供应链数据处理

供应链数据处理

供应链数据处理，在数字化时代，企业拥有越来越丰富的数据，数据分析逐步成为从业人员的必备技能之一。所以在供应链管理领域，我们应该注重做好数据分析。以下分享供应链数据处理。

供应链管理中，及时和准确的数据，为什么如此重要？

1 、供应链中数据的类型

数据有许多类型，其中有一种分类方法是把它分为静态和动态数据，前者包括了公司基本信息、产品型号、采购价格、BOM等等相对固定的信息。

后者主要是一些交易性的信息，比如生产线每日的产量、客户订单数量、仓库实际收货数量、运输所在位置等等变动的信息。

静态数据做到准确即可，没有实时性的要求，比如公司的名称一般不会发生变动，只需要确保公司地址、法人和开户银行等信息是正确的。

动态数据的要求就很高了，不仅要准确，还要能反映出每时每刻的实际情况。

大家都有网购的经验，在商品出库以后，快递公司会每隔一段时间刷新包裹所在位置，这是通过车载GPS定位实现的，然后根据卡车配送计划，大致上能给出派送的时间。通过一台卡车上的GPS，可以跟踪整车的货物，这是1对N的关系，因此实现动态数据的成本并不高。

离散型制造业的情况就复杂多了，一件商品需要从原材料供应商开始追溯，进入工厂以后，需要经过若干个不同生产加工中心，然后完成组装、检验，最终才能入库，配送给下游的经销商或零售商。

我们很少会在原材料上放置追踪】定位装置，除非这批货物价值很高，或是有这方面的强制监管要求，比如 ……此处隐藏6734个字……加额外资源的前提下如何增加供应链采购的驱动力，提升供应链采购的流畅性和服务能力。N公司所属行业为制造业，机械零件，电子元器件等是日常采购的目标。其中机械零件的生产加工往往需要经过车或铣，钻，磨等常规加工过程，同时还要依赖二级供应商的热处理以及表面处理。

为了保证机械零件的质量水平，以及小规模多品种下的批量效应，机加工供应链战略侧重于于维持稳定的供应商数量及开拓新的供应商培养模式。

因此，正确的采购决策，有效的采购-供应信息交互，供应商绩效提升是让机械零件采购持续保持优质服务的三个核心点。企业有健全的部门职能机制，拥有ERP系统能够将企业日常运营中产生的数据关联至指定数据库。在采购中，采购人员日常面对如下三个问题。如何选择一家正确的供应商？如何通过准确且快速的信息交互服务于产品（项目）？如何持续改善供应商绩效？

N公司利用ERP数据库，在不添加其他额外模组的情况下，利用Excel办公软件对于不同数据源兼容性良好的特点，进行了良好的实践。

ERP导出数据并与Excel关联后，经过数据存储，数据清洗，数据可视化等数据处理流程，将数据在质量，交期，价格，服务等方面做了有效分析，以驱动供应链绩效改善。通过实时的数据分析，员工可以获得所有采购相关的重要信息协助优化采购与供应商培养决策。在后续的供应链绩效提升工作中持续提供强有力的支持。

6、 总结

数据引导变革，本文为尚未有效使用利用内部数据的企业提供了一种实践的方案。然而我们不仅仅要发挥数据的价值，更要在企业中培养数据意识，对数据抱有正确的认知。对于企业级数据，我们必须理解数据的“相对正确性”而不是它的绝对性，注重数据量指数增长产生结果背后的数据内在相关性。