及时和准确的数据，为什么对供应链如此重要？

我们经常在谈论供应链中的数据需要做到及时性和准确性，为了实现这些目标，公司会花大价钱投入信息系统建设。

大家有没有想过，数据的这些昂贵的性能到底能对供应链带来多大收益？为什么说数字化供应链是势在必行？这是本文想要聊的话题。

一

供应链中数据的类型

数据有许多类型，其中有一种分类方法是把它分为静态和动态数据，前者包括了公司基本信息、产品型号、采购价格、BOM等等相对固定的信息。

后者主要是一些交易性的信息，比如生产线每日的产量、客户订单数量、仓库实际收货数量、运输所在位置等等变动的信息。

静态数据做到准确即可，没有实时性的要求，比如公司的名称一般不会发生变动，只需要确保公司地址、法人和开户银行等信息是正确的。

动态数据的要求就很高了，不仅要准确，还要能反映出每时每刻的实际情况。

大家都有网购的经验，在商品出库以后，快递公司会每隔一段时间刷新包裹所在位置，这是通过车载GPS定位实现的，然后根据卡车配送计划，大致上能给出派送的时间。通过一台卡车上的GPS，可以跟踪整车的货物，这是1对N的关系，因此实现动态数据的成本并不高。

离散型制造业的情况就复杂多了，一件商品需要从原材料供应商开始追溯，进入工厂以后，需要经过若干个不同生产加工中心，然后完成组装、检验，最终才能入库，配送给下游的经销商或零售商。

我们很少会在原材料上放置追踪定位装置，除非这批货物价值很高，或是有这方面的强制监管要求，比如药品。

如果想要跟踪生产进度，就需要使用工业4.0的技术，在每台设备上装传感器，完成加工后，系统自动上传数据。如果要在每台生产和内部搬运设备上都安装传感器，对于一家工厂来说负担太大，性价比不高，除了少数的行业标杆企业以外，对于大多数工厂来说，想要做实时数据的想法并不强烈。

二

为什么供应链需要及时和准确的数据？

话虽如此，供应链对于数据及时和准确性是有很强的需求的，因为我们要在所有的生产、分销、采购和售后服务之间建立数据的无缝链接。除此之外，还有两个关键因素使得我们必须获得及时和准确性。

1．增强供应链可视性

对于供应链上的玩家来说，关键的可视性问题包括了货物的预计生产出货时间，比如供应商承诺了30天交货，但是实际上他需要45天，因为一些原材料涨价了，供应商需要更多的时间在市场上找到货源，他不愿意买更贵的原料，因为这会增加成本，除非客户愿意接受供应商的调价请求。

原料和零部件库存的所处位置也属于可视性，客户需要根据这些信息，来安排后续的生产和销售计划，并且非常依赖于信息的准确性。当供应商承诺货物将会在某日送到客户工厂后，供应链就把这个信息输入系统，并以此为依据来制定生产计划，销售根据生产完成日期来通知客户，环环相扣。

一旦供应商的信息有误，货物晚于承诺时间到达，就会影响到供应链下游的安排，所谓的“计划赶不上变化”就发生了。

追踪交货期和库存位置仅是可视性的初阶水平，更深层次的要求是可以预警供应链中断风险。根据现有的信息，我们需要判断何时何地会出现缺货，以及对生产和销售的影响是什么。

比如，生产线缺少某种零部件，所以会停线4个小时。如果每小时产量是100套产品，每套售价是200元，那么造成的损失就等于4*100*200=80000元。

当然在现实世界中计算的方式更加复杂，某种原料的短缺会牵涉到N多产品和N多客户。如果我们能增强可视性，就能够预见到未来的潜在供应短缺，并能够在第一时间里作出反应。

要实现这点，就必须让数据及时和准确地在供应链上下游之间自动传输，尽量减少人为的干预的环节。

2．提高计划的有效性

预测计划的重要输入是历史销售记录，以数据为基础，结合预测模型，制定出中长期的预测。

对于制造企业来说，财务需要供应链提供的输入，来制定未来的商业计划和各类预算，比如库存、采购金额、运费等等。

底层数据的准确性非常重要，所有的计划都是在这些数据的基础上，配以数据模型，然后“加工”出来的。供应链会花费一定的时间在数据维护上，就是要确保基础数据的准确性。

我们知道预测有一个定律，近期的准确性高于远期的，就像是预测天气一样，天气预报上关于明天的天气是最准的，越往后准确性越低。

供应链为了增强预测准确性，就需要拿到最新的数据，这样做出来的计划准确性就越高。现在的需求波动越来越频繁，可能一天一个样，想要做出最准确的判断，必须用最新的数据。

三

获取及时和准确的数据的关键事项

考虑到以上的两点动因，供应链一直在努力获得最及时和准确的数据。这里有几个需要特别留意的点值得大家关注。

1．自动化数据采集

如有可能的话，应该尽量在实时情况下收集、传输数据。数据存储在供应链内部和外部的各个节点上，为了提升数据可靠性和及时性，最好的办法就是自动化采集。

在内部实施这点相对容易，只需要投资数字化工具，实施IT项目就可以实现。

在外部伙伴实施起来难度就高了，其中的最大阻力是害怕共享数据后的商业机密泄露。

供应商担心客户知道了他的上游供应商的信息，可能会跳过中间商，不让他继续赚差价。因此在做系统对接的时候，要确保只分享可以分享的数据，比如包装规格之类的。

2．控制对相关数据的访问

根据使用者在公司中的职能，给予特定的数据访问权限，比如采购订单只能由采购计划员进行创建和修改，公司里的其他人只有查看的权限。

对于外部伙伴也是一样，客户可以查看供应商的库存商品数量信息，但他绝对不能访问商品的成本分析等商业机密。

3．努力提升、维护数据的准确性

我们需要不断提升数据的准确性，其中关键在于数据采集和输入。我们要定期维护数据，比如系统中库存或是倒冲过账出现了负数，说明某些地方的数据存在问题，流程可能有漏洞，需要我们找到问题点并且尽快处理掉。

数据是供应链的根基，为我们制定各类计划提供了基础。实现准确和及时的数据虽然有点小贵，但是在供应链大中断时期（the Great Supply Chain Disruption），投资必然能带来相应的回报。