在全球化進(jìn)程中，供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)日益復(fù)雜，企業(yè)與企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)業(yè)已逐漸演變?yōu)楣?yīng)鏈與供應(yīng)鏈的競(jìng)爭(zhēng)，在應(yīng)對(duì)高度復(fù)雜性和更高端到端可見性等訴求之下，供應(yīng)鏈控制塔受到更多關(guān)注和應(yīng)用，本公號(hào)之前對(duì)供應(yīng)鏈控制塔的基本定義和涵蓋范圍做了簡(jiǎn)要介紹，文后附鏈接。接下來將對(duì)供應(yīng)鏈控制塔出系列文章，基于SCOR模型體系，系統(tǒng)講述控制塔在不同的分析階段、使用的不同的技術(shù)能力，不同的應(yīng)用環(huán)節(jié)和對(duì)象、建立控制塔的渠道并結(jié)合案例等等這些方面綜合講述供應(yīng)鏈控制塔。歡迎感興趣的同行友人交流討論。

本篇文章為開篇，我們從分析方法在不同階段的體現(xiàn)做展開介紹，因?yàn)檫@其實(shí)是我們做任何數(shù)字化項(xiàng)目的建設(shè)的基礎(chǔ)路徑。

分析階段深度與不同的技術(shù)場(chǎng)景

1.1 五個(gè)分析階段

在大數(shù)據(jù)，智能化時(shí)代之下，分析工具日益增長(zhǎng)的可用性等，將基于數(shù)據(jù)的分析帶到新的階段。托馬斯 達(dá)文波特和珍妮 哈里斯在其《分析競(jìng)爭(zhēng)》一書中（下附書籍鏈接），引入一個(gè)矩陣的思考維度，橫軸將分析方法本身分為五個(gè)階段，即描述性分析、診斷性分析、預(yù)測(cè)性分析、規(guī)范性分析和認(rèn)知性分析五種?？v軸將不同的分析階段對(duì)應(yīng)到其在應(yīng)用中的描述性的信息，將某一現(xiàn)象從基本的描述到原因追溯，到預(yù)測(cè)，再規(guī)定，最后到認(rèn)知層面。

這五種分析方法通常是分階段實(shí)現(xiàn)的，可以解決不同層面不同角度的問題，不過我們不能簡(jiǎn)單地說哪種分析方法比其他方法更好，無論在哪個(gè)層面，其都有對(duì)應(yīng)的應(yīng)用場(chǎng)景以支持決策。

1.2 舉個(gè)供應(yīng)鏈場(chǎng)景為例子

假設(shè)在某一個(gè)供應(yīng)鏈業(yè)務(wù)部門，其日常會(huì)遇到的問題典型的例子就是供應(yīng)短缺，滿足不了客戶需求。我們第一個(gè)要問的問題是，發(fā)生了什么？這是個(gè)描述性的分析，是哪個(gè)產(chǎn)品出現(xiàn)了交付不及時(shí)的問題；接著，下一個(gè)問題是為什么會(huì)交付不及時(shí)造成短缺？這個(gè)分析就涉及診斷性分析了；我們需要往深了查詢，是哪顆子物料或者組裝流程或者供應(yīng)商排產(chǎn)比預(yù)期節(jié)奏晚了嗎？當(dāng)診斷出這個(gè)問題后，我們基本就可以判斷由于這個(gè)問題的產(chǎn)生，后續(xù)的影響，接下來這種短缺會(huì)持續(xù)多久，預(yù)計(jì)何時(shí)會(huì)解決，這就到了預(yù)測(cè)性分析的層面了。然后，我們能做什么，有什么資源可以來改善這個(gè)預(yù)警到的問題呢，從而盡可能最優(yōu)地平衡供需？于是，在這種優(yōu)化措施的干預(yù)之下，我們會(huì)看到一個(gè)“修正”，一個(gè)我們期望的供應(yīng)改善結(jié)果，這里稱其為規(guī)范性分析；最后，達(dá)到智能程度的認(rèn)知性分析，即試圖學(xué)習(xí)到目前的供應(yīng)鏈問題，采取的改善措施，這些路徑所給予的信息、經(jīng)驗(yàn)。基于此，可以發(fā)展比如基于AI的預(yù)測(cè)模型，從數(shù)據(jù)出發(fā)，到信息整合和相當(dāng)程度的洞察。

上面結(jié)合一個(gè)供應(yīng)場(chǎng)景的問題簡(jiǎn)要說明了當(dāng)我們分析問題時(shí)，在企業(yè)想快速看到問題到尋找方案解決問題，以及回顧做lesson learned的時(shí)候，這其中所遵循的不同分析階段的基本規(guī)律?？梢韵胍?，達(dá)到人工智能層級(jí)的狀態(tài)，是我們一直說的數(shù)字化供應(yīng)鏈所能實(shí)現(xiàn)的最優(yōu)局面。而供應(yīng)鏈控制塔在不同分析階段的主要功能也會(huì)有所側(cè)重，并且可以在不同的應(yīng)用場(chǎng)景下將多個(gè)分析階段的功能做融合。

1.3供應(yīng)鏈控制塔在各分析階段中的應(yīng)用場(chǎng)景 

這幾個(gè)階段是基于使用的不同的技術(shù)能力做區(qū)分的，這里簡(jiǎn)單介紹如下6個(gè)典型的控制塔應(yīng)用可能性：

• 數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)智能連接: 實(shí)施獲取數(shù)據(jù)用于商務(wù)過程監(jiān)控，流程監(jiān)控等

• 問題分析: 使用預(yù)測(cè)性、描述性的分析方法使得數(shù)據(jù)本身從反應(yīng)型朝著預(yù)測(cè)型轉(zhuǎn)變

• 影響分析: 理解某個(gè)預(yù)警信號(hào)的影響，從數(shù)字化本身的生態(tài)系統(tǒng)到公司業(yè)務(wù)中的供應(yīng)鏈

• 場(chǎng)景建模: 對(duì)于不同的場(chǎng)景，提供合適的模擬模型做仿真，給定某個(gè)輸入后預(yù)測(cè)可能的響應(yīng)情況

• 協(xié)同響應(yīng): 在整個(gè)生態(tài)系統(tǒng)中互相連接，互相協(xié)作

• AI智能: 通過AI/機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)實(shí)現(xiàn)高度自動(dòng)化

那么，從供應(yīng)鏈控制塔出發(fā)，在不同的分析階段之下，數(shù)字供應(yīng)鏈所涉及的對(duì)應(yīng)的技術(shù)趨勢(shì)有哪些？下篇文章我們做展開介紹。

文中提及的《分析競(jìng)爭(zhēng)》書籍鏈接：

參考文章：

How can supply chain technology leaders realize a control tower?-Gartner

The difference between descriptive, diagnostic, predictive & cognitive analytics- Eric Wilson