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供应链协同和Gartner供应链成熟度模型的五个阶段
2020-09-27 12:18:07供应链焦点 258人已围观
供应链的高度协同是由其成熟度决定的,那么供应链成熟度到底有几个阶段呢?Gartner,提出了供应链成熟度模型的五个阶段。
第一阶段: 反应React
在反应阶段,供应链是最为被动的,它的目标是使用数据来衡量某个特定的指标,比如及时交货率、库存周转天数、生产计划达成率。该阶段主要使用Excel表格,仅能提供很有限的数据分析。
先进的分析技术强调预测整个供应链的情况,并提出行动建议,如模拟订单变化对生产计划的影响。在此阶段的供应链开始展露出协同的迹象。
第四阶段:合作Collaborate
第四阶段合作,供应链的目标是提高更多供应链伙伴的绩效。数据来自于内部和外部贸易伙伴,能够分析整个供应网络层面的整体情况。
供应链创新技术更多用于外部的可见性和衡量整个供应链绩效的能力,并且覆盖多个企业。数据分析的速度更快、而且是实时动态更新,并可以使用贸易伙伴的数据,例如一家快消品制造商为新产品的上市进行预测,然后根据零售伙伴的下游销售数据调整补货计划。
在这个阶段,供应链的协同已经初具规模,整个链条上的伙伴们已达成共识,使用创新的数字化工具来分享数据,绩效考核也延伸到整个网络。
第五阶段:协奏曲Orchestrate
第五阶段,也是现阶段供应链协同的巅峰——协奏曲。音乐的作用是陶冶人的情操,还可以调节人们的神经,调动人们规范行为的意识。
在古代战争的时候,如何让士兵保持统一步伐前进?就是通过有节奏的鼓点来控制的。在供应链世界里,物料的移动也是有节奏的,随着下游客户消耗的情况,来控制上游补货的速度和频次。
这种节奏由一根无形的绳子牵引着,拉动着物料,从后端到前端,从供应商到制造商,从原材料到成品。在供应链网络里,上下游的公司组成了一个庞大的交响乐团,想要演奏出优美动听的乐曲,就需要高度的协调。因此,这个阶段就被叫做协奏曲。
此阶段供应链的目标着重于测量和改善整个贸易伙伴网络的绩效,以满足客户的需求,同时保持利润率。
数据来自于公共和非结构化的来源,以及物联网。复杂的应用集中在可视性、提高性能和在整个网络中创造价值。
数字化技术可以自动化地决策和执行,并且能够权衡考虑到贸易伙伴之间复杂的关系,以整体业务目标,例如为网络内的供应商设置最佳安全库存水平。该阶段支持新的商业模式创立和需求塑造。

第一阶段: 反应React
在反应阶段,供应链是最为被动的,它的目标是使用数据来衡量某个特定的指标,比如及时交货率、库存周转天数、生产计划达成率。该阶段主要使用Excel表格,仅能提供很有限的数据分析。
第二阶段:预测Anticipate
在第二个预测阶段,供应链的目标是衡量绩效并为决策提供数据。公司从ERP和其他系统导入数据。供应链中的各个职能部门各自为营,几乎没有协作或知识共享。
通过使用Excel电子表格,报表和仪表盘Dashboard工具,人们希望能够改变信息孤岛的状态。此阶段的供应链尚未出现协同合作的情况。
第三阶段:整合Integrate
在第三个整合阶段,改善了整个内部供应链的决策。公司专注于数据协调和良好的数据处理能力,因此可以利用端到端流程数据进行分析。
供应链数据与产品开发、销售和财务等领域保持一致,这个特征是重要的里程碑。供应链应用程序专注于建立跨流程的可见性和流程的绩效衡量,例如使用描述性分析来确定服务客户的总成本。先进的分析技术强调预测整个供应链的情况,并提出行动建议,如模拟订单变化对生产计划的影响。在此阶段的供应链开始展露出协同的迹象。

第四阶段:合作Collaborate
第四阶段合作,供应链的目标是提高更多供应链伙伴的绩效。数据来自于内部和外部贸易伙伴,能够分析整个供应网络层面的整体情况。
供应链创新技术更多用于外部的可见性和衡量整个供应链绩效的能力,并且覆盖多个企业。数据分析的速度更快、而且是实时动态更新,并可以使用贸易伙伴的数据,例如一家快消品制造商为新产品的上市进行预测,然后根据零售伙伴的下游销售数据调整补货计划。
在这个阶段,供应链的协同已经初具规模,整个链条上的伙伴们已达成共识,使用创新的数字化工具来分享数据,绩效考核也延伸到整个网络。
第五阶段:协奏曲Orchestrate
第五阶段,也是现阶段供应链协同的巅峰——协奏曲。音乐的作用是陶冶人的情操,还可以调节人们的神经,调动人们规范行为的意识。
在古代战争的时候,如何让士兵保持统一步伐前进?就是通过有节奏的鼓点来控制的。在供应链世界里,物料的移动也是有节奏的,随着下游客户消耗的情况,来控制上游补货的速度和频次。
这种节奏由一根无形的绳子牵引着,拉动着物料,从后端到前端,从供应商到制造商,从原材料到成品。在供应链网络里,上下游的公司组成了一个庞大的交响乐团,想要演奏出优美动听的乐曲,就需要高度的协调。因此,这个阶段就被叫做协奏曲。
此阶段供应链的目标着重于测量和改善整个贸易伙伴网络的绩效,以满足客户的需求,同时保持利润率。
数据来自于公共和非结构化的来源,以及物联网。复杂的应用集中在可视性、提高性能和在整个网络中创造价值。
数字化技术可以自动化地决策和执行,并且能够权衡考虑到贸易伙伴之间复杂的关系,以整体业务目标,例如为网络内的供应商设置最佳安全库存水平。该阶段支持新的商业模式创立和需求塑造。
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