数据驱动决策：提升企业竞争力的关键策略

数据驱动决策：智慧供应链的未来

在当今快速变化的商业环境中，数字化转型已成为企业生存和发展的重要战略。而在这一过程中，数据驱动决策则是实现成功转型的关键所在。本文将围绕“数据驱动决策”这一主题，结合数字化转型的相关知识，深入探讨如何通过有效的数据应用，推动供应链的降本增效，实现企业的长远发展。

王明哲：《供应链数智化实战》

【课程收益】掌握1套思维框架，将所有数字化转型技术串联起来盘点数字化技术对供应链降本增效的四个阶段理解人工智能的2大底层原理和6大底层套路建立数据思维，解封你未曾意识到的资源和力量理解智慧供应链的5大痛点了解大量相关案例，以及背后的经验与教训在动手实战中将智慧供应链知识内化【课程特色】够专业，内容前沿且正确；讲俗话，将复杂技术具象清晰有趣化；重互动，巧妙设计提升参与感；能落地，反复验证的方法及真实案例。【课程对象】供应链相关中高层管理者。【课程时间】2天（6小时/天）【课程大纲】一、数字化的顶层思维1、数字化转型是什么企业中的流程与人类的神经企业中的信息与人类的神经信号数字化：在数字世界中帮助企业构造神经系统2、数字化顶层思维框架感知：获取原始数据认知：抽取关键信息推理决策：形成计划反馈动作：实施计划小互动：如果你在跟心仪的女神约会……3、我们应该关注哪些数字化技术基础设施：解除计算机的能力封印数据应用：搬金砖VS挖金矿案例：谷歌云计算，华为5G，某外贸公司营收预测4、什么是“企业经脉”和“AI针灸”信息化：固化流程/信息流转/数据积累人工智能：找准价值“点”/匹配“针”对性技术5、数字化转型有哪三个必经阶段Digitization：无纸化Digitalization：高效化Digital transformation：无人化每个阶段的关键技术以及数字化的决胜技术案例：人员绩效智能评估系统二、供应链核心概念导入1、供应链在企业中的地位企业中唯二能“挣钱”的部门工业领域的企业竞争核心是供应链案例：通用电气供应链案例2、供应链的管理要素供应商基础管理招标及寻源管理订单及物流管理供应商绩效考核合同管理兑付账款管理案例：特斯拉供应链解析，戴尔的基本供应链3、工业企业供应链的管理痛点20%的间接物料吃掉企业80%的时间成本传统采购中的：低、慢、差、弱、散案例：海尔生产外包装模块化，通用汽车与波音公司供应链挑战4、供应链金融概念导入供应链金融的核心玩法供应链金融的不同种类汽车领域供应链金融案例案例：UPS物流金融业务5、数字化供应链标杆事务性工作系统处理寻源与采购高效处理品类管理及采购策略着重处理数字化供应链的提质、降本、增效、风控案例：华能集团如何解决电力行业供应链数字化挑战，传统供应链与数字化供应链比较三、供应链数字化转型1、供应链数字化转型战略供应链数字化转型的时代契机供应链数字化转型的战略思维供应链数字化转型的战略趋势案例：世界最大航空发动机公司供应链转型案例、IBM数字化供应链转型案例2、数字化引发的供应链变革数字化引发采购计划变革案例：COSTA采购需求预测平台数字化引发采购过程变革案例：海尔数字化采购数字化引发生产过程变革案例：海尔数字化采购数字化引发供应链运营变革案例：世界500强电子生产企业数字供应链解决方案数字化引发的逆向供应链变革案例：亚马逊可持续发展供应链计划数字化供应链控制塔概念导入案例：宝洁供应链控制塔3、供应链数字化经典案例京东的智慧供应链案例：京东无界智能供应链阿里巴巴的数智化供应链案例：菜鸟供应链网络数字化技术重塑美的供应链案例：美的智联供应链-制造业供应链标杆联想的数字化供应链及背后方法案例：联想供应链数字化转型全过程回顾4、供应链数字化的度量方法传统供应链度量方法数字化供应链成熟度指标数字意识成熟度指标如何使用上述指标四、智能化底层原理，及其带给供应链的新可能1、人工智能的2大底层原理逻辑固化：师傅“教”徒弟知识抽取：师傅“带”徒弟案例：预测男生是否会受女生欢迎2、人工智能的6大底层套路X-Ypairs：知识抽取Y→X：生成万物X1-X2 pairs：推荐匹配X only：聚类算法Y only：超越人类Dot & Line：知识图谱人工智能发展的终点案例：百度智能客服，谷歌药物预测系统，淘宝推荐系统，清华数字虚拟人，谷歌核聚变控制系统，美军自动驾驶战机3、人工智能的6步落地法价值驱动 or 数据驱动机器学习 ≠ 江湖算命数据模型 VS 机理模型大数据  ∪ 深度学习行业专家 || 客观事实行政可行 ≈  最大门槛案例：产线良品率提升，大型工程机械故障预测，工业智能无损检测，自动驾驶系统，AI量化交易-年化收益率1000%4、人工智能的在智慧供应链中的应用预测需求提前备战仓储机器人替代人工路径最优化提升效率案例：某著名汽车品牌销量预测，亚马逊VS京东仓储机器人对比，百度AI物流调度最优化案例五、数智化项目推进方法1、方法串讲：先发散再收敛2、以价值为导向的头脑风暴痛点问题罗列痛点问题排序3、数据准备阶段的可行性收敛数字化项目机理分析数字化项目数据关联性分析数字化项目数据质量分析4、数据使用阶段的可行性收敛谁可以成为AI的“师傅”我们能否请得起这个“师傅”5、行政可行性收敛横向行政跨越分析纵向行政跨越分析6、方案展示及讨论专业可行性提升行业可行性提升

