数据在供应链计划中的重要性不仅体现在其基础性功能上，还深刻影响着供应链的效率和精确度。现代商业环境中，在消费性电子、快消、食品、医药、钢铁等诸多行业中，数据的应用变得尤为重要。下文将简单探讨数据在供应链计划中的核心作用及面临的主要挑战。

1. 数据在供应链计划中的核心作用

1.1 预测和规划

数据是进行有效预测和制定供应链计划的基石。通过对历史数据的分析，企业能够预测市场趋势、客户需求和潜在风险，从而更好地规划库存和生产活动。例如，通过分析过去的销售数据，企业可以识别特定产品的需求模式。例如，沃尔玛通过实时数据分析，能够准确预测各个区域的商品需求，从而优化库存水平和物流安排。他们使用的数据包括历史销售记录、季节性变化、市场趋势和即时促销活动反馈，这些数据共同作用，使得沃尔玛能够降低过剩库存的风险，同时保证货架上商品的充足。

同样，通过分析供应商的历史表现数据，企业可以评估供应商的可靠性和交货时间，从而更准确地计划生产活动，减少因供应不稳定带来的风险。

 1.2 提高透明度

提高透明度是现代供应链管理中的一个核心要素。在这个数字化时代，数据的作用不仅仅是提供信息，更重要的是它能为整个供应链的每一个环节带来深入的洞察。以电商行业为例，电商的特点是快速变化和高度竞争，因此能够快速响应市场变化的公司将拥有竞争优势。而电商经销商的传统进销存管理方法往往依赖于零散的数据和直觉判断，这种方法在面对复杂的市场动态时显得力不从心。

然而，当管理层利用先进的数据分析技术，他们能够获得一个全面、实时的供应链视图。这种全面性体现在对供应链中各个环节的透明度。从原材料的采购、产品的生产、到最终的销售和配送，每个环节都可以通过数据来监控和优化，电商经销商可以实时跟踪销售趋势，调整营销策略，优化供应链管理，从而在激烈的市场竞争中保持领先。

1.3 优化库存管理

优化库存管理是企业运营中的关键环节，其核心在于通过实时数据监控，精确掌握库存水平，并据此有效预测未来的库存需求。这种做法可以避免过度库存或缺货情况的发生，进而降低库存成本，提升客户满意度和企业的整体运营效率。

例如，零售业巨头沃尔玛就通过高度自动化的供应链管理系统，包括利用复杂的算法来分析销售数据，预测不同地区、不同时间段的产品需求，实现了对库存的精准控制，从而在保持较低库存的同时，确保货物的及时补充。丰田汽车公司则采用了“及时生产”模式，根据市场需求快速调整生产计划，减少不必要的库存积压，从而大大降低了成本并提高了运营效率。

图1 谷斗决策大脑（来源：谷斗自制）

2. 供应链计划中的“数据”挑战

2.1 数据对接性

数据对接性问题在当今商业环境中尤为显著，特别是在新能源和电商行业。例如，新能源行业经销商可能使用特定的电子商务平台，这些经销商大多拥有独特的数据格式和管理系统，导致数据集成和分析变得复杂。解决这一问题的关键是建立有效的数据对接机制。

首先，需要与经销商建立合作关系，以获得对其数据的访问权限。这通常涉及到说服他们开放数据接口（API），并确保数据的安全和隐私得到妥善处理。例如，在新能源汽车行业中，对电池性能和使用模式的数据进行分析至关重要，这需要从不同的电子商务平台获取数据，以更好地理解消费者需求和市场趋势。

其次，要统一和标准化来自不同源的数据格式。这可能需要开发特定的转换工具或采用通用的数据格式标准，如XML或JSON，以便于不同系统间的数据交换。例如，在电商行业，经销商通常需要追踪产品的在线销售数据，包括用户评价、销售量和市场反馈，这些数据若能统一格式，将极大地提高数据分析的效率和准确性。

最后，数据清洗和分析是实现数据对接的重要环节。清洗过程涉及剔除重复、错误或无关紧要的数据，而分析则是为了从数据中提取有价值的洞察和信息。这需要运用先进的数据处理工具和分析技术，如机器学习和人工智能，以识别模式和趋势，支持更明智的业务决策。

2.2 数据准确性

数据准确性是供应链计划的核心要素，其重要性不言而喻。以在新能源行业为例，数据准确性的重要性体现在对市场需求的精准预测和资源配置上。比如，电动汽车制造商需要准确预测电池需求量，这依赖于对市场趋势、销售数据和消费者偏好的精准分析。一旦数据存在偏差，可能导致原材料的过量采购或短缺，进而影响生产效率和成本控制。

再如，在电子商务领域中，产品组合和链接的频繁变化要求高度灵活且精准的数据处理能力。以亚马逊为例，平台上每日的交易量巨大，产品更新迅速。正确地从销售数据中提取并转换为具体的SKU信息，不仅关系到库存管理的效率，还直接影响到价格策略和市场反应速度。错误的数据可能导致库存积压或缺货，严重时还会影响品牌信誉和消费者满意度。

2.3 数据对称性

数据对称性在各行业中均扮演了至关重要的角色。这种对称性主要体现在销售团队和供应链团队对数据的关注点上的差异。例如，在快消品行业中，销售团队通常更加关注产品的类别和名称，以便更好地理解市场需求和消费者偏好。他们利用这些数据来推动销售策略和市场营销活动。相比之下，供应链团队则需要关注到更为细致的SKU（库存单位）层面，以便有效地管理库存、优化物流和减少成本。他们利用SKU级别的数据来确保库存的准确性和及时补货。

再如，在医药行业中，销售团队可能专注于药品的种类和治疗领域，以便更有效地进行市场定位和销售。而供应链团队则需要密切关注每个药品的SKU，考虑到药品的储存条件、有效期和法规遵从性等因素，这对于保证药品供应链的安全和效率至关重要。

总而言之，维护好SKU之间的关系，确保数据的一致性，对于准确的需求预测至关重要。这不仅有助于降低库存成本，更好地预测（季节性）需求的波动，还能提高客户满意度和市场响应速度和持续供应性。

3. 小结

在当今复杂的供应链环境中，尽管数据集成、精确性和对称性的挑战不断，但数据的角色依然至关重要。它不仅支撑着精准的预测和决策制定，更在库存管理优化和提升供应链透明度方面发挥着关键作用。

面对这一境况，“老方法只能产生老结果，而真正的解决方案，就在于改变方法论”。而在方法论上力求有所突破，不能只“更努力”，而是要“不一样”“有效率”“可落地”。

在这个意义上，谷斗科技引领前沿，谷斗自研资源智能优化协同平台（RSO_PLAT）借助先进的供应链数字孪生技术，经过多行业头部客户的多场景实践，可以成功为企业提供端到端的一体化决策支持。一直以来，谷斗致力于“让所有资源发挥最大价值”，我们诚邀您探索谷斗科技的创新解决方案，共同开启人工智能供应链时代的新篇章。

图2 谷斗端到端一体化决策简图（来源：谷斗自制）