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供應(yīng)鏈中大數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用

一、供應(yīng)鏈的定義與發(fā)展


1999年,彼得·德魯克首先提出了“經(jīng)濟(jì)鏈” 的概念,經(jīng)過不斷的發(fā)展,逐漸形成現(xiàn)在供應(yīng)鏈的概念。哈理森(Harrison)將供應(yīng)鏈定義為:“供應(yīng)鏈?zhǔn)菆?zhí)行采購(gòu)原材料,將它們轉(zhuǎn)換為中間產(chǎn)品和成品,并且將成品銷售到用戶的功能網(wǎng)鏈”。美國(guó)的史蒂文斯(Stevens)認(rèn)為:“通過增值過程和分銷渠道控制從供應(yīng)商到用戶的流就是供應(yīng)鏈,它開始于供應(yīng)的源點(diǎn),結(jié)束于消費(fèi)的終點(diǎn)。”概括來講,供應(yīng)鏈就是通過計(jì)劃(Plan)、獲得(Obtain)、存儲(chǔ)(Store)、分銷(Distribute)、服務(wù)(Serve)等這樣一些活動(dòng)而在顧客和供應(yīng)商之間形成的一種銜接(Interface),從而使企業(yè)能滿足內(nèi)外部顧客的需求。

在我國(guó)供應(yīng)鏈通常是指由上游的供應(yīng)商、核心制造商、下游經(jīng)銷商以及倉(cāng)庫(kù)、物流服務(wù)等構(gòu)成的一個(gè)完整的產(chǎn)業(yè)物流網(wǎng)絡(luò)。供應(yīng)鏈的全流程圍繞核心企業(yè),從原材料采購(gòu)開始,制成中間產(chǎn)品及最終產(chǎn)品,最后通過經(jīng)銷商網(wǎng)絡(luò)把產(chǎn)品送到消費(fèi)者手中。在供應(yīng)鏈中,企業(yè)之間流動(dòng)的原材料、產(chǎn)成品等形成了供應(yīng)鏈上的物流;結(jié)算資金往來、融資等形成了資金流,相關(guān)訂單、期限、結(jié)算的信息形成了信息流。

近年來,隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展,企業(yè)間的交易、支付、融資等數(shù)據(jù)逐步可以量化,信息流對(duì)鏈接物流、資金流發(fā)揮著越來越大的作用。供應(yīng)鏈管理的優(yōu)化就是不斷對(duì)物流、資金流、信息流進(jìn)行整合、無縫連接一體化的過程,這一過程離不開大數(shù)據(jù)的支持。

二、大數(shù)據(jù)的發(fā)展趨勢(shì)

根據(jù)麥肯錫給出的定義:大數(shù)據(jù)是一種規(guī)模大到在獲取、存儲(chǔ)、管理、分析方面大大超出了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)軟件工具能力范圍的數(shù)據(jù)集合,具有海量的數(shù)據(jù)規(guī)模、快速的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)、多樣的數(shù)據(jù)類型和價(jià)值密度低四大特征。2010年,美國(guó)數(shù)據(jù)科學(xué)家維克托邁爾·舍恩伯格在《大數(shù)據(jù)時(shí)代》一書中就系統(tǒng)的提出了大數(shù)據(jù)時(shí)代的提法。

隨著大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的迅猛發(fā)展,相關(guān)技術(shù)應(yīng)運(yùn)不斷完善。2020年4月中共中央、國(guó)務(wù)院下發(fā)《關(guān)于構(gòu)建更加完善的要素市場(chǎng)化配置體制機(jī)制的意見》明確提出土地、勞動(dòng)力、資本、技術(shù)、數(shù)據(jù)為五個(gè)要素領(lǐng)域,大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為重要的生產(chǎn)要素。越來越多的企業(yè)看到了這一發(fā)展方向,選擇將大數(shù)據(jù)的技術(shù)應(yīng)運(yùn)到供應(yīng)鏈中,對(duì)于全鏈條數(shù)據(jù)進(jìn)行采集、發(fā)現(xiàn)和挖掘,并通過建模分析等手段優(yōu)化供應(yīng)鏈管理、進(jìn)行企業(yè)畫像、預(yù)測(cè)供應(yīng)鏈的未來價(jià)值。

三、供應(yīng)鏈中大數(shù)據(jù)分析模型的建立

(一)進(jìn)行流程內(nèi)部數(shù)據(jù)采集

在供應(yīng)鏈中進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析首先要進(jìn)行全流程的數(shù)據(jù)采集。企業(yè)在供應(yīng)鏈中產(chǎn)生數(shù)據(jù)的渠道和環(huán)節(jié)較多,主要有: 

1、上游供應(yīng)商環(huán)節(jié)  

