联合利华活用大数据驱动供应链管理
供应商管理库存VMI
机遇：随着物联 网、大数据等技 术的发展，VMI 有望实现更精准 的需求预测和库 存优化，为企业 带来更多竞争优
势。
创新：VMI需要 不断创新和改进， 以适应不断变化 的市场需求和供
应链环境。
合作：VMI需要 各方的密切合作 和协同，以实现 整体库存的最优
化管理。
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VMI在未来发展中将更加注重与可持续供应链的融合，通过技术创新和管 理优化，实现更高效、环保的库存管理。
VMI的创新与发展方向
智能化技术应用： 利用大数据、人 工智能等技术提 升VMI的智能化 水平，提高库存 管理效率和准确 性。
供应链协同：加 强与供应商、分 销商等各方的信 息共享和协同作 业，实现整个供 应链的库存优化。
VMI在不同行业的应用
零售业：通过VMI，零售商可以更好地预测和满足客户需求，提高库存周转率。 制造业：VMI可以帮助制造商优化生产和库存管理，降低库存成本，提高生产效率。
物流业：VMI在物流业中广泛应用于运输和仓储环节，提高物流效率和降低运输成本。
医药行业：VMI可以帮助医药企业实现药品的精准管理，确保药品质量和安全。
供应商选择标准：质量、价格、交货期、服务 供应商评估方法：历史表现、现场评估、样品测试 供应商分类管理：战略供应商、重要供应商、一般供应商 供应商关系维护：建立长期合作关系、定期沟通与交流、及时处理问题与纠纷
库存计划与控制
制定合理的库存计划：根据市场需求和产品特性，确定适当的库存水平和补货周期。
实时监控库存情况：通过信息系统实时监控库存量，确保库存水平与实际需求保持一致。 及时调整库存计划：根据实际销售情况和库存状况，及时调整库存计划，避免缺货或积 压现象。
大数据在供应链管理中的作用与意义
大数据在供应链管理中的作用与意义随着信息技术的不断发展和普及，大数据已经成为当今社会中不可或缺的重要资源之一。
在供应链管理领域，大数据的应用也日益广泛，为企业提供了更加精准、高效的管理手段。
本文将探讨大数据在供应链管理中的作用与意义。
一、优化供应链规划大数据技术可以帮助企业更好地进行供应链规划。
通过对海量数据的分析和挖掘，企业可以更准确地预测市场需求，合理安排生产计划和物流配送，从而避免因库存积压或供应不足而导致的损失。
同时，大数据还可以帮助企业识别潜在的风险因素，及时调整供应链策略，提高供应链的灵活性和应变能力。
二、提升供应链运营效率在供应链管理中，信息的流通和共享是至关重要的。
大数据技术可以实现供应链各个环节的信息实时监控和数据共享，帮助企业快速响应市场变化，优化供应链运营效率。
通过大数据分析，企业可以更好地掌握供应链中的瓶颈环节，找到优化方案，提升生产效率和服务质量，降低成本，提高利润。
三、改善供应链风险管理供应链管理涉及到多个环节和多方参与者，存在着各种潜在的风险和不确定性。
大数据技术可以帮助企业建立起更加完善的风险管理体系。
通过对供应链数据的全面分析，企业可以及时发现并评估潜在风险，制定相应的风险防范措施，降低供应链运营中的各种风险，保障供应链的稳定运行。
四、实现供应链可持续发展大数据在供应链管理中的应用，有助于企业实现供应链的可持续发展。
通过大数据分析，企业可以更好地了解供应链中的资源利用情况，优化资源配置，降低能源消耗和环境污染，推动供应链绿色化发展。
同时，大数据还可以帮助企业建立起更加紧密的合作关系，促进供应链各方之间的信息共享和协同合作，实现供应链的共赢和共同发展。
综上所述，大数据在供应链管理中发挥着越来越重要的作用，对企业的发展具有重要意义。
通过充分利用大数据技术，企业可以优化供应链规划、提升运营效率、改善风险管理，实现可持续发展，从而在激烈的市场竞争中脱颖而出，赢得更大的竞争优势。
现代物流与供应链案例库(供应链管理部分)
《现代物流与供应链》课程案例集锦（1）（2019级MBA全日制班）案例1：天虹商场：立体电商模式下的供应链天虹商场股份有限公司是国有控股的中外合资连锁百货企业，其控股股东是中国航空技术深圳有限公司，系隶属于中国航空工业集团的下属子公司。
天虹已连续8年进入中国连锁百强企业，是深圳和广东地区销售额最高、商场数量最多的连锁百货企业，也是国内最早引入精益六西格玛、平衡计分卡、卓越绩效管理模式的零售企业。
过去一两年，天虹不断在全渠道方向转型，初步形成了“天虹微品+网上天虹+天虹微信”的“实体店+PC端+移动端”立体电商模式，实现从实体店走向线上线下融合的全渠道。
