如何帶領(lǐng)一個供應(yīng)鏈團(tuán)隊(duì)，總共分4大步驟：建立團(tuán)隊(duì)的文化與機(jī)制、制定戰(zhàn)略和目標(biāo)、執(zhí)行戰(zhàn)略并措施落地、構(gòu)建氛圍和賦能育才。

在執(zhí)行戰(zhàn)略并措施落地板塊，闡述了數(shù)字化轉(zhuǎn)型工具和整體思路，導(dǎo)出了供應(yīng)鏈數(shù)字化結(jié)構(gòu)：三端（供應(yīng)端、生產(chǎn)端、消費(fèi)端），四層（基礎(chǔ)層、運(yùn)營層、監(jiān)控層、戰(zhàn)略層）。上一期分享了運(yùn)營層銷售端的CRM系統(tǒng)，今天和大家聊一聊監(jiān)控層的搭建和應(yīng)用。

-1-什么是監(jiān)控層

數(shù)字化中的監(jiān)控層指的是把應(yīng)用層中的運(yùn)行結(jié)果數(shù)據(jù)收集起來，按照不同的特點(diǎn)進(jìn)行篩選、分類、存儲，再根據(jù)戰(zhàn)略層下達(dá)的目標(biāo)計(jì)算方法，開展指標(biāo)的分析計(jì)算，轉(zhuǎn)化成圖形化目視、更好的讓管理者觀測目前企業(yè)運(yùn)轉(zhuǎn)的情況，有助于分析決策。監(jiān)控層的分享從以下幾點(diǎn)展開：數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)展示、對接戰(zhàn)略層。

-2-數(shù)據(jù)治理

數(shù)據(jù)治理（Data Governance）,用來規(guī)范數(shù)據(jù)輸入、存儲、輸出的一套方法，數(shù)據(jù)治理包括四個關(guān)鍵步驟，分別是：

① 數(shù)據(jù)源的梳理

數(shù)據(jù)源頭需要分門別類，需要從業(yè)務(wù)的角度梳理數(shù)據(jù)資源清單，包括數(shù)據(jù)傳輸關(guān)系、接口、數(shù)據(jù)字段的具體含義等

② 數(shù)據(jù)的清洗

將大量涌入的數(shù)據(jù)通過一定的工具，進(jìn)行抽取、轉(zhuǎn)換、加載等過程，將符合格式和定義要求的數(shù)據(jù)篩選出來、集中存儲

③ 數(shù)據(jù)的存儲

這里涉及對數(shù)據(jù)庫的管理，可以制定一套嚴(yán)格的數(shù)據(jù)管理規(guī)定，包括數(shù)據(jù)存儲和訪問、備份、恢復(fù)、清理、遷移等方面的規(guī)定，并在企業(yè)內(nèi)部建立數(shù)據(jù)管理團(tuán)隊(duì)，負(fù)責(zé)管理和執(zhí)行這些規(guī)定

④ 數(shù)據(jù)的使用

在使用中發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)錯誤時，數(shù)據(jù)治理團(tuán)隊(duì)需要快速定位數(shù)據(jù)來源，修復(fù)數(shù)據(jù)錯誤，建立快速應(yīng)對手冊，高效地使用數(shù)據(jù)  

-3-數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)分析，目的是挖掘數(shù)據(jù)中規(guī)律，從而得出一些便于決策的結(jié)論，這里分享幾個常見的分析方法：

① 方差分析

方差分析也稱作ANOVA(Analysis of Variance), 用于兩個及兩個以上樣本均數(shù)差別的顯著性檢驗(yàn),按照對比差異可分為三類：

a. 總變異:全部測量值Xij與總均數(shù)X間的差異

b. 組間變異:各組的均數(shù)Xi與總均數(shù)X間的差異

c. 組內(nèi)變異：每組的每個測量值Xij與該組均數(shù)Xi的差異

方差分析可應(yīng)用在供應(yīng)鏈管理的諸多環(huán)節(jié)，比如生產(chǎn)排程環(huán)節(jié)對于不同排程結(jié)果對比理想狀態(tài)的差異程度，了解目前的算法是否高效或者滿足目前的工況；

② 回歸分析

回歸分析的目的是研究一個或者多個變量的變動對另一個變量的影響程度的方法，回歸分析法是指通過對歷史數(shù)據(jù)的分析，試圖找到需要預(yù)測的需求量與某些變量之間的關(guān)聯(lián)程度，建立回歸方程，從而進(jìn)行預(yù)測的方法。在供應(yīng)鏈管理體系中，常用的應(yīng)用場景是做物料需求預(yù)測，當(dāng)然，數(shù)據(jù)樣本量越大，結(jié)果越穩(wěn)定；

