近几十年来，企业一直借助技术、精益制造和全球化生产来提高效率、降低成本。但这些策略带来的回报正在递减。
例如，许多企业已将生产转移到海外。然而，随着过去十年间中国、美国等国家之间的全球制造成本差距不断缩小，这一机会的吸引力也在减弱。（参见 《全球制造成本竞争力在过去十年间的变化》，BCG Data Point，2014年5月。）与此同时，供应链日益复杂——许多供应链横跨多个大洲，并涉及外部供应商——客户需求也变得更加复杂。因此，企业正在将生产转移到更靠近本土市场的地方（“近岸外包”），有时还会将生产完全迁回高劳动力成本国家（“回岸”）。（参见 《美国：发达国家中制造成本最低的国家之一——美国出口激增背后的原因》，BCG Focus，2013年8月。）
大规模、快速变化且多样化的数据流，以及地理分析等先进工具和技术相结合，代表着供应链创新的下一前沿。如果以清晰理解企业的战略重点、市场环境和竞争需求为指导，这些方法就能带来重大的新机遇，提升响应客户需求的能力、减少库存、降低成本并提高灵活性。
企业可以利用强大的数据处理和分析能力，优化配送、物流和生产网络。它们还可以通过与供应链各环节的合作伙伴共享数据，提高需求预测的准确性、发现新的需求模式并开发新服务。此外，企业可以提高资产正常运行时间、扩大产能吞吐量，对生产资产和已安装产品开展预防性维护，并利用来自生产传感器和物联网的动态数据流，开展近实时供应计划。
三大高潜力机遇
但数据如此丰富、可改进的流程如此之多，管理者可能很难确定应将有限的时间和资源投向何处。我们与多个行业的供应链运营部门合作时发现，近期有三个潜力巨大的机遇。善加利用这些机遇的企业，既能显著增加收入和利润，也能大幅降低成本、减少现金需求并提升灵活性。
可视化配送路线。物流管理给除最专业的专家之外的所有人都带来了挑战，尤其是在“最后一公里配送”方面。先进配送企业使用的传统路线规划软件，可以准确显示司机应当在哪里、如何行驶，以降低燃油成本并最大限度提高效率。最灵活的系统可以根据历史交通模式，每天规划卡车路线。但许多普通系统仍有很大改进空间：排程中存在大量闲置时间，而且在许多情况下，无法在街道层面动态呈现和调整路线。
如果再考虑协调两个或更多业务部门或公司的配送，这一问题就更复杂了：每个部门或公司都管理自己的配送系统，却必须彼此协作、作为一个整体运营。我们经常发现，运用大数据和先进分析技术解决这类棘手的供应链问题，企业可找到相当于运输成本15%至20%的节省机会。地理分析制图技术的最新进展，加上大量位置数据的可用性以及廉价、快速的云计算能力，使企业能够动态分析数百万个数据点，并模拟数百种潜在的卡车路线方案。由此产生的配送路线可视化效果十分直观——逐条路线、逐个停靠点呈现。
以两家大型消费品公司合并前的规划工作为例。为了更好地模拟两家公司配送网络的合并情况，双方将详细的地理位置数据叠加到配送数据上，从而能够直观呈现订单密度并找出重叠区域。两家公司发现，它们的需求模式相似。（见图表1。）车辆路线规划软件还支持快速测试数十种路线迭代方案，并为每辆卡车制定单独路线。情景测试帮助公司发现，在司机完成指定里程后，典型路线最多还剩下三小时未使用的配送能力。
在一座主要城市将车队分配到两个本地仓库，可以缩短各条路线的里程，并让卡车配送更大货量，从而降低每箱货物的实际成本。合并后，卡车在平均停靠次数不变的情况下，平均单次卸货量可提高约50%。据估算，两家公司的全国网络合并与合理化可节省4000万美元，相当于两家公司合计总成本的16%。除最初开发更佳建模技术的费用外，无需进行重大投资即可实现上述成果。
