深度｜西部数据：构建未来供应链|数据中心|西部数据

引言

全球供应链正在达到新的规模和复杂程度，客户需求迅速演变。这使得一刀切的履行模型充其量是低效的，在最坏的情况下，完全令人困惑。相反，西部数据看到了一个机会，可以利用西部数据的端到端可见性、连接的企业系统和数据建模来创建以客户为中心的微观供应链。2017年，西部数据做出了大胆的决定，建立了这个未来的供应链。

使用数据科学技术以及丰富的历史供应链数据集，西部数据创建了一个机器学习反馈循环，以帮助自动化供应链建模。该模型由客户规则引擎提供支持，随着客户需求的变化而自我调整。最后，西部数据构建并验证了一个比承运人承诺日期更可靠的预测模型——使西部数据能够将运输时间、路线和运输时间表降低到送货地址级别。西部数据是这样做的。

建立一个跨职能团队

对西部数据来说，汇集跨职能团队的多个观点很重要。这样，西部数据可以分配工作量，并充分利用每个小组的才能。西部数据寻求高度协作，并将三个不同部门的小组聚集在一起，组成西部数据的数据科学“超级”团队。

·数字分析办公室-专注于数据科学和创新

·战略应用-专注于数字架构和集成

·物流卓越中心-专注于商业智能和创新

西部数据一起能够从头开始设计更智能的数据科学解决方案，这些解决方案在西部数据现有的企业应用生态系统中工作。

制定战略框架和方法

组建西部数据的团队后，下一步是制定西部数据的供应链优化战略。西部数据建立了一个由四大支柱组成的框架：

基础：互联企业系统、大数据基础设施、可视化和分析

网络景观：优化和简化西部数据的碳足迹，合理化运营商基础和网络建模

团队和组织：创建一个控制塔，卓越中心，发展西部数据的人才，专注于文化，并管理变革

数字解决方案：新兴技术、智能交通、机器学习、智能仓库、自适应网络、RPA

西部数据想确保不要太僵化或太灵活。相反，西部数据采取了一种平衡的双模式方法来创建西部数据的自适应履行模型。西部数据的控制塔使用“持续改进”在可预测的标准流程中使用标准化工具来移动针头。与此同时，西部数据的卓越中心实践了“持续创新”，通过使用颠覆性、高度适应性的方法取得进展——一路创新，并学会快速失败。一起使用这些方法，使西部数据能够快速、高效和具有成本效益地成熟西部数据的技术。

通过这种方式，西部数据从简单地管理和连接业务运营和系统，转向将预测分析与机器学习一起使用。未来，人工智能可以实现规范性分析，模拟和优化业务能力。

定义数字生态系统

在创建自适应履行模型之前，西部数据需要建立一个数据湖。西部数据公司每周向企业数据中心、渠道合作伙伴等运送数万批货物。为此，西部数据从西部数据的集成系统中摄取了数据，包括运输管理、工作量管理和货运代理。一旦西部数据建立了数据湖，西部数据就用它来直接输入西部数据的数据模型和分析平台。西部数据的模型分析了航运路线，并计算了最佳发货日期。有了这些见解，西部数据能够使用西部数据的运输管理系统来提高可靠性，加快库存的运输时间，并增加发货整合。

第1阶段-开始

第1阶段是关于建立西部数据的自适应履约模型，并启动它。西部数据的团队保持一切相对简单和直接：数据从西部数据的运输管理系统通过西部数据的数据湖以闭环流向西部数据的数据模型。通过实施该系统，西部数据看到了可靠性和货运整合的大幅提高——同时降低了成本。与此同时，西部数据提出了几个关键意见：

·数据清理对于实现最有效的结果至关重要。

·该模型需要在持续循环中运行，以检测网络的变化。

·需要添加“运输时间”作为跟踪航运路线优化的指标。

第2阶段-观察和改进

在第2阶段，西部数据的数据分析开始变得更加复杂。西部数据的团队开发了在西部数据的主服务器中自动“标志”问题的方法，并在建模之前清理数据。西部数据甚至能够深入挖掘，将独特的航线与可靠性联系起来，并根据货运代理的性能对货运代理进行模型批量分配。由于优化了路线，西部数据能够大幅缩短运输时间。此外，与第1阶段相比，西部数据确保在建模周期中加入更频繁的更新。将这个更新的机器学习循环付诸实践，西部数据做了一些要点：

·运行多个模型需要一个数字孪生模型。

·连接物联网和供应链中断数据可以进一步推动业务价值。

·需要添加“碳足迹”作为跟踪西部数据减排量的指标

第3阶段-未来计划

凭借西部数据从前两个快速学习周期中吸取的经验教训，西部数据的第三阶段是将供应链提升到一个新的水平。西部数据引入了数字孪生模型来运行多个机器学习模型比较。此外，西部数据实施了一个优化算法，西部数据将留给您的想象力，以进一步改进西部数据的数据建模。西部数据的结果直接输入到企业规划系统中，以获得最佳库存输出结果和仓库容量平衡。最后，但并非最不重要的是，由于整合了货物，西部数据能够衡量碳足迹的减少。

证据在数据中

西部数据想确保西部数据正在仔细测量自适应履行模型迭代的可量化结果。总体而言，西部数据在供应链的几个关键领域经历了巨大的改进。

货运合并增加了21.8%

可靠性提高了21.7%

运输时间减少20.4%

成本降低6.7%

第一个大幅增长是货运整合增加了21.8%。通过减少发货数量，西部数据减少了碳足迹，这对环境产生了有意义的影响。此外，西部数据供应链的可靠性上升了21.7%。西部数据通过始终如一地履行西部数据的承诺，从客户那里获得更大的信任，并提高西部数据品牌的认知度。另一个出现增长的领域是过境时间，减少了20.4%。西部数据的模型优化了航线，并更快地将货物交付给客户。可靠性、装运整顿和运输时间方面的进展共同降低了6.7%的成本。

西部数据未来供应链的未来

西部数据利用丰富的历史数据来定义最有效、最前瞻性的模型，该模型通过保障措施和业务控制继续以自动化方式自我完善。展望未来，西部数据将继续考虑用新的数据参数微调西部数据的自适应履行模型。西部数据正在积极努力开发和部署用于前瞻性建模的数字孪生模型，这将使西部数据能够比较不同的场景，了解潜在的结果，并将最有效的替代方案推向生产中。最后，通过使用支持物联网的设备和航空航线，西部数据可以进一步优化航线规划，并收集有关运输途中货物的供应链数据。

原文来源：

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基于西部数据在供应链领域内优化战略成果，我们特别邀请到了西部数据供应链项目经理佟楚南先生出席SiMPL2024第十四届供应链创新大会。

佟楚南先生就“利用新兴技术构建新能源汽车供应链体系”为主题做演讲，提出新能源汽车行业的发展趋势及对供应链管理的新要求，分享新兴技术在供应链中的应用。

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