如何分析供應鏈？每個公司都有自己的供應鏈。壹般供應鏈都是從源頭開始，壹步壹步到達最終消費者。但公司要想提高效率，也要從供應鏈上分析。那麽如何分析供應鏈呢？
如何分析供應鏈1首先，分析供應鏈所處的市場競爭環境，識別市場機會。
分析市場競爭環境是為了識別企業的市場特征，尋找市場機會。
企業可以根據波特模型提供的原理和方法，通過市場調研等手段對供應商、用戶和競爭對手進行深入研究。
企業還可以建立市場信息收集和監測系統，開發復雜信息的分析和決策技術。
第二，分析供應鏈中包含的顧客價值
所謂顧客價值，是指顧客期望從給定的產品或服務中獲得的所有利益，包括產品價值、服務價值、人員價值和形象價值。
供應鏈管理的目標是不斷提高顧客價值。因此，營銷人員必須從顧客價值的角度來定義產品或服務的具體特性，顧客需求是驅動整個供應鏈運作的源泉。
第三，分析企業的競爭戰略
從顧客價值的角度找到企業產品或服務的定位後，企業管理者要確定相應的競爭戰略。
根據波特的競爭理論，企業獲得競爭優勢的基本戰略形式有三種:成本領先戰略、差異化戰略和目標市場集中戰略。
四、企業核心競爭力分析
供應鏈管理著眼於企業的核心競爭力，強調企業要專註於核心業務，建立核心競爭力，明確自己在供應鏈中的定位，外包非核心業務，使整個供應鏈具有競爭優勢。
動詞 （verb的縮寫）評估:合作夥伴和供應鏈的質量評估
評價建立過程實際上是壹個評價、篩選、篩選合作夥伴的過程。選擇合適的對象(企業)作為供應鏈中的合作夥伴是加強供應鏈管理的重要基礎。如果企業選擇合作夥伴不當，不僅會降低企業的利潤，還會使企業失去與其他企業合作的機會，抑制企業競爭力的提高。
評價和選擇合作夥伴的方法有很多種，企業在實際操作過程中可以靈活選擇壹種或多種方法進行組合。
不及物動詞供應鏈企業的運作
供應鏈企業運作的本質是以物流、服務流、信息流和資金流為媒介，實現供應鏈的持續增值。具體來說，就是要重視生產計劃與控制、庫存管理、物流管理與采購、信息技術支持系統的優化與建設。
七。性能賦值
供應鏈節點企業必須建立壹系列的評價指標體系和衡量方法。反映整個供應鏈運行績效的評價指標主要有產銷率指標、產銷平均絕對偏差指標、產需率指標、供應鏈總運營成本指標、產品質量指標等。
八。反饋和學習
信息反饋和學習對於供應鏈節點企業非常重要。相互信任和學習，從失敗中學習，通過反饋信息修正供應鏈，尋找新的市場機會，成為每個節點企業的責任。
如何分析供應鏈2？分析供應鏈所處的市場競爭環境，看清當前的市場形勢，分析當前的市場競爭環境，是了解壹個企業供應鏈質量的基本要素。
企業可以根據波特模型提供的原理和方法，通過市場調研等手段對供應商、用戶和競爭對手進行深入研究。企業還可以建立市場信息收集和監測系統，開發復雜信息的分析和決策技術。
分析壹個企業的供應鏈，當然是通過分析當前的采購渠道、供應商、供應程序、供應穩定性、供應規模、供應品種等等來獲得的。如果能夠獲得企業供應系統的詳細信息，就可以對企業供應鏈進行系統準確的分析。
供應鏈節點企業必須建立壹系列的評價指標體系和衡量方法。反映整個供應鏈運行績效的評價指標主要有產銷率指標、產銷平均絕對偏差指標、產需率指標、供應鏈總運營成本指標、產品質量指標等。
供應鏈企業運營的本質是以物流、服務流、信息流、資金流為媒介，實現供應鏈的持續增值。具體來說，就是要重視生產計劃與控制、庫存管理、物流管理與采購、信息技術支持系統的優化與建設。
評價，對合作夥伴和供應鏈的質量評價，評價建立的過程其實就是對合作夥伴進行評價、篩選、篩選的過程。選擇合適的對象(企業)作為供應鏈中的合作夥伴，是加強供應鏈管理的重要基礎。如果企業選擇合作夥伴不當，不僅會降低企業的利潤，
