在瞬息萬變的市場環境中，企業需要建立一條完整且敏捷的供應鏈，以快速響應客戶需求，這無疑離不開信息技術的大力支持。為此，我們采訪了SAS（賽仕軟件公司）中國區首席咨詢顧問李波先生。

　　SAS是全球知名的商業智能和分析軟件與服務提供商。目前，全球120個國家的50,000多家企業都在采用SAS的解決方案。李波認為，企業建設敏捷供應鏈，可以提高供應鏈的市場反應速度，并大幅降低供應鏈成本和供應鏈風險。

　　記者：公司怎么認識“敏捷供應鏈”？

　　所謂供應鏈，是指以核心企業為中心，通過對資金流、物流、信息流的控制，將供應商、制造商、分銷商、零售商及最終消費者整合到一個統一的、無縫連接的產業鏈條中，以形成一個極具競爭力的戰略聯盟。在傳統工業經濟的發展中，制造型企業出于對生產資源管理和控制的目的，對為其提供原材料、半成品或零部件的其他企業一直采用投資自建、投資控股或兼并的“縱向一體化”管理模式。其供應鏈管理大多采用“供應推動式”運作模式，通過計算“經濟批量”來優化產品處理和運輸，產品的生產是發生在需求之前，即，企業根據市場預測把產品推向市場，然后等待訂單，最終導致供應鏈庫存逐級放大。但是在現代新經濟環境中，網絡交易邊際成本的趨平消滅了價格差異，個性化的顧客消費、多品種、小批量的需求訂單，使得現代企業競爭的焦點已經從質量、價格競爭轉向速度競爭，對供應鏈的敏捷性和快速反應能力提出了更高的要求。

　　構建敏捷供應鏈的目的就是為了提高供應鏈的市場反應速度，并大幅降低供應鏈成本和供應鏈風險。當前信息技術的應用和發展為敏捷供應鏈的建設提供了強大的技術基礎，脫離信息技術來建設敏捷供應鏈已經成為不可能的事情。只有有了信息的采集、處理、傳輸等一系列手段和方法，才能使得企業在整個供應鏈中去協調各種生產活動，最終使得供應鏈的管理理念得到執行。

　　記者：從信息化角度來考慮，“敏捷供應鏈”建設的關鍵點有哪些？

　　在建設敏捷供應鏈實施信息系統方面，需要注意以下幾點：

　　首先是需求定義，這個看似簡單的問題也是最重要的問題。它決定了整個項目的目標。企業要明確當前供應鏈面臨的挑戰有哪些，在預期的時間內希望信息系統能夠解決哪些問題。

　　第二步是系統選型。基于企業要解決的問題選擇最合適的供應商。在選型過程中容易出現的問題是，選型時過分看重價格和供應商的演講能力，導致選擇的供應商難以達成預期的目標。當企業對問題研究得越透徹的時候，就會發現可選擇的供應商非常之少。SAS就曾經在一個數千萬元的供應鏈優化項目中作為唯一的供應商，因為當企業把需求列出來以后發現除了SAS竟然找不到第二家供應商。

　　第三是企業變革的決心和信心。建設敏捷供應鏈進行供應鏈優化對企業整體利益有很大提升，在實施過程中會使以前不透明的信息透明化，把以前的人為決策變成自動決策，同時消除供應鏈管理中很多灰色地帶，這會觸動很多部門或個人的利益。這時企業變革的決心和信心會直接影響項目實施的進度和效果。

　　第四是整體規劃與分步實施。建設敏捷供應鏈非一朝一夕可以完成，企業可以根據未來的戰略對供應鏈優化進行整體規劃，再分期實施。

　　記者：您以上提到的內容都很關鍵，能否舉例進一步說明？

　　我們以SAS為安利中國所做項目為例。當時安利面臨的挑戰是：產品具有保質期且品類眾多（1000多種），全國分布有數百個倉庫，如何以最低的成本、最高的效率把合適數量的合適產品在合適的時間分配至合適的倉庫，是企業銷售供應鏈最核心的問題。

　　要解決這個問題，首先是對需求端的預測要準確，要清楚地了解不同倉庫所覆蓋的區域內不同產品在未來一段時間的銷量。在掌握了市場需求量后，就要解決供應鏈成本問題。企業要基于對客戶的需求滿足度和供應鏈的各個約束條件，計算每種商品在每個倉庫最合理的庫存量是多少，這個合理庫存在每個補貨周期里是如何動態變化的。有了合理庫存，下一步就是運輸配送問題，企業要充分發揮車隊的運能，優化車輛的配送路徑、排班和裝車。

　　安利中國通過充分的比較論證，最終選擇了SAS公司的供應鏈優化方案。該方案徹底解決了安利中國在供應鏈領域面臨的需求預測、庫存優化和排車裝車優化問題。通過該方案的實施，安利中國真正實現了對供應鏈的監控、預警、預測與優化。企業預測準確率得到穩步提升核心產品的庫存量降低了15%以上，配送準確率和效率大幅提升。由于該項目一期取得了非常好的成果，最近幾年該方案從安利中國向安利其他國家的分公司推廣應用，同時此后安利中國一直與SAS合作持續對供應鏈進行優化，以進一步強化自己的供應鏈競爭優勢。

