在瞬息万变的市场环境中，企业需要建立一条完整且敏捷的供应链，以快速响应客户需求，这无疑离不开信息技术的大力支持。为此，我们采访了SAS（赛仕软件公司）中国区首席咨询顾问李波先生。

　　SAS是全球知名的商业智能和分析软件与服务提供商。目前，全球120个国家的50,000多家企业都在采用SAS的解决方案。李波认为，企业建设敏捷供应链，可以提高供应链的市场反应速度，并大幅降低供应链成本和供应链风险。

　　记者：公司怎么认识“敏捷供应链”？

　　所谓供应链，是指以核心企业为中心，通过对资金流、物流、信息流的控制，将供应商、制造商、分销商、零售商及最终消费者整合到一个统一的、无缝连接的产业链条中，以形成一个极具竞争力的战略联盟。在传统工业经济的发展中，制造型企业出于对生产资源管理和控制的目的，对为其提供原材料、半成品或零部件的其他企业一直采用投资自建、投资控股或兼并的“纵向一体化”管理模式。其供应链管理大多采用“供应推动式”运作模式，通过计算“经济批量”来优化产品处理和运输，产品的生产是发生在需求之前，即，企业根据市场预测把产品推向市场，然后等待订单，最终导致供应链库存逐级放大。但是在现代新经济环境中，网络交易边际成本的趋平消灭了价格差异，个性化的顾客消费、多品种、小批量的需求订单，使得现代企业竞争的焦点已经从质量、价格竞争转向速度竞争，对供应链的敏捷性和快速反应能力提出了更高的要求。

　　构建敏捷供应链的目的就是为了提高供应链的市场反应速度，并大幅降低供应链成本和供应链风险。当前信息技术的应用和发展为敏捷供应链的建设提供了强大的技术基础，脱离信息技术来建设敏捷供应链已经成为不可能的事情。只有有了信息的采集、处理、传输等一系列手段和方法，才能使得企业在整个供应链中去协调各种生产活动，最终使得供应链的管理理念得到执行。

　　记者：从信息化角度来考虑，“敏捷供应链”建设的关键点有哪些？

　　在建设敏捷供应链实施信息系统方面，需要注意以下几点：

　　首先是需求定义，这个看似简单的问题也是最重要的问题。它决定了整个项目的目标。企业要明确当前供应链面临的挑战有哪些，在预期的时间内希望信息系统能够解决哪些问题。

　　第二步是系统选型。基于企业要解决的问题选择最合适的供应商。在选型过程中容易出现的问题是，选型时过分看重价格和供应商的演讲能力，导致选择的供应商难以达成预期的目标。当企业对问题研究得越透彻的时候，就会发现可选择的供应商非常之少。SAS就曾经在一个数千万元的供应链优化项目中作为唯一的供应商，因为当企业把需求列出来以后发现除了SAS竟然找不到第二家供应商。

　　第三是企业变革的决心和信心。建设敏捷供应链进行供应链优化对企业整体利益有很大提升，在实施过程中会使以前不透明的信息透明化，把以前的人为决策变成自动决策，同时消除供应链管理中很多灰色地带，这会触动很多部门或个人的利益。这时企业变革的决心和信心会直接影响项目实施的进度和效果。

　　第四是整体规划与分步实施。建设敏捷供应链非一朝一夕可以完成，企业可以根据未来的战略对供应链优化进行整体规划，再分期实施。

　　记者：您以上提到的内容都很关键，能否举例进一步说明？

　　我们以SAS为安利中国所做项目为例。当时安利面临的挑战是：产品具有保质期且品类众多（1000多种），全国分布有数百个仓库，如何以最低的成本、最高的效率把合适数量的合适产品在合适的时间分配至合适的仓库，是企业销售供应链最核心的问题。

　　要解决这个问题，首先是对需求端的预测要准确，要清楚地了解不同仓库所覆盖的区域内不同产品在未来一段时间的销量。在掌握了市场需求量后，就要解决供应链成本问题。企业要基于对客户的需求满足度和供应链的各个约束条件，计算每种商品在每个仓库最合理的库存量是多少，这个合理库存在每个补货周期里是如何动态变化的。有了合理库存，下一步就是运输配送问题，企业要充分发挥车队的运能，优化车辆的配送路径、排班和装车。

　　安利中国通过充分的比较论证，最终选择了SAS公司的供应链优化方案。该方案彻底解决了安利中国在供应链领域面临的需求预测、库存优化和排车装车优化问题。通过该方案的实施，安利中国真正实现了对供应链的监控、预警、预测与优化。企业预测准确率得到稳步提升核心产品的库存量降低了15%以上，配送准确率和效率大幅提升。由于该项目一期取得了非常好的成果，最近几年该方案从安利中国向安利其他国家的分公司推广应用，同时此后安利中国一直与SAS合作持续对供应链进行优化，以进一步强化自己的供应链竞争优势。

