观远BI供应链分析实战篇：数据驱动供应链管理优化的落地实践

在前两期中，我们已经学习了精细化供应链管理的基础知识与关键指标，以及供应链管理各环节的数据分析与决策。本期内容，我们就正式进入实战篇章，一起来看数据驱动供应链管理优化的落地实践。

企业中的计划部门，作为连接市场需求与内部运营的桥梁，扮演着至关重要的角色。其核心职责在于制定需求计划，前瞻预测销售渠道前端的物料需求与产品规划。其核心工作之一，便是组织需求评审会议（DR会议），旨在确保各销售渠道的需求预测有充分考量过往历史数据与当前市场环境变量。

在DR会议中，各个渠道需要给出详细的需求预测的依据，例如历史销售数据、市场趋势、新客户或合作伙伴的引入等因素。在这个过程中，需要建立一个统一的“沟通平台”，确保计划部门与销售渠道之间的需求预测基于一致的数据与假设，避免各自为政导致的沟通不畅与计划偏差。

「DR会议」看板即提供了这样一个顺畅的对话场景。看板首先呈现了财务目标、运营目标等关键指标。企业通常在年初设定财务目标，而运营目标则基于财务目标推导而出，进一步细化为具体的备货金额。通过对比实际备货与目标之间的偏差，企业能够及时调整策略，应对市场变化。这一偏差分析不仅是财务与运营部门沟通的重要内容，也是评估市场预测准确性与供应链响应速度的关键指标。

在全面审视整体运营情况后，关注焦点随即转向二级渠道，对这些渠道的目标设定与实际表现进行细致对比。通过这一层次的分析，企业能够更准确地识别各渠道的运营效率与市场表现，进而为策略调整提供依据。这一过程不仅限于静态的目标对比，更包括将渠道表现拆解至周度层面，以捕捉更细微的市场动态与运营趋势。

完成渠道层面的分析后，必然要将目光聚焦于产品层面。通过对比新品与旧品的备货策略，以及月度销售趋势，企业能够深入了解产品生命周期中的库存表现，为未来的产品规划与库存优化提供数据支持。在这一过程中，趋势分析与对比分析相辅相成，共同揭示产品在市场中的真实表现。

此外，「DR会议看板」中还将关键数据表现从宏观的月度表现拆分到周，以更短的周期表现情况更精确定位问题，同理还有从一级类目到二级类目的细化分析，将需求预测与库存管理的焦点定位至更细颗粒度的SKU，帮助企业精准识别需求变化的源头，从而在供应链管理中实现精细化操作。

FAFB预测分析框架为供应链管理提供了一套系统的方法，用以评估需求预测的准确度与稳定性，其核心价值在于通过分析预测偏差与实际销售的差异，企业够持续优化预测模型，提升供应链的响应效率与成本控制能力。重点关注预测准确率、预测偏差率和绝对值等。

「FAFB分析」看板首先还是呈现了各产品线预测销量与实际销量的总览情况，帮助企业识别那些产品线的预测偏差较大。对于预测偏差的分析，则进一步联动月趋势、渠道、产品系列等，对偏差背后的原因进行深入挖掘，帮助企业识别市场需求的细微变化，优化产品组合与渠道策略，提升市场响应速度与竞争力。

在预测分析与偏差评估之后，企业需将分析结果转化为实际行动，以优化供应链管理。具体而言，企业可将预测偏差纳入渠道部门的绩效考核体系，通过设定合理的偏差率指标，激励渠道部门在提报需求时更加精准。这一机制的引入，旨在平衡销售目标与库存健康度，避免因过度库存带来的资金占用与清货压力。渠道部门负责人不仅需关注销售目标的达成，还需承担预测偏差率的考核责任，以确保供应链管理的高效与灵活。

采购环节是企业成本控制的关键，其核心目标在于实现降本增效。在这一过程中，设定合理的采购成本基准成为降本策略的基础。大多数企业通常基于近期（如近半年或一年）的财务消费数据，定义一个参考基准，以此作为采购成本控制的目标。通过对比实际采购单价与这一基准，企业能够量化降本成果，明确采购成本、入库量与降本额度，从而评估采购策略的有效性。

设定采购成本基准时，企业需考虑多方面因素，包括供应商选择、产品竞争力与市场定位等。这一基准并非固定不变，需根据企业具体情况与市场变化进行调整。在实际操作中，企业可能遇到各种挑战，导致降本目标难以达成。此时，通过「采购成本分析」看板，洞察采购成本核心指标变化，分析成本结构、趋势，企业能够清晰识别出降本成效不佳的供应商或产品，为进一步优化采购策略提供方向。

库存预警分析，在食品行业，尤其是对保质期敏感的产品如乳制品，显得尤为重要。这类产品对库存管理提出了极高的要求，因为它们的保质期限往往较短，如30天、60天，甚至更短至15天。一旦产品接近保质期，企业面临的选择往往是折价销售，以减少损失。然而，这种折价行为直接侵蚀了企业的利润空间，凸显了库存预警机制在前端备货与库存管理中的重要性。

以观远数据某益生菌企业客户的「库存预警分析」看板为例（数据经过处理，非企业真实数据），其设定了多级预警标准，包括一级预警与二级预警，对应不同的考核指标。此外，该企业还设定了四个重点关注的SKU，以确保库存管理的精细化与高效性。通过这些预警指标，企业能够识别出哪些产品更易接近临期，哪些产品存在报废预警风险，从而采取针对性的库存管理措施。并通过提前识别接近临期的产品，及时调整销售策略，减少报废与折价损失。