③ 對應(yīng)分析

對應(yīng)分析（Correspondence Analysis），也可以理解為關(guān)聯(lián)分析，簡單來說是將一個列表的行和列中各元素的比例結(jié)構(gòu)以點(diǎn)的形式在較低維的空間中表示出來，它的最大特點(diǎn)是把一眾變量放在一張圖中顯示，還可以變化不同維度進(jìn)行分析展示，直到得到分析結(jié)果為止。這種分析方法適用于問題解決中的真因追究環(huán)節(jié)，尤其是涉及人機(jī)料法環(huán)測多個環(huán)節(jié)時，可以選取這些變量數(shù)據(jù)，并假設(shè)一些變量為定量，對比其他變量間的變化，從而得出不同維度上的結(jié)論；

④ 相關(guān)分析

相關(guān)分析（correlation analysis），是研究現(xiàn)象之間是否存在某種線性或者非線性關(guān)系，并對具體有關(guān)系的現(xiàn)象探討其相關(guān)方向以及相關(guān)程度。按照趨同趨勢來看，如果兩個變量隨變化方向而趨同則為正相關(guān)，反之則為負(fù)相關(guān)；從維度來看，又分為線性相關(guān)和多要素矩陣式相關(guān)。這種分析方法可以在眾多可能影響結(jié)果的因素中找到真正原因，通常在檢查系統(tǒng)運(yùn)算結(jié)果異常時可以采用；

⑤ 因子分析

因子分析是一種多元分析方法，設(shè)定一些抽象的變量來進(jìn)行觀測和評價，這些抽象的變量稱作因子，就像訂單到交付環(huán)節(jié)的時間、成本、質(zhì)量都是可以比較具象化的因素，而訂單交付服務(wù)、交付環(huán)境等因素就是客觀存在但是抽象的，這些因素需要被抽象化成一個因子來參與觀測。這種分析方法應(yīng)用比較廣泛，比如供應(yīng)商評價中，供應(yīng)商的服務(wù)態(tài)度等因素，就會設(shè)定相對抽象的因子來進(jìn)行評定，從而得出一個供應(yīng)商整體的表現(xiàn)水平；

⑥ 聚類分析

聚類分析是對多元化數(shù)據(jù)的一種歸類和分析方法，聚類分析把不同的樣品的不同特性進(jìn)行歸類，如果某一特性相近的兩個樣品，就會在這個特性的維度上被歸類在在一起，所有樣品歸類完畢后，會形成一個不同樣品親疏關(guān)系的圖譜。聚類分析在供應(yīng)鏈中用來分析現(xiàn)場異常，讓管理者能夠清晰的了解供應(yīng)鏈管理過程中的異常狀態(tài)、分類、趨勢和程度，能夠有的放矢的進(jìn)行改善。

-4-數(shù)據(jù)展示

數(shù)據(jù)展示指的是針對于分析后的數(shù)據(jù)給與直觀的可視，有利于工作人員做出對下一步工作的判斷和指示

① 偏差對比圖

-定義：偏差對比指的是實(shí)際完成與計(jì)劃之間的對比，觀測差值是否在標(biāo)準(zhǔn)范圍以內(nèi)，如果超出范圍則表示實(shí)際完成存在問題需要關(guān)注和促進(jìn)

-可視化：通常采用直方圖，有三個要素：目標(biāo)值、實(shí)際值、差值

-應(yīng)用場景：工廠生產(chǎn)計(jì)劃的完成情況，或者是供應(yīng)鏈效率目標(biāo)的達(dá)成情況，如訂單兌現(xiàn)率、物料到貨準(zhǔn)點(diǎn)率、卡車滿載率等；

-數(shù)據(jù)來源：目標(biāo)數(shù)據(jù)來自于生產(chǎn)計(jì)劃APS系統(tǒng)，物料需求計(jì)劃MRP系統(tǒng)，運(yùn)輸計(jì)劃TMS系統(tǒng)等，實(shí)際完成數(shù)據(jù)來自于生產(chǎn)執(zhí)行MES系統(tǒng)，現(xiàn)場物流LES執(zhí)行系統(tǒng)等；   

-數(shù)據(jù)關(guān)鍵用戶：生產(chǎn)計(jì)劃管理、物料計(jì)劃管理、運(yùn)輸計(jì)劃管理等

 ② 進(jìn)度展示圖

-定義：進(jìn)度展示指的是對業(yè)務(wù)和項(xiàng)目關(guān)鍵里程碑是否按期完成的觀測，如果存在進(jìn)度拖期則需要及時關(guān)注和促進(jìn)