如今，它更把自己定位为一家提供生活解决方案的服务商。
“基于天虹微信端，天虹以穿衣、流行、居家生活为突破口，依托商品提供生活解决方案，将简单的出售商品升华到打造一种有情怀的生活方式。
”一、大的战略转型带来了阵痛2014年，天虹实现营业收入170亿元，同比增长6.02%;利润总额7.73亿元，同比下降11.85%;归属净利润5.38亿元，同比下降12.52%，扣非净利润5.01亿元，同比下降12.14%。
即便如此，让高书林这位百货业老兵更为清醒的是中国百货业的现状。
他深知百货业粗放式的管理模式在今天看来基本已是到头了，百货下一步发展的关键是要提高专业性，提高价值创造的能力。
在他看来，创造价值还是要回归零售的本质，即把商品跟消费者的桥梁搭建起来，因此就必须要更好地理解商品和顾客，根据顾客所需要的生活方式来提供商品，这也是零售商不断强化自己能力的过程。
二、从线上至线下的改造“传统百货的运营，无论自营还是联营商品，在实体门店以一定的方式陈列，顾客到店进行选择，门店销售专员会做相关介绍推介。
现在看来，作为零售商如果仅仅提供这样的价值，以后的发展可能会受到局限。
顾客购买产品有很多渠道，不一定要到实体店，意味着要吸引更多的顾客，就要创造更多超越本身简单提供商品的价值。
联合利华的供应链资料
联合利华的供应链资料1. 供应链的定义供应链是指一组经济单位之间通过物资、信息和资金的流动，以供应和转化产品及服务的过程。
在联合利华（Unilever）这样大型跨国公司中，供应链管理起着至关重要的作用，它涉及到从原材料采购到产品交付给消费者的整个过程。
2. 联合利华的供应链管理流程联合利华将供应链管理划分为以下几个步骤：2.1 采购原材料联合利华的供应链管理从采购原材料开始。
公司与全球各地的供应商建立合作关系，确保原材料的质量和供应的稳定性。
采购部门与供应商进行谈判，签订合同，并监控供应商的履约情况。
2.2 生产制造在原材料采购完成后，联合利华将原材料运送到生产工厂进行制造。
公司拥有全球范围内的多个生产工厂，确保产品生产的覆盖面和效率。
生产工厂按照规定的质量标准和生产流程进行生产，同时通过信息系统监控生产进度和品质。
2.3 物流管理在生产制造完成后，联合利华将产品进行包装，并进行物流管理。
物流管理包括产品运输、仓储和分销。
公司通过全球范围内的物流网络，将产品运送到各个销售渠道和最终消费者手中。
物流管理的目标是实现货物的准时交付和降低运输成本。
2.4 渠道管理联合利华通过多种渠道销售产品，包括超市、便利店、网络销售等。
渠道管理包括与各销售渠道的协商、合作和沟通，确保产品能够顺利进入市场并被消费者购买。
公司也通过市场调研和销售数据分析，不断优化销售渠道和促销策略。
2.5 售后服务联合利华注重售后服务，确保产品的质量和消费者的满意度。
公司设立了售后服务团队，及时处理消费者的投诉和问题，并进行产品质量改进。
售后服务的目标是建立良好的品牌形象和消费者忠诚度。
3. 联合利华的供应链管理的优势联合利华通过优化供应链管理，获得了以下几个优势：3.1 成本节约通过优化供应链管理流程和降低运输成本，联合利华能够实现成本的有效控制。
公司与供应商之间的合作也可以通过批量采购和供应链协同，降低原材料采购成本。
3.2 产品质量控制联合利华注重产品质量控制，通过供应链管理流程的监控和信息系统的支持，可以实时掌握生产环节和物流环节的质量情况。
联合利华分销体系的变革及其DRP的实施
随着企业销售规模的扩大， 对分销渠道的管理难度不断 增加， 许多企业的分销管 理成本己经成为企业总体运行成本的第一大构成要素。如何建立现代化的分销渠道，
是目 前这些企 业的当 务之急。 ｐ（ ｓ ｓｐ ｃｓ ｅ ｉｅｎ） Ｒ（ ｓｒ ｕ ＢＲＢ ｉ ｓｒ ｅ Ｒ ｎｎ ｒｇ ｕｎ ｏ ｓ ｇｅ 和ＤＰＤ ｔｉ ｔ ｅ ｅ ｉ ｉ ｂｅ
化的基础之上采取了电 子商务战略， 改造传统经营方式， 以 利用网 络经济的 优点， 提 升企业在网 络时代的竞争能力。 但是随着现代物流理论和网络技术的高速发展， 该公
司有碰到了无数的新问题。
本文对联合利华公司解决上述问题， 成功实施业务流程重组以 及分销资源管理系
统的案例进行了详细的分析， 揭示了 如何充分有效利用企业内己 经存在的 信息系统推 进企业的业务流程变革以 及实施现代分销管理系统的建设以 及在操作时需要注意的 问 题。最后通过以上的分析， 揭示了一般快速消费品企业整合分销资源的应用步骤、
