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在数字化时代，数据已成为企业最宝贵的资产之一。帆软数据应用研究院作为帆软旗下的专业机构，致力于将数据转化为生产力，推动企业数据化应用和商业智能的发展。本文将带您深入了解帆软在制造业供应链领域的实践，以及如何通过商业智能技术实现供应链的数字化转型。
正文开始前，给大家推荐一个《供应链控制塔解决分析方案》，本方案详细介绍了帆软供应链控制塔-IBP（Integrated Business Planning and Execution）的解决方案，旨在通过高度集成和智能化的供应链管理，实现企业供应链的全面升级。
 
帆软在制造业供应链领域的实践主要围绕以下四个阶段展开：
通过供应链执行系统（SCE）与计划系统（SCP）实现基础流程数字化。
打破部门壁垒，构建端到端的可视化管理体系，提升协同效率。
 
通过动态数据分析实现实时预警与决策增强。
 
利用超级自动化与智能体技术实现供应链的自主优化与执行。
 
帆软结合场景实际需求，重点打造供应链控制塔（SCT）这一“银色子弹”，将需求预测、库存优化、采购管理与供应链协同等场景纳入统一平台。通过数据的端到端治理与连接，为企业提供从需求到交付的全链路数据支持。
数据治理是供应链数字化转型的基石。通过标准化数据模型和指标体系设计，企业可以实现统一的业务口径和数据表达。帆软通过主数据治理（MDM）与数据仓库（DWH）的结合，建立单一可信数据来源（SSOT）。这一方法论在多个客户案例中验证了其高效性。
帆软的低代码工具（如简道云）支持企业快速构建供应链数据应用，弥补流程中的数据缺失。同时，通过整合多层滚动产销计划（IBP），实现从战略到战术再到执行层的全面覆盖。
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数据仓库（DWH）和单一可信数据源（SSOT）：通过指标标准化和业务模型设计，实现数据治理。
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需求预测与库存优化：帆软在需求预测中采用多层次算法（如ARIMA、随机森林）和模型（如安全库存策略），通过数据清洗和特征工程，提升预测准确性。帆软的库存优化方案基于单级与多级库存策略，帮助企业优化安全库存水平，提升库存周转率。
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供应链控制塔：通过端到端数据集成，支持动态决策和实时优化。
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超自动化与智能体（Agent）：结合RPA、流程编排和生成式AI，实现供应链自主执行。
帆软在供应链数据应用中常用的分析模型包括：
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成品交付策略表与物料分类：基于ABC（重要程度）、XYZ（波动性）和FMR（消耗性）分析物料特性。
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需求预测准确度（MAPE）：用于评估预测效果，低于10%被认为是优秀范围。
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KPI 360指标体系：从北极星指标出发，构建关联指标和分类树，进行综合评估。
供应链控制塔是企业实现端到端数据集成、可视化和智能化决策的核心平台。它不仅仅是数据展示工具，更是基于智能算法的决策中心。
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传统供应链管理方式
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自主供应链管理方式
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靠近客户的动态产品流和供应链
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贯穿每个节点的端到端同步优化多企业决策和业务规划
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基于实时数据和洞察的边缘链接决策
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能自主适应现实受化的动态数字李生
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可在价值链内打破筒仓的通用控制塔
帆软供应链控制塔能够实现供应链流程中各业务部门、各业务流程的可视化，实现供应链内外部的协作与快速响应，并对供应链的进行预测、预警与自主决策。
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精益供应链面临的挑战
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端到端可视：缺乏可视化的工具来分析和管理OTD整体供应链和指标分析；分析手段不足，分析的指标和维度不足以支撑管理的精细化
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需求预测：无法理解和优化实际的需求，难以对外来数据进行预测
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库存优化：不知如何优化整体供应链的库存水平，库存居高不下
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供应链协同：不知如何编排和执行供应计划，线下排产，随意变更；不知如何对短期频繁波动的供需变化做出快速响应；供应链多个部门之间无法进行预警共享，问题曝光与处理
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帆软供应链控制塔-IBP产品解决方案可视化方案
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可视化方案：FineBI可视化工具及基于SCOR的预设指标体系；敏捷开发，并提供无限层次的下钻，逐层剖析根因
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内置算法，预测&预警：数据挖掘长期需求预测与短期需求计划，辅助企业进行计划预测
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优化模型：基于标准数据模型进行单级、多级库存优化
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滚动计划&执行：基于手工线下或者ERP中的多层滚动计划进行细化分析与偏差预警；自主：主动预警推送，提升部门间协作效率
 
综上所述，帆软供应链控制塔（SCT）不仅是数据展示的工具，更是智能决策的中心。它通过集成数据治理、需求预测、库存优化等关键功能，为企业提供了一个从需求到交付的全链路数据支持平台。帆软的实践证明，通过商业智能技术和供应链控制塔的应用，企业能够实现供应链的可视化、协同和智能化，从而提升管理效率和商业竞争力。
最后，给大家推荐制造业产品专家孙韦老师为大家带来《帆软供应链专场：从制造到智造，供应链数据应用转型实践详解》的直播分享。
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