大数据时代下的供应链管理

大数据时代—供应链管理的新时代

GS304

（上海海洋大学，上海201306）

内容摘要：随着经济全球化，国际交往越来越密切，国际分工越来越明显，企业间也由过去的垄断竞争转换为合作共赢。计算机技术的发展改变了信息传递的方式，加强了企业间的合作交流，自上世纪60年代中期以来，出现了物料需求计划（MRP）、制造资源计划（MRPII）、准时生产制（JIT）、精细生产、企业资源计划（ERP）等新的生产方式，进一步完善了供应链管理（SCP），使企业间信息和资源的集成成为可能。我们处在第三次科技革命时代，信息技术无不渗透进我们的生活，下一个时代将是大数据的时代，将是人工智能的时代，阿尔法狗已经在乌镇完胜柯杰，人工算法战胜了人类大脑。在这个数据时代，企业面临新的机遇和挑战，数据变成了衡量一切价值的符号，对人类社会的描述和预测越来越准确，而供应链管理又是依托数据流（资金流、信息流、物流）对企业的资源进行优化整合，因此在新时期的供应链管理就尤为重要。

关键词：供应链管理大数据信息整合价值创造预期优化

一、引言

随着经济全球化和知识经济时代的到来，无国界化企业经营的趋势愈来愈明显，整个市场竞争呈现出明显的国际化和一体化。与此同时，用户需求愈加突出个性化，导致不确定性不断增加。此外，高新技术的迅猛发展提高了生产效率，缩短了产品更新换代周期，加剧了市场竞争的激烈程度。企业主要面临8大难题：信息爆炸的压力、技术进步越来越快、高新技术的运用越来越广泛、市场和劳务竞争全球化、产品研发的难度越来越大、可持续发展的要求越来越迫切、全球性技术支持和售后服务、用户的要求越来越苛刻。虽然供应链管理的出现促进了企业资源管理计划（ERP）的发展，强调对供应链的整体管理，将供应商、制造商、协作厂家、用户甚至竞争对手都纳入管理的资源之中，使业务流程更加紧密地集成在一起 ,提高了对用户的响应速度，实现了敏捷制造与虚拟企业，但是这只是开发了供应链管理的部分功能，只解决了部分资源优化问题，并未解决企业所遇到的全部问题。新的供应链管理，已经不满足于对当期的资源进行优化配置，还要进行资源的跨期配置，通过准确的预测，对未来的资源进行有效的管理配置。

二、供应链管理的简介与发展趋势

1.供应链管理的简介

供应链是由供应商、制造商、仓库、配送中心和渠道商等构成的物流网络。同一企业可能构成这个网络的不同组成节点，但更多的情况下是由不同的企业构成这个网络中的不同节点。在某个供应链中，同一企业可能既在制造商、仓库节点，又在配送中心节点等占有位置。在分工愈细，专业要求愈高的供应链中，不同节点基本上由不同的企业组成。在供应链各成员单位间流动的原材料、在制品库存和产成品等就构成了供应链上的货物流。

供应链最早来源于彼得·德鲁克提出的“经济链”，后经由迈克尔·波特发展成为“价值链”，最终演变为“供应链”。它的定义为“围绕核心企业，通过对信息流，物流，资金流的控制，从采购原材料开始，制成中间产品以及最终产品，最后由销售网络把产品送到消费者手中。它是将供应商,制造商，分销商，零售商,直到最终用户连成一个整体的功能网链模式。”从中可以看到，它是一个范围更广的企业机构模式.它不仅是条联接供应商到用户的物料链,信息链,资金链,同时更为重要的是它也是一条增值链.因为物料在供应链上进行了加工,包装,运输等过程而增加了其价值,从而给这条链上的相关企业带来了收益。

2.供应链管理的发展趋势

随着国际经济结构调整的深入，对企业节能减排的要求更加严格，企业只有通过强化环境保护的自我约束机制，来降低产品和生产过程相关的环境污染所带来的生产经营风险。因此绿色供应链将是企业发展的一个趋势，它能使整个供应链的资源消耗和环境负作用最小，并能有效满足日益增长的绿色消费需求，从而提高供应链的竞争力。

在全球供应链管理服务市场上，包括企业内部运营、企业服务、供应链管理在内的全球业务流程外包市场规模在2009年达到了1719亿美元，其中，企业服务外包约占42%；运营外包占23%;供应链和需求管理外包约占35%，供应链管理外包市场规模约为596.83亿美元。外包会越来越广泛，社会分工细化，企业专注于自己擅长的领域，通过贸易合作实现企业内部福利最大化。

信息技术的飞速发展，使供应链得以搭上便车，供应链的发展离不开信息技术与数据科学。人工智能、大数据、深度学习、量子通讯将会广泛的应用于供应链管理中，使管理的每一个节点规范化、精细化、可控制化。

三、大数据时代的到来

1.什么是大数据

大数据是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产，大数据与云计算的关系密不可分。大数据无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。

2.大数据对商业生态的影响及改变

“大数据”正以各种方式和路径影响着企业的商业生态，它已经成为企业商业模式创新的基本时代背景。“大数据”对商业模式创新驱动有三种视角，即大数据资源与技术的工具化运用、大数据资源与技术商品化推动“大数据”产业链形成、以“大数据”为中心的扩张引发行业跨界与融合；在商业模式创新的企业层面，“大数据”在企业价值主张创新、关键业务与流程创新、收益模式创新、外部关系网络与价值网络重构中起做重要作用；在“大数据”产业链层面，沿大数据产品价值链的横向延伸、大数据技术产业链纵向定位与整合界定了六种基本商业模式类型，提供了以完整解决方案为导向的商业模式创新趋势；在行业层面，发展出基于“连接”与“融合”的两种新兴商业模式——平台式商业模式和数据驱动跨界模式；大数据对资源基础论、创新理论、价值链理论、交易成本理论有着不同层面的创新和驱动。

三、数据共享，优化未来

1.企业数据系统的建立与集成

提高企业供应链管理的绩效，除了必须有一个高效的运行机制外，建立一个高效精简的供应链也是极为重要的一环。供应链的构成不是一成不变的，但是在实际经营中，不可能像改变办公室的桌子那样随意改变供应链上的节点企业。因此，作为供应链管理的一项重要环节，无论是理论研究人员还是企业实际管理人员，都非常重视供应链的构建问题。特别是在数据时代，供应链管理模式随着时间的变化越来越快，往往企业的管理模式跟不上时代的变化就会被淘汰，因此新技术下的供应链管理越来越重要。企业通过对数据系统的集成管理，量化企业内部和外部的每一笔业务，通过数据分析和预测，精确的计算出未来的需求和产出，在现期做好对资源的订单处理，降低未来的预期风险。

2.完全信息下的供应链运行

大数据将会使企业间信息变得相对对称，减少了道德风险和逆向选择等问题，降低交易