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引言
近年除了疫情帶來的挑戰，隨著市場轉向以客戶為中心、需求驅動和自動化網絡，供應鏈管理面臨重大的變化。企業需要作出更快、更準的決策、不斷尋求優化空間、增強內外部協同能力，為客戶提供高質量的服務水平以保持競爭力。企業在自動化和數字化升級后，產生大量且不斷增加的數字信息，但畢馬威在全球高管調研中發現只有23%的高管認為他們已經非常有效地利用數據形成洞察、制定可行動的改善計劃。
企業應該考慮什么？ 我有哪些可用的數據，我需要哪些數據？如何利用這些數據？誰在什么時候需要什么數據？如何使用高級分析來提供更高的客戶價值？如何預測客戶行為并改進決策？ 現存痛點 痛點一：缺乏體系化價值導向分析 停留在業務統計報表，沒法形成洞察型分析； 未有全面考慮供應鏈總體績效指標KPI，形成一致目標，只注重單部門績效考核。 痛點二：未能有效賦能供應鏈協同 數據口徑不一，跨部門數據沒有貫通； 管理層與跨部門溝通缺乏可視化數據展視； 上下游數量能見度低。 痛點三：無法有效支持科學性決策 數據量大，人工無法作有效決策； 戰略到戰術層比如倉網布局、銷售預測、供需計劃等欠缺工具輔助。 供應鏈數據分析與決策的未來 – 認知決策中心 (Cognitive Decision Center – CDC)
領先企業正在引進認知決策中心，推動供應鏈自主決策，續步解放人員的資料做更多決策性事務。
CDC比傳統的供應鏈控制塔有兩大主要不同 增加新功能
利用所有供應鏈數據并提供洞察、指導和建議；
充當干擾和意外事件的“永遠在線”的哨兵；
成為顧問，甚至決策者。
驅動新價值、新效益
消除信息和組織中的孤島，增強協作；
用數據驅動的洞察力增強人的判斷力；
展示成本、收入、利潤和指標影響之間的權衡。
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關鍵點 |
控制臺 |
認知決策中心 (CDC) |
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業務流程 |
支持單個業務部門 |
支持全公司所有業務部門 |
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績效指標 |
借助智能回顧歷史，只覆蓋部門級指標 |
使用機器學習預測未來，同時平衡企業級指標 |
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覆蓋范圍 |
單一部門，孤島式決策 |
跨部門，協作式決策 |
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時間維度 |
短時限 |
多維度 |
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技術及分析 |
實時可見，但僅有歷史業績數據 |
實時可見，且能預測未來業績數據 |
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數據來源 |
ERP數據及其他外部反饋 |
廣泛結合ERP數據和外部數據，建立啟發式模型以填補數據空白 |
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激勵舉措 |
傳統式企業激勵舉措 |
將決策視為一項商業原則，促進協作式績效 |
認知決策中心的四大關鍵部分確保它能夠接收大量數據、提供范圍廣泛的能見度、支持決策制定并智能執行相關決策。認知決策中心的組成部分是借助組織內外的生態系統的能力構建出來的。認知決策中心是由不同的數據來源（內部/外部、結構化/非結構化) 、分析引擎、事務系統和認知工具（自然語言處理、機器學習）組成的生態系統創建。通過整合供應鏈數據源、學習供應鏈領域的原則、并充當供應鏈教練/專家的角色。 轉變對企業供應鏈的價值 如何開展？
建立認知決策中心是一場馬拉松，而不是短跑，需要管理層積極參與、高效的管理和積極的轉型團隊。以下四點是搭建認知決策中心的前題，企業必須明確目標，以最終供應鏈績效表現為前題。
明確策略 企業需要清晰供應鏈策略，是以服務水平驅動？還是成本為先？還是多種細分策略？ 制定指標 基于總體供應鏈權衡設計有效指標，同時按業務策略定立目標值。 規劃場景 按戰略、戰術、運營到執行層設計場景化分析，嵌入相關指標，拉通數據進行關連及問題根因分析等。 梳理數據 按落地要求，梳理及補齊數據，確保數據真實呈現業務狀況。 應用場景示例 啟示 不是一蹴而就，而是需要逐步、穩步進化 認知決策中心建設需要一步步、穩扎穩打的進行，數據的完善、業務流程的優化、整體規劃的落地都需要一個進化過程。 不僅是數據分析，而是數字化經營理念轉變 業務的快速增長給企業整體運營管理造成了極大的壓力，企業也越來越難以掌控全局，這不僅需要運用數字化技術與分析方法，更需要經營理念的轉變。 不僅是IT的事，而是面向業務的戰略變革 供應鏈數字化工程是面向業務的戰略變革，需要端到端供應鏈中的各部門的支持。 不僅是領導層的事，而是與團隊每個人息息相關 數字化供應鏈不僅幫助領導層了解企業運營情況，更可賦能業務、幫助業務人員提升效率、持續改善。