王明哲 培训咨询

一、数字化转型与数据驱动决策的关系

数字化转型不仅是技术的更新换代，更是企业思维方式的深刻变革。数字化转型的核心在于如何利用数据，形成决策依据，进而推动业务的优化和创新。在这一过程中，数据驱动决策显得尤为重要。它涉及到从数据的获取、处理到最终应用的整个过程，形成一个闭环，以确保决策的科学性和有效性。

在数字化转型的顶层思维中，企业需要建立起一套完整的数据思维框架。这一框架包括感知、认知、推理、决策与反馈五个环节。通过这一框架，企业能够在复杂的市场环境中，快速识别问题、分析数据、做出决策，从而优化供应链管理。

二、供应链管理中的数据应用

供应链是企业运营的重要组成部分，其管理的好坏直接影响到企业的成本和效率。在供应链管理中，数据的应用不仅能够提供实时的信息支持，还能帮助企业在战略层面上做出更为精准的决策。

• 供应链中的数据获取

企业在日常运营中会产生大量的数据，这些数据包括供应商绩效、市场需求、生产效率等。通过数据采集和分析，企业可以更好地了解市场动态和内部运营状况，为决策提供数据支持。

• 数据分析与决策

通过数据分析，企业能够挖掘出潜在的市场机会和风险。例如，利用历史销售数据进行需求预测，可以帮助企业更好地安排生产计划，降低库存成本。

• 实时监控与反馈

在供应链管理中，实时监控是至关重要的。通过建立数字化供应链控制塔，企业能够实时跟踪供应链的各个环节，及时发现并解决问题，保障供应链的高效运转。

三、数字化技术赋能供应链降本增效

随着数字化技术的不断发展，越来越多的企业开始将数字化技术应用于供应链管理中，以实现降本增效的目标。以下是数字化技术在供应链管理中的几大应用领域：

• 云计算与大数据

云计算技术的应用使得企业能够更高效地存储和处理大量的数据。通过大数据分析，企业能够洞察市场趋势，优化采购与生产流程，从而降低运营成本。

• 人工智能与机器学习

人工智能的引入为供应链管理提供了新的可能性。通过机器学习算法，企业能够对历史数据进行分析，预测未来的市场需求，优化库存管理。同时，人工智能也能够在生产过程中进行故障预测，降低停机时间。

• 物联网（IoT）技术

通过物联网技术，企业可以实现对供应链中每一个环节的实时监控。例如，通过传感器监控运输过程中的货物状态，能够及时发现并解决潜在问题，提升物流效率。

四、智慧供应链的痛点及解决方案

尽管数字化技术为供应链管理带来了诸多便利，但在实际应用中，企业仍然面临着一些痛点。识别这些痛点，并提出相应的解决方案，是实现智慧供应链的关键。

• 数据孤岛现象

在许多企业中，不同部门之间的数据往往是孤立的，难以形成合力。为了解决这一问题，企业需要建立统一的数据平台，实现数据的互联互通。

• 缺乏数据分析能力

许多企业在数据分析方面的能力不足，导致无法有效利用数据。企业可以通过培训和引进专业人才，提升内部的数据分析能力，确保能够充分挖掘数据的价值。

• 技术应用的不平衡

不同企业在数字化转型过程中，技术应用的水平存在差异。企业需要根据自身的实际情况，制定适合的数字化转型战略，确保各项技术的有效应用。

五、案例分析：成功的数字化转型实例

在众多成功的数字化转型案例中，京东、阿里巴巴和美的等企业无疑是引领者。以下是他们在数字化供应链方面的成功经验：

• 京东的智慧供应链

京东通过建立无界智能供应链，利用大数据和人工智能技术实现了精准的需求预测和高效的物流管理。这一模式不仅提升了客户的购物体验，还降低了运营成本。

• 阿里巴巴的数智化供应链

阿里巴巴通过菜鸟网络实现了供应链的数字化，利用大数据和云计算技术优化了物流和仓储管理，提高了整体运营效率。

• 美的智联供应链

美的通过数字化技术重塑供应链，建立了智能制造平台，提升了生产效率和产品质量，增强了市场竞争力。

六、人工智能在智慧供应链中的应用

人工智能作为数字化转型的重要驱动力，为供应链管理带来了新的可能性。其在供应链中的应用主要体现在以下几个方面：

• 需求预测

通过机器学习算法，企业能够分析历史销售数据，预测未来的市场需求，从而制定更为精准的生产计划。

• 智能仓储

利用机器人和自动化技术，企业能够实现智能化的仓储管理，提高货物的存取效率，降低人力成本。

• 物流优化

通过数据分析，企业可以优化物流路径，降低运输成本，提高配送效率。比如，亚马逊利用AI技术优化了其物流网络，提升了客户满意度。

七、推进数智化项目的方法

在推进数字化项目时，企业需要遵循一定的方法论，以确保项目的成功实施。以下是推进数智化项目的一些关键步骤：

• 明确项目目标

在项目启动前，企业需要明确项目的目标，包括期望的效益、时间表和资源配置等。

• 数据准备阶段

对数据进行充分的准备，包括数据质量分析和数据关联性分析，确保后续分析的有效性。

• 方案展示与讨论

在项目推进过程中，定期进行方案展示与讨论，确保各方利益相关者的意见得到充分考虑。

八、结语

在数字化转型的浪潮中，数据驱动决策已经成为企业获取竞争优势的重要手段。通过建立有效的数据思维框架，企业能够更好地应对市场变化，优化供应链管理，实现降本增效。未来，随着技术的不断进步，数据驱动决策将在企业经营中发挥更加重要的作用。只有紧跟时代潮流，积极适应数字化转型，企业才能在竞争激烈的市场中立于不败之地。