-可視化：甘特圖，有三要素：分子項(xiàng)目、進(jìn)度計(jì)劃、實(shí)際點(diǎn)檢線

-應(yīng)用場景：系統(tǒng)開發(fā)、產(chǎn)品項(xiàng)目等具有明顯時間點(diǎn)、輸出物要求的工作推進(jìn)狀態(tài)

-數(shù)據(jù)來源：項(xiàng)目管理系統(tǒng)分解的子項(xiàng)目、制定的進(jìn)度計(jì)劃、實(shí)際完成情況來自于項(xiàng)目小結(jié)會的點(diǎn)檢過程    

-數(shù)據(jù)關(guān)鍵用戶：項(xiàng)目管理

③  未來預(yù)測

-定義：未來預(yù)測指的是通過歷史數(shù)據(jù)分析、以及未來影響因素的研判，得出對某一業(yè)務(wù)發(fā)展趨勢的預(yù)測

-可視化：折線圖，有三要素：歷史實(shí)際走勢、未來走勢、以及結(jié)論和風(fēng)險提示

-應(yīng)用場景：銷售需求預(yù)測、物料需求預(yù)測、設(shè)備預(yù)防性維修等

-數(shù)據(jù)來源：對于銷售預(yù)測的數(shù)據(jù)主要來自于經(jīng)銷商店端管理系統(tǒng)，對于物料需求的預(yù)測主要來自于物料預(yù)測系統(tǒng)，對于設(shè)備預(yù)防性維修的管理數(shù)據(jù)主要來自于設(shè)備信號采集裝置；

-數(shù)據(jù)關(guān)鍵用戶：銷售管理、供應(yīng)鏈需求計(jì)劃管理、設(shè)備規(guī)劃管理    

④ 魚骨圖

-定義：解決問題尋找原因的一個方法，按照一定的邏輯將問題抽絲剝繭，最終鎖定真正的原因

-可視化：樹狀分解圖，有三要素：分解邏輯、原因闡述、數(shù)據(jù)證明

-應(yīng)用場景：問題分析和分析結(jié)果展示

-數(shù)據(jù)來源：來源于執(zhí)行系統(tǒng)，比如生產(chǎn)執(zhí)行系統(tǒng)MES，物流執(zhí)行系統(tǒng)LES等

-數(shù)據(jù)關(guān)鍵用戶：現(xiàn)場管理    

-5-對接戰(zhàn)略層

監(jiān)控層作為應(yīng)用層和戰(zhàn)略層的橋梁，起到了雙向信息互聯(lián)的作用：①至上而下：對戰(zhàn)略層決策的指令進(jìn)行解析和轉(zhuǎn)化，分配給相應(yīng)的應(yīng)用系統(tǒng)執(zhí)行；②至下而上：收集應(yīng)用層的運(yùn)營結(jié)果供戰(zhàn)略層進(jìn)行有效決策。

①至上而下

戰(zhàn)略層通常會在一定的周期內(nèi)更新下發(fā)一些新的戰(zhàn)略舉措，這些戰(zhàn)略舉措需要應(yīng)用層作為實(shí)施載體進(jìn)行落地，在實(shí)施前需要監(jiān)控層給與一定的轉(zhuǎn)化，將戰(zhàn)略層的指示轉(zhuǎn)化為不同應(yīng)用系統(tǒng)能夠聽懂的語言。   

比如，戰(zhàn)略層決定在明年實(shí)施交付周期縮短50%的戰(zhàn)略舉措，涉及訂單排程系統(tǒng)、物料訂貨系統(tǒng)功能升級，這時需要監(jiān)控層將交付周期縮短50%的目標(biāo)進(jìn)行有效分解，根據(jù)應(yīng)用層傳遞給監(jiān)控層的數(shù)據(jù)，分析最后體現(xiàn)在訂單排程系統(tǒng)、物料訂貨系統(tǒng)分別承擔(dān)多少，分別承擔(dān)哪些功能的升級，做出一個較為清晰的目標(biāo)分解和明確，再將任務(wù)下達(dá)給應(yīng)用層；

②至下而上

至下而上從組織的應(yīng)用層獲取運(yùn)營數(shù)據(jù)，根據(jù)需要轉(zhuǎn)化為有用的決策依據(jù)，比如對于銷量的歷史數(shù)據(jù)、季節(jié)、政策、新事件的一系列加工，可以編寫一定的算法，實(shí)現(xiàn)對未來一段時間的銷售量的預(yù)測，還可以針對不同的產(chǎn)品品種進(jìn)行預(yù)測，提前準(zhǔn)備物料和其他資源，為管理者帶來了很直觀的決策依據(jù)，有助于未雨綢繆。