助企业在新的竞争环境下获得竞争优势。
１２本论文的主要研究内容 ．
第一部分是介绍本论文涉及的相关概念： 业务流程重组和分校资源计划。 第二 部分介绍了联合利华公司的情况， 以及目 前的分销资源情况。 第三部分针对上面联合 利华的复杂的分销资源情况进行了详尽的分析， 讲述了联合利华迫切需要变革他们的 分销体系， 需要实施一个先进的分销资 源系统。 然后对联合利华如何变革分销体系和 实施分销资源系统进行了 详细的介绍。 最后一个部分根据联合利华的成功经验， 总结
０２２４２ ３０５ １ 毛文青
联合利华分销体系的变革及其 Ｄ 的实施 Ｐ Ｒ
２相关概念介绍
２Ｉ Ｒ业务流程重组 ．Ｂ 一 Ｐ ２１１业务流程重组的概念 ．．
供应链共建共赢十项原则
供应链共建共赢十项原则原则1：客户满意是我们共同的宗旨!1. 客户满意度的重要性客户满意度（Customer Satisfaction, CSAT）是衡量企业成功与否的关键指标。
根据美国市场研究公司J.D. Power的研究，高客户满意度与客户忠诚度之间存在显著关联。
满意的客户更有可能进行重复购买，并通过口碑推荐吸引新客户。
根据《哈佛商业评论》的研究，提升客户满意度仅提高5%就可以将利润提升25%至95%。
2. 行业数据在零售行业，客户满意度直接影响销售额。
例如，Gartner的研究表明，满意度高的顾客在平均情况下每年消费金额高出30%。
在汽车行业，J.D. Power发布的2022年美国初始质量研究显示，顾客对新车的满意度下降与缺陷率上升之间有直接关联。
汽车制造商如丰田和奔驰在客户满意度方面表现突出，得益于其严格的质量控制和客户服务。
3. 客户体验管理（CEM）现代企业越来越重视客户体验管理。
CEM涉及对客户在购买前、购买中和购买后的所有接触点进行管理，以确保客户满意度最大化。
根据Forrester的报告，客户体验领导者的收入增长速度是追随者的五倍。
这一差距凸显了重视客户满意度对业务成功的重要性。
4. 实施策略为了提升客户满意度，供应链的每个环节都必须关注客户需求。
这包括：数据驱动决策：使用客户反馈、社交媒体监测和市场调研数据，深入了解客户需求和偏好。
跨部门协作：各部门（如销售、生产、物流等）需要共同合作，确保满足客户需求的同时优化运营效率。
个性化服务：利用大数据分析，企业可以为客户提供定制化的产品和服务，从而提升客户体验。
5. 案例分析例如，亚马逊以客户为中心的策略使其成为全球最大的在线零售商。
根据Statista的数据，亚马逊的客户满意度在过去几年中始终保持在90%以上，这直接推动了其销售增长。
其成功的关键在于快速的配送服务、便捷的退货政策和优质的客户服务。
6. 总结客户满意是供应链各方共同的宗旨。
联合利华供应链资料
联合利华供应链资料1. 供应链管理概述供应链管理是一种全球化并集中的活动，旨在协调产品的各个生产阶段、供应商、分销渠道和最终消费者之间的流程。
联合利华作为全球知名的消费品公司，其供应链管理起着关键的作用。
为了优化供应链管理，联合利华采用了先进的技术和策略，以确保产品的高质量和高效生产。
2. 联合利华的供应链流程联合利华的供应链流程涵盖了从原材料采购到产品交付的整个生命周期。
以下是供应链流程的主要步骤：2.1 原材料采购联合利华通过与全球各地的供应商建立合作关系，从可靠的来源采购原材料。
这需要与供应商保持紧密的合作，并确保原材料的质量和可用性。
2.2 生产计划与调度联合利华基于市场需求和销售预测制定生产计划。
生产计划的制定需要考虑到产品的实际需求、原材料库存和生产能力等因素。
然后，生产计划将与生产部门进行调度，以确保生产计划按时完成。
2.3 生产与运输在生产过程中，联合利华采用先进的生产设备和技术，以确保产品的质量和效率。
完成生产后，产品将通过运输渠道送达各个销售地点。
2.4 仓储和物流联合利华在全球范围内建立了仓储和物流基地，以确保产品的及时交付。
仓储管理涉及库存管理、货物的存储和分拣，物流管理涉及运输和配送的安排。
2.5 分销与零售联合利华的产品通过各种分销渠道到达最终的消费者。
联合利华与各大零售商建立了合作关系，确保产品能够在市场上得到广泛的分销和销售。
3. 联合利华的供应链管理策略为了优化供应链管理，联合利华采用了以下策略：•紧密合作：联合利华与供应商和分销商建立了紧密的合作关系，以确保供应链的顺畅运作和协调。
•技术创新：联合利华采用先进的技术来提高供应链的效率和可靠性，例如物联网、和大数据分析。
