通過有效指標(biāo)監(jiān)察，識別存在庫存風(fēng)險的相關(guān)產(chǎn)品進(jìn)行預(yù)警。在尋找調(diào)撥來解決缺貨或滯銷風(fēng)險后，可以通過其他分析場景，識別相關(guān)原因，比如物流時效、生產(chǎn)質(zhì)量、計劃準(zhǔn)確性、原材料交付等因素。通過機(jī)器學(xué)習(xí)，不斷優(yōu)化庫存及補(bǔ)貨計劃，形成閉環(huán)。

7

啟示

不是一蹴而就，而是需要逐步、穩(wěn)步進(jìn)化

認(rèn)知決策中心建設(shè)需要一步步、穩(wěn)扎穩(wěn)打的進(jìn)行，數(shù)據(jù)的完善、業(yè)務(wù)流程的優(yōu)化、整體規(guī)劃的落地都需要一個進(jìn)化過程。

不僅是數(shù)據(jù)分析，而是數(shù)字化經(jīng)營理念轉(zhuǎn)變

業(yè)務(wù)的快速增長給企業(yè)整體運營管理造成了極大的壓力，企業(yè)也越來越難以掌控全局，這不僅需要運用數(shù)字化技術(shù)與分析方法，更需要經(jīng)營理念的轉(zhuǎn)變。

不僅是IT的事，而是面向業(yè)務(wù)的戰(zhàn)略變革

供應(yīng)鏈數(shù)字化工程是面向業(yè)務(wù)的戰(zhàn)略變革，需要端到端供應(yīng)鏈中的各部門的支持。

不僅是領(lǐng)導(dǎo)層的事，而是與團(tuán)隊每個人息息相關(guān)

數(shù)字化供應(yīng)鏈不僅幫助領(lǐng)導(dǎo)層了解企業(yè)運營情況，更可賦能業(yè)務(wù)、幫助業(yè)務(wù)人員提升效率、持續(xù)改善。


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