《数智时代下的供应链管理：理论与实践》课件 第四章 数字、信息和供应链管理

Digital,InformationandSupplyChainManagement.数字、信息和供应链管理第四章目录010302供应链中的数字和信息供应链数字化的误区和问题供应链中的牛鞭效应数字和信息的重要性供应链中的数字和信息陷阱供应链管理中的数据和信息“帮宝适”纸尿布的订单扭曲牛鞭效应产生的原因供应链数字化的两个误区供应链数字化的两个问题缓解牛鞭效应的方法供应链中的数字和信息1数字和信息的重要性1999年上映的电影《黑客帝国》让人陷入沉思：我们到底是活在当下的现实世界还是数字所构造的幻境之中？当世界进入到数字时代后，虚拟世界和现实世界的界限越来越模糊，甚至现实世界在数字的增强之下有了全新的运作逻辑。对供应链而言，数字和信息的重要性越发凸显。数字和信息的重要性数字和信息对供应链的作用增强供应链协调效率降低供应链运作成本加快供应链反应速度增强供应链柔性能力数字和信息的重要性（增强供应链协调效率）借助数字技术与信息系统没有数字技术和信息系统各企业的数据结构不规范、信息传递速度慢、信息不透明……曾造成了严重的“信息孤岛”现象，企业各自为战，供应链每个环节都建设了大量冗余的库存，成本、速度和柔性都受到影响。将数据前置于供应链运作，以信息驱动供应链协同决策，通过数据和信息共享增强供应链协调效率。让数据跑在前面，供应链各节点企业都用同样的语言去读懂和理解数据，并据此紧密配合直至完成商品交付。同时，健康、顺畅的资金流是供应链协调的基础。近年来频发的“经营困难”、“资金链断裂”、“融资难融资贵”现象，大多都源于供应链中的资金协调不到位，而利用信息系统能很好协调资金流。例如海澜之家借助信息系统实现了全国3000余家门店和供应商的资金整合：保证了加盟商的资金流，也保障了供应商的现金流。数字和信息的重要性（降低供应链运作成本）当当网管理超过60万种图书，这是任何一家线下实体书店不可想象的一件事。想象一下：如果一本畅销书在全国新华书店5000余家门店同时上架需要多少样书？样书往往以很低的折扣卖出，又会浪费多少资金？用数据代替实体销售库存显然成本更低，更重要的是数据不需要实体门店，只要拥有仓库就可以24小时不间断销售。让数据跑，不仅可以减少库存，还可以减少生产、人力和运输成本。例如：实时的销售数据可以提高需求预测精度，由此反向指导工厂的生产资源和生产计划，降低生产成本。智能设备和信息系统使员工专注于战略任务，减少人力成本。物流信息分析也可以大幅减少物流成本。数字和信息的重要性（加快供应链反应速度）而数字可以提高供应链的市场反应能力。5G和社交应用让构建客户社群和捕捉需求变得容易，数字成为供应链各环节的通用语言。如果研发、生产、物流、销售和客户关系管理都可以在数字平台上进行交流沟通，有助于加快整条供应链的反应速度。市场洞察概念甄选潜力预估生产制造传统供应链反应时间4个月3个月3个月8个月数字供应链反应时间7天10天8天8个月例如：宝洁曾与天猫合作海飞丝香氛洗发乳，如果按照传统的产品研发去完成这款产品上市大概需要18个月，但在数据驱动下，产品上市仅用了9个月时间，并且上市一个月就达到了宝洁官方旗舰店销售前三名。在这个消费者“喜新厌旧”越来越快的时代，产品必须不断创新以适应市场需求。市场反应速度快的企业通常会拥有“先行者优势”。数字和信息的重要性（增强供应链柔性能力）供应链柔性内涵更高效响应客户的多样性需求更好应对供应链中的突发事件数字数字①时间上，利用数字可以将用户需求在时间轴上合理布局。例如：预售制。②空间上，利用数字可以更加及时了解不同地区间的需求差异，并在地理空间上合理布局。例如：前置仓。数字让供应链应对突发事件和风险的能力更强。数字化给供应链带来的好处之一就是全流程运作的透明化各环节的波动和异常可被实时监控，便于及时启动应急预案和风险管控。供应链中的数字和信息陷阱供应链中的数字和信息陷阱1.