供应链分析是评估企业供应链效率与成本的过程，主要通过分析供应商表现、库存管理、物流成本等数据。常用指标包括供应链周期、库存周转率等。本栏目将介绍供应链分析的核心方法与常用指标，帮助读者通过数据分析工具优化供应链管理，提升运营效率。
你是否曾因为供应链计划失误，导致生产线停摆、客户订单延误？又或者，面对复杂的市场波动和上游不可控因素，企业的数据分析团队一筹莫展，只能依赖过往经验和人工判断来做出决策？据《中国企业数字化转型发展报告2023》显示，超过 62% 的制造型企业曾因供应链数据滞后或预测偏差，造成数十万甚至数百万的经济损失。在全球经济高度不确定的大环境下，传统供应链管理模式已经难以满足企业对效率、协同和风险管控的多重需求
全球有70%的企业在供应链中遭遇过断链危机——无论是突如其来的疫情、地缘政治摩擦，还是原材料价格的剧烈波动，供应链已成为企业生死存亡的赛场。很多企业负责人会问：“我们花了这么多钱上ERP、搞数字化，为什么还是被供应链‘卡脖子’？”其实，问题往往不是技术不先进，而是对趋势洞察不够敏锐。供应链趋势分析不仅仅是看市场风向，更是企业战略转型的起点——谁能比竞争对手更早发现变化、做出响应，谁就能在不确定时代
供应链分析流程图真的能画出来吗？很多企业在数字化转型的路上，被流程梳理卡住了：明明买了工具，数据齐全，会议也开了一轮又一轮，最后还是没人能把自己的供应链全流程“画出来”。流程模糊、环节错位、数据孤岛，这些问题正是企业数字化转型落地的最大障碍。你是不是也遇到过这样的困惑——画出来的流程图总是“流程没流起来”，不论是ERP、MES还是BI系统，流程图都成了会议室里的装饰品，难以真正指导业务优化。本文将
供应链异常，很多企业都见过：一夜之间，原材料断供、物流延误、订单积压、库存骤增，甚至供应商跑路。一份2023年中国数字化供应链风险调研报告显示，超过62%的企业在过去一年里遭遇过至少一次严重供应链异常，直接造成数百万甚至上千万的损失。但令人警醒的是，绝大多数供应链异常其实并非“黑天鹅”，而是早有蛛丝马迹，却因人工检测滞后、信息孤岛、预警机制落后而被忽略。许多企业负责人坦言：“每次出问题，才发现数据
每年全球有超过 60% 的企业在供应链管理中遭遇“信息孤岛”，导致平均决策时效延迟高达 30%。你有没有发现，无论ERP多强大、物流追踪多智能，一旦数据不能串联起采购、生产、仓储、运输和销售的全链路，管理就像“蒙着眼睛开车”，永远慢半拍。甚至，很多企业在做数据分析时，往往卡在数据整合、口径统一、实时可用等环节，理想的端到端可见性变成了 PPT 上的口号。其实，真正的供应链可见性，远不止“信息透明”
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