大數據可能被破壞或中斷，但供應鏈管理不在其中之列。這不是說供應鏈沒有改變。人們如何收集和分析數據，改變了供應鏈的溝通方式。事實上，供應鏈發生了巨大變化，咨詢機構德勤公司發布了一份報告，取消了線性鏈，聲稱技術中斷導致了“數字供應網絡的興起”。

除了這些轉變，供應鏈管理人員已經適應了不同的工作。就像Excel改變了供應鏈報告的方式，大數據平臺允許專業人員專注于大項目，而不是死記硬背的任務。

工作任務和對象的變化并不表明供應鏈管理的變化。。相反，隨著大數據的興起，供應鏈管理(因為一直存在)的重要性上升。隨著世界連通性的增長，零售，制造，以及物流公司都需要一個能夠適應變化的管理者。

供應鏈管理者起到重要作用不是因為他們可以執行的任務，而是大數據僅僅實現的愿景：提高效率，降低風險和改善客戶服務。AdamMussomeli就是一位供應鏈管理者。

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不同的鏈，相似的轉變

“我們發現，在今天的供應鏈世界中，有許多使用案例，我們現在大約追蹤400個左右。”Adam Mussomeli說，“但是有六個主要的分類，供應鏈的行業人士正試圖做，或在某種程度上跨越任何行業。”

Mussomel表示，第一個分類是可見性，也就是物流可見性，以便能夠跟蹤和知道物品何時進入，以及產品何時離開工廠。然而，同樣重要的是多層次可見性，而供應鏈管理者能夠在其供應商的工廠或其他地方看到這個問題，并能夠立即解決。

“第二個分類是獲得更好的需求和供應同步。”他補充說，“人們所生產的產品希望是市場需要的，但事實證明市場沒有。”或者，許多高管將推動項目接收產品和銷售點數據，可能幫助他們調整生產以更好地滿足需求。

第三個分類，管理人員正在尋求優化他們使用的履行渠道，消費者和物流數據實現的任務。基于這些數據，供應鏈管理者可以調整特定產品的運輸類型，取貨地點或銷售點。例如，水果的銷售和運輸策略就與電器產品不同。

后面這三個用例類別旨在通過生產工具提高效率。供應鏈管理者可能尋求建立一個“智能互聯產品”(第四個分類)，Mussomeli說。制造商，倉庫經理和零售商現在可以從傳感器集成的產品中受益，這些產品可以召回，并通知管理者有待更改或需要補充。

與此類似，供應鏈受益于增加的資產智能(第五個分類)，其中連接的機器或機架可以產生數據以警告管理者條件變化。

“最后一個分類是工人安全和生產力的全部概念。”他說。““那是使用增強現實技術來幫助在倉庫揀貨的一個例子，或采有一些其他形式的增強現實技術告訴某人需要補充的產品。”

在供應鏈的每個階段提供洞察力

無論這些用例的類別如何，每個大數據項目都旨在為供應鏈管理人員提供洞察力，而不是信息。換句話說，大數據項目不僅僅是收集數據，而是能夠做一些事情。

在零售層面，RFID標簽正在取代作為存儲產品數據和提高補貨能力的一種方式。而標簽的產品數據優勢可以與更好的庫存管理功能和增加的在線銷售聯系起來，最近的一項研究顯示，96%的服裝零售商也在做同樣的事情。

“如果你想想在一家特定的零售商店發生了什么，想要補充那家商店的庫存，就會想知道通過那個地方銷售的所有商品，”市場營銷執行副總裁Karin Bursa Logility說，“這是能夠補充并確保他們有計劃的庫存的唯一方法。”

“作為供應鏈專業人士，我們希望采用大數據，因為它開始創造產品之間的依賴性和相關性。”她補充說，“它幫助我們尋找模式，提高未來產品需求的可預測性。”

物流供應商也受益于大數據。2017年第三方物流研究發現，98%的受訪第三方物流企業認為數據驅動的決策對未來供應鏈將是至關重要的，另外86%的受訪者認為它將成為核心競爭力。早期采用者也比比皆是，因為端到端可視性的驅動力為具有遠程信息處理的貨運公司，具有高效通信的港口，甚至具有實時監控的運輸線路提供了優勢。

雖然制造業案例研究通常不公開，但該行業是大數據的最大受益者之一。畢竟，隨著物流供應商擴大其知名度，零售商增加產品數據，制造商可以使用這些數據更接近需求驅動的供應鏈。

在最近的一個案例研究中，Software AG公司報告了一個價值700億美元的家用消費包裝產品，醫療保健和藥品制造行業能夠通過其平臺推出1,800種產品75%，并實現超過4,000家物流供應商的可見性。案例研究發現，從止痛藥到嬰兒洗劑的任何產品都可以在數分鐘內輕松追蹤。“消費者甚至可以在線查看產品信息，滿足他們對即時答案的需求，增強他們對公司品牌的信任。”

無論是零售商還是制造商，大數據都允許供應鏈通過將產品和外部數據與業務決策同步來提高服務和效率。此外，增加的可見性允許企業在不利情況下識別和調整風險。

怎么堆疊?

然而，大數據項目的功效可能不取決于用例，目標或解決的問題，而是取決于企業的數字能力。

Software AG的供應鏈和制造業全球行業總監Sean Riley表示：“數據項目有時是一個挑戰，特別是當進入運輸方面時。不是每個公司都擁有先進的遠程信息處理能力的卡車。”

因此，供應鏈管理者被迫平衡各種不同的技術能力，甚至在內部，同時參與一個新的數據項目。為此，德勤咨詢公司創建了一個“數字堆棧”，以幫助可視化的數據可以應用于洞察的各個階段。

德勤公司將企業的數字能力分為兩個部分：數字核心和數字堆棧。核心是處理大數據項目所需的基本基礎設施，能夠接收網絡數據，將其轉換為可用格式，并獨立處理。同時，堆棧是指可以從大數據項目中獲得的不同層次的洞察能力。

每個層建立在另一層上，因此，更多的數據是聯網的，其在核心層的自動化的連接性和潛力越大。同樣，企業供應鏈的可見性越大，他們就越可能使用數據進行決策支持，從而做出戰略決策。

供應鏈的方式可以受益于大數據的項目是顯著的但是一般來說，供應鏈管理者用于啟動新項目的原因和方法是相同的。