供應鏈管理過程中會產生許多數據。作者作為供應鏈管理的從業者，致力於通過大數據為供應鏈管理賦能的實踐，取得了良好的效果，總結了一些行之有效的方法，並據此編著本書。

本書構建了數據思維模型，指出應關注的指標，詳細介紹了在供應鏈管理過程中的績效管理、流程再造、需求管理、戰略采購管理、間接采購管理、物流管理、運營管理、庫存管理、風險管理等階段的大數據應用管理方法，所有階段的講解均附有案例、表單和工具，並對數字化供應鏈管理做了可行性分析和展望。

本書實用性強，采用場景化、案例化寫作，圖、表豐富，可作為供應鏈管理人員、運營管理人員、企業精益改善人員等提升能力、有效管理供應鏈的案頭*備參考書。

目錄

推薦序一  多解決些問題，少空談些戰略

推薦序二  重新定義你的企業

作者自序  一個實踐者的復盤

*1章  數據應用薄弱的供應鏈管理現狀  / 1

1.1  盲人騎瞎馬，夜半臨深池：未實現充分數據支撐的盲目管理  / 1

1.2  昨天的方案不能解決現-在的問題  / 5

1.3  亂花漸欲迷人眼：繁雜的數據種類  / 7

1.4  空談誤業和眼高手低：實施不落地和數據缺失  / 10

1.5  探討制造業供應鏈大數據管理應何去何從  / 14

*2章  大數據為供應鏈管理賦能思路及PDCA四步法  / 18

2.1  精益和六西格瑪管理過程數據與供應鏈數據的結合  / 18

2.2  供應鏈管理的各類價值數據  / 20

2.3  供應鏈管理問題解決的數據思維模型  / 22

2.4  步驟一：干繫人需求識別分析與定義（P）  / 24

2.5  步驟二：指標確定、數據收集與清洗、初步分析（D）  / 29

2.6  步驟三：偏差分析與績效評估（C）  / 32

2.7  步驟四：基於數據生態鏈的流程再造與管理協同（A）  / 34

第3章  指標確定、操作和數據分析、挖掘、決策  / 37

3.1  供應鏈指標的操作定義  / 37

3.2  指標的節點定義和數據獲取  / 41

3.3  供應鏈大數據處理層級概述和數據分析技術  / 44

3.4  大數據挖掘的方法與技術概述  / 48

3.5  構建數據生態鏈現狀與願景  / 51

案例1：某重工企業的長久性大數據生態之路  / 53

案例2：某集團企業的數據驅動“六部曲”  / 54

第4章  基於數據決策的績效評估  / 56

4.1  供應鏈管理過程中的績效指標  / 56

4.2  基於數據決策的績效評估的指標和分析步驟  / 60

4.3  基於數據決策的績效評估的工具、表單和案例  / 63

案例1：某家居公司通過大數據改進庫存績效  / 66

案例2：某集團公司深挖采購績效增值  / 67

案例3：大數據在供應鏈項目管理績效中的應用  / 69

第5章  基於數據分析的流程優化與流程再造  / 71

5.1  供應鏈流程細節分析  / 71

5.2  基於數據的供應鏈流程現狀分析  / 73

5.3  基於數據的供應鏈流程優化方法探討  / 75

5.4  基於大數據的供應鏈流程再造  / 82

案例：H集團的供應鏈大數據平臺驅動自動化流程  / 86

第6章  大數據賦能供應鏈需求計劃與預測  / 87

6.1  大數據需求管理與需求預測概述  / 87

6.2  基於大數據的需求計劃和預測的框架和路徑  / 89

6.3  以數據驅動需求計劃和預測的繫統及工具  / 94

案例1：基於客戶需求構建預測模型  / 103

案例2：通過庫存獃滯跟蹤分析，反向驅動計劃與預測的優化  / 106

案例3：銷售預測和出貨預測並行  / 107

第7章  大數據賦能戰略采購管理  / 109

7.1  建立各類戰略采購相關的主數據  / 109

7.2  基於主數據的戰略采購面板設計與數據分析  / 114

7.3  大數據驅動戰略采購效率提升  / 126

7.4  大數據完善供應商協同管理  / 139

案例1：大數據賦能戰略采購績效考核和職能變革  / 144

案例2：基於戰略采購協同痛點，打造供需雙方協同  / 145

第8章  大數據賦能企業間接采購降本增效  / 147

8.1  間接采購的管理現狀分析  / 147

8.2  間接采購預算和支出分析方法  / 150

8.3  間接采購支出的大數據分析  / 156

8.4  基於大數據分析的MRO物料總包實踐  / 162

案例：數字化管理平臺助推間接采購透明化  / 176

第9章  大數據賦能供應鏈物流管理  / 179

9.1  物流基本數據概要  / 179

9.2  大數據驅動企業內部物流的優化  / 184

9.3  以大數據協同為基礎的物流自動化再造  / 187

案例1：G公司打造供應鏈大數據物流平臺  / 192

案例2：基於VSM數據分析壓縮全流程物流時間  / 192

*10章  大數據賦能供應鏈運營管理  / 198

10.1  供應鏈與財務大數據協同  / 198

10.2  基於大數據分析的企業能耗降本增效  / 203

10.3  基於大數據分析的維保降本增效  / 209

10.4  大數據驅動運營效率提升  / 213

案例：基於大數據的EAM繫統  / 217

*11章  大數據賦能供應鏈庫存管理  / 220

11.1  基於原材料數據的庫存水平分析  / 220

11.2  基於企業全部庫存的深度數據分析  / 223

11.3  大數據驅動獃滯庫存持續降低  / 226

11.4  基於數據挖掘的庫存優化策略  / 232

案例：打造WMS數字化平臺，提升數據*確度和庫存管理水平  / 234

*12章  基於大數據分析的供應鏈風險管理  / 237

12.1  供應鏈風險數據分析  / 237

12.2  基於數據分析的第三方風險管理  / 243

12.3  制造業的供應鏈風險管理  / 249

案例：某企業基於數字化的智慧供應鏈的風險控制自動化  / 253

*13章  數字化供應鏈與數字化企業展望  / 255

13.1  供應鏈創新需要依托數字化  / 255

13.2  構建企業數字化供應鏈  / 258

13.3  制造型企業數字化的展望  / 265

案例1：數字化供應鏈的IT技術助推  / 270

案例2：企業數字化精益體繫之路  / 272

參考文獻  / 274

致謝  / 276

後記：一個實踐者的感悟  / 277