维数灾难3.信息不对称2.信息不完美供应链数字化并不意味着供应链效率的提升，正如有了金矿并不意味着就有了黄金，有了挖矿技术并不意味着有高纯度的黄金。在供应链数字化的实践中经常出现数字引发的信息陷阱，而这些陷阱会严重影响供应链的运作效率和效益。数字化=效率提升？供应链中的数字和信息陷阱（陷阱1——维数灾难）为了有效分析和优化提取过多数据维数灾难1.数据类型太多，关键特征提取困难，分析难度急剧增加。2.数据数量太多，过拟合现象加剧，如果未能正确选择关键数据，预测和分类结果反而会变得更糟。想要将不同供应链节点上的各类数据进行完美分类，就要设置多个特征维度，但需要多少个特征维度才算足够？哪些才是最核心的关键特征？如果对特征维度不加区分，那么即便拥有数字也无法改善供应链管理。例如，供应链中经典的“啤酒和尿不湿”案例中，啤酒销量和尿不湿销量同步增加原因是买啤酒的男性家里有婴儿，如果武断地将男性买啤酒和尿不湿关联起来，则会造成严重的需求误判。“数据越多越好”是一个误区，企业需要的是足够的关键数据。供应链中的数字和信息陷阱（陷阱2——信息不完美）数据和信息正确、透明是供应链运作的基本要求。理想的供应链数据流结构清晰、传输流畅。实际中，因为各种障碍和限制，供应链中的数据流并不能达到这个理想状态。借用信息论的观点，供应链数据传输过程中，编码、解码和信道中的信号都会存在被干扰的可能，从而引发供应链中的信息不完美。当前大量的信息不完美情况发生在信息源和接收源的编码和解译环节，即发送者和接受者对同一信息的理解存在偏差。行业知识、管理经验、当下场景和个人心态问题都会造成对信息编码和解译的扭曲。发送者接收者信息偏差理想状况：实际情况：供应链中的数字和信息陷阱（陷阱3——信息不对称）在大数据时代，“数字资产”的理念已深入人心。有雄心的企业会构建独特或具强大壁垒的数据，这表明“数字是有产权的”，一旦涉及产权归属，供应链中的信息不对称就难以避免。完美的供应链决策需要链中数据透明且正确，可这只是理想状态。实际上，供应链中企业都有私有、重要和核心数据，能带来巨大利益或规避风险。当数据被视为核心资产，信息不对称陷阱不可避免，进而影响供应链协同效率。举例：手机经销商拥有大量的一手市场数据，但为了争夺更多市场紧俏机型，经销商经常会夸大其市场销售，这种信息夸大行为让手机制造商头疼不已，因为这会严重影响到其手机制造和采购端；一旦市场行情冷淡，则会造成大量的手机库存，而不得不进行折价处理，从而拉低了整条供应链的绩效。132供应链中的数字和信息陷阱（产生原因）1.供应链结构复杂供应链节点企业数量多，层级长。围绕着核心企业的不仅只有供应商，供应商还有自己的供应商，核心企业服务的客户也有自己的客户。供应链跨区广，尽管数字工具加快了信息传递，但很多供应链的节点企业分布距离相距很远。2.供应链数据共享缺乏一方面，数据权属阻碍信息共享。很多企业将数据视为其核心资产加以保护，也会向其他方索取资产使用报酬。另一方面数据差异阻碍了信息共享。供应链中企业拥有的数据类型存在差异，各自所需的数据类型不同和数据格式也不统一，数据共享的难度会大大增加。3.供应链中企业利益冲突优势互补是供应链形成的基础，链中的各个企业在各自领域发挥禀赋优势，并形成合作共赢的关系，但这种关系并不牢固。以电商直播为例：制造商为了冲销量，为头部主播提供更高的佣金；主播为获得更多利益，会采用各种营销手段刺激消费者下单甚至数据造假。结果是，销售季一旦结束，制造商的产品库存积压、退换货比例过高，最后整条供应链都遭受损失。供应链管理中的数据和信息（有价值数据的特征）有价值数据的特征1.价值性2.及时获取性3.适当性只有获取到有用的数据才能够获取到有价值的信息，而只有是有价值的信息才是有用的。即使数据是正确的，但如果是已经过时的，由此分析得出的信息也不能成为管理者的决策依据。数据如果不是本企业需要的，那对于决策也没有帮助。