•风险管理：联合利华积极管理供应链中的风险，例如原材料短缺、运输延误等，以降低供应链的不稳定性。
•可持续发展：联合利华致力于减少环境影响和社会责任，通过采用可持续的供应链管理实践来提高企业的可持续发展性。
大数据对采购与供应链的影响
大数据对采购与供应链的影响“目前在供应链上应用大数据的重心更多的是靠近市场的需求端和营销领域，相对于采购与供应领域，市场需求领域更多地首先开展了大数据的应用，许多企业也已经收获颇丰。
因此，在采购与供应领域应该努力迎头赶上时代的步伐，利用大数据为企业和供应链的供应做出更大的贡献。
有了充足的数据，若将其转变为价值还必须有好的方法和先进的工具。
一、大数据时代对采购和供应链带来的挑战和机遇1. 大数据时代及其特征大数据(Big Data)是指所涉及的规模巨大的数据。
随着时代的不断进步以及科技的飞速发展，互联网、物联网、移动通讯、管理信息化、电子商务等技术不断相互渗透，并作用到国家、企业和民生的方方面面，今天，人们用大数据来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，以及在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助人们处理事务和决策等更积极目的的资讯与知识。
美国互联网数据中心指出，互联网上的数据每年将增长50%，每两年便将翻一番，而目前世界上90%以上的数据都是最近几年才产生的。
2020年，全世界所产生的数据规模将达到今天的44倍。
从这些数据每天增加的数量来看，世界目前已进入大数据时代。
大数据时代凸显了数据资源的重要意义。
2012年奥巴马政府宣布投资2亿美元拉动大数据相关产业的发展，将“大数据战略”上升为国家战略，将大数据定义为“未来的新石油”，把对数据的占有和控制视为陆权、海权、空权之外的另一种国家核心资产。
2013年，法国政府发布了其《数字化路线图》，列出了将会大力支持的5项战略性高新技术，“大数据”就是其中一项。
2012年，日本总务省发布2013年行动计划，明确提出“通过大数据和开放数据开创新市场”。
联合国在2012年发布的大数据政务白皮书中指出，大数据对于联合国和各国政府来说是一个历史性的机遇。
我国也将大数据产业看作为战略性产业，成立了“大数据专家委员会”。
在“大数据”2014年十大趋势预测中，包括了数据商品化与数据共享联盟化，大数据生态环境逐步发展等内容。
如何利用大数据分析优化供应链管理
如何利用大数据分析优化供应链管理在当今竞争激烈的商业环境中，供应链管理的效率和效益对于企业的成功至关重要。
随着信息技术的飞速发展，大数据分析已成为优化供应链管理的强大工具。
通过收集、处理和分析大量的数据，企业能够获得有价值的洞察，从而做出更明智的决策，提高供应链的灵活性、响应能力和成本效益。
大数据分析在供应链管理中的应用场景十分广泛。
首先，在需求预测方面，它能够帮助企业更准确地预测市场需求。
以往，企业通常依靠历史销售数据和经验来进行预测，但这种方法往往存在误差。
而借助大数据分析，企业可以整合来自多个渠道的数据，包括社交媒体、电商平台、市场调研等，以更全面地了解消费者的行为和偏好，从而提高需求预测的准确性。
例如，一家服装企业通过分析社交媒体上的时尚趋势和消费者的讨论，提前预测到某种款式的服装将流行，从而及时调整生产计划，满足市场需求，避免了库存积压。
其次，大数据分析在库存管理方面也发挥着重要作用。
企业可以实时监控库存水平，了解库存的流动情况，分析哪些产品库存周转率高，哪些产品库存积压严重。
通过这些数据，企业能够优化库存策略，确定合理的安全库存水平，减少缺货和积压现象的发生。
比如，一家电子零售商通过大数据分析发现某款热门手机的销量增长迅速，而库存即将告罄，于是立即补货，避免了销售机会的损失。
在供应商管理方面，大数据分析同样能够带来显著的效益。
企业可以收集供应商的绩效数据，如交货准时率、产品质量、价格等，对供应商进行评估和分类。
这样，企业可以与优质供应商建立更紧密的合作关系，同时对表现不佳的供应商进行改进或淘汰。
此外，通过分析供应商所在地区的经济、政治、环境等因素，企业还可以提前预测潜在的供应风险，制定应对措施，确保供应链的稳定。
要实现大数据分析在供应链管理中的有效应用，企业需要建立完善的数据收集和处理系统。
这包括从内部的ERP（企业资源计划）系统、CRM（客户关系管理）系统等收集数据，以及从外部的市场、行业报告、合作伙伴等获取数据。
联合利华集中化战略
