05供应链智能决策平台建设目标
供应链智能决策平台的建设目标和要求分为不同方面几个要点:供应链数据的标准化,供应链决策数据工作流的自动化,供应链决策的智能化,和供应链决策的可视化。
供应链数据的标准化
数据标准化的目标将执行层数据梳理成为一套数据标准化库,供应用层的应用场景数据模型提取,提高数据模型搭建效率,数据标准化建设主要分为以下几个方面:
l 供应链主数据标准化
对来源于不同系统模块不同数据源中的主数据进行标准化梳理,例如工厂主数据建立对应多套系统的映射关系。从而将企业多系统数据形成一套统一的标准,提升决策平台效率。
l 供应链成本要素的标准化拆解
借助供应链智能决策平台,对端到端供应链路上发生的各项成本进行标准化梳理。采用有别于财务成本均摊核算逻辑的供应链标准成本计算方法,识别成本和效率更有优势的工厂、仓库、运输线路并在运营中通过对这些资源的倾向性使用,带来成本节约。
l 供应链设施约束标准库
标准化生产,仓储运输等多环节的约束,建立标准化的设施约束规则库,通过内置不同供应链环节的产量、运量、库存量折算系数,管理供应链端到端链路上的约束因素,便于在使用时根据需要调取相应规则输入决策层应用模型。
l 供应链业务规则中心
业务运营中的规则是供应链规划与计划制定的重要依据,业务规则的完整性与可靠性可以极大提升规划和计划落地执行的可行性。智能决策平台整理汇总生产与市场等多方面影响的运营规则,根据需要灵活进行调用,作为未来供应计划或补货调拨计划的制定依据。
决策数据工作流的自动化
在建立了供应链数据标准化库之后,需要通过自动化工作流的搭建,提高常用的计划类决策场景的模型搭建效率。
l 输入数据导入对接自动化
使用公司ERP,WMS,OMS等执行系统接口对接智能决策平台,实时接入数据。同时保留人工核验和维护的缺口,当数据准确度较低时,支持人工干预,审核与调整,双重保障输入数据的完整性与正确性。
l 数据与标准库的匹配校验自动化
结合执行系统数据特征搭建可复用的数据清洗流程,一键自动校验数据完整性与一致性。例如校验产品、站点主数据与运输数据、生产数据的一致性;校验系统导入数据的完整性;核验成本数据与结算数据的偏差等。将校验出来的异常数据整理归档,进行人工审核修正后,返回自动化流程。这一方式可明显提升数据清洗的效率,降低因手工处理数据可能导致的错误概率。
l 输出结果转化生成子计划并自动化分发
得到规划和计划方案后,拆解至不同业务环节,不同颗粒度,便于相应部门快速理解与执行。通过平台配置报表,自动拆分成灌装生产计划,采购计划,库存计划,酒液计划以及运力资源计划等子计划。在自动化处理过程中,保留人工审核、修改与确认流程,对人工调整进行记录与追溯,避免执行过程中的障碍。
供应链决策的智能化
供应链决策智能化是整个智能决策平台建设最重要的目标,具体体现在以下几个方面:
l 全国产能资源智能统筹
在行业的传统方法中,受限于技术能力,多采用人工由粗到细的方式进行供应链规划和计划决策。以月度供应计划为例,首先总部统一进行产能粗平衡,沟通形成一致性方案;接着,区域工厂结合产线、库存与订单分别制定产能细平衡方案。再以细平衡方案为基础依次制定采购,发运等计划。这样的方法虽然能制定供应计划,但总部在产能粗平衡过程中难以考虑完整限制因素,区域工厂在产能细平衡过程中也无法以全局视角实现全国统筹。并且手工处理效率受限,整个计划流程均为手工处理,计划出现偏差后补救成本高。
结合供应链智能决策平台的能力,月度供应计划通过承接规划层和业务规则库中的规则,结合设施约束库中的约束,再结合成品库存、物料库存,月度滚动需求计划等节点信息,一次性得出全局产能细平衡方案。总部与区域沟通形成一致性调整方案后,再调整模型运算,得到最终的月度供应计划。系统自动将供应计划拆解转化成为各部门所需的计划,进行部门间高效协同。
配合供应链智能决策平台能力,总部供应链团队在规划与计划层面均可考虑完整业务限制,进行全局统筹优化,团队通过可配置报表与图表进行内外部门的协同沟通,沟通成本降低,计划制定效率也大大提升。
l 供应链端到端成本的智能优化
传统方法中,总部供应链管理团队因为上述同样的原因,无法高效考虑供应链端到端成本最优的方案,仍以月度供应计划为例。结合供应链智能决策平台,不仅可以高效精准保证供需平衡,也可以综合考虑端到端供应链路上生产、物流、原材料采购成本等相关成本,形成端到端成本最优的规划和计划方案。
l 多场景方案搭建
手工处理效率受限,因此也难以预先考虑多种场景。当计划赶不上变化时,团队只能凭借快速协调沟通救火,不仅焦头烂额,还不一定能把火扑灭。借助系统能力时,总部管理团队根据未来可能发生的假设场景制定相应的解决方案,对比分析方案带来的影响。
供应链决策的可视化
l 端到端成本拆解与优化可视加快协同效率
基于系统制定的优化方案,快速分析端到端链路成本中的不同成本项。有数据的支撑,部门间的沟通更加高效,决策速度也随之提升。另外,端到端链路成本拆解也可以支持企业开展持续优化。供应链团队可以非常清晰地找出总成本明显偏高的供应路径,迅速定位过高的成本项,支持运营过程中成本的分析、比较和持续优化。
l 供应瓶颈约束的精准透视
结合系统自动输出的可视化图表,供应链团队可以迅速定位到是哪些业务环节亟需改善,例如是酒液酿造产能不足,还是灌装产能不足,造成灌装产能不足的原因是由于产线不够还是由于机器升级造成的产能受限,亦或是运输资源有限令订单无法按时履约等。一旦精准定位到供应链瓶颈原因,业务团队就可以快速通过系统进行模拟推演,输出最优的改善方案。
l 计划调整和场景预案对供应链计划的影响可视化
利用智能决策平台场景构建与对比功能,生成不同业务要求或风险情况下的计划方案。业务团队可利用报表工具自主配置需要生成的报表和图表对多场景方案进行分析和判断,例如各仓库预估库存水位图,各工厂预估产能利用率图表,供应规则地图等。业务团队审核确认后,可进行主计划分发、库存管控、物料计划输入、订单规则输入等后续管理步骤,支持其他管理工具的实现。
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