过去两年来，供应链的极端不稳定引发了全球各地的广泛关注。超市货架、加油站、汽车 4S 店经常出现断货情况。无奈之下，许多公司开始临时囤积特定货物，最终导致供应过剩，甚至偶有浪费现象发生。与此同时，半导体芯片供应短缺等问题也导致了生产停滞。由于疫情封控期间设备需求旺盛，导致芯片供应不足，当汽车需求量再次上升时，汽车制造商却因缺少芯片而被迫停产。

从消费者到企业，几乎所有人都感受到了供应链不稳定带来的影响。《经济学人》在最近发布的一篇相关文章中指出：“自全球化兴起以来的三十年间，供应链相关问题很少出现在企业财报中……但在这个财报季，疫情导致的供应短缺已经成为许多企业最先提及的问题。”

这些问题不会在一夜之间消失，所以各大企业需要找准定位和方向，以便预测供应链事件带来的影响，并在事件发生时积极采取行动。为此，企业需要更好地利用手头的数据，通过数据分析管道获取明智的洞察，由此克服未知事件带来的影响。但是，具体到供应链实践，明智的洞察和数据分析管道如何发挥作用？

实时提升数字经济敏捷性

去年 3 月，一艘集装箱货轮在苏伊士运河搁浅，延误的商品价值每天高达约 96 亿美元。没有人预料到苏伊士运河会被一艘货轮堵塞数天，由此引发的多米诺骨牌效应导致全球供应链中断。面对这些意外情况，企业需要配备实时决策工具——评估事件可能带来的影响以及需要采取哪些应对行动。

面对这样的意外情况，干果和坚果供应商卫芙（Whitworths）有着极为清醒的认识——“食品行业的不可预见性以及某个国家的恶劣天气都会给我们的业务运营带来巨大影响，所以我们必须具备相应的应对能力”。

要想具备即时决策能力，企业需要在正确的时间向正确的用户提供最新信息，以便其能够采取行动。也就是说，企业需要通过主动智能（Active Intelligence）将分析、协作、自动化和行动导向结合起来。主动智能指通过实时、最新的信息来实现持续的智能状态，以触发即时行动。在这种状态下，企业可以及时洞察形势、判断影响并在事件发生时采取行动，而不是事后弥补。

建立透明、协作型供应链

这种现代的数据分析管道方法非常适合供应链业务部门。这些部门本身可以收集到大量的数据，但其中大多数数据无法形成可以指导决策和行动的分析结果，或者不可访问。通过打破数据竖井实现数据的实时访问，越来越多的人可以通过现代数据分析平台访问数据、丰富数据、创建衍生数据，并获得在任何地点都可以使用的洞察。

此外，合作也很重要。在充满不确定性的市场中，随着供应链变得日益复杂和分散，以及不可预见的中断，所有利益相关方应密切协调，并利用数据分析管道创建的端到端可见性更好地开展协作，这一点比以往任何时候都更为重要。

英国家装零售企业 Wickes 及其供应商已经充分认识到这种重要性，希望通过 i-supply 解决方案提高销售、财务、库存变动和营销活动的可见性、参与度和透明度。目前，Wickes 的合作供应商已经能够“认识和了解其数据获取方式、使用方式以及使用频率”，能够据此制定更加全面的供应计划，并通过更准确的预测和商机分析将供应和库存转移到正确的 Wickes 门店。

当遇到像苏伊士运河堵塞这样的危机时，数据分析和商业智能（BI）有助于了解企业在供应链中的即时需求。而 Wickes 的应用实践表明，数据分析和商业智能还可以帮助预测供应短缺或其他供应链问题是否会对企业造成次生或再次生影响。前面提到的芯片供应短缺就是一个典型的示例。这种预测性分析能力不可能仅凭经验和直觉，而是需要以实时数据为支撑，才能理清所有问题的关联性，然后确定这种关联性是否会产生连带的因果关系。

在供应链中断前未雨绸缪

近日汇丰银行航运、港口和亚洲运输研究主管 Parash Jain 表示，疫情揭示出“供应链已经达到空前的精益化水平，几乎不容许任何误差。”在当今充满不确定性的世界，一个小事故就可能引发一系列破坏性的连锁反应，只有那些充分释放并使用数据预判供应链中断并积极开展应对性行动的企业才有可能蓬勃发展。企业如果能够加大在数据分析管道方面的投入，将可在供应链管理领域具备明智的行动能力，使企业能够应用数据洞察收获短期利益，并为获得长期成功奠定基础。