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

 引言

近年除了疫情帶來的挑戰(zhàn)，隨著市場轉向以客戶為中心、需求驅動和自動化網(wǎng)絡，供應鏈管理面臨重大的變化。企業(yè)需要作出更快、更準的決策、不斷尋求優(yōu)化空間、增強內外部協(xié)同能力，為客戶提供高質量的服務水平以保持競爭力。企業(yè)在自動化和數(shù)字化升級后，產生大量且不斷增加的數(shù)字信息，但畢馬威在全球高管調研中發(fā)現(xiàn)只有23%的高管認為他們已經非常有效地利用數(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？如何預測客戶行為并改進決策？


2

現(xiàn)存痛點

痛點一：缺乏體系化價值導向分析

  • 停留在業(yè)務統(tǒng)計報表，沒法形成洞察型分析；

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

痛點二：未能有效賦能供應鏈協(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)術層比如倉網(wǎng)布局、銷售預測、供需計劃等欠缺工具輔助。


3

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

領先企業(yè)正在引進認知決策中心，推動供應鏈自主決策，續(xù)步解放人員的資料做更多決策性事務。




CDC比傳統(tǒng)的供應鏈控制塔有兩大主要不同

圖片

增加新功能

  • 利用所有供應鏈數(shù)據(jù)并提供洞察、指導和建議；

  • 充當干擾和意外事件的“永遠在線”的哨兵；

  • 成為顧問，甚至決策者。


圖片

驅動新價值、新效益

  • 消除信息和組織中的孤島，增強協(xié)作；

  • 用數(shù)據(jù)驅動的洞察力增強人的判斷力；

  • 展示成本、收入、利潤和指標影響之間的權衡。

 

關鍵點

控制臺

認知決策中心

(CDC)

業(yè)務流程

支持單個業(yè)務部門

支持全公司所有業(yè)務部門

績效指標

借助智能回顧歷史，只覆蓋部門級指標

使用機器學習預測未來，同時平衡企業(yè)級指標

覆蓋范圍

單一部門，孤島式決策

跨部門，協(xié)作式決策

時間維度

短時限

多維度

技術及分析

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

廣泛結合ERP數(shù)據(jù)和外部數(shù)據(jù)，建立啟發(fā)式模型以填補數(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，促進協(xié)作式績效

 


認知決策中心的四大關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)行相關決策。認知決策中心的組成部分是借助組織內外的生態(tài)系統(tǒng)的能力構建出來的。認知決策中心是由不同的數(shù)據(jù)來源（內部/外部、結構化/非結構化) 、分析引擎、事務系統(tǒng)和認知工具（自然語言處理、機器學習）組成的生態(tài)系統(tǒng)創(chuàng)建。通過整合供應鏈數(shù)據(jù)源、學習供應鏈領域的原則、并充當供應鏈教練/專家的角色。



企業(yè)應該了解數(shù)字化及數(shù)據(jù)應用現(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器學習實現(xiàn)自主決策，以達到效率和效能最大化。


4

轉變對企業(yè)供應鏈的價值

 

能夠權衡KPI，為整個企業(yè)提供最佳績效。

 

支持從戰(zhàn)略到戰(zhàn)術的多個場景和決策范圍。

 

數(shù)字化模型和算法模擬供應鏈，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鏈協(xié)作的焦點；團隊專注于解決業(yè)務問題和交付價值。

 

預測性分析工具通過模擬未來績效來規(guī)劃最佳改進路線。

 

重新調整運營模式，以支持企業(yè)范圍內的協(xié)作和績效文化。

 

以正確的文化、行為和激勵為動力，增強專注力和責任感的敏捷團隊。

 

“人”保留最終的決策權，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型團隊。以下四點是搭建認知決策中心的前題，企業(yè)必須明確目標，以最終供應鏈績效表現(xiàn)為前題。

明確策略

企業(yè)需要清晰供應鏈策略，是以服務水平驅動？還是成本為先？還是多種細分策略？

制定指標

基于總體供應鏈權衡設計有效指標，同時按業(yè)務策略定立目標值。

規(guī)劃場景

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

梳理數(shù)據(jù)

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


6

應用場景示例




以消費品為例，通過整合內部與上下游的庫存數(shù)據(jù)，實現(xiàn)全鏈條庫存監(jiān)控。通過有效指標監(jiān)察，識別存在庫存風險的相關產品進行預警。在尋找調撥來解決缺貨或滯銷風險后，可以通過其他分析場景，識別相關原因，比如物流時效、生產質量、計劃準確性、原材料交付等因素。通過機器學習，不斷優(yōu)化庫存及補貨計劃，形成閉環(huán)。

7

啟示

不是一蹴而就，而是需要逐步、穩(wěn)步進化

認知決策中心建設需要一步步、穩(wěn)扎穩(wěn)打的進行，數(shù)據(jù)的完善、業(yè)務流程的優(yōu)化、整體規(guī)劃的落地都需要一個進化過程。

不僅是數(shù)據(jù)分析，而是數(shù)字化經營理念轉變

業(yè)務的快速增長給企業(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)字化技術與分析方法，更需要經營理念的轉變。

不僅是IT的事，而是面向業(yè)務的戰(zhàn)略變革

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

不僅是領導層的事，而是與團隊每個人息息相關

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


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