联合利华集中化战略简介联合利华（Unilever）是一家全球化的跨国公司，主要从事消费品生产和销售业务。
作为全球领先的快速消费品公司之一，联合利华致力于提供质量卓越、可持续发展的产品，以满足市场需求。
为了更好地实现公司战略目标，联合利华制定了集中化战略，旨在优化组织结构、提高工作效率，并从中获得更高的利润回报。
集中化战略的背景联合利华在全球范围内拥有多个业务领域和产品线。
然而，长期以来，由于各个业务单元的相对独立运营，公司面临着资源分散、协同效率低下等问题。
为了解决这些问题，联合利华决定采取集中化战略，将公司的战略决策和资源配置更加集中统一，以实现更高效的运营和管理。
集中化战略的目标联合利华集中化战略的主要目标包括：1.提高决策效率：通过集中决策，有助于减少决策环节，加快决策的速度和准确性，以适应市场的快速变化。
2.优化资源配置：通过集中统一的资源配置，能够更好地实现资源的合理配置，提高资源利用率，以降低成本并增加效益。
3.加强协同合作：集中化战略有助于不同业务单元之间的协同合作，促进信息共享和知识转移，提升整体企业的竞争力。
4.提升品牌价值：通过集中化战略，联合利华能够更好地整合品牌资源，提升品牌的影响力和市场份额。
实施集中化战略的步骤为了顺利实施集中化战略，联合利华采取了以下步骤：1.分析和评估：对公司的组织结构、业务运营和资源配置进行全面分析和评估，找出存在的问题和障碍。
2.设定目标：根据分析结果，制定明确的集中化目标，确定实施集中化战略的重点和优先事项。
3.重新规划组织结构：基于集中化目标，重新规划和调整公司的组织结构，明确职责和权限，并确保有效的沟通和协调。
4.确定资源配置策略：根据各个业务单元的需求和公司战略，确定统一、合理的资源配置策略，确保资源的最优化配置。
5.加强信息技术支持：通过引入先进的信息技术系统，为集中化战略的实施提供支持，提高数据的可视化和分析能力。
6.培训和激励员工：为员工提供相关的培训和培养计划，激励员工积极参与集中化战略的实施，确保战略顺利进行。
如何实施供应链管理软件的成功案例
如何实施供应链管理软件的成功案例供应链管理软件的成功案例介绍随着全球化经济的发展，企业供应链管理的复杂性不断增加。
为了提高运营效率、降低成本、优化供应链流程，许多企业选择实施供应链管理软件。
本文将介绍几个成功案例，探讨如何实施供应链管理软件以实现企业的成功。
案例一：联合利华公司联合利华公司是世界领先的消费品公司之一。
该公司通过实施供应链管理软件，成功解决了其全球供应链的挑战。
首先，他们建立了一个全球供应链平台，实现了各个业务单元之间的协作与合作。
其次，通过供应链管理软件，联合利华公司实现了供应链上下游的信息共享，实现了供应链的可视化管理。
最重要的是，该软件提供了实时的数据分析和决策支持，帮助企业快速做出准确的决策，提高了供应链的灵活性和敏捷性。
案例二：亚马逊公司亚马逊公司是全球最大的电子商务企业之一，其供应链管理一直以效率高效著称。
亚马逊通过实施先进的供应链管理软件，构建了一个高度自动化的供应链网络。
该网络通过物流与运输系统、库存管理系统以及订单管理系统的集成，实现了供应链的协同管理。
亚马逊利用供应链管理软件精确追踪库存和订单，并实时更新数据，确保产品及时交付给消费者。
此外，供应链管理软件还帮助亚马逊降低库存成本和运输成本，并优化供应链中的各个环节。
案例三：宝洁公司宝洁是全球最大的快速消费品公司之一。
在实施供应链管理软件之前，宝洁面临着多个供应链管理挑战，如产能规划、库存优化以及供应链可视化等。
通过实施供应链管理软件，宝洁成功地解决了这些挑战。
他们利用供应链管理软件进行生产计划的优化，并实现了供应链上下游的信息共享和协同。
此外，该软件还帮助宝洁进行需求预测和供应网络优化，并提供了实时的数据分析和报告功能，支持企业的决策制定和业务发展。
通过上述案例可以看出，实施供应链管理软件对于企业实现成功非常重要。
下面将介绍一些实施供应链管理软件的关键步骤。
第一步：需求分析与规划在实施供应链管理软件之前，企业需要进行需求分析和规划。
如何利用大数据改善供应链管理
如何利用大数据改善供应链管理在当今竞争激烈的商业环境中，供应链管理对于企业的成功至关重要。
有效的供应链管理可以帮助企业降低成本、提高效率、增强客户满意度，并在市场中获得竞争优势。
而大数据的出现为供应链管理带来了前所未有的机遇和挑战。
本文将探讨如何利用大数据来改善供应链管理，以帮助企业实现更高效、更灵活和更具竞争力的供应链运作。
