什么是供应链分析？

分析代表着根据相关、可信数据的摘要做出数据驱动决策的能力，通常使用图形、图表和其他形式的可视化形式。

不同类型的供应链分析包括：

为整个供应链的内部和外部系统及数据提供可见性和单一可信信息源。

帮助组织了解最可能的结果或未来场景及其业务影响。例如，通过使用预测性分析，您可以预测并减轻干扰和风险。

帮助组织解决问题并协作以实现商业价值最大化。帮助企业与物流合作伙伴协作，以减少其投入的时间和精力，从而缓解中断问题。

模拟人类或团队成员响应问题的方式，帮助组织使用自然语言解答复杂的问题。它可以协助企业剖析复杂的问题，例如 “我们如何改进或优化 X？”

供应链分析也是将人工智能 (AI) 等认知技术应用于供应链流程的基础。认知技术具备近似人类的理解、推理、学习及交互能力，且拥有超常的容量与速度。

这种先进的供应链分析形式正在开创供应链优化的新时代。它可以自动筛选大量数据，帮助组织改进预测、识别低效问题、更好地响应客户需求、驱动创新和追求突破性想法。

供应链分析可以帮助组织做出更明智、更快速、更高效的决策，且具备以下优势：

访问全面的数据，以制定持续的整合计划方法和确保对不同数据的实时可见性，从而提高运营效率并执行可操作的洞察分析。

供应链分析可识别已知风险，并通过发现整个供应链的模式和趋势来帮助预测未来风险。

通过分析客户数据，供应链分析可帮助组织更好地预测未来需求。它能帮助企业确定哪些产品可在盈利下滑时减少产量，或者了解客户在首次订购后的需求。

企业可使用供应链分析来监控仓库、合作伙伴响应度和客户需求，从而做出更明智的决策。

如今，企业正利用高级分析功能管理供应链。高级分析能够处理结构化和非结构化数据，确保预警及时送达，以帮助企业做出最佳决策，从而获得竞争优势。高级分析还能在不同来源之间建立关联和模式，以较低的成本和较少的可持续发展影响发出预警，从而最大限度地降低风险。

随着 AI 等技术在供应链分析中的普及，企业将受益匪浅。以往由于分析自然语言数据的局限性而未能处理的信息，现在均可实现实时分析。AI 能快速、全面地读取、理解和关联来自不同来源、孤岛和系统的数据。

然后，它可以根据对数据的解读进行实时分析。企业将拥有更广泛的供应链情报，从而提高效率并避免中断，同时支持新的业务模式。

对于客户和消费者来说，供应链是企业最显著的“形象”。公司的供应链分析能力越强，就越能保护其商业声誉和长期可持续发展。

在《思考供应链》中，IDC 的 Simon Ellis 确定了未来有效供应链分析的五个“C”：

有效优化供应链的关键功能包括：

过去，供应链分析主要受限于用于需求计划和预测的统计分析和可量化绩效指标。其数据存储在供应链中不同参与者的电子表格中。

到 20 世纪 90 年代，公司开始采用电子数据交换 (EDI) 和企业资源规划 (ERP) 系统来连接供应链合作伙伴并交换各方间的信息。这些系统提供了对数据更便捷的访问方式，可方便分析，并协助企业进行设计、规划和预测。

21 世纪初，企业开始转向商业智能和预测分析软件解决方案。这些解决方案帮助企业更深入地了解其供应链网络的运行情况、如何做出更好的决策以及如何优化其网络。

如今的挑战涉及企业如何才能最好地利用其供应链网络中生成的大量数据。就在 2017 年，典型的供应链访问的数据比五年前增加了 50 倍。¹ 但是，这些数据中得到分析的还不到四分之一。此外，虽然所有供应链数据中约有 20% 是结构化的且易于分析，但 80% 的供应链数据属于非结构化数据或暗数据。² 当今的组织正在寻找以最佳方式分析这些暗数据的方法。

研究表明，认知科技或人工智能将成为供应链分析的下一个前沿领域。AI 解决方案超越了信息保留和流程自动化。AI 软件能够以类似人类的方式思考、推理和学习。AI 还能处理海量数据和信息（结构化和非结构化数据），并即时提供这些信息的摘要和分析。

IDC 估计，到 2020 年，50% 的商业软件将整合一些认知计算功能。³ 人工智能不仅提供了一个平台来有力地关联和解读跨系统和跨来源的数据，还允许组织实时分析供应链数据和情报。结合新兴的区块链技术，未来的公司将能够主动预测事件。

随着供应链分析日趋复杂，企业开发了各类软件来优化供应链性能。这些软件产品涵盖了从提供及时、准确的供应链信息到监控销售情况等各个环节。

例如，IBM 开发了许多软件产品来提高供应链分析的效力，其中部分软件甚至采用了 AI 技术。借助 AI 功能，供应链软件就能学习不断变化的生产流程，甚至可以预测变更需求。

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