　　記者：企業建立敏捷供應鏈的時候，在信息化基礎建設上有怎樣的需求？

　　評價供應鏈是否足夠優秀和敏捷，主要看企業能否對其進行有效的監控、預警、預測和優化，而這必須以信息技術廣泛而深入的應用為基礎。前幾年ERP（企業資源計劃）、SCM（供應鏈管理）及BI（商業智能）等軟件大行其道，基本解決了企業對供應鏈的監控和預警問題。而要建設真正敏捷的供應鏈系統，最為重要的就是要解決對供應鏈的預測和優化問題。這也是國內企業在供應鏈管理領域的短板。

　　要做好供應鏈的預測和優化對企業的信息系統提出了新的挑戰。企業之前建設的信息系統主要解決了信息采集、傳遞、共享和流程管控問題，這些系統都是面向企業的歷史和現狀的。而預測和優化是面向企業的未來和決策的，解決這個問題主要通過充分利用數據來構建分析與優化模型對未來的市場需求進行準確預測，并通過優化算法來計算不同商品在不同區域的補貨量、補貨時間和補貨成本，同時要對不同的補貨策略進行模擬測算，讓企業決策層能夠依據不同的市場判斷選擇最優的補貨方案。

　　SAS公司作為全球領先的數據分析與挖掘領域的領導廠商，長期以來在供應鏈領域積累了大量的經驗、知識和人才。SAS基于大數據分析和挖掘技術的供應鏈優化系統已經為國內外知名的企業提供了優秀的且深受信賴的供應鏈優化方案，同時也形成了SAS全球獨有的供應鏈優化算法和最佳實踐。

　　例如，SAS的一個客戶是一家全球知名的汽車廠家，它們在供應鏈領域所面對的挑戰就非常具有典型性。首先，在銷售領域，要預測未來不同車型的銷量；基于銷量預測、企業想達到的需求滿足度、訂單提前期、運輸及存儲成本等約束條件，要確定每個區域、每個補貨周期、每種車型合理的庫存和補貨量；基于補貨量和當前庫存來生成生產計劃。其次，在生產零部件供應方面，要基于生產計劃來計算不同零部件的需求量（ERP系統可以生成）；基于零部件的需求量、不同零部件的供貨周期、價值、運輸成本來計算每種零部件每個周期最優的庫存量和采購量。第三，在售后服務領域，企業要以最低的成本來實現預定的服務滿意度。這就要求企業準確預測每個4S店維修用零部件的需求量，計算每個補貨周期每個備件的合理庫存量和補貨量。SAS獨特的供應鏈優化解決方案很好地幫助用戶解決了以上問題，從而大幅降低了企業的供應鏈成本，并穩步提升了用戶滿意度。

　　記者：SAS可以為企業建設敏捷供應鏈、實現供應鏈優化提供哪些軟件系統？

　　SAS公司的供應鏈優化系統主要分為兩大部分，分別是需求預測和庫存優化。同時該系統也提供了各種信息展示的功能，如KPI顯示、各類報表等。

　　首先我們來看需求預測。需求預測的準確性已經成為衡量供應鏈最重要的指標了。我們現在談的敏捷供應鏈是拉式供應鏈，即通過需求來驅動供應鏈的運行，因此需求預測準確性至關重要。

　　SAS在通過數據進行需求預測方面積累了大量經驗和模型，是全球唯一能夠通過預測和分析技術滿足企業各個層次決策需求（從戰術到戰略需求，從短期需求到長遠需求）的解決方案供應商。SAS能夠提供完整的解決方案，對企業隨時間推移而收集的數據進行分析。

　　SAS軟件能夠在無需人為干預（除非必要）的情況下快速自動生成大量預測。它會自動選擇最合適的預測模型，優化模型參數和生成預測。另外，它還包括時間序列數據管理功能。對事務數據進行預處理的能力可為組織節省大量時間和資源。

　　SAS的預測系統能夠對企業進行多維多層級進行自動預測。在預測模型方面，SAS系統已經包含了各類預測模型七八十種，提供了最為完整的預測模型庫，可以滿足各個行業的不同需求。SAS的預測系統還能夠將影響市場需求的各種因素及事件考慮在內，這樣可以進一步提升預測精度。

　　在庫存優化領域，SAS的解決方案是全球獨有的。我們知道需求預測不可能100%準確，那就需要通過安全庫存來彌補需求預測誤差造成的不確定性需求。在傳統的供應鏈管理領域，安全庫存往往是一個靜態值或者根據歷史幾個周期的發貨量來自動計算的值。這樣得到的安全庫存有很大的優化空間。SAS獨有的庫存優化算法可以自動準確計算每個補貨周期的最優安全庫存，同時在多級庫存領域還可以統籌考慮整個供應鏈的庫存來計算補貨量以消除信息傳導造成牛尾效應。 SAS庫存優化常用的數據有：需求預測值、預定的需求滿足度、補貨提前期、庫容限制、運輸及倉儲成本等。