一、大数据在供应链管理中的作用大数据可以为供应链管理提供丰富的信息和洞察，帮助企业做出更明智的决策。
具体来说，大数据在供应链管理中的作用主要体现在以下几个方面：1、需求预测准确的需求预测是供应链管理的关键。
通过分析历史销售数据、市场趋势、社交媒体数据、天气数据等多源数据，企业可以更准确地预测市场需求，从而优化生产计划、库存管理和物流配送。
2、库存管理大数据可以帮助企业实时监控库存水平，分析库存周转率和滞销产品，从而优化库存结构，减少库存积压和缺货现象的发生。
3、供应商管理通过收集和分析供应商的绩效数据、交货时间、质量数据等，企业可以评估供应商的可靠性和合作效果，选择更优质的供应商，建立长期稳定的合作关系。
4、物流优化利用大数据分析交通状况、运输成本、配送路线等因素，企业可以优化物流配送方案，降低运输成本，提高配送效率和准时率。
5、风险管理大数据可以帮助企业识别供应链中的潜在风险，如供应商破产、自然灾害、市场波动等，并提前制定应对措施，降低风险对供应链的影响。
二、利用大数据改善供应链管理的步骤要有效地利用大数据改善供应链管理，企业需要遵循以下步骤：1、明确目标首先，企业需要明确利用大数据改善供应链管理的目标是什么，是提高需求预测的准确性、降低库存成本、优化物流配送还是其他方面。
明确的目标将为后续的数据分析和决策提供方向。
2、数据收集企业需要收集与供应链相关的各种数据，包括内部数据（如销售数据、库存数据、生产数据等）和外部数据（如市场数据、竞争对手数据、宏观经济数据等）。
同时，要确保数据的准确性、完整性和及时性。
联合利华供应链
联合利华供应链1.介绍本文档旨在全面介绍联合利华供应链部门的运作机制和相关流程。
通过此文档，您将了解到联合利华供应链的组织结构、核心职能、主要流程和关键指标。
2.组织结构2.1 部门概述2.2 部门职责2.3 各职能岗位及职责分工2.4 跨职能团队合作机制3.供应链规划与战略3.1 供应链战略目标3.2 供应链规划流程3.3 供应链业务规划3.4 供应链战略执行与监控4.供应链网络优化4.1 供应链网络设计原则4.2 供应链网络优化方法4.3 供应链网络模型建立与分析4.4 供应链网络优化策略5.供应商管理5.1 供应商筛选与评估5.2 供应商合同管理5.3 供应商绩效评估与改进5.4 供应商风险管理6.订单管理6.1 订单接收与处理流程6.2 订单执行与跟进6.3 订单变更与异常管理6.4 订单生命周期管理7.库存管理7.1 库存规划与控制7.2 库存分布与调拨7.3 周转率和周转天数计算7.4 库存盘点与调整8.物流运输管理8.1 物流运输模式选择8.2 物流运输组织与协调8.3 运输成本优化与控制8.4 运输服务评估与合同管理9.风险管理9.1 供应链风险识别与评估9.2 风险应对与控制措施9.3 危机管理与应急预案9.4 风险溯源与事故调查10.指标监控与改进10.1 供应链绩效指标设定10.2 监控与报告机制10.3 绩效分析与评估10.4 持续改进活动与措施附件：1.供应商评估表3.库存管理工具4.物流服务合同范本法律名词及注释：1.合同：根据合同法的规定，合同是双方当事人约定，依法成立，具有法律效力的协议。
2.物流服务合同：供应商与运输服务提供商之间签署的协议，具体约定物流服务的内容、条件和责任。
3.风险管理：对潜在风险进行识别、评估、应对和控制的一系列管理活动。
区块链技术在供应链方面的应用
区块链技术在供应链方面的应用随着全球化和数字技术的快速发展，供应链管理变得越来越复杂。
物流、资金、信息流等多方面的挑战使得供应链管理面临着巨大的压力。
传统的供应链管理模式已经不能满足不断变化的市场需求，而区块链技术作为一种去中心化的公共账本技术，具有不可篡改、去中介化、高度可信等优点，被认为能够解决传统供应链管理中存在的问题。
一、区块链简介区块链可以被理解为一个分布式的、由多台计算机共同储存、验证和维护的数据库，其中每个区块都包含了多个交易信息，形成了一个由多个区块组成的区块链。
区块链具有去中心化、公共账本、数据不可篡改等独特的特点，特别适用于需要高度可靠的信息传递和共享的场景。
二、传统供应链管理存在的问题传统的供应链管理存在许多问题，如信息共享不透明、数据安全性差、交易效率低下等。
这些问题给供应链的正常运作带来了很大的风险，并导致了一系列的问题，如订单错误、货物延迟、虚假报价等。
1、信息共享不透明各方之间缺乏透明的信息共享是传统供应链管理的一大痛点。
