罗天

（澳门大学，澳门 999078）

摘要：在全球经济格局不断变化与技术持续演进的背景下，供应链管理面临更加复杂与动态的挑战，传统模式难以满足企业对效率、成本与韧性的综合要求。商业数据的广泛应用为供应链优化提供新的思路与路径，通过构建数据采集、分析与决策支持体系，企业能够实现对采购、生产、仓储、物流等关键环节的精准管控，提升运营协同与资源配置能力。本文围绕数据在供应链体系中的关键作用展开分析，结合典型企业实践，系统探讨数据驱动下的优化策略与成本控制路径，旨在为企业构建高效、透明、可持续的供应链体系提供可行参考。

关键词：供应链优化；成本控制；数据驱动；库存管理；物流网络

在全球经济深度融合与市场环境高频波动的双重作用下，传统的供应链管理框架不仅无法及时传递最新的代际信息，还在决策上表现出严重的滞后性，不利于革新运营模式，更无法适应集约化成本管理标准。由此，传统的生产要素边界逐渐被先进的商业数据资源取代，企业战略的核心信息也离不开数据资源的更新。现如今，成本的集约化管理催生以数据为核心的驱动式供应链，加上大数据、云计算与人工智能等高端技术的推广，越来越多企业在市场动态信号的精准捕捉过程中受益，并在重构成本管理制度的同时对供应网络参数作出精确调整。自此，行业的转型升级在技术赋能条件下得以加快，突破传统供应链驱动式响应带来的缺陷，逐步升级为具备前瞻预测能力的智能决策系统，为企业构建动态竞争优势提供基础支撑。

一、商业数据驱动的供应链优化背景

在技术变革不断加速与市场竞争持续加剧的时代背景下，供应链的升级重点聚焦在效率与韧性的优化上。

1.供应链管理面临的挑战

从宏观上看，我国经济架构的深度转型与高质量发展要求是紧密联系的，但也难免会增加宏观经济建设的不确定性风险，因而供应链升级的复杂性与风险性应得到高度重视。在全球范围内，供应链的频繁波动与能源涨价、原料供不应求等现状交织在一起，充分暴露出传统供应链在库存管理、信息交换与风险控制等层面的原则性缺陷，急需以高端的数据补齐短板，从根本上提升供应链管理的灵活性和科学性。

2.数据驱动模式对供应链运营方式的变革作用

供应链的每一个环节对数字技术的应用要求都极高，这为企业运营框架的变革与创新指明方向，也意味着从根本上改变传统经验决策的运营理念已经是当务之急。基于实时数据跟踪的动态供应链管理体系能够细化市场需求，在更短的时间内同时完成供应商合同处理、生产执行命令下发、仓储物流数据处理等工作，将供应链全周期的动态管理以可视化形式展示在企业面前[1]。在数据支撑下，供应链的补货环节与市场需求实现更高程度的匹配，在精准勾勒生产调度动态模型的基础上，完成仓储自动化管理，从而敏锐捕捉供应链节点的实际需求，让执行效能实现质的飞跃。不仅如此，动态供应链管理体系也高度关注战略节点的运营形态，及时调整资源配置，精准评估可能性风险，做到部门统筹、协同决策，让价值创造维度顺利成为供应链智能管理的核心，为企业构建可持续竞争优势提供核心支撑。

二、商业数据驱动下的供应链现状

在当前数字化深度融合供应链管理的背景下，如实记录运营数据不再是企业运营管理的重点，提升效能、合理运用资源达成生产目标，才是企业运营革新的关键所在。本节将以京东物流为例，对商业数据在供应链中的核心作用进行具体分析。

1.数据的种类与获取途径

在现代物流供应链中，各种结构性或非结构性数据在每一个业务环节中都会自然而然地产生，从订单生成到仓库协调，从物流运输到末端配送，数据都被压缩到对应的条码中，经由RFID、GPS、传感器与系统接口完成基础采集，进而流入动态多维的运营数据库中[2]。目前物流行业的数据类别与基本获取方法如下表所示：