而且會使企業失去與其他企業合作的機會，抑制自身競爭力的提高。評價和選擇合作夥伴的方法有很多種，企業在實際操作過程中可以靈活選擇壹種或多種方法進行組合。
本文分析了供應鏈中蘊含的顧客價值。所謂顧客價值，是指顧客期望從給定的產品或服務中獲得的所有利益，包括產品價值、服務價值、人員價值和形象價值。
供應鏈管理的目標是不斷提高顧客價值。因此，營銷人員必須從顧客價值的角度來定義產品或服務的具體特性，顧客需求是驅動整個供應鏈運作的源泉。
如何分析供應鏈3 1，將數據轉化為可操作的簡單意見？
網絡技術服務提供商Extreme Networks的首席信息官約翰·阿貝爾(John Abel)表示，大多數企業都有大量的數據，這些數據通常存儲在不同的系統和數據庫中。他補充說，供應鏈的復雜性增加了，因為外包、物流和分銷業務等延伸合作夥伴將產生額外的數據源。
阿貝爾說，“因此，許多人很難利用這些數據產生超越頂級指標和描述性統計的有意義的見解。數據分析工具可以提供更深入和可操作的見解，並提高這些見解的準確性。”
阿貝爾說，供應鏈數據分析策略的成功基礎包括確保內部和外部數據以結構化格式匯集在壹起；將數據項的結果集中於需要采取什麽行動來促進業績指標；並確保結果易於理解。
他說，“最後也是最重要的壹點是，它通常傾向於關註‘使用的模型’而不是輸出。因為許多技術領導者希望將人工智能納入他們的流程。但更重要的目標是專註於為業務用戶提供清晰、可解釋且易於理解的見解。”
跨職能團隊共享的任何報告或儀表板都必須能夠清晰地講述壹個易於理解的故事。阿貝爾說，“否則，數據分析的好處可能會因為召開冗長的會議來解釋其價值而黯然失色。”
亞伯說，“這反過來起作用。盡管大多數數據分析師並不深入了解生成數據的業務流程和系統，但他們通常對上遊和下遊流程和系統有廣泛的了解。成功的供應鏈分析項目從‘數據告訴我們什麽’的角度出發，然後深入了解業務流程。”
他說，分析團隊和業務用戶之間的合作有助於開發這些可解釋的見解，這些見解可以很容易地在整個企業中傳達。
2.專註於差異化領域的分析
咨詢公司North Highland world wide Consulting的全球供應鏈專家埃裏克·辛格爾頓(Erik Singleton)表示，許多供應鏈企業都受到客戶訂單、項目信息、設備利用率和不斷變化的運輸成本等數據的困擾。
辛格爾頓說，“這些公司需要建立壹個成功的以客戶為中心的供應鏈，最大化運營效率的關鍵是使用正確的分析來做出數據驅動的決策。”
他建議供應鏈企業將分析重點放在三個主要領域:
第壹個是需求計劃和庫存安排。辛格爾頓說，“通過收集數百萬的交易數據，企業可以對客戶的購買模式進行有力的分析。利用這些數據構建強大的分析算法，促進整個供應鏈的庫存分配，保證產品在正確的時間出現在正確的地點。企業應將其分析資源集中於預測產品類型、銷售渠道和地理位置之間的需求模式。"
第二個領域是運營效率。辛格爾頓說，“客戶和訂單數據使供應鏈能夠通過有效調度資源來適應波動的需求模式，從而最大限度地利用資產和勞動力。調整勞動力計劃，在高峰期增加資源，在低谷期安排設備/資產的維護，讓企業最大限度提高效率，降低運營成本。”
第三個領域是訂單執行路徑決策。辛格爾頓說，“客戶希望供應鏈比以往任何時候都更加靈活和以客戶為中心，產品可以通過多種方式到達最終客戶手中。”企業需要平衡各種因素，包括服務期望、運輸和履行成本以及庫存水平，以確定履行訂單的最佳方式。"
Singleton說，使用分析來平衡成本和客戶體驗對於保持競爭力至關重要。
3、使用實時數據處理中斷
阿貝爾表示，隨著全球供應鏈的規模和復雜性不斷增加，管理和應對整個供應鏈的波動變得越來越困難。