由于信息的不对称，供应链上的每个参与方都只了解到自己的局部信息，无法全面了解供应链整体的运作情况，导致供应链上的每个参与方都很难做出准确的预测和决策。
2、数据安全性差传统供应链管理涉及到大量的敏感数据信息，而企业之间的数据交换普遍存在着数据泄露、篡改等问题，这不仅给企业造成了重大的损失，也严重破坏了企业之间的信任关系。
3、交易效率低下传统的供应链管理需要很多繁琐的中间环节，如物流、保险、信用担保等，这些环节不仅增加了交易时间，同时也增加了交易成本，降低了交易效率。
三、区块链技术在供应链管理中的应用区块链技术的特点为供应链管理的数字化和信息共享提供了良好的解决方案。
以下是区块链技术在供应链管理方面的应用：1、建立可靠的供应链体系区块链技术可以使得企业之间可以高效、安全、可靠共享数据，并自动达成一致，从而有效消除了信息不对称的问题，建立了一个可靠的供应链体系。
供应链白金奖：1号店和联合利华（中国）“4步走”战略打造快速灵活的电子商务供应链
供应链白金奖：1号店和联合利华（中国）“4步走”战略打
造快速灵活的电子商务供应链
沈阳;王丽佳
【期刊名称】《条码与信息系统》
【年(卷),期】2014(000)004
【摘要】联合利华和1号店供应链四步走战略为双方建立了良好和可持续的客户合作关系，主要绩效指标获得了质的飞跃。
当今的电商行业，任何一个平台要想获得更大的发展，无一不关注成本控制，运作的效率及服务的改善，而这一切都与是否拥有一套高效的供应链管理体系密切相关联，未来的电商绝对不是某个点优秀就能成功，而是整个供应链条的衔接和配合，尤其从端到端的供应链，将是电商战略依托之所在。
【总页数】2页(P28-29)
【作者】沈阳;王丽佳
【作者单位】
【正文语种】中文
【中图分类】F274
【相关文献】
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2.“4步走”战略:打造快速灵活的电子商务供应链 [J], 王丽佳
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联合利华活用大数据驱动供应链管理
消费者从超市货架上取走一瓶联合利生产的洗发水对联合利华（中国）来说，就意味着它的1500家供应商、25.3万平方米的生产基地、9个区域分仓、300个超商和经销商都因此而受到牵动。
这是构成公司供应链体系的一些基本节点。
它的一头连接着来自全球的1500家供应商，另一头则是包括沃尔玛、乐购、屈臣氏和麦德龙等在内的总共约300个零售商与经销商所提供的超过8万个销售终端。
此外是：清扬洗发水、力士香皂、中华牙膏、奥妙洗衣粉等16个品牌将近3000多种规格（SKU）的产品，以及在中国超过100亿元人民币的年销售额。
每当消费者买走一件产品，联合利华整条供应链的组织运转就会受到影响。
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深度数据挖掘与需求分析
不同于家电、汽车等耐用消费品比较容易预测消费趋势和周期，快速消费品行业由于其消费者的购买频次更高，消费结构更为复杂，以及销售过程中充满许多不确定性，企业较难对它做出需求预测。
最头疼的情况是大客户采购，这种情况可能使超市的现有库存顷刻间耗尽。
为了避免类似的手忙脚乱，又不想增加库存加大成本，更不想丢失客户，联合利华需要准确地预测未来的销售情况。
每天，分散在全国各地的业务人员巡店后，将销售数据输入到一个手持终端，源源不断地把销售情况汇总到公司的中心数据库里。
与此同时，直接与公司总部数据库对接的诸如沃尔玛POS机系统和经销商的库存系统等，将店里的销售和库存数据及时反映到公司的中心数据库中，使不论上海中国总部还是伦敦全球总部的管理人员，都能了解到中国超过1万家的零售门店在任何一天内的销售情况和业务数据。
其余还有7万多个销售终端，数据更新以周为单
位，这些大样本的数据来源，可以保证销售预测的波动（例如令人头疼和难以预料的团购情况）能被控制在合理的范围水平内。
但仅仅通过汇总购买行为这类数据，还不足以准确预测出未来一段时间内的需求，那些代表预测销量和实际销量的分析曲线，只是依赖数学模型和复杂的计算完成了理论上的工作，还需要做进一步的分析。
这就需要其他的业务数据，例如对某产品制定的促销方案是降价还是买赠、在某时段内投入了多少宣传力度、覆盖了多少区域或渠道等，都会影响到该产品最终增加的销量，同时还要与其他业务部门如生产、采购、财务、市场等团队进行协同，共同利用这些数据，预测和分析结果。
