當聯(lián)想（Lenovo）在巴西的工廠(chǎng)準備制造一批計算機的時(shí)候，生產(chǎn)所需的微處理器往往得從中國空運。一場(chǎng)機場(chǎng)貨運工人的突然罷工就可能打亂計劃，延誤生產(chǎn)。
但聯(lián)想供應鏈戰略副總裁米克·瓊斯（Mick Jones）表示，如果你確切知道那些部件在哪里，以及何時(shí)需要它們，你就可以立即做出反應。按銷(xiāo)售計算，總部位于北京的聯(lián)想是全球最大的個(gè)人計算機公司。
瓊斯表示：“我們可以決定是等一等，還是從其他工廠(chǎng)調配這些芯片，抑或是從其他更近的地方購買(mǎi)。即便費用更高一些，那也意味著(zhù)我們可以順利完成制造過(guò)程，不會(huì )造成大規模的中斷。”
瓊斯表示，消除此類(lèi)麻煩并避免供應瓶頸至關(guān)重要，因為供應鏈日益被用作一種競爭武器。“提高供應鏈的效率可以提升速度和客戶(hù)滿(mǎn)意度，同時(shí)降低成本。”
目標是提高每一個(gè)階段的效率，包括采購、制造、庫存管理、運輸、倉庫管理、需求預測和銷(xiāo)售。但實(shí)際上其中許多職能都被外包，這就很難改進(jìn)整個(gè)過(guò)程的效率。
GT Nexus首席營(yíng)銷(xiāo)官格雷格·瓊森（Greg Johnsen）表示：“這種情況產(chǎn)生了大量有著(zhù)獨立數據系統的公司，這些系統有必要整合。”GT Nexus是位于加州的一家基于云計算的全球貿易網(wǎng)絡(luò )。
與此同時(shí)，一系列因素可能擾亂供應鏈，從罷工、火山噴發(fā)、金融危機到社交媒體上的聊天引起的需求突然變化。
為了解決這些挑戰，企業(yè)運用了一系列技術(shù)，包括數據管理和分析、機器對機器通信、社交媒體分析和云計算。
瓊森表示：“我們不得不建造一些系統，從而可以更容易管理規模大、復雜而且高速的數據。”
從供應商那里采集數據有助于企業(yè)計算如何最有效地使用倉儲空間，并決定使用哪個(gè)配送中心，以及何時(shí)棄卡車(chē)改用空運。
思科（Cisco）英國與愛(ài)爾蘭子公司的首席技術(shù)官伊恩·富德瑞（Ian Foddering）表示，在供應鏈的另一端，從“智能”設備那里采集的數據可以在需要供應時(shí)提醒公司。他說(shuō)：“當客戶(hù)的牛奶告罄時(shí)，聯(lián)網(wǎng)的冰箱會(huì )向超市發(fā)出提醒，這進(jìn)一步提高了供應鏈的效率。”
聯(lián)想正使用數據分析來(lái)了解如何加快配送。瓊斯表示：“我們去年在準時(shí)向客戶(hù)送達產(chǎn)品上出了問(wèn)題，你通常會(huì )以為這是配送問(wèn)題。”
但數據分析顯示，物流部門(mén)準時(shí)響應了，問(wèn)題出在制造期間，并與零部件交付時(shí)間有關(guān)。瓊斯表示：“該產(chǎn)品極為復雜，我們意識到解決辦法是通過(guò)削減零部件種類(lèi)和數量來(lái)簡(jiǎn)化制造過(guò)程。”
找到問(wèn)題源頭可以讓聯(lián)想提升更多產(chǎn)品系列的效率，并實(shí)現更大的成本節約。
數據分析對物流也有幫助。供應鏈管理公司JDA的全球行業(yè)和解決方案執行副總裁拉扎特·戈拉弗（Razat Gaurav）表示，空駛里程（沒(méi)有裝載貨物的里程）占運輸成本的比例可能高達30%。
“這相當于每年不必要地排放840兆噸二氧化碳氣體，從經(jīng)濟或環(huán)保角度來(lái)說(shuō)這顯然是不合理的，”戈拉弗表示，企業(yè)應該致力于將空駛里程占成本的比例降到10%以下。
供應鏈效率也可以通過(guò)分析“非結構化”數據來(lái)實(shí)現，比如社交媒體上關(guān)于時(shí)尚的閑聊。戈拉弗表示，現在這種數據影響了20%的需求預測。
收集供應鏈數據是一個(gè)艱巨的任務(wù)，尤其是因為早先每家公司往往都有自己的系統。瓊森表示，現在許多公司都使用云計算系統，使得公司可以在整個(gè)網(wǎng)絡(luò )內策劃供應過(guò)程——這個(gè)網(wǎng)絡(luò )更像是一個(gè)商務(wù)社交網(wǎng)絡(luò )。
瓊森表示：“一旦某個(gè)地方出現了更新，所有需要的人都可以看到，而且可以立即看到相關(guān)新聞。由公司組成的整個(gè)網(wǎng)絡(luò )可以作為一個(gè)整體行動(dòng)。”
以云計算為基礎意味著(zhù)公司不必建設或投資于昂貴的IT系統，他們在需要的時(shí)候付費即可。
供應鏈管理的“圣杯”在于準確地知道每件物品的實(shí)時(shí)去向。雖然目前還做不到這一點(diǎn)，但隨著(zhù)從嵌入式微處理器到數據采集技術(shù)等更先進(jìn)技術(shù)的廣泛運用，這只是時(shí)間問(wèn)題。
