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帆软的供应链场景
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:
1. 传统供应链
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。

2. 集成供应链
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。
3. 智慧供应链
通过动态数据分析实现实时预警与决策增强。
4. 自主供应链
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。
帆软供应链场景驱动的典型应用
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。
1. 数据治理:奠定基础
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。
1)数据驱动的流程优化与创新
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。
2)数据应用场景与成效
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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。
3)模型与指标的构建
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。
2. 供应链控制塔:智能化的核心
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。
1)管理创新:智能供应链控制塔
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传统供应链管理方式
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稳定、线性的供应链产品流 -
非整合式或节点型解决方案 -
由内部数据和因素驱动的回溯型决策 -
与数据脱节的缓慢、低效决策 -
有关产能、网络、提前期等的静态假设 -
主要参与人对真实起因和偏排调度茫然不知 -
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
2)帆软供应链控制塔核心价值诉求
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
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