数据驱动决策：提升企业竞争力的关键策略

数据驱动决策：在智慧供应链中的应用与价值

在当今数字化转型的浪潮中，数据驱动决策已成为企业提高运营效率和竞争力的关键所在。特别是在供应链管理领域，数据的有效应用能够实现降本增效，推动企业的可持续发展。本文将深入探讨数据驱动决策的核心理念，结合培训课程内容，分析其在智慧供应链中的应用，以及如何通过数据思维和智能化技术实现供应链的数字化转型。

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

数字化转型的顶层思维

数字化转型是指企业通过数字技术的应用，重塑其业务流程和管理模式。在这一过程中，数字化顶层思维框架至关重要。该框架主要包括感知、认知、推理、决策和反馈五个环节：

• 感知：获取原始数据，通过各种传感器和信息系统收集供应链各环节的数据。
• 认知：抽取关键信息，利用数据分析技术识别出对决策有价值的信息。
• 推理：基于认知结果形成合理的计划和预测，帮助管理层做出更精准的决策。
• 决策：实施计划，通过合理的决策流程将推理结果转化为实际行动。
• 反馈：根据实际执行情况进行数据反馈，优化决策过程。

通过这一框架，企业可以在复杂的供应链环境中快速响应市场变化，抓住商机，提升整体效率。

智慧供应链的痛点与挑战

在数字化转型过程中，许多企业在管理及操作上面临着诸多痛点。智慧供应链的五大痛点包括：

• 信息孤岛：不同部门及系统之间的数据无法有效共享，导致决策信息不全面。
• 响应速度慢：传统供应链体系下，市场变化响应不及时，影响企业竞争力。
• 资源利用不充分：数据未能有效转化为决策依据，错失优化机会。
• 供应链透明度不足：缺乏对供应链全流程的实时监控和分析，难以掌握整体运营情况。
• 风险管理能力弱：面对复杂多变的市场环境，企业在风险预测和应对上显得捉襟见肘。

针对这些痛点，企业需要通过数字化技术的应用，提升供应链的智能化水平，增强其灵活性和应变能力。

数据思维的建立

在数字化转型的过程中，建立数据思维是至关重要的。数据思维不仅仅是对数据的收集与分析，更是将数据转化为决策的能力。通过建立数据思维，企业可以：

• 识别潜在的业务机会：通过数据分析发现市场需求、客户偏好等信息，优化产品与服务。
• 提升决策的科学性：基于数据的决策过程能够显著降低决策失误的风险。
• 实现资源的最优配置：通过数据分析，企业能够有效识别资源的使用效率，进行合理分配。
• 增强运营的透明度：实时的数据监控能够让管理层随时掌握运营状态，做出快速调整。

例如，在一家外贸公司的营收预测中，利用数据分析技术，能够准确预估未来的销售趋势，从而为业务决策提供有力支持。

人工智能在供应链中的应用

人工智能是推动供应链数字化转型的重要技术之一。它的两大底层原理包括逻辑固化与知识抽取。逻辑固化意味着通过机器学习技术将经验固化为规则，而知识抽取则是从大量数据中提取有价值的信息。在供应链管理中，人工智能可以通过以下方式提升效率：

• 需求预测：通过历史销售数据和市场趋势分析，预测未来的需求变化，提前备货。
• 路径优化：利用算法优化运输路径，降低物流成本，提高配送效率。
• 智能库存管理：实时监控库存状态，自动调整订货策略，减少库存积压。
• 供应商绩效评估：通过数据分析评估供应商的表现，优化采购决策。

例如，亚马逊利用人工智能技术实现了高效的仓储管理和配送调度，大幅度提高了其供应链的效率。

数字化供应链的经典案例分析

在供应链数字化转型的过程中，一些企业通过成功的案例为同行提供了有益的借鉴。例如：

• 京东智慧供应链：通过无界智能供应链的建设，实现了全链条的数据打通和信息共享，提高了供应链的响应速度和灵活性。
• 阿里巴巴数智化供应链：依托菜鸟网络，通过数字化技术重塑供应链管理模式，实现了更高效的物流运作。
• 美的智联供应链：通过数字化技术的应用，提升了生产效率和产品质量，成为制造业的标杆。
• 联想数字化供应链：全面回顾数字化转型全过程，成功提升了供应链的整体效率。

这些成功案例表明，数字化转型不仅仅是技术的升级，更是管理理念的变革。

数字化转型的度量与评估

在实施数字化转型的过程中，企业需要对转型的效果进行度量与评估。传统的供应链度量方法往往无法全面反映数字化转型的成效，因此需要采用新的指标体系，包括：

• 数字化供应链成熟度指标：评估企业在数字化转型中的进展程度。
• 数字意识成熟度指标：衡量员工对数字化转型的理解和适应能力。

通过这些指标，企业可以更清晰地了解自身在数字化转型过程中的表现，及时调整策略。

推进数智化项目的方法论

在推进数智化项目时，企业需要遵循系统的方法论，包括：

• 问题识别与排序：通过头脑风暴识别出供应链管理中的痛点问题，并进行优先级排序。
• 数据准备阶段的分析：进行数字化项目的机理分析与数据质量分析，确保数据的可靠性。
• 数据使用阶段的可行性分析：评估是否能够找到合适的人工智能“师傅”，以及其技术的可行性。
• 方案展示与讨论：通过专业可行性与行业可行性的提升，确保项目方案的有效性。

这些方法将帮助企业在数字化转型的过程中，降低风险，提高成功率。

结论

数据驱动决策在智慧供应链中的应用，不仅能够提升企业的运营效率，更能为其带来持续的竞争优势。通过掌握数字化转型的顶层思维、建立数据思维、应用人工智能技术，企业能够有效应对供应链管理中的挑战，实现降本增效。在未来，随着数字化技术的不断发展，企业在供应链管理中的数据驱动决策将愈发重要，推动企业向更高水平的智能化迈进。