近几十年来，许多企业依靠科技、精益制造和全球生产等手段提高了效率并降低了成本，但这些策略创造的收益正在递减。
　　例如，许多企业已经将生产环节转为离岸外包，但由于全球生产成本差异缩小，此类外包的吸引力正逐渐下降。以中美两国为例，过去十年间，两国的生产成本差距不断缩减。同时，随着客户需求日益复杂，供应链也比过去复杂得多。许多供应链横跨多个大洲，还牵涉到多家外部供应商。因此，许多企业又转而在本土市场附近进行生产（“近岸外包”），有时还将生产“回流”至人工费率较高的本国。

　　海量、快速、丰富的大数据，与地理信息空间分析等高级工具和技术相结合，共同代表了供应链创新的下一个前沿。在对战略重点、市场环境和企业竞争需求明确了解的前提下，这些方法能带来重大的新机遇，有助于增强客户响应能力、降低库存、缩减成本，以及提高敏捷性。
　　利用强大的数据处理和分析能力，企业可优化分销、物流和生产网络。还可以通过与供应链上的其他合作伙伴共享数据，提高需求预测的准确度，发掘新的需求模式，开发新服务。此外，利用动态数据源，企业还可延长资产使用寿命控制工程网版权所有，扩大产量，进行生产设备和已安装产品的预防性维护，并制定近实时的供给规划。
　　三大机遇，潜力无穷
　　目前可用的数据和可改进的流程有如此之多，而企业主管的时间和资源有限，可能很难决定应该专注于哪一方面。在我们看来www.cechina.cn，有三个机遇可在短期内发挥较高潜力。
　　可视化配送路线。除非你是远近成风的业内专家，否则物流管理中的“最后一公里配送”对谁来说都是个挑战。在那些一流的快递公司，传统的路线安排软件能够指示司机如何开车，往哪开，以节省燃料成本，实现效益最大化。最灵活的系统每天都能根据历史交通模式规划一条货车路线；但许多普通系统却不尽如人意，不仅时间安排明显跟不上计划，许多情况下，也缺乏动态呈现街道路线以及及时调整的能力。
　　高级分析可以整合不同的系统数据。
　　现在，如果有两家以上的业务单位或公司要联合配送，难度就更高了。每家公司各自管理着各自的配送体系，但又必须与他人协调一致地工作。通过用大数据和高级分析技术来解决这些供应链难题，企业可借机使运输成本降低15%-20%。随着地理空间分析绘图技术的最新进展，以及大量位置数据和便宜快捷的云计算能力唾手可得，企业现在可以对上百万个数据点进行动态分析，并模拟出成千上百条货运路线情景。这最终将带来值得信赖的可视化配送，行经的每条路线、每个站点都清晰可见。
　　设想一下两家大型消费品公司合并前，在筹划阶段所经历的种种挑战。为了更好地模拟两家公司分销网络合并后的情景，他们将具体的地理位置数据与配送数据累加起来，使公司能够对订单密度一目了然，辨别出重合部分。企业从中认识到，他们有类似的需求模式。行车路线安排软件还能对数十条路线的重复情况和每辆货车的行车路径快速进行情景测试。这一测试帮助企业了解到，在司机走完指定里程后其日常路线中有长达三小时的闲置运力。
　　如果一个大城市有两个仓库，将车队一分为二可缩短每条线路的行车里程，使卡车能运送更多货物，降低单位运输成本。两家公司合并后，卡车的平均停靠次数没有明显变化，而平均卸货量将提高50%左右。一次全国性合并，以及两个网络的合理融合，预计可削减4,000万美元的成本，相当于两家公司总成本的16%。除了最初开发更好的建模技术时需要投入一定成本，整个过程无需进行重大投资。
　　地理空间分析还可带来一些难以量化的益处：模拟结果让两家公司相信，合并产生的预计节约成本有望成为现实www.cechina.cn，以致于在困难重重的合并后整合阶段到来之前，两家公司之间就建立起了一致性。但这样的结果还只是开始。新的可视化工具与实时的货车监控、车载设备传送的路况信息相结合，开创了更振奋人心的机遇，例如动态规划行车路线，以便跟上实时变化。
　　精准定位未来需求。在体积庞大的生产活动中，预测市场需求会非常繁复耗时。许多经理人在预测未来情况时不得不依靠死板的系统和销售队伍提供的模糊估计。在当下这个需求波动更大、产品组合日益复杂的时代，预测未来则更为复杂。
　　今天，大数据可以帮助解决各种错综复杂的优化问题。
　　现在，企业可查看来自客户、供应商和传感器的大量动态数据，并将这些信息与天气预报、竞争行为、价格定位等环境因素以及其他外部因素结合，决定哪些因素与需求的关联性较强，迅速应对实际情况。高级分析技术可整合不同种类的系统数据，比如企业资源规划、定价、竞争情报等，使管理层能够得到过去看不到的信息。企业可以把信息搜集工作交给预测系统，解放销售团队，无需使其提供商业环境变化的原始情报。