库存管理的核心指标之一便是库存周转率，它直接反应库存流动的效率与健康度。通过计算特定时间周期（如近两个月）的出货量与平均库存量的比率，企业能够清晰地了解库存周转的状况，识别哪些产品线或系列的周转率高，哪些则相对较低，从而为库存优化提供数据驱动的方向。

「库存周转率分析」看板通过多维度的视角，从产品层面深入挖掘库存管理的潜力。包括企业关注的不同产品大类、产品线与席勒的库龄天数等，帮助企业识别那些产品线或系列库存积压严重，那些则周转迅速，从而调整采购策略，优化库存结构，确保库存与市场需求保持同步。

物流费用监控在采用云仓模式的企业中尤为重要。云仓模式下，企业将物流外包给第三方，需定期与服务商对账，确保物流成本的透明与合理。这就要求企业内部要对订单到物流的全流程有着清晰的掌控，能够精确计算每月的实际物流支出，包括不同物流方式（如顺丰、普通快递）的成本差异，以及因物流选择不当导致的额外费用或损失。因此企业需要对物流费用进行监控。

「物流费用监控」看板就为企业解决了物流费用监控中的复杂性，它能够帮助企业跟踪与分析物流成本，包括识别异常物流费用的订单，以及物流方式选择不当引发的成本波动，并计算其他各项费用，如物流操作费。在电商企业中，人工去完成这些数据的统计分析与对账，工作量往往十分巨大，且易出错，「物流费用监控」看板则能够帮助企业大幅提升这一工作的效率与准确率。

在造成物流成本增加的问题中，还包括选仓偏移和物流公司的偏移。例如，企业在用户所在地附近（如杭州）设有仓库，但在实际操作中，却从远距离的仓库（如广州）发货，这不进增加了不必要的运输成本，还可能影响配送效率与客户满意度。这种现象，即选仓偏移，直接导致了物流费用的非必要增加。

物流公司的偏移同理。不同物流公司，如韵达、中国邮政、顺丰等，其物流费用结构（按重量或体积计费）公开透明，且基于产品的具体规格（体积、重量、长宽高等）可预测。「快递物流商均单运费分析」看板中录入了每个物流公司的价格区间，并结合企业每种物料的规格数据（包括体积与重量）进行计算。通过将计算出的预期费用与第三方物流公司的实际费用进行比对，企业能够快速识别出偏离基准的订单，即那些物流成本异常高的单号。这一过程不仅能够有效监控物流成本，还能够为企业带来显著的经济效益。

质量管理是供应链决策模型中的关键一环，其核心在于监控与提升产品出货质量和客户服务体验。在这一过程中，企业需密切关注客户投诉情况，尤其是出货质量相关的投诉数量。在抖音、小红书等直播电商平台，退货率可能高达50%-60%，这在行业内被视为正常现象。然而，面对高退货率与客户投诉，企业不能止步于接受现状，而应深入分析其背后的原因，通过复盘与归类，识别问题的根源，最终将焦点对准具体供应商，以此推动产品与服务的持续改进。

我们可以通过「质保管理」看板中的月度质量投诉分析、质量反馈分类统计来对质量问题进行复盘，对应到具体的供应商、产品等，以推进产品和服务的优化。

在此前我们讲到供应链管理时一致在强调成本控制，但成本控制绝不能以牺牲产品质量与服务为代价。在追求成本效益的同时，企业必须确保产品与服务的质量，以维护客户满意度与企业声誉。供应链的每个环节，从采购到生产，再到物流与客户服务，都需遵循这一原则，确保成本优化与质量保障并重。

以上供应链管理各节点的分析示例，均可扫描下图二维码进入「观远BI体验中心」中查看详情。由于演示的局限性，我们无法对每一个功能点进行详尽的讲解，期待各位同学通过在「观远BI体验中心」的亲身体验和实际操作，能够更深入了解供应链管理的精细化操作与数据驱动决策的重要性，并直观感受BI的价值与应用潜力。

接下来通过以一个优化企业物流成本为目标的实践案例为例，带领大家更深入了解供应链精细化管理的价值。该案例是观远数据与某大型日化企业合作的物流成本优化项目，从需求调研到数据建模、看板升级，以及系统功能的定制化，直至用户培训与售后支持，覆盖了供应链管理中物流节点的每一个细节。

这一项目，在我们服务的大型企业中落地生根，真正为企业业务运营创造了价值，使其得以在全企业中荣获嘉奖。项目核心亮点在于：

项目成效的实现，源于对传统手工Excel处理方式的彻底改革，以及对系统上线前繁琐工作量的大幅削减。在未引入系统化管理前，物流费用核算工作往往由特定个人负责，这不仅限制了信息流通，还存在因人员变动导致业务知识流失的风险。相比之下，借助观远BI能力搭建的物流成本管理系统，致力于将企业智慧与业务知识沉淀在公司平台上，而非依赖单一个人，确保了信息的持续流通与企业知识的传承。

在零售消费行业，特别是在新零售时代，供应链的敏捷性成为关键竞争力。传统的数据获取与处理方式——如领导需求数据，员工手动从Excel或业务系统中提取信息，往往需要等待两三天——已无法满足快速响应市场变化的需求。观远BI帮助企业加速了数据分析与决策流程，确保了供应链管理的灵活性与效率，为零售企业应对市场挑战、把握机遇提供了强有力的支持。

本期实战案例分享暂且至此，如果想进一步了解文章内各节点的分析示例，均可扫描下图二维码进入「观远BI体验中心」中查看详情。下一期我们将进入供应链分析最后一章，学习以SCOR模型构建的SCA决策流程，敬请关注。

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