集成數據，打包程序，商務智能顯威八領域。成本更低，效率更高，讓供應鏈成競爭優勢。
如今，供應鏈管理已經成為一項重要的戰略性差異化利器，供應鏈管理在所有行業都如火如荼地展開，以實現成本效率和更大的敏捷性。然而，為使供應鏈管理的戰略性演變得以延伸，經理人必須有效應對企業需求所導致的諸多挑戰，從而能夠將供應鏈數據用于企業的戰略性決策之中。
在一條典型的供應鏈中，數據和信息可以沿多種管道傳播，并為企業的眾多協作者、合作伙伴和其他參與者所擁有。市場上的軟件解決方案都承諾在數據和信息的汪洋大海中為你開辟專門窗口。然而，經驗顯示，這些產品自身都具有局限性。
那么，建立在數據倉庫之上的商務智能應用能夠提供解決方案嗎？商務智能能夠為廣大的知識工人創建一個相互聯系、沒有等級的網絡，使他們能夠對數據、分析和決策進行共同開發、分享和連接。借助協作型商務智能框架，工人們能夠迅速獲取他人的智慧結晶，并依此為參考和依據，更快更好地做出更負責任的決定。
商務智能系統使得公司能夠更迅速地響應計劃外的客戶要求，從而對供應鏈管理大有助益。商務智能使企業變得更加敏捷，從而能夠更動態性地適應供應鏈的容量。商務智能還使得供應鏈適應最佳的成本結構，消除流程中存在的種種浪費。
八大領域，讓商務智能大顯神通
產品界定：企業通常將產品界定看作是該工程和營銷部門管的事。然而，供應鏈組織實際上也是一個相當重要的利益相關者。產品復制在簡化供應鏈、協調與庫存管理及原材料采購的關系上作用越來越小了，而商務智能則能夠主動識別共同的產品類別，從而幫助企業進行有效的物料計劃。
某企業一項商務智能分析發現，為了支撐全套和單件產品的銷售，所需物料存貨過多。該項研究顯示，造成倉庫空間和勞動力規劃不當的罪魁禍首是“成套產品”。于是，該公司決定使用一套單獨的商務智能系統，將成套產品轉換成各零部件。
庫存管理：從成本和存量削減的角度看，庫存管理可謂是供應鏈管理的核心。實物性庫存從供應商的倉庫起步，通過供應商的交付系統到達公司的倉庫，再經過公司的產品線變成成品庫存，最后進入分銷渠道。此外，虛擬性庫存經常隱藏在公司的采購和銷售訂單之中。這些庫存點通常散布在多個物理地點和信息技術系統中。正是由于數據分布如此廣泛，從而導致很難對庫存情況進行準確追蹤。
數據集市（data mart）有助于將庫存數據進行有機整合。存貨量是數量關于時間、度量單位和地點的函數。如果把成本這一變量算進去的話，就要從供應商和單位成本的角度進行界定。這兩種度量方法基本上都不隨時間推移而發生變化。由于能夠對其他地點的所有維度———時間、地點、度量單位、供應商以及成本———進行界定，因此分析人員能夠將新的存貨地點的數字匯總到數據集市之中。
需求和預測：絕大多數企業資源計劃（ERP）實施的主要目標都是統一物料的需求和預測。然而，由于企業各運營單位業務流程各異，加之供應鏈中合作系統各異，使得統一物料需求的努力經常付之東流。此外，當下流行的應用解決方案通常難以將成品需求和原材料需求聯系起來。
商務智能（特別是高級統計和數據挖掘工具）再一次發揮了救火隊員的作用。它能夠將銷售訂單數據和采購訂單數據集合在一起，能夠監測這些數據的相互關聯性和發展趨勢。你還可以進一步將訂單數據和更廣泛的庫存數據集成，以評估物料的實際需求。統一的物料需求意見有助于企業更加準確地進行需求預測———因此能夠基于突發需求分配供給。
最后，商務智能還能夠緩解因營銷和制造環節缺乏關聯、特別是競爭者活動影響所導致的割裂情形。
原材料成本和產品價格：原材料和成品分處供應鏈的兩端。通常而言，供應鏈組織在原材料成本和成品價格的評估方面毫無控制權。但由于它管理著投入和產出，因此供應鏈組織應當深諳得失攸關以及它對于評估的最終影響。
提供統一物料需求意見的商務智能工具使得企業能夠和供應商就價格和交付進行更好的商談。由于能夠進行更智能化的規劃，企業可以降低現有庫存的成本，轉而使用準時制庫存（just-in-time inventory）。此外，組織還更有能力對全球性物料采購進行規劃。通過制定出最優的交付時間表以及消除冗余的運輸和存儲費用，企業能夠降低物料處理和交付成本。
成品價格在很大程度上由原材料成本和內部原料加工及搬運成本所決定。商務智能工具幫助企業降低物料采購成本，提高物料搬運效率。企業受益于更高的邊際利潤：通過為動態性產品定價進行補貼，它能緩解市場壓力。
擔保和索賠：幾乎所有的制造企業都面臨對售出產品的擔保索賠情形。一般而言，分銷商都會和公司簽訂擔保索賠，但與此同時它們卻以用于正常銷售的現有存貨服務客戶。因此從公司里流出用于擔保索賠的庫存很難得到控制。當擔保索賠事件一再發生時，這一問題變得更加尖銳。集成了供應鏈信息的高級商務智能解決方案能夠準確追蹤擔保索賠信息。