數(shù)據(jù)來源為供應(yīng)商相關(guān)信息,如:供應(yīng)商準(zhǔn)入標(biāo)準(zhǔn)、合作期限、資質(zhì)評(píng)價(jià)、履約記錄、貨物質(zhì)量、原材料占比等。 

2、核心企業(yè)環(huán)節(jié)

數(shù)據(jù)包括核心企業(yè)的基本數(shù)據(jù)如人員、工資等,企業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)、貨物出入庫(kù)數(shù)據(jù)、應(yīng)付賬款數(shù)據(jù)、結(jié)算方式、賬期等。數(shù)據(jù)來源主要依托企業(yè)ERP系統(tǒng)、訂單數(shù)據(jù)、財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)等。

3、下游經(jīng)銷商環(huán)節(jié)  

數(shù)據(jù)來源為:訂單信息、經(jīng)銷商加盟準(zhǔn)入情況、銷售情況、區(qū)域市場(chǎng)占有率、應(yīng)收賬款結(jié)算方式、賬期等。

4、貨物運(yùn)輸環(huán)節(jié)

主要數(shù)據(jù)有:貨物配送路徑、貨物退返信息、貨物監(jiān)管質(zhì)押數(shù)據(jù)等,數(shù)據(jù)來源為物流管理系統(tǒng)、倉(cāng)單管理系統(tǒng)等。

(二)進(jìn)行數(shù)據(jù)整合,建立大數(shù)據(jù)分析模型

1、獲取外部數(shù)據(jù)來源,進(jìn)行數(shù)據(jù)整合

外部數(shù)據(jù)來源主要有:一是互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù),通過互聯(lián)網(wǎng)搜索可以實(shí)時(shí)獲取企業(yè)經(jīng)營(yíng)情況、用戶反映、輿情等信息數(shù)據(jù);二是政務(wù)公開數(shù)據(jù),可獲取企業(yè)工商注冊(cè)信息、納稅信息、訴訟情況等;三是專業(yè)網(wǎng)站數(shù)據(jù),如Wind、路透、中征應(yīng)收賬款平臺(tái)等,可查詢企業(yè)基本信息、行業(yè)狀況、應(yīng)收賬款等信息。同時(shí)綜合使用EXCEL、SQL、 PYTHON等工具進(jìn)行數(shù)據(jù)的過濾,提取以及整合工作。

2、搭建數(shù)據(jù)分析模型

由于數(shù)據(jù)來源復(fù)雜、維度較多,建立數(shù)據(jù)分析模型首先要進(jìn)行數(shù)據(jù)歸約,減少參與計(jì)算的數(shù)據(jù)量和建模維度;然后進(jìn)行分類、聚類、關(guān)聯(lián)、回歸分析,發(fā)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)特征;同時(shí)綜合應(yīng)用SVM分類回歸分析、XGBOOST預(yù)測(cè)分析等學(xué)習(xí)算法,建立合適的數(shù)據(jù)分析模型。

3、綜合運(yùn)用區(qū)塊鏈、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)

大數(shù)據(jù)分析模型建立后,可以相應(yīng)搭建一條包括供應(yīng)商、核心企業(yè)、經(jīng)銷商、零售商、物流企業(yè)直到終端用戶在內(nèi)的聯(lián)盟鏈,將資金流、信息流、貨物流都記錄上鏈。同時(shí)結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)形成管理視圖,實(shí)現(xiàn)供應(yīng)鏈透明化、可視化。通過實(shí)時(shí)記錄并共享供應(yīng)鏈各環(huán)節(jié)的最新進(jìn)展,核心企業(yè)可以實(shí)現(xiàn)對(duì)供應(yīng)鏈所有環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)的掌握,及時(shí)了解原材料、生產(chǎn)、銷售等全流程情況。

四、供應(yīng)鏈中大數(shù)據(jù)分析的運(yùn)用場(chǎng)景

(一)建立供應(yīng)鏈數(shù)字化管理視圖

將數(shù)據(jù)模型引入到供應(yīng)鏈全流程,動(dòng)態(tài)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)采集、整合、建模計(jì)算的過程,將結(jié)果以視圖的形式呈現(xiàn)給決策者,全面優(yōu)化供應(yīng)鏈管理。

1、采購(gòu)與供應(yīng)商管理視圖:提供供應(yīng)商名單制管理,掌控訂單、發(fā)貨、結(jié)算流程,實(shí)現(xiàn)黑名單屏蔽、原材料儲(chǔ)備、供應(yīng)商產(chǎn)品質(zhì)量跟蹤等功能。