联合利华按照16个品牌的产品形态划分出四大业务类别，每个品类都有一个团队来预测产品的销售情况，并分析进一步影响采购、生产环节的实际运作。
当洗发水以瓶为单位售出后，采购部门得到的信息则是原材料A和包装材料B又将会有新的需求，在系统里一瓶洗发水会被分解成40多种原材料，这些数据会落实在其物料清单BOM上。
/2/
全球协同采购
按照公司实行的全球化范围的采购与生产体系，消费者购买行为对采购、生产的影响就是全球性的。
目前，公司旗下400多个品牌的产品在六大洲270个生产基地生产，所有涉及原料和包装材料的采购问题，包括采购地和供应商的选择，以及采购规模与频次的安排，都是由全球统一进行调配。
这种全球化的操作将在成本集约上体现出规模效应，但同时也对公司的供应商管理水平提出了挑战。
2002年，公司在上海成立了全球采购中心，从中国向全球出口原料及成品，这里生产的牙膏最远销售到智利，中国的供应商总数规模在1500家左右。
利用大数据与业务分析，一些能够同时提高合作方效率的合作会在这里开展：一些在内部被评定为A级的供应商被视作战略合作伙伴，它们会为生产提供定制化的材料，而自己的设计与研发人员也会对供应商的设备、流程等十分熟悉，双方会针对一款新产品在很早期就开始合作，联合利华会从技术方面对供应商提供指导。
联合利华利用大数据对供应商进行管理，有一套全球共同执行的标准。
一个跨部门的管理团队每年会重新审核供应商等级，对A级供应商更是到场审计两次，不仅是技术水平、产品质量、资金规模等常规指标，还包括绿色、环保、用工条件等社会责任方面的情况，如果在其中哪个方面没能达到要求，就将面临从采购名单里消失的风险。
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高效协同生产
每当商品售出时，生产部门就要和计划部门对接对售出产品的数据做出响应。
根据售出产品的相关数据，生产计划经理进行分析并做出决策。
除了通过需求计划经理得到需求预测，他还必须获得其他业务信息，例如通过采购团队掌握所有供应商的交货能力，通过工厂负责人了解目前生产线上的实际产能，等等。
然后，将这些信息汇聚在一起统筹分析，做出下一段时期内的产能供应水平。
根据这些大数据，工厂最终制定出生产安排，指挥一个年产值为140亿元的生产系统在每一周、每一天里如何调度它的每一家工厂、每一条生产线、按照速度和专长的不同安排生产（洗发水生产线就有十多条），完成300多个规格(SKU)的洗发水生产，以尽可能达到产能最大化，以满足那些分散在全国各地甚至世界其他地区不断增长的购买需求。
关于消费者打算在何时何地购买这瓶洗发水的行为，将给联合利华的分析人员带来一道复杂的统筹学问题。
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渠道供应链管理，赢在货架
联合利华在全国设有9个销售大区，首先成品从合肥生产基地的总仓发往上海、广州、北京、沈阳、成都等9个城市的区域分仓。
为了保证这瓶洗发水能够准时到达最终的货架，分销资源计划员既要规划路线，又要考虑库存成本和各条运输线上波动的运输能力。
比如，春节将是联合利华产品的销售旺季，而临近春节时往西方向的铁路线会很拥挤，公路运输也比较忙，这还考虑很多发生在路上的临时突发的状况。
因此，必须有充足的数据进行详细周密的分析，并与其他业务部门协商，做出例如“规划如何在西区提前建立库存”等的决策。
联合利华用活了数据，从超市货架上每个产品的变化，一直到自己的供应商，这是一条能产生出高价值的数据链路，而利用链路上每一节点的数据来优化和改进业务，使得业务运营获得了骄人的好成绩。
例如通过对缺货的分析，找出导致一瓶洗发水在货架上缺货的真正原因：是门店方面没有及时下单，还是系统虚库存，又或者是因为库存堆放问题等，找到了真正的原因改进了缺货率，使其重点门店的货架满足率提高到了98%，上升了8%（货架有货率每提高3%，就会带动产品销售提高1%）。
又如与超商启动了回程车项目优化，在联合利华合肥总仓、乐购嘉善总仓、乐购合肥门店之间，把双方的取货、发货和运输线路放在一起进行分析和优化设计，减少了返程时的空车率，节约了10%左右的物流成本，同时也完成了公司对碳排放降低的要求；再如，通过分析与优化，提升了服务效率和客户的投资回报率。
2011年联合利华的这一排名从2004年的20名之外上升至第二名，实现了它“赢在客户”的目标规划，无论在它的销售、采购、库存、生产，还是在物流等方面的业务都有了很大的提升。
来源：iChainnel,由Beverf整理发布。