摘要：我在供应链领域接触了这么长时间，我太清楚供应链的各种突发状况了：仓库找不到货、供应商延迟交货、客户投诉物流慢……然而很多刚开始了解供应链的人，可能都以为它就是管仓库和发货。
我在供应链领域接触了这么长时间，我太清楚供应链的各种突发状况了：仓库找不到货、供应商延迟交货、客户投诉物流慢……然而很多刚开始了解供应链的人，可能都以为它就是管仓库和发货。
其实真没有这么简单。
说白了，供应链管理的核心目标就是确保在正确的时间，以合适的成本，将所需的产品送到指定的地点。
要想稳稳地实现这个目标，就需要一个清晰的演进路径。下面我就好好跟大家聊聊关于供应链的事。
其实很多公司刚开始的时候，各个部门都有自己的记录方式，比如用Excel表格，销售记订单，仓库记库存，采购记买了什么。这本身没问题，算是单点数字化的起步。
但问题也随之而来。 你想，销售用Excel记订单，仓库用本子记库存，采购靠打电话催货，每个部门就像一个个信息孤岛，最大的问题在于——这些数据都是割裂的。
你不知道仓库里到底还有多少货，不知道订单到底卡在了哪个环节。
并且这些信息靠人工传递，不仅速度慢，而且特别容易出错。用过来人的经验告诉你，在这个阶段，仅库存记录的误差率高达15%到30%都是很常见的。
你懂我意思吗？如果数据不准，后续的所有决策是不管用的。
那该怎么办呢？这个阶段的首要任务，就是让每个环节先把自己的事管明白。具体怎么做呢？
给仓库上一套WMS（仓库管理系统），用扫码来管理货物的进出和位置。为采购部门引入采购管理系统，把供应商和订单流程管起来。在生产车间部署生产日报看板，实时了解进度。这一阶段其实适合那些业务模式相对简单的企业。
为了让大家对供应链有一个更具体的了解，在这里给大家送上一份业内人士必备的供应链分析模板，文中出现的图表都汇总在这里了，可以快速搭建可视化图表，能够快速分析原因，这样你就对供应链涉及到的问题有进一步的了解，因此能够找到相应的解决方法。模板链接：（复制到浏览器打开）
我们就以这份库存分析看版图为例，图表上能清楚地记录入库和出库情况，此外总库存量、出库量等关键数据可以实时呈现，并且可以直观看到变化趋势；更重要的是，系统能自动算出库存周转天数、库容利用率等管理指标，并与历史均值对比，让管理者能立刻判断当前库存的健康状况。不仅节省了大量时间，还把管理颗粒度变得精细化。
说到这里你可能会问，这就算完成数字化了吗？ 其实，这仅仅是开始。
这样做最大的价值，是实现了业务在线化和数据沉淀。就好比盖楼前先打好地基，虽然看不见，但至关重要。它为下一步的整合奠定了不可或缺的基础。
当你每个部门都能管好自己的一亩三分地后，新的挑战马上就出现了。
不知道你遇到过没有：客户来问“我的货到哪了？”，你需要打电话问好几个部门才能拼凑出答案。部门之间的墙，成了效率的最大障碍。
我一直强调，流程割裂的直接后果就是协同成本极高。 数据显示，部门间沟通耗时能占到一个项目总时间的30%以上。更严重的是，一旦出现像物流延误这样的问题，信息传递很慢，等管理层发现时，损失可能就已经造成了。
那么，如何破局呢？关键一步在于打通数据。我们需要建立一个数据仓库或数据中台，把散落在各个系统（如WMS、ERP）里的数据汇集起来。这样，我们就能获得一个前所未有的全局视角：
可以全程追踪一个订单从下达到交付的每一个步骤。可以在一张统一的看板上，监控像订单准时交付率（OTD）这样的核心指标。能够对关键风险，比如延迟预警，进行实时监控。这个阶段适用于业务复杂、需要高度协同的企业。
为了让大家更好地理解，我们就来结合这份看版图来解释：我们可以从订单追踪和下方节点追踪直接看到每一个订单实时推进到了哪个环节，并且这份图表指标的计算依赖于端到端的完整数据，因此任何一个环节的延迟都会立刻影响整体指标，我们就能够快速定位问题部门，驱动决策解决。要知道，这种基于事实数据的透明化管理，不仅能节省大把的时间，还能精确定位到问题环节，降低了因内部信息不畅导致的协同成本与风险。
简单来说，这个阶段我们做的是“拆墙”的工作。 当数据流动起来，部门间的数据墙就被打破了，大家基于同一份事实数据协作，决策效率和质量都会大幅提升。从只看眼前，到能纵观全局，这是管理能力上的一次巨大的进步。
当我们的供应链已经实现了高效协同，就又出现了新的问题：我们还能不能再进一步？能不能不仅解决眼前问题，还能预见未来风险，自动做出优化？
现实的压力就在眼前，市场是动态的，尤其是遇到促销活动，需求波动会非常剧烈。凭历史经验和人工判断，预测偏差超过40%并不罕见。结果不是缺货损失销售，就是库存积压占用大量资金。
所以，第三阶段的智能供应链，核心就是引入人工智能和算法模型，为供应链装上一个“智慧大脑”。这个大脑能做哪些过去不敢想的事呢？
需求预测：AI会综合分析历史数据、市场趋势、甚至宏观经济指标，给出更科学的需求预测，告别靠感觉做决策。库存优化：系统能自动计算出不同仓库、不同产品的最佳库存水平，在保证服务水准的同时，把库存成本降到最低。智能决策：比如，自动评估供应商的潜在风险，或规划出最优的物流配送路线。这个阶段尤其适合在快节奏、高竞争行业中追求极致效率的企业。
你可能会觉得，这听起来有点遥远？ 但事实上，技术正在让这些场景变为现实。比如我们看这份供应商风险明细表，系统通过AI模型，自动从工商信息、舆情数据、财务报告等内外部数据源中抓取信息，客观地量化出高、中、低风险等级，这样管理者可以从全局视角监控所有供应商的健康状况，优先处理高风险事项。
我一直强调，智能化的前提是集成化。 没有高质量、打通的数据，再先进的算法也无用武之地。这个阶段的目标，是让供应链具备更强的自适应能力，从被动响应变为主动管理。
最后给大家送上一份福利——《供应链控制塔分析解决方案》，这里面提供了一个虚拟的决策中心，通过集成业务计划，实现供应链的实时、端到端可视性。这样企业就能够有效地管理供应链风险，优化库存水平，提高供应链效率，同时还会对供应链有一个更为细致的了解。链接地址：（复制到浏览器打开）
聊了这么多，其实说白了，供应链的进化是一条环环相扣的阶梯：基础供应链解决了数据源头的问题，集成供应链解决了流程协同的问题，而智能供应链则解决了决策优化的问题。
你懂我意思吗？最好的做法是，先评估一下自己企业当前所处的阶段，把这一阶段的核心痛点解决好，再稳稳地迈向下一级台阶。你说是不是这样？
来源：数据分析不是个事儿一点号