为科学管理供应链，需要有用数据以生成有价值信息。据苏尼尔·乔普拉等专家观点，有价值信息须包含三个特征：供应链管理中的数据和信息（供应链中的数据质量）供应链中的数据质量1.可获得的2.相关的3.准确的4.及时的5.可传递的信息对有需求的管理者应能通过第三方或自建系统被获取。现在有很多软件服务商提供合适系统和方案。管理者要知所需信息并迅速获取有用的，避免无关信息干扰。信息要确切、描述现实，否则决策困难，失真会有不良后果，需统一标准系统和培训员工。高质量数据是供应链决策正确的前提，供应链管理所需信息质量可定义为：在正确时间、地点，以正确数量、形式和成本，将正确信息传给正确伙伴。供应链中共享的信息质量特点如下：信息要在合理时间内更新有效，市场数据不全及时，重要就购买，日常数据建议自己做并及时更新。管理者要能转换数据形式，需工具支持和长期培训确保理解一致。供应链管理中的数据和信息（供应链需要哪些数据）数据需求端数据种类需求端市场需求数据、产品销售数据、产品库存数据生产端生产能力、产品质量控制、产品交付情况、制造商财务数据供应端产能数据（含交付能力）、市场力量（竞争/垄断）、供应商信誉、供应商财务情况物流端配送能力、配送质量（货损率、及时交付性）、库存管理能力、能否附加的服务（如包装、简单装配等）资金端供应商的财务状况，如资产负债、产品利润等技术端供应商的技术水平，以及是否受政治和专利授权等因素影响行业数据本行业中的供应链运营情况宏观经济和政策全球或所在国经济发展数据，政策发展数据供应链管理涉及从原材料的采购到产品送达至消费者的全过程，数据可以说是无处不在。一个企业不仅需要自己内部的数据，如库存数据、销售数据、生产数据等；还需要外部供应链数据，比如与企业相关的供应商、制造商、零售商、消费者等数据；甚至还需要行业和宏观经济运行数据。供应链需要哪些数据？供应链中的牛鞭效应2认识牛鞭效应（“帮宝适”纸尿布的订单扭曲）二十世纪90年代，宝洁公司在分析某地区婴儿尿不湿的订单分布规律时，发现一个有意思的现象：该地区婴儿尿不湿的消费相当稳定，零售商下订单的波动幅度也较小；到了经销商处，订单却出现大幅度波动；经销商订单传导到宝洁后，公司给原材料供应商的订单波动幅度更大。这就是供应链中经典的牛鞭效应（BullwhipEffect）：需求信息在向供应链上游传递的过程中，订单被逐级扭曲和放大。认识牛鞭效应时间订货量客户需求生产计划经销商订货零售商订货需求量随着供应链层级的增加波动幅度更加剧烈。就像挥动鞭子时手腕稍稍用力，鞭梢就会大幅摆动，供应链需求端订单稍有波动，供应链上游就会出现订单大幅波动。供应链中各节点企业都会依据下游需求量来确定自身决定生产多少产品。为了能够保障产品交付的及时性和连续性，上游企业往往会在下游企业需求量的基础上额外增加订购量。牛鞭效应产生的原因供应链订单逐级放大是“牛鞭效应”的表象，其根本原因是信息在供应链传递过程中发生了扭曲。信息扭曲的外在表现是复杂多样的，它涉及到供应链中各企业的生产、营销、物流等各个领域，具体来讲可以归结于五个方面：需求预测偏差供应链节点企业常根据下游订单和历史销售数据预测需求，安排生产和销售计划。一方面，消费者需求因多种原因变动，零售商倾向放大订货量。另一方面，需求变动信息缺乏透明度，消费者需求在传递中不断被放大，企业订货和库存偏离真实需求。订货批量决策库存和运输费用高，企业采取周期性批量订货策略增加单次订货量，还会人为加大订货量。上游企业为获批量生产效益要求按时按量订货，订货周期长使市场波动大，预测不准，牛鞭效应明显。12牛鞭效应产生的原因价格波动企业促销活动造成虚假“订单繁荣”，不真实需求信息沿供应链放大产生牛鞭效应。突发事件致关键产品需求激增、价格上涨，企业扩张产能，如新冠初期的防护产品，疫情常态后却库存积压、生产线停产。短缺博弈产能限制或产量不确定致供不应求时，供应商按订货量比例分配，销售商为获更大配给量夸大订货需求，需求降温时订货消失，供应商无法获准确需求信息，导致牛鞭效应。