“仓库又爆仓了，生产还在催缺料，采购和销售还在为预测数据‘打架’……”

这些场景，你是不是也觉得似曾相识？

在如今这个市场瞬息万变的时代，供应链的效率，几乎直接决定了企业的利润和生死。很多企业管理者都意识到数据的重要性，但往往陷入一种困境：手握一大堆来自ERP、WMS、CRM等系统的数据，却不知道从何看起。报表做了不少，但供应链是“出了问题”，还是“没跑顺”，谁也说不清。

说到底，问题不在于缺少数据，而在于缺少一套清晰的供应链数据分析框架。今天，我们就抛开那些复杂的理论模型，聊聊最实在的话题：供应链数据分析，到底应该看什么？如何从纷繁的数据中理出头绪，让决策不再靠拍脑袋？

一、“源头”与“成本”：采购分析怎么看？

供应链的环，始于采购。采购环节的成本控制和效率，直接影响了整个链条的“性价比”。很多企业在采购上最头疼的问题莫过于：供应商数量多难管理、价格不透明、品质不稳定。

因此，在采购分析上，我们得抓住两个核心：

• 采购成本分析：这不仅仅是看物料的单价，更是一种业务优化的手段。通过对比不同供应商的报价、历史采购价格、市场均价，我们可以发现成本优化的空间。比如，分析同比采购成本变化率，能判断涨价是否合理；对内部不同供应商进行对标，则可能发现那些“质优价廉”的供应商，避免因“内部熟人”关系导致成本虚高。
• 供应商绩效评估：一个优秀的供应商，绝不仅是价格低而已。准时交付率（OTD） 和 产品合格率 同样至关重要。如果一个供应商价格便宜，但频繁延迟交货、次品率高，那么它给整个生产和交付环节带来的隐性成本，可能远超那点价格优势。

二、“周转”与“健康度”：库存分析怎么看？

库存，被戏称为供应链的“现金黑洞”。账面上是资产，实际上却占压着大量现金流。囤货过多，现金流紧张；囤货过少，又面临断货风险。库存分析的核心，就是“周转”二字。

• 库存周转效率库存周天数：是衡量库存周转效率的核心指标，它反映了一批货从入库到出库平均需要的时间。这个数字当然是越短越好，说明你的资金使用效率越高。不同行业的周转天数标准不同，快消品可能7天一转，而重型制造60天也算合理。关键在于，你的周转天数有没有呈现下降趋势？
• 库存结构是否健康：库存总量看似合理，结构却可能“亚健康”。通过 ABC分类法，我们可以清晰地看到哪些是贡献了80%销售额的A类商品，哪些是流转缓慢甚至呆滞的C类商品。同时，分析 快、慢、呆滞品占比，可以帮助我们及时清理“僵尸库存”，优化库存结构，把宝贵的资金和仓储资源，聚焦在那些真正能创造价值的商品上。

三、“效率”与“协同”：生产与交付怎么看？

生产和交付是供应链中承上启下的关键环节，一端连接着库存，另一端连接着客户。这里的效率和协同性，直接决定了客户的最终体验。

• 计划达成与生产效率：“计划排了，但产线跟不上”，这是制造业的常见难题。生产计划达成率 是衡量生产稳定性的核心。通过数据分析，我们需要实时追踪日、周、月的计划完成情况，一旦出现偏差，就要马上下钻分析，是缺料问题？设备故障？还是人员调度不合理？只有把过程“算”清楚，才能精准改进。
• 订单准时交付率（OTD）：这是从客户视角衡量的最终指标。很多企业只看“出仓准时率”，但这还不够。客户关心的是货什么时候能到手上。因此，一个理想的供应链数据分析体系，应该能打通从订单生成、仓库发货到物流运输的全链路数据，真正实现对客户端OTD的精准监控和管理。

四、“全局”与“未来”：如何搭建你的决策“驾驶舱”？

看单个环节的指标是基础，但真正优秀的供应链管理，需要站在全局和战略的视角。这就好比开车，你不仅要看时速表和油量表，更要看导航地图，了解全局路况，才能做出最优路线规划。

• 从全局财务视角看价值供应链总成本占收入比 和 现金转化周期 是两个衡量供应链最终价值贡献的核心财务指标。它们综合了采购、生产、库存、物流等所有环节的成本与效率，能让你清晰地看到，你的供应链究竟是在创造利润，还是在“吃掉”利润。
• 从报表到智能决策，构建你的“控制塔” ：当基础的指标体系搭建起来后，下一步就是如何让数据“动起来”，从被动响应转向主动预测。传统的BI报表和Excel分析，往往停留在“过去发生了什么”的描述性分析层面。 而新一代的智能数据分析平台，则更侧重于“未来会发生什么”以及“我们该怎么做”。

例如，观远数据 提供的 AI+BI一站式智能分析平台，正在帮助像、、锅圈食汇等众多领先企业，构建属于自己的供应链“决策大脑”或“控制塔”。 通过这个平台，企业不仅可以轻松整合ERP、SCM等多个业务系统的数据，实现全渠道数据的打通和可视化 ，还能借助AI算法，实现更精准的 销量预测 和 智能补货 ，让决策真正由数据驱动。

供应链数据分析，不是为了制作一份又一份复杂的报告，而是为了发现问题、推动改进、创造价值。今天我们梳理的这四大关键点，希望能为你提供一个建立分析思维的框架。

真正的改变，发生在你开始用这套框架推动业务变化的那一刻。

Q&A

1. 问：为什么很多企业明明有大量数据，却依然觉得供应链数据分析很难做？

答：关键在于数据“孤岛”和缺乏系统性的分析框架。很多企业的数据分散在采购、仓储、生产等不同的业务系统中，导致管理者看到的只是零散的片段而非全局。搭建一个从采购、库存、生产交付到财务全局的统一分析框架，才能将这些数据串联起来，真正看清供应链的整体健康状况。

2. 问：新一代的数据分析工具是如何帮助企业提升供应链分析能力的？

答：新一代智能分析工具的核心价值在于“智能决策”。例如观远数据这类AI+BI平台，不仅能打通全链路数据，实现可视化监控，更重要的是能通过AI算法进行销量预测和智能补货推荐，帮助企业从“看报表”的描述性分析，升级到“预判未来”的智能决策，从而更敏捷地应对市场变化。