　　记者：企业建立敏捷供应链的时候，在信息化基础建设上有怎样的需求？

　　评价供应链是否足够优秀和敏捷，主要看企业能否对其进行有效的监控、预警、预测和优化，而这必须以信息技术广泛而深入的应用为基础。前几年ERP（企业资源计划）、SCM（供应链管理）及BI（商业智能）等软件大行其道，基本解决了企业对供应链的监控和预警问题。而要建设真正敏捷的供应链系统，最为重要的就是要解决对供应链的预测和优化问题。这也是国内企业在供应链管理领域的短板。

　　要做好供应链的预测和优化对企业的信息系统提出了新的挑战。企业之前建设的信息系统主要解决了信息采集、传递、共享和流程管控问题，这些系统都是面向企业的历史和现状的。而预测和优化是面向企业的未来和决策的，解决这个问题主要通过充分利用数据来构建分析与优化模型对未来的市场需求进行准确预测，并通过优化算法来计算不同商品在不同区域的补货量、补货时间和补货成本，同时要对不同的补货策略进行模拟测算，让企业决策层能够依据不同的市场判断选择最优的补货方案。

　　SAS公司作为全球领先的数据分析与挖掘领域的领导厂商，长期以来在供应链领域积累了大量的经验、知识和人才。SAS基于大数据分析和挖掘技术的供应链优化系统已经为国内外知名的企业提供了优秀的且深受信赖的供应链优化方案，同时也形成了SAS全球独有的供应链优化算法和最佳实践。

　　例如，SAS的一个客户是一家全球知名的汽车厂家，它们在供应链领域所面对的挑战就非常具有典型性。首先，在销售领域，要预测未来不同车型的销量；基于销量预测、企业想达到的需求满足度、订单提前期、运输及存储成本等约束条件，要确定每个区域、每个补货周期、每种车型合理的库存和补货量；基于补货量和当前库存来生成生产计划。其次，在生产零部件供应方面，要基于生产计划来计算不同零部件的需求量（ERP系统可以生成）；基于零部件的需求量、不同零部件的供货周期、价值、运输成本来计算每种零部件每个周期最优的库存量和采购量。第三，在售后服务领域，企业要以最低的成本来实现预定的服务满意度。这就要求企业准确预测每个4S店维修用零部件的需求量，计算每个补货周期每个备件的合理库存量和补货量。SAS独特的供应链优化解决方案很好地帮助用户解决了以上问题，从而大幅降低了企业的供应链成本，并稳步提升了用户满意度。

　　记者：SAS可以为企业建设敏捷供应链、实现供应链优化提供哪些软件系统？

　　SAS公司的供应链优化系统主要分为两大部分，分别是需求预测和库存优化。同时该系统也提供了各种信息展示的功能，如KPI显示、各类报表等。

　　首先我们来看需求预测。需求预测的准确性已经成为衡量供应链最重要的指标了。我们现在谈的敏捷供应链是拉式供应链，即通过需求来驱动供应链的运行，因此需求预测准确性至关重要。

　　SAS在通过数据进行需求预测方面积累了大量经验和模型，是全球唯一能够通过预测和分析技术满足企业各个层次决策需求（从战术到战略需求，从短期需求到长远需求）的解决方案供应商。SAS能够提供完整的解决方案，对企业随时间推移而收集的数据进行分析。

　　SAS软件能够在无需人为干预（除非必要）的情况下快速自动生成大量预测。它会自动选择最合适的预测模型，优化模型参数和生成预测。另外，它还包括时间序列数据管理功能。对事务数据进行预处理的能力可为组织节省大量时间和资源。

　　SAS的预测系统能够对企业进行多维多层级进行自动预测。在预测模型方面，SAS系统已经包含了各类预测模型七八十种，提供了最为完整的预测模型库，可以满足各个行业的不同需求。SAS的预测系统还能够将影响市场需求的各种因素及事件考虑在内，这样可以进一步提升预测精度。

　　在库存优化领域，SAS的解决方案是全球独有的。我们知道需求预测不可能100%准确，那就需要通过安全库存来弥补需求预测误差造成的不确定性需求。在传统的供应链管理领域，安全库存往往是一个静态值或者根据历史几个周期的发货量来自动计算的值。这样得到的安全库存有很大的优化空间。SAS独有的库存优化算法可以自动准确计算每个补货周期的最优安全库存，同时在多级库存领域还可以统筹考虑整个供应链的库存来计算补货量以消除信息传导造成牛尾效应。 SAS库存优化常用的数据有：需求预测值、预定的需求满足度、补货提前期、库容限制、运输及仓储成本等。