表1 物流企业常见的数据类型及其获取方式

企业对数据的动态采集与实时管理，有利于及时监控库存结构的变化情况，并将物流状态精准反馈给对应的客户，为需求对接提供便利。在京东物流的运营模式中，商品的生命周期总是与数据采集息息相关。其中，RFID充分还原商品的物流状态，运输时间和轨迹主要由GPS做出对应的记录，快递员在末端配送过程中采取的终端扫码行为则还原包裹的配送状态，这样就打造一条清晰可视的物流状态链条，从而帮助企业持续完善多源异构数据集成网络，进而演变为智能调度与物流分析的源动力。

2.数据化的供应链决策体系

通过观察供应链决策体系中的数据驱动规律，不难发现数据的流动能够在特定时间段内同时推进记录、监控与预测进度，彰显自身在供应链中的核心职能[3]。自此，企业得以顺利跟踪销售情况、库存剩余与运输状态，进一步完善多维度分析模型的运营功能，让每一个操作指令都能精准落实到位。在这几年里，京东物流的多项关键指标的持续改善正是这一策略落地的成果体现：

图1 京东物流2019—2024年间的供应链相关数据变化

从图1数据看出，京东物流自2019年以来，订单规模持续扩大，在此基础上企业构建以时间序列分析、回归建模与机器学习算法为核心的销量预测模型，例如ARIMA模型、XGBoost算法与LSTM神经网络等多种方法并行使用，通过训练历史订单数据与区域销售节奏，有效提升销量预测的准确率，从78.5%稳步提升至94.3%。这一能力直接提升资源调度效率，支撑“当日达”“次日达”等高频服务模式。在库存管理方面，库存周转天数由36.2天下降至25.8天，反映出智能补货系统根据订单趋势和区域销售节奏自动匹配仓储资源，使库存结构更为健康，降低存货积压与资金占用。

3.数据驱动下的供应链不足

从分析来看，数据技术虽逐步渗透到供应链管理的各个层面，但在实际操作中仍有诸多阻碍数据驱动效能的核心难题：

（1）因数据整合度不足，链条看起来如同碎片化般的状态，不少企业的采购，生产和物流等多个环节依赖彼此独立的系统运行，导致数据无法自由流通共享，这种情况妨碍整体流程优化目的的实现[4]。

（2）数据质量参差不齐，部分企业原始数据录入时常滞后，采用格式混乱无章，更新速度异常缓慢，这直接打击模型预测的结果精确度，致使分析成效大打折扣。

（3）数据分析智能化程度与商务错综复杂性不相适宜，尽管已引入数据分析算法以供使用，但因为缺乏特定场景的实际历练及有效的机器协作模式做支撑，则优化线索不太好真正落到实处 ，相应系统反馈肯定也不利于敏捷处理瞬息万变或者突发状况下应对需求的变化。

（4）供应链末端在回应个性化需求与服务弹性方面仍显不足，尤其是中小型或传统企业，难以依托数据达成精准配送和差异化履行，“按需生产”“因人施策”这类理想状态较难实现。

从这些问题来看，尽管数据驱动已被视作供应链变革的重要趋势，但要让它的效能真正释放，还需数据治理，系统协调以及组织机制共同提升才能成事。

三、商业数据驱动下的成本控制分析

1.成本规划滞后于市场需求

在传统管理模式中，企业的成本规划总是慢于市场需求的变化脚步，资源投入效果平平，面对需求起伏往往显得迟钝僵化，难免出现采购过量，库存堆积或是配送计划紊乱等问题，如今确实有数据预测工具参与到业务决策之中，但若这些模型缺乏实时更新功能，且无法针对不同地区开展细化分析，又或者无法深入洞察用户行为特点，就易流于假精准的表面现象。这会带来不好提前应对而成型或者保持精确性的成本规划，原因就在于未将需求端数据快速转为指导生产和调增仓储的实际命令，暴露其从“数据感知力”到“行动决断力”之间的裂痕，于是资源配置出现方向性偏离，无形中推高运作成本压力支出增加难度。