通过形成对现状的共同认识并展望未来，这项地理分析还带来了较难量化的收益：分析结果增强了各方信心，使他们相信合并带来的预期节省在实际运营中能够兑现；同时也让两个组织在往往充满挑战的合并后整合阶段到来之前达成共识。不过，这类成果只是起点。新的可视化工具结合实时卡车监控和来自远程信息处理设备的实时交通数据流，还能带来更多令人振奋的机遇，例如根据需求的实时变化动态重新规划卡车路线。
精准定位未来需求。要为庞大的制造运营预测需求，往往既繁琐又耗时。许多管理者不得不依赖缺乏灵活性的系统和销售团队提供的不准确估算来预测未来。在当前需求波动加剧、产品组合日益复杂的时代，预测工作也变得更加复杂。
如今，企业可以查看来自客户、供应商和传感器的大量快速变化的数据。它们可以将这些信息与天气预报、竞争对手行为、定价定位及其他外部因素等背景因素结合起来，确定哪些因素与需求高度相关，然后迅速适应当前实际情况。企业可以运用先进分析技术，整合来自多个使用不同语言的系统的数据，例如企业资源规划、定价和竞争情报系统，让管理者能够看到过去无法察觉的情况。企业可以让预测系统承担繁重的数据处理工作，腾出销售团队的精力，使其提供有关商业环境变化的一手信息。
更准确了解明日销量的企业，可以在客户提出要求时及时发货，同时减少库存——这是提升运营绩效和降低成本的两项重要杠杆。从本质上说，通过更准确的需求预测，企业可以用信息替代库存，以更灵活的方式满足客户需求。我们发现，预测未来需求做得更好的企业，通常可以将库存削减20%至30%（具体取决于行业），同时将平均订单满足率提高3至7个百分点。这类成果可使利润率提高多达1至2个百分点。
例如，一家全球科技制造商因预测不可靠，面临严重的供应短缺和关键零部件交付准时率低的问题。销售人员给出了过于乐观的预测，其影响沿供应链层层传递：制造商为了确保供应充足，订购量超过实际需求。此外，该公司的供应商也向自己的零部件供应商订购过多。结果，整个价值链上的库存开始增加。
为了弄清预测表现不佳的原因，该公司使用先进工具和技术分析了700多万个数据点，包括发运记录、历史预测表现和物料清单记录。公司还开展模拟，将预测准确性与准时发运及库存需求进行比较，以确定提升准确性的边际收益递减点。结果证明，底层需求模式复杂且波动剧烈，尤其是在零部件层面。根因分析帮助公司找出了问题源头，其中包括常见的延误和运营故障，以及更隐蔽但同样影响巨大的因素，例如激励机制不一致和组织架构过于分散。
为此，公司重新设计了规划流程，增加零部件规划所用时间，并消除数据流和IT处理中的瓶颈。此外，通过提高零部件规划人员所用数据的质量，公司减少了追查数据和修正错误所浪费的时间。公司还开发了更先进的分析工具来衡量预测准确性。
基于这些以及其他组织和流程改进，公司预计零部件预测准确性最多提高10个百分点，系统预测准确性提高5个百分点，从而提高零部件的可得性和对客户的准时交付率。这些变化预计将带来收入增长，同时降低库存水平、改善客户服务并减少高价货运成本。
简化配送网络。许多制造商的配送网络随着时间推移，演变成由仓库、工厂和配送中心构成的密集网络，遍布广阔区域。许多此类固定网络难以适应供应流向工厂以及成品流向市场的变化。有些网络的覆盖范围也过于广泛，推高了配送成本。内部和外部网络之间错综复杂的相互关系，可能让供应链管理者多年来采用的传统网络优化模型难以应对。
但如今的大数据能力可以帮助企业解决比以往复杂得多的优化问题。管理者可以考察比过去更多的变量和情景，并将分析与许多相互关联的业务系统整合起来。运用大数据和先进分析技术简化配送网络的企业，通常可节省相当于货运和仓储成本10%至20%的费用，同时还能大幅减少库存。
