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干供应链架构这行，越往后越觉得，数据分析不是“锦上添花”的技能，而是“安身立命”的基本功。就像老中医诊脉，能从细微的脉搏跳动里看出身体的症结，供应链里的数据分析，就是从一堆看似杂乱的数据里，找到影响成本、效率、风险的关键，帮你把决策从“凭经验”变成“靠证据”。
很多供应链人都有过这样的经历：库存明明堆了一仓库，客户要的货却偏偏断供；明明算着成本可控，月底结算却发现超了不少；供应商承诺的交付期挺靠谱，实际到货却总延迟。这些问题，本质上都是“数据盲区”造成的。你以为自己了解供应链的每一个环节，其实就像摸象的盲人，只看到了局部，没看清全貌。
我在《供应链架构师》一书从曾提到过一个供应链上的典型现象，即“神龙效应”：由于上下游信息不通，每个节点都不可控,会导致整个链路非常复杂。就好比中国有句谚语叫做“神龙见首不见尾”一条龙穿梭于云间,神出鬼没、变化多端,迎之不见其首、随之不见其后，很难一览全貌。
数据分析的核心价值，就是帮你看清全貌、找准病根。比如库存管理，光靠“感觉”备货，要么积压资金，要么错失订单。但如果把历史销售数据、季节波动规律、供应商交付周期、物流运输时间这些数据整合起来分析，就能算出合理的安全库存，既保证现货率，又能把库存周转天数降下来。
我之前接触过一家快消企业，原来库存周转要65天，通过数据分析优化备货策略后，周转天数降到了25天，单是资金占用成本就省了上千万元。
再比如供应链风险控制，疫情期间，很多企业因为依赖单一供应商而断供。如果提前通过数据分析供应商的产能、地缘风险、替代资源情况，就能提前布局备选供应商，甚至调整采购比例，把断供风险降到最低。
还有成本优化，把采购、生产、物流、仓储的每一笔数据拆解开，就能发现哪些环节在“隐形浪费”：可能是某类原材料的采购价远高于行业平均，可能是物流路线绕了远路，也可能是生产环节的损耗率过高。这些问题，光靠肉眼观察很难发现，但数据不会说谎。
对供应链架构师来说，数据分析更是设计高效供应链的“导航仪”。
比如搭建全球供应链网络时，要考虑工厂选址、仓库布局、物流路线规划，这些都不能拍脑袋决定。需要分析各地的劳动力成本、原材料供应、运输成本、市场需求分布等几十种数据，才能找到最优解。
之前有个制造企业想在东南亚设厂，一开始倾向于越南，但通过数据分析发现，泰国的物流效率更高、供应链配套更完善，综合成本反而更低，最后调整了布局，一年节省了近30%的运营成本。
很多人觉得数据分析很难，要懂复杂的模型、会写代码，其实不然。对供应链人来说，数据分析的核心是“用数据解决实际问题”，而不是搞学术研究。只要找对方法，循序渐进，普通人也能学会。
首先，要明确“为了解决什么问题”去做分析。
不要上来就一头扎进数据里，先想清楚自己的需求：是想优化库存，还是想降低成本？是想提升交付率，还是想控制风险？比如想优化供应商交付，就聚焦供应商的交付准时率、质量合格率、异常情况发生率这些数据；想降低物流成本，就关注运输路线、运输方式、装载率、油耗这些指标。目标越明确，数据分析的方向就越清晰，也不会被无关数据干扰。
其次，要学会“找数据、辨数据”。
供应链的数据很多，ERP系统里的采购数据、生产数据、销售数据，WMS系统里的库存数据，TMS系统里的物流数据，还有外部的市场数据、行业数据。但不是所有数据都有用，要学会筛选和辨别。
比如有些历史数据是特殊时期的（比如疫情期间的销售数据），不具有参考性，就要剔除；有些数据录入不规范，存在错误，就要修正。只有保证数据的准确性和相关性，分析结果才有意义。
然后，要掌握“基础的分析工具和方法”。
不用一开始就学Python、R这些复杂的编程软件，先把Excel用透就行。Excel里的数据透视表、VLOOKUP、条件格式、图表功能，足够应对大部分供应链场景的分析需求。
比如用数据透视表快速统计不同供应商的交付情况，用VLOOKUP关联采购订单和入库数据，用图表直观展示库存变化趋势。等Excel用熟练了，再根据工作需要学习一些专业工具，比如Power BI、Tableau，这些工具能更高效地处理海量数据，还能做可视化报表，方便展示和沟通。
最重要的是，要养成“用数据说话”的习惯。
平时工作中，遇到问题先别急着下结论，多问一句“数据是怎样的？”。比如开会讨论交付延迟问题，不要只听大家抱怨“供应商不靠谱”，而是拿出具体数据：这个供应商最近三个月的交付准时率是多少？延迟的原因有哪些？占比分别是多少？基于数据提出的解决方案，才更有说服力，也更容易落地。
还要注意，数据分析不是“一劳永逸”的，而是一个“持续优化”的过程。
供应链是动态变化的，市场需求、供应商情况、政策环境都在变，之前的分析结果可能过一段时间就失效了。所以要定期复盘数据，根据变化调整分析模型和策略。
比如季节变化会影响销售数据，就要及时更新预测模型；供应商的产能发生变化，就要重新评估其交付能力。
其实，供应链数据分析就像学开车，一开始觉得复杂，但练得多了就会熟练。关键是要跳出“怕麻烦”“怕复杂”的心理，从身边的小问题入手，慢慢积累经验。
比如先从分析自己负责的某类产品的库存数据开始，试着优化备货量；再到分析某个供应商的表现，提出改进建议。当你通过数据分析解决了一个又一个实际问题，感受到实实在在的效果时，就会发现数据分析其实没那么难，而且会越来越离不开它。
说到底，供应链的核心是“协同”和“优化”，而数据分析就是实现这两个目标的最有效工具。
在这个数据驱动的时代，不会数据分析的供应链人，就像失去了“火眼金睛”，很难在复杂的供应链网络中找准方向。与其羡慕别人能做出精准的决策，不如从现在开始，一点点学习数据分析，让数据成为自己工作中的“得力助手”，把供应链管理做得更精准、更高效。
学习供应链架构，请阅读作者畅销书《智慧供应链架构——从商业到技术》、《供应链架构师——从战略到运营》，也欢迎读者留言探讨
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作者简介：施云
高级经济师。畅销书《智慧供应链架构：从商业到技术》、《供应链架构师：从战略到运营》作者，“供应链架构”方法论创立者。厦门大学、上海交通大学等商学院客座教授。Gartner全球供应链25强企业首席供应链官，供应链公司总经理。曾在头部互联网公司担任数字供应链中台产品负责人、供应链运营总经理、数字供应链解决方案总经理等职务。带领团队入围有着运筹和管理科学领域诺贝尔奖美誉的“弗兰兹•厄德曼奖”。拥有二十多年的供应链实战经验和供应链数字化经验。