供应链大数据应用：供应链需求数据和智能补货 - 168大数据

上个世纪五十年代开始，企业管理的重心逐渐由生产制造、销售、市场营销、物流运筹等单一职能的管理，转型至消费者终端需求驱动的整合式管理。换句话说，企业和消费者之间的交易关系起到了本质上的改变，市场竞争和供过于求创造了消费者地位的提升，甚至有了消费者为王的说法，使得企业必须有效组织各职能部门，更有机且有效率地感知和满足消费者多变的需求。

企业供应链的重心也逐渐从强调零组件采购、产能规划、生产成本可视化等供应端管理，转型为渠道分销、门店经营、会员制等需求端管理议题。越来越多的企业在探讨和论证如何拉近与「需求中心」的距离，即如何在需求发生的当下就能掌握到相关的交易数据，而不是经过一天、一周，甚至一个月之后才得知，以免贻误了稍纵即逝的商机。更有甚者，已经有企业利用数据分析和统计建模等方式，尝试从历史交易数据中归纳出需求的轨迹和趋势，提出前瞻性的未来需求预判，希望在物理供应链时间无法压缩的前提下，最大幅度地争取缓冲的反应时间和平衡供需关系。

具体来看，企业如何掌握消费者购买行为所代表的需求中心数据呢？以食品饮料、日化等快消品品牌制造商为例，最接近需求中心的信息系统是门店的POS，当然电商的蓬勃发展，也为需求中心数据带来了更多样化的面貌。就以门店为例，假设门店是直营的，其POS数据交互到区域分公司、总公司的ERP已可能产生时间的递延；如果门店不是直营的，产品可能通过大型连锁超市、便利店，甚至传统的夫妻老婆店等销售，门店POS通过销售人员人工、经销商提报、定期传檔、商超采购门户、EDI电子数据交换等方式取得，其时间的递延状况更严重，且多样化的数据采集方式往往不是企业自有的信息化团队能够完成胜任的。这时候，找到对POS和电商等数据有实际落地经验的解决方案外援就格外重要了。

门店和电商等终端的进销存数据是供应链需求数据的核心，也是智能补货的基础。由于非直营门店POS在采集时，先天上容易不完整、不及时，一般而言，建议从控制力度较大的直营、加盟门店或电商平台开始试点，待运作上轨道且初见成效后，再推广到交易频率高或交易量大的非直营体系。

一个好的智能补货系统，一定具备好的需求数据采集、交互和清洗能力，并能统计分析平均销量、订单周期、物流周期、安全库存、在途库存、在库库存等实时数据，再通过运算和设置季节系数推算未来合理的需求量和建议补货量。同时，针对门店、区域、总部等不同层级组织，提供配货、订单、调拨等单据生成、审批和自动集成到ERP的功能，及销售、库存、缺货等管理报表，才能有效降低人工操作成本，协助企业取得提升库存周转率、增加销售业绩等具体收益。