阿貝爾說，“隨著數據點的快速變化，分析和決策通常基於過時的信息，而有效分析數據所需的時間進壹步加劇了這種情況。為了成功控制這壹點，供應鏈經理需要開發並行計劃系統，通過使用高級分析和整個供應鏈的實時可見性來優化需求和供應。”
Abel說，從歷史上看，更新是基於特定的時間框架，可能每天或每小時更新壹次。他說，“但目前的措施還不夠。由於需求和供應的不斷波動，最好與主要供應商集成系統，以便實時獲得更新。”
如果供應商發生變化，企業需要立即了解潛在的影響，從而制定替代計劃，以維持對客戶的承諾。Abel說，“使用實時數據反饋的高級分析使管理供應鏈的人能夠快速建模和評估潛在中斷的影響，因此他們可以計劃和執行需求、供應和庫存的波動。”
Abel指出，這些見解也可以用來理解供應鏈約束對收入預測的潛在影響。預訂、交付、庫存水平、供應商承諾、折扣和管道銷售機會等數據的近實時可見性和實時分析對於企業監控和管理收入預測非常重要。
阿貝爾說，“通過使用高級分析和自動化，這些可變數據輸入可用於創建跟蹤模型，使供應鏈團隊能夠接近實時地響應變化，制定應急措施，並提供更準確的收入預測。”
4.強調數據治理和質量。
緊固件制造商和經銷商Optimas Solutions的供應鏈和商業智能副總裁馬克·科爾巴(Mark Korba)表示，關於信息“垃圾進去，垃圾出來”的格言當然適用於供應鏈數據。
科爾巴說:“驗證數據很重要，特別是因為它來自許多來源，包括客戶庫存管理系統、需求計劃應用程序、供應商軟件等等。壹般情況下，跨系統數據不壹致或者管理方式不同，所以缺乏完整性。”
科爾巴表示，創建壹個主動的數據治理計劃對於確保整個供應鏈的數據完整性尤為重要。他說，“治理計劃可以確保數據的正確和壹致，並加強供應鏈合作夥伴之間的協作。有很多關於建立數據治理程序的公開信息。”
科爾巴表示，根據已知數據對企業的供應鏈進行基準測試尤為重要。他說，“Optimas Solutions的供應鏈團隊將他們的表現與競爭對手進行比較。他們回顧行業平均水平，收集有助於提高公司滿足需求能力的信息。"
5.使供應鏈分析廣泛可用。
供應鏈管理涉及企業的許多方面，因此它需要自由地享受分析能力。
計算機硬件供應商聯想集團高級副總裁兼首席信息官亞瑟·胡(Arthur Hu)表示，“要讓供應鏈中的每個人都能輕松獲得所需的數據和工具，首先需要打破任何‘信息孤島’，建立壹個集成的端到端信息系統。”
胡表示，這也意味著使用機器學習和人工智能等工具來實現這種數據豐富的系統的全部價值。他說，“當這種類型的系統到位時，供應鏈上遊和下遊的經理和操作員可以優化其性能。”
同樣重要的是，供應鏈分析案例不知道部門界限。他說，“團隊傾向於關註企業中隨時可用的數據。這樣做，他們可能會錯過真正深入理解問題所需的所有數據。作為壹個涉及業務許多部分的關鍵平臺，供應鏈需要從整體角度進行管理。”
例如，在管理產品質量時，團隊不僅應該能夠訪問工廠生產期間的配置和指標，還應該能夠訪問產品開發數據、組件供應商數據和客戶反饋數據。他說，所有這些共同形成了壹個促進質量和結果的多維畫面。
電子商務服務提供商CarParts負責庫存計劃和預測的副總裁Stanislav Tatarzuk表示，通過確保企業各級業務領導人能夠訪問供應鏈數據並與之互動，企業可以為成功做好準備，並產生長期回報，從而增加收入。
Tatarzuk表示，數據洞察可以為不同的團隊和部門提供不同層次的價值。例如，物流團隊可能使用數據來找到瓶頸並提高倉庫或配送中心的效率，而財務部門可能會查看相同的數據並確定簡化成本和削減支出的方法。
塔塔爾祖克說，企業的這種知識享受水平不僅可以降低整體風險，還可以提高決策和績效。