随着互联网科技发展，对客户，特别是自有渠道的进销存数据掌握越来越方便，我们xx有理由根据供应链管理的原理，让市场大数据自动产生合理的需求计划。同时也xx有可能让供应商根据制造商的生产计划和预测，产生和修正供应商的产销存计划。

    下面我们就重点谈下大数据驱动的供应链供需管理

    理想情况下，所有的供应都应该是需求进行拉动的，拉动的方式有两种，一是根据订单直接拉动采购和生产，这个比较简单。我们重点研究第二种，即根据价值链库存拉动模式，请注意这里的库存是指价值链的成品库存，等于自有库存+渠道库存+在途库存。

1

价值链库存拉动的前提

1、渠道数据环境：有能力取得一级经销商每日库存、销售、在途量，因此{zh0}的应用场景是：核心企业对自有渠道做价值链拉动，这样最容易掌握实时数据。从而按连续补货逻辑，主动补货，只补必要量，结果会降低价值链库存，提高了服务，减少呆滞。

2、库存拉动补货的环境：产品{zh0}有一定的集中度，符合28原则，产品销售没有剧烈的大起大落，适合连续补货。

2

价值链库存拉动的基本逻辑

根据经销商实际日消耗，对价值链中的各成品库存节点设高低水位和补货批量，连续拉动生产，降低库存，并自动生成生产计划和预测计划。

1、经销商现有量低于低水位：触发补货批量，补到高水位以下，低水位以上。

低水位是由补货天数+安全库存天数决定

高水位是=低水位+补货批量

经销商编码层级的高低水位库存天数可以根据产品族定义。

2.经销商的补货批量汇总后与工厂库存相比，产生补货生产计划。（产生近期生产计划）

同时可根据流速计算出各经销商下个或下下个补货批量何时产生，汇总产生远期预测，来解决连续补货下，采购提前期不足的问题。（产生远期预测）

3

价值链库存拉动的应用价值

1、产品族层级的实时分析：

我们可以建立产品族层级的分析报告，跟踪当前的价值链库存是否符合管控要求，揭示大盘经营问题，提供给管理层进行决策，保证经营调整有的放矢。

2、产品层级的实时分析:

可以直接产生销售预测和工厂生产计划，同时提供库存预警。现在的生产计划是否合理，一目了然，比如价值链库存150天的产品，工厂还在排产就是明显不合理的。

3、经销商+产品层级的实时分析：

可以清晰监控每个经销商每个产品的流速的情况，对经销商的销售能力和库存分析一目了然，经销商的分销能力和呆滞状况从模糊走向可衡量，可以作为经销商分销能力评估和辅导依据。

大数据驱动的供需管理让我们回归供应链管理的本源，用靠近终端的数据来决定后端供应，我们也有理由相信，随着物联网和移动互联的发展，未来的供应链供需管理将会更加智能化，实时化，也需要更多的企业信息化公司的参与。