时间延迟信息传递延迟和物流延迟是造成供应链时间延迟的主要因素。消费者需求经零售商、批发商处理后才到制造商，产品经中间环节才到消费者，时间延迟使企业无法同步响应需求变化，增加牛鞭效应。345缓解牛鞭效应的方法完全消除牛鞭效应是个“天方夜谭”，因为除了季节性波动和需求预测误差之外，供应链内成员企业目标利益不一致、供应链本身存在的层级和网状结构都会引发牛鞭效应，但我们可以使用供应链协调的理念来缓解牛鞭效应。不同产品的供应链运作模式存在较大差异，这里仅给出以下六个较为笼统的方法供参考。激励机制与目标一致

共享数据减少不确定调整供应链订货策略利用定价策略稳定订单规模构建合作伙伴关系和信任机制优化供应链结构、减少供应链环节123456缓解牛鞭效应的方法（激励机制与目标一致）供应链中的各成员企业及其各自部门在制定自身的激励机制时，都是以自身的状况为依据，很少考虑到与供应链其他成员的关系以及供应链的整体效用水平。这种激励方式促使各成员企业或部门盲目追求自身利益最大化，从而加剧供应链各环节之间的冲突，导致供应链失调。通过保持激励机制和目标的一致性，企业可使供应链的每一个参与者的行为都以供应链整体目标为各自目标，以此协调供应链。韩都衣舍是近年来新崛起的服装电商，它在激励机制和目标一致上的做法值得供应链管理者借鉴。它的做法是：成立小组制，让听见炮火的人指挥战斗，激励一线员工，股权激励成为公司发展核动力。举例其中一个做法是：股权激励到基层。将激励对象指向每一个员工，使每一个员工的激情和创造力最大化，每一个小组的动力都被激活，自下而上人人创新。缓解牛鞭效应的方法（共享数据减少不确定）数据共享能够降低供应链的总成本，给各利益方带来好处，同时提高整体供应链的有效性和绩效水平，减少数据失真和不确定性，能够显著缓解供应链的牛鞭效应，并提高供应链中各企业的集成度和整体竞争力。现代数字技术给供应链的数据共享提供了多种高效迅捷的技术支撑。在一个统一且高效的信息平台之中，供应链中所有企业都可以及时掌握有关供应、生产、仓储、订货、配送、销售等各个方面的供应链数据，实现供应链数据的无缝链接。全链路数据共享宝洁的山东分销商的入库效率提升了33%，拣货效率提升了35%，车辆装载率提升25%，车辆周转率提升一倍。缓解牛鞭效应的方法（调整供应链订货策略）为了减少需求不确定性和降低供应链成本，可以采取以下策略：缩短订货提前期、采用多频次小批量订货、外包服务、避免短缺博弈行为、以及基于历史数据对需求预测进行调整。缩短订货期有助于减少需求不确定性，而小批量订货虽增加成本，但可通过外包降低费用。例如：京东将部分物流业务外包给了第三方（如丹鸟物流），使得京东物流系统具备“快速且有柔性”的特点。为解决短缺博弈，可实施配额制和分级管理，确保关键销售商需求，同时剔除不合格销售商。预售制度通过定金锁定订单，帮助供应商合理安排生产，减少无效预测。如梦洁家纺通过预售实现按需生产，大幅节省成本。缓解牛鞭效应的方法（利用定价策略稳定订单规模）

平抑终端消费者对价格的预期，减少“偶尔低价”造成巨大的需求波动。沃尔玛的“天天低价”策略旨在稳定消费者价格预期，减少需求波动，同时增强市场竞争力。对于很多供应链管理者而言，“双十一”并不是一个好的节日，因为低价会刺激出脉冲式需求，对供应链造成强大的运作压力。定价策略目的之一：