一家大型欧洲快速消费品公司在尝试从以国家为基础的配送体系转向覆盖整个欧洲大陆、效率更高的网络时，就遇到了这些问题。不同系统间数据量及数据分布的激增，超出了公司现有的处理能力；数据质量不佳进一步限制了公司的规划能力。
公司运用先进的分析工具和技术设计了新的配送网络，以应对这些日益增加的复杂性。它对多种长期增长情景进行建模，模拟分布在十多家工厂的30个品牌的生产配置；各品牌具有不同的需求和物料流动模式。公司处理了每个重点国家5万至10万个配送点的数据，并考察多个阶段的库存因素。规划人员研究了多种配送方案，包括整车运输、直接向门店配送和两级仓储，也考察了基于载货量和配送方向的不同运输费率结构。
从这些多样化数据中挖掘洞见，将帮助公司把仓库数量从80多家整合至约20家。（见图表2。）因此，公司预计运营费用最多可降低8%。随着仓库数量减少，保留下来的每家仓库将规模更大、效率更高。通过将客户需求集中到规模更大的少数仓库，公司可以降低需求波动，因而减少库存持有量：正是需求波动促使制造商持有更多安全库存。
如何着手
希望探索这些机遇的运营负责人，应从以下步骤开始。
贯通端到端供应链。许多企业无法追踪供应链中的物料、制造设备和过程控制的可靠性，以及运往客户的单件货物的详细信息。它们未能识别问题并主动应对，因而无法提高效率、满足客户需求。要首先拥有可供分析的大数据，企业必须投资最新技术，包括最先进的传感器和射频识别标签，以提高供应链透明度并建立连接。同时，企业应谨慎投资，优先选择能够创造最高业务价值的领域。
奖励数据一致性。许多企业难以优化库存水平，因为组织内不同系统对批量、提前期、产品SKU和计量单位的录入方式各不相同。大数据系统并不要求数据质量和完整性绝对完美，但必须具备可靠的一致性。问题在于，许多企业的管理层并未将收集一致的数据列为优先事项。管理者明确说明数据质量不佳的影响，并衡量和奖励符合一致标准的做法，就能改变这一状况。
建立跨职能数据透明机制。供应链职能依赖最新的制造数据，但制造职能可能严密保护有价值的可靠性数据，以免错误暴露得太明显。这些数据也能帮助客户服务部门，例如设备发生故障时，客户服务部门可以主动告知客户订单会延迟。生产可靠性、计划遵循情况和设备故障方面的数据应在各职能部门之间共享。为了鼓励员工提高透明度，管理层可以召集不同职能部门的人员，共同讨论他们需要哪些数据才能更好地完成工作。
投资于适当的能力。许多运营负责人仍不理解这门新兴学科如何带来竞争优势，也不知道如何将大数据转化为最佳战略行动。然而，聘请一支一流数据科学家团队，只为分析而分析，并非解决之道。企业既需要与他人合作，也需要发展自身多元化的内部能力，才能将大数据置于战略业务环境中。只有这样，企业才能专注于合适的机遇，并从投资中获取最大价值。
善于运用大数据和先进分析技术的企业，可以破解长期困扰运营的预测、物流、配送及其他难题。
未能做到这一点的企业将错失巨大的效率提升机会，也会放弃获得重大竞争优势的机会。
本文最初由波士顿咨询公司发布。阅读BCG的更多洞见，访问 bcg.perspectives。
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作者：Michele Brocca 是波士顿BCG合伙人兼董事总经理。Libor Kotlik 是杜塞尔多夫BCG合伙人兼董事总经理。Christian Greiser 是杜塞尔多夫BCG合伙人兼董事总经理。
图片：2014年5月29日，南卡罗来纳州温斯伯勒Element Electronics装配线上，工人正在为32英寸电视机更换后盖。路透社/Chris Keane。
