数字化作为国家十四五规划和2035年远景目标纲要中的重点组成部分,一直是国内各企业大力首推的建设目标。从中央部门到地方单位,从国资巨头到民营行业,都开展了不同程度的业务数字化探索。
供应链管理是大多数企业核心业务中重要的一环,特别是针对制造、医药医疗、零售等行业,供应链管理贯穿于其业务的整个生命周期,涉及预算、采购、物流、生产、库存、销售、售后各个环节,如何能够有效的进行供应链管理,突破传统的采购加物流加库存的狭隘供应链模式,是大多数企业供应链管理面对的一个难题。
供应链的数字化是可以探索的一种解决方案,将供应链涉及的各个环节打通、让相关数据在各个业务系统中流动起来,做到可预测,可管控,可追溯,实现全局一张图,让数据指导供应链决策,实现集中化的供应链大平台。
供应链的数据涉及到财务系统、仓储系统、生产系统、物流系统等等,每个系统的数据都有独立的部门和人员进行管理,各部门的工作流程与协作机制存在很大差异性,当需要跨部门协作时,往往管理流程就成为了供应链数字化的第一道壁垒;
每个系统中的数据样式、含义、标准以及业务口径存在较大的差异,即便同一份数据在两个系统中也呈现出看上去完全不一样的状态,让系统间的数据打通变得非常复杂,如何统一数据口径成为了供应链数字化的第二道壁垒;
解决了前两个问题以后,数据表面上是在各个系统打通了,但是由于供应链的业务链路复杂,生命周期很长,企业中能够理清整个供应链所有环节的人员少之又少,加之很多企业是集团公司,还有子公司,下级机构,集成商,合作伙伴等,管理复杂度呈现指数级上升形成了供应链数字化的第三道壁垒;
把供应链业务梳理清楚以后,相关数据可以正常运作起来了,数据的价值开始体现,但后续面对的一个问题是,如何能够有一个大而全的平台来运营这些数据,不同的业务数据有不同的时效性,不同的业务数据使用的数据技术也不一样,不同的业务数据其安全等级也不同,此类的问题形成了供应链数字化的第四道壁垒。
要解决供应链数字化的问题,最根本的原则还是要回归供应链业务本身,找到业务痛点,结合数据现状,统一规划,统一管理,
利用大数据、AI等新技术提升供应链的管理能力,形成企业级的数字化供应链管理平台。
将供应链的业务数据纳入企业数据资产体系中,形成企业独特的供应链数据地图。
为供应链的管理提供更有效的数字化平台,能够形成各系统之间的业务联动,解决供应链管理中的信息脱节、信息滞后等问题。
打造强大且内容丰富的智能决策报表平台,将企业供应链的相关信息以不同维度、不同层级、不同视角、不同效果进行呈现。
应用AI等机器学习技术,将供应链管理中涉及到的物流,仓储等环节进行优化提升,加速新业务的落地,提升综合效益。
通过数据中台实现供应链数据集中,确保企业各级部门均可在保证数据隐私和安全的前提现使用数据,充分发挥数据作为企业重要资产的业务价值
企业可以基于数字化供应链平台及时调配企业以及外部资源,降低相关成本,创造新的业务价值。
管理层可以基于供应链“一张图”,直观的了解企业运营状况,以及不同部门之间的业务效率,为企业决策提供更具有参考价值的依据。
将各业务系统之间的数据相打通,进一步降低了各部门之间的协作门槛,提升了数据可用性,为业务协作提升了效率。