2、生產(chǎn)與執(zhí)行管理視圖:對(duì)生產(chǎn)計(jì)劃、原料使用、生產(chǎn)倉(cāng)儲(chǔ)等過程提供實(shí)時(shí)數(shù)據(jù),提高生產(chǎn)效率,實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)動(dòng)態(tài)匹配、庫(kù)存管理、原料預(yù)警等功能。  

3、物流與分銷管理視圖:管理銷售體系,管控銷售流向,實(shí)現(xiàn)銷售出庫(kù)、退換貨、物流跟蹤、存貨預(yù)警等 功能。

4、質(zhì)量管理與溯源視圖:管理產(chǎn)品質(zhì)量,快速查找責(zé)任點(diǎn),實(shí)現(xiàn)質(zhì)量跟蹤、產(chǎn)品溯源、防偽等功能。

(二)建立供應(yīng)鏈企業(yè)畫像

供應(yīng)鏈企業(yè)畫像,就是把鏈條上各類企業(yè)數(shù)據(jù)按照不同特征建立多個(gè)維度的標(biāo)簽,并對(duì)這些特征進(jìn)行分析、統(tǒng)計(jì),從而抽象得出供應(yīng)鏈企業(yè)的信息全貌。

例如,我們選取新能源汽車行業(yè)做企業(yè)畫像。

首先建立業(yè)務(wù)模型,選取企業(yè)基本信息(名稱、地址、注冊(cè)資金)、經(jīng)營(yíng)情況數(shù)據(jù)(公司規(guī)模、業(yè)績(jī)水平、技術(shù)實(shí)力、專利數(shù)量等)、企業(yè)生產(chǎn)狀況(設(shè)計(jì)產(chǎn)能、達(dá)產(chǎn)率等)、產(chǎn)品質(zhì)量(行駛里程、用戶反饋信息、事故情況等)、供應(yīng)商數(shù)據(jù)(原材料、庫(kù)存等)、銷售數(shù)據(jù)(銷售規(guī)模、應(yīng)收賬款等)、企業(yè)訴訟信息、違約信息等多個(gè)標(biāo)簽。

第二步對(duì)梳理出的行業(yè)數(shù)據(jù)采用多個(gè)標(biāo)簽進(jìn)行加減分評(píng)價(jià)的機(jī)制來 “打標(biāo)簽”,將不同維度的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行整合評(píng)價(jià),形成企業(yè)畫像。

第三步對(duì)畫像結(jié)果進(jìn)行分析,得出行業(yè)整體發(fā)展?fàn)顩r并根據(jù)評(píng)分結(jié)果將企業(yè)劃分為“領(lǐng)軍”、“跟進(jìn)”、“僵尸”、“退出” 等類別。對(duì)于“領(lǐng)軍”級(jí)企業(yè),屬于新能源汽車行業(yè)技術(shù)領(lǐng)先的企業(yè),外部機(jī)構(gòu)可以加大支持力度,進(jìn)行股權(quán)風(fēng)險(xiǎn)投資、加大應(yīng)收賬款比例、金融機(jī)構(gòu)可以加大供應(yīng)鏈融資;“跟進(jìn)”級(jí)企業(yè)需要加大技術(shù)引進(jìn)、專利開發(fā)進(jìn)度,形成核心競(jìng)爭(zhēng)力;對(duì)“僵尸”和“退出”企業(yè),建議市場(chǎng)進(jìn)行優(yōu)勝劣汰,確保資源高效聚集。

(三)為數(shù)字供應(yīng)鏈融資提供支撐
在新能源車的案例中,我們對(duì)企業(yè)進(jìn)行了畫像分類。依托“領(lǐng)軍”級(jí)核心企業(yè)的應(yīng)付賬款,可以通過區(qū)塊鏈技術(shù)簽發(fā)應(yīng)付賬款確認(rèn)憑證,形成數(shù)字化證書,支付給一級(jí)供應(yīng)商。供應(yīng)商可以實(shí)現(xiàn)數(shù)字憑證的流轉(zhuǎn)、拆分、持有;金融機(jī)構(gòu)可以為持有數(shù)字憑證的供應(yīng)商提供融資支持。

與傳統(tǒng)融資渠道相比,數(shù)字供應(yīng)鏈融資可以將金融機(jī)構(gòu)抵押擔(dān)保的要求向應(yīng)收賬款、存貨、未來貨權(quán)等進(jìn)行轉(zhuǎn)換,提供控制金融風(fēng)險(xiǎn)的新渠道、新方法。供應(yīng)鏈中大數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用為獲得核心企業(yè)的信用背書、控制貨權(quán)、第三方物流監(jiān)管等提供了技術(shù)手段,有效降低了獲客成本及交易成本,對(duì)解決信息不對(duì)稱、貿(mào)易背景虛假等問題起到積極作用,從而更好的滿足中小企業(yè)的融資需要,支持實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展。



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