　　如果一家公司很清楚自己明天要卖什么，它就能在客户发来需求后第一时间出货，还能保持低库存运转。我们发现，未来需求预测工作做得好的企业，通常能将库存降低20%-30%（具体因行业而异），而平均供应比率则可提高3到7个百分点。如此一来，企业利润率可提升1到2个百分点。
　　举例来说，一家全球化技术制造商曾一度面临严重的供应短缺，关键配件的交货也不够及时，这都是由于预测结果不可靠导致的。销售人员提供的预测太乐观，使得这家制造商为了确保供货充足而预订了多于实际需求的货物，造成供应链波动。整个价值链上的存货量都开始增加。
　　为了查明导致预测偏差的原因，公司采用高级工具和技术，分析了超过700万个数据点，包括运输记录、历史预测表现和物料清单记录。同时，公司还利用模拟程序，将预测准确性与对及时运送、库存的需求进行了对比，以确定是哪个环节影响了预测准确性。事实证明，隐藏在需求背后的规律非常复杂，波动性很大，尤其是在配件方面。基于对根本原因的分析，企业认识到了问题的源头所在，其中既包括常见延误和营运故障，还包括一些更微妙但同样不可忽视的问题，比如扭曲的激励机制、组织架构中孤岛太多等。
　　对此，公司重新设计了业务规划流程，将更多时间投入到配件计划和消除瓶颈上来。此外，通过提高配件计划员得到的数据质量，公司也减少了浪费在追踪数据和修补错误上的时间。公司还开发了一些更精细的分析工具CONTROL ENGINEERING China版权所有，用于测量预测准确度。
　　这家公司希望将配件预测的准确度提高10个百分点，系统预测的准确度提高5个百分点，以便使得配件供应源源不断，能更准时地交货。这些改变有望增加收益，降低库存，改善客户服务，并减少超额运送成本。
　　简化分销网络。许多制造商的分销网络体积庞大，仓库、工厂、覆盖各地的分销中心连成了一张张密集的网。这种网络多是固化的，难以适应工厂供给和上市成品货流的不断变动，有些网络的涵盖面太广，使得分销成本高昂。内部与外部网络的关系错综复杂，正挑战着供应链经理人沿用多年的传统网络优化模式。
　　但如今，大数据能够帮助企业解决各种日益错综复杂的优化问题。企业领导可以研究更多的变量和场景模拟，将自己的分析与其他关联业务系统整合到一起。那些利用大数据和高级分析来简化分销网络的公司，不仅可以大幅缩减库存，还可将货运和仓储成本降低10%-20%。
　　当一家欧洲的大型快消品公司试图改变原有的以国为界的分销系统，在整个大洲范围内创造一个更高效的网络时，它面临了一系列问题：来自多个不同系统的数据量骤增，分布杂乱，超过了公司现有的处理能力，且数据质量不高进一步限制了其业务规划能力。
　　这家公司利用高级分析工具和技术设计了一套新的分销网络，以解决上述复杂问题。公司对多种长期增长情况进行建模控制工程网版权所有，模拟分析在十多家工厂的三十个品牌的产品生产配置，每一个的需求和物料流动模式都不尽相同。按主要经营国家的情况，公司从5万-10万个交货地点收集数据，同时研究了各个阶段的库存因素。规划者核对了无数个交货与运输率结构的模拟方案。

　　从这些多种多样的数据中，公司分析得出，其仓库数量可以从80个压缩到20个。（参阅图表《高级分析降低分销网络的复杂程度》）如此一来，公司的运营费用有望降低8%。留存下来的仓库都将变得更大更高效。在这样一个精简的仓库网络分配客户需求，可使公司减少需求的波动性，从而保持较低库存水平。
　　如何开始
　　营运主管如果想要探索这种机遇，应从以下步骤着手：
　　●供应链端端相连。为了从一开始就有大数据可供分析，企业必须投资于新技术，包括最先进的传感器和射频识别设备，在供应链内建立透明性和连接性。
　　●奖励数据一致性。虽然大数据系统不要求绝对完美的数据质量或完整性，但必须保持值得信赖的一致性。问题是许多企业的管理层并没有把收集一致的数据作为优先事项。改变这种情况，领导者需要将劣质数据的影响公之于众，注重衡量和奖励数据一致性。
　　●建立跨部门的数据透明性。各职能部门都应能够获得生产可靠性、时间表遵守情况和设备故障等数据。为鼓励员工工作更透明化，管理层可组织不同职能部门的人员共同讨论提高工作质量所需的数据。
　　●投资合适的能力。企业不仅要加强外部合作，还要开发多种内部能力，将大数据置于战略背景下。唯有如此，企业才能专注于合适的机遇，使投资产生最大的价值。
　　如果擅长利用大数据和高级分析，企业就能解决预测、物流、分销等长期困扰运营的棘手问题。
　　否则，企业将错失巨额效益，丧失赢取竞争优势的机会。