供應商管理：為了有效管理供應鏈，你必須妥善管理供應商。大多數公司都已經開始對自己的供應商同時就硬性和軟性資本進行評級。對供應商進行考核的關鍵績效指標主要有供應成本、和供應商做買賣的成本、供應品的質量、及時交付性、付款提前時間、周期時間分析以及運輸模式績效。
許多系統一般只記錄與這些關鍵績效指標有關的數據。然而，要想實施更廣泛深入的分析，要想將關鍵績效指標度量與公司其他重要數據———供應鏈業務績效對現金流量、運營靈活性和整體贏利狀況的影響———相聯系，商務智能系統則必不可少！
倉庫管理：供應鏈組織必須在倉庫中管理原料和成品。如今，市場提供了倉庫管理一攬子應用程序。除了這些系統所提供的運營控制，企業還需要管理各種活動的工具：從成本、周轉和準確性方面追蹤庫存；評估倉庫結構和空間利用狀況；以及從準時收發貨、準確放置、揀選和運送、客戶需求滿足準確率以及勞動力成本控制等角度實施倉庫運營水平分析。
光能提供上述數據遠遠不夠，商務智能應用還必須能夠對倉庫的各種活動實施成本-效益分析，幫助企業決定逆向物流的有效性，確定有助于強化供應鏈業務流程的模式。
網絡架構：履行機構網絡———工廠、倉庫、分銷商、供應商、零售商等等———形成了所有供應鏈的節點。網絡架構是一項戰略性的供應鏈管理決策，它包含決定各節點機構的數目、地點、規模以及供應品。微觀和宏觀經濟要素、物流、技術以及運營要素都對此類決策產生重要的影響。
商務智能工具不僅能夠監測上述要素的影響力，從而對各節點機構的最佳物理中心提出建議，而且能夠指出現有網絡中存在的各種最優機會。
打包程序，將商務智能做到最好
由于每個企業的供應鏈管理的屬性各異，因此不可能存在一個放之四海而皆準的商務智能結構。然由于某些信息需求相似，因此可以給IT設計人員提供構建智能供應鏈管理架構的基本指導。
為了使商務智能解決方案的收益最大化，企業應當將所有的信息以盡可能完備的形式儲存在一把“大傘”之下，如此有利于數據處理和修正。通行之道是界定一個業務單位（UOB），然后將相關的所有數據儲存在數據倉庫之中。對于制造單位而言，“各個組成部分”就是業務單位。數據倉庫保存著各組成部分有關庫存、銷售和財務的所有信息。
一旦將大多數集成的供應鏈數據保存在數據倉庫中，你就可以將數據進行標準化處理，放入數據集市之中，以便用戶群體查詢。數據倉庫和數據集市的設計應當服從于業務需求。
考慮到供應鏈管理的重要性，市場已經推出了一系列增添了商務智能能力的打包應用程序，以便和Business Objects、 Cognos、 Information Builders以及其他傳統的商務智能市場領導者一爭高下。企業應用程序提供商，如J.D. Edwards、甲骨文公司（Oracle）、仁科公司（PeopleSoft）、SAP等，也正在努力拓展自己的制造解決方案，這些解決方案包括數據倉庫、數據集市和商務智能式的數據訪問和報告等工具，這些公司有時將這些功能與傳統的點解決方案產品捆綁銷售。
因此，當能獲得更佳的供應鏈信息集成所應有的效果時，面對各種“嵌入式”應用程序選擇，你還會考慮借助于傳統的商務智能工具自主開發和部署商務智能應用程序嗎？
要解決這一難題，目標的縱向深度的重要性如何是須考慮的關鍵要素。大多數打包提供商在有限的幾個縱向領域中占有特別優勢。如SeeCommerce公司在汽車行業實力超群。然而，即使擁有深度優勢，在通過發揮信息集成所有潛力的杠桿作用以創建一套企業解決方案方面仍然存有局限。
供應鏈集成應當超越技術：它對整個組織產生深遠的影響。必須對打包應用程序進行細心檢測，以便知道它如何避免許多組織曾經歷過的“信息孤島問題”（silo problem），這一點非常重要。最后，現在大多數企業在供應鏈管理方面都喜歡采取漸進方式。打包應用程序能做到這一點嗎？
商務智能應用程序受歡迎的最后一個原因是，允許使用者對數據報告和數據處理進行試驗。這使得用戶的分析能夠更進一步，從而使供應鏈管理進入新領域，滿足不斷發展的業務需求。
無論是自行構建還是購買打包解決方案，優秀的商務智能框架都是創建強大、集成、協作型供應鏈的關鍵所在。特別地，在今天的經濟環境下，組織不可能創立全新品牌的供應鏈管理系統。一個階段性的、模塊化的方式能夠產生所需的效果。自使用伊始，商務智能應用程序就應當成為模塊化努力的核心組成部分，唯有如此，企業才能從供應鏈持續性的成本效率和效益的監控中獲得立竿見影的收益。
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本文標題：供應鏈八大領域，讓商務智能大顯神通
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