供应链计划概览

短短几年间，供应链已从后台运营环节一跃成为每日热点议题。这不仅仅是因为受到疫情余波的影响，更是由于市场波动已成为常态。地缘政治紧张局势、极端天气事件、贸易规则收紧和劳动力紧缺等问题，正在不断重塑全球供应链网络。同时，AI、自动化技术以及客户期望也在不断加快变革的步伐。

供应链正迈入一个以数字化转型、持续规划和实时变通为特征的新时代。为了在日益不稳定的环境中保持竞争力，企业正在将提高韧性、获得高度可视性以及实现 AI 赋能的决策列为优先事项。

现代供应链计划人员必须做到快速响应、精准决策、灵活应变，充分利用数字化功能来满足快速变化的客户需求，应对不断攀升的成本压力以及难以预测的全球事件。

什么是供应链计划？

提及供应链计划，人们通常更关注库存和物流。当然，供应链计划的范畴远不止如此。对于实体产品和制造业而言，供应链计划从管理种植和开采原材料的供应商开始，一直延伸到产品摆上货架或送货上门，甚至包括退货、回收和逆向物流等环节。供应链计划在各个层面也会受到消费者的影响，包括他们的购物习惯、评论和反馈，以及不断变化的购物行为。

供应链计划流程的各个环节

借助卓越的集成式解决方案，企业可以优化、协调和集中管理供应链计划的核心环节。下面这些关键功能可以作为独立的解决方案使用，但结合使用效果更佳：

需求预测

毫无疑问，改进需求预测和需求管理是优化集成式业务计划的关键。企业可以依靠准确的需求预测结果，管理整个供应链运营流程，涵盖从原材料寻源到最后一公里交付和订单履行的各个环节。

库存管理

库存管理可以帮助企业达成服务水平目标，而且无需持有超出实际需要的库存或支付这类库存的费用。为了简化复杂的分销网络并响应需求变化，企业必须首先学会如何应对这些库存挑战。基于云的集成式计划解决方案可以提供统一的库存视图，利用补充数据集和高级分析功能，提出更精准的预测性建议。

响应和供应计划

采用响应和供应计划的卓越实践，企业能够利用 AI 和机器学习提供的智能洞察，应对运营方面的挑战，进而打造更具韧性且更加高效和灵活应变的业务供应链。

销售和运营计划 (S&OP)

利用销售和运营计划，企业可以基于关键的供应链驱动因素（如销售、生产、库存和营销），制定更明智的决策。要优化销售和运营计划流程，企业需要使用更优质的数据，严格定义绩效指标，并协调统一企业内部各项目标，确保明确界定各岗位角色和期望并贯彻执行。

由需求驱动的补货

传统的物料采购是基于对过往需求数据的分析来开展，这种方法在需求波动和不确定时期存在明显的局限性。而如今的解决方案包含了预测模型。由需求驱动的物料需求计划 (DDMRP) 是对传统物料需求计划 (MRP) 的拓展，能帮助企业在不降低产品质量的前提下，提高敏捷性和应变能力。

供应链监控

供应链的核心是被称为“供应链控制塔”的数据仪表盘，这个仪表盘可以帮助企业实时了解端到端供应链的各个环节。借助 AI、机器学习以及协作式信息共享技术，如今的供应链监控能提供相关洞察，帮助企业优化供应链和制造流程的各个环节。

从供应链计划到集成式业务计划 (IBP)

传统的供应链技术和手动流程已经无法满足现代企业对速度、可视性和敏捷性的需求。为了满足这些需求，业务计划解决方案必须不断演进发展，整合基于 AI 的优化算法、高级分析功能以及实时预测功能，帮助企业动态调整计划，并按需优化供应链绩效。同时，计划解决方案还需要真正实现集成，以便充分利用供应链计划技术的全方位优势。

集成式业务计划云解决方案具有可扩展性和灵活性，能支持企业满足业务增长需求，并与第三方系统无缝集成。因此，企业能够获得供应链的整体视图，促进不同团队和利益相关方之间的协作，并打破过去阻碍企业构建高效计划流程的业务孤岛。

通过简化供应链计划流程，集成式计划解决方案能够帮助企业提高运营效率，并应对当今复杂的供应链架构。

供应链计划成功案例

要了解如何采用新的技术解决方案来优化供应链计划，最有效的方法之一是学习成功企业的经验。以下是几个全球性企业成功案例，这些企业都通过成功集成新的技术和方法，优化了供应链战略和计划。

微软

微软 (Microsoft) 的软件产品几乎家喻户晓，不过微软成功的另一大关键因素在于其销售的各类设备。而支撑这项硬件业务的是该公司复杂的设备供应链，其中包括 42,000 多个在售库存单位以及在 108 个国家和地区运营的 33 个制造和分销中心。当微软想要将大量新设备投放市场时，他们意识到需要对其依赖的手动流程和电子表格进行数字化转型，避免扩大业务规模时出现重大的库存和供应链风险。此次转型的目标是全面了解业务数据，提高预测能力，减少被动响应，并支持计划人员更快速地作出更明智的决策。借助 SAP 的集成式业务计划与协作工具以及微软自主开发的 Azure 工具，计划人员如今不仅能够实时获取整个企业的数据，生成和比较各种场景，还能运行模拟并制定更切实可行的计划。在大数据和 AI 技术的加持下，微软成功将计划周期从 5 天缩短至不到 1 天。通过大幅提高预测能力，微软规避了超过 5.5 亿美元的库存风险。此外，微软还借助更深入的洞察和可据以采取行动的智能信息，增加客户创收机会，实现了约 5,000 万美元的营收增长。

Shutterfly

如果你曾在网上订购过个性化的节日贺卡或相册，你就会明白这其中容不得半点差错或延误。Shutterfly 公司凭借始终如一地满足客户对高质量和快速交付的期望，已经成为个性化照片产品和定制设计领域的电商领军企业。由于产品高度可定制且业务存在较大的季节性波动，Shutterfly 在客户需求预测和供应链计划上面临重大挑战，只有克服这些挑战，他们才能保证订单及时交付并让客户满意。为了消除孤立的人工预测和计划流程中存在的不可预测性，Shutterfly 采用了 SAP Integrated Business Planning。该解决方案能够提供全面的集成式供应链供应商管理及可视性。借助 AI 驱动的供应链分析和假设模拟功能，利益相关方能够获得所需洞察，作出明智决策。借助统一的计划和预测功能，利益相关方则能更快速、准确地制定库存计划和履行订单。如今，由于能够准确预测客户需求，并根据相关成品实时进行零部件层面的预测，Shutterfly 不仅充分提高了供应链的运营效率，同时还提升了客户满意度和盈利能力。