供应链鼓励稳定订单购买，通过销售总量确定折扣，稳定上游生产。一些企业利用价格折扣集中需求，实现规模化交付。例如，天猫超市会给消费者一定的折扣优惠，鼓励其在时间限定之前下达订单，由此将更多碎片化需求汇集为一个大的配送订单来降低终端配送成本。定价策略目的之二：缓解牛鞭效应的方法（构建合作伙伴关系和信任机制）供应链失调的深层原因之一：各成员企业只追求各自利益最大化，各自为政，忽略了合作，又缺乏相互之间的信任。实践表明：合作伙伴关系和信任机制可以实现供应链中各成员企业的共赢，从根本上减弱或消除导致供应链失调的因素，缓解牛鞭效应，实现供应链协调。同时，这种合作伙伴关系本身就是一种协调机制。合作关系和信任机制一旦确立，即便像通用汽车这样庞大的供应链体系也能做到“大象也可以跳舞”，而诸如供应商管理库存、联合库存管理、合理分担库存风险和责任等可以缓解牛鞭效应的供应链库存管理模式才得以顺畅运行。缓解牛鞭效应的方法（优化供应链结构和减少供应链环节）农户农户农户收购商加工商批发商零售商消费者消费者消费者传统农产品供应链农户销售商消费者互联网+农产品供应链极端一点假设整条供应链只有一个节点，那么整条供应链将直接面临需求，需求信息扭曲现象更加减少，而这就是C2M的模式。传统的农产品的供应链条长且低效农产品往往需要多方最后才能到达消费者手中。这中间涉及链条长、产品损耗大，消费者购买的农产品价格翻了好多倍。但是通过“产地直发”、“农地云拼”等方式创新农产品供应链运作模式，直接将消费者需求与田间地头对接。农业端生产效率和效率更高，农产品流通货率更低，消费者获得了实惠，农民获得了增收，农产品供应链更具可持续性。供应链数字化的误区和问题3供应链数字化的误区和问题（误区1：数字化=数字技术化）没有数字技术就不可能有供应链的数字化，ABCD是当前供应链中最热门的数字技术，A——ArtificialIntelligence（人工智能），B——BigData（大数据），C——Cloud（云技术），D——Device（物联网，InternetofThing：IoT）。虽然数字技术极大推动了供应链的效率，但供应链数字化的本质驱动力是用户的现实和未来需求，在任何时代，商业的本质都是理解用户需求。数字技术有助于供应链理解用户，但却无法代替管理者对用户需求的深度理解。2007年京东不惜代价投资数字化的物流体系，除了进行差异化竞争之外，更重要的是京东认识到：现有的物流体系根本没有办法应付日益增长的电子购物需求。当日订单量超过200万件时就会引发物流崩溃。没有物流体系的数字化，就无法在中国电子商务市场上持续满足和赢得用户。京东对此的理解是：未来用户需求的重心是极佳的购物体验，而快速、稳定的物流交付是瓶颈，解决该瓶颈需要物流数字化和智慧化。理解用户需求开发或使用数字化工具构建自身竞争力供应链数字化的误区和问题（误区2：数字化=数字治理）1997年，华为创业第十个年头，高速发展的华为有了成长的烦恼。华为创始人任正非及其管理团队发现华为正处在一个濒临失控的边缘：市场业务高歌猛进，研发流程和供应链却混乱不堪。为加强管控，任正非对全球多家超级企业进行了考察，最后选择了IBM作为华为的标杆学习对象，同时重金雇佣了IBM咨询团队对其管理系统进行全方位的升级。1999年华为启动了数字化治理，先前主要是提升集成产品开发IPD（IntegratedProductDevelopment）和集成供应链ISC（IntegratedSupplyChain）等管理系统。在推行数字化过程中，IBM咨询团队不免和华为管理团队有摩擦，各部门整合过程中也存在“山头主义”。但是任正非以“不接受就下课”的强硬姿态，要求华为上下接受IBM的指导。到了2008年，在IBM的全程指导下，华为实现了数字化转型和变革。这过程耗费了10年时间，花费40亿人民币，但效果是：华为的研发和供应链体系完全与全球市场接轨，华为的研发和市场能力更为强大。华为的供应链数字化之路供应链数字化的误区和问题（误区2：数字化=数字治理）1.数字治理是供应链数字化核心，是长期过程借鉴公共管理领域数字治理研究理念我们可定义“供应链数字治理”：在数字技术的支持下，供应链运作和组织形式的数字化，是涉及到供应链中信息流、物流和资金流一切运作活动的综合治理过程，目的是通过协同供应链内外所有企业共同推动供应链绩效、并实现供应链社会责任和可持续发展的需求。总之，供应链数字化需长期治理。2.供应链数字化不是技术工具叠加，需全链参与协同首先，数字技术重要，但重点是决策者。数据治