2.成本结构透明度不足

虽然当前许多企业都在积极推进业财融合和系统集成工作，但供应链全流程的成本细节依然不够明朗，在跨部门及跨系统的协作环节中，数据标准不统一或者对接流程缺失，常常造成成本信息链条的割裂，这种透明度偏低的情况直接影响资源分配合理性与预算实施效率，一些环节的成本无法迅速锁定也就罢，难以追溯根源也使得这些成本很难直接与绩效成果建立起联结，结果陷入“看得见的成本降不下来，隐形成本管理不”的双难局面，组织对成本的实时管理能力也因此被弱化。

3.风险因素响应迟缓

外界环境变化迅速，诸多成本难以掌控皆因企业缺乏高效的预警与应急处置系统，例如遭遇运输中断、政策调整或者自然灾害等问题时，如果企业无法凭借数据模型迅速锁定高危节点并预先制定替代方案，就会陷入被动的补救状态，像赶鸭子上架一样向调度、赔偿以及物资调拨等紧急事务倾注大量资源，企业在管控风险成本上尚未构建起“监测-评估-推演”的完整链条，对那些充满不确定性的成本缺乏针对性的应对举措，使供应链承担更多的压力负担。

四、数据驱动的供应链优化策略

数字化浪潮的如期而至意味着运营数据的战略价值已经迎来关键的发展转折点，因而被看作是供应链环节全方位优化升级的出发点。企业根据自身需求完善从采购到交付的数据闭环建设，既彰显出提升运营效率的决心，又迎合系统性重构的基本要求。

1.采购与供应商管理优化

采购作为供应链的起点，通常直接决定着整个供应链的运行效能与稳定程度。由于受到数据驱动模式的影响，企业得以参与到供应商交付评估、市场价格波动预测与历史采购数据管理的全过程，获得的一系列信息无一例外地全部用于完善供应商管理模型与决策框架，让采购计划得以随时灵活调整。例如，对供应商到货准时率、质量合格率与价格变动情况的长期跟踪与动态分析，能够如实记录指标的变化规律，进而以量化形式评价供应商的信用与风险等级。此外，不少企业也积极顺应发展潮流，成功搭建供应商信息合作共享平台，专用于解决订单、库存、生产计划的数据不对称问题，在高度契合企业内部需求的基础上缓解库存积压矛盾。

2.生产环节优化

在生产过程中贯彻数据价值，让传统的“生产拉动销售”的单一逻辑被顺利取代，企业在解析市场需求、调节资源配置时面临的压力更小，数据分析的维度也更具体精确，体现出“按需生产”“柔性制造”的生命力和驱动力。具体来说，生产优化的数据驱动性作用通常在资源优化配置与采购计划调整环节中最为常见。在精准判定订单数据、整合销售内容的前提下，熟悉库存状态与设备负荷，从而协助系统合理安排生产排期与生产节奏，确保设备与人员的一系列工作能够迸发最大的效率。不仅如此，设备管理与故障预警同样离不开数据的作用，通过如实记录设备生产时间、故障类型、耗能情况等实时信息，企业得以持续监控设备的停工概率，设计并完善对应的预测性维护模型，并积极对接BOM（物料清单）的生产数据联动分析功能，做到精确跟踪材料消耗和半成品产出，避免因信息不对称导致的重复加工或物料浪费。

3.仓储与库存管理优化

在物流供应链中，仓储管理无疑在供应与销售环节之间扮演着不可替代的中介角色，同时需承担反馈库存周转情况、提升服务满意度的责任。在数据驱动条件下，库存情况的动态变化能够及时反馈到企业管理层，需求的预测走势也得到进一步智能分析。自此，合理利用有限的仓储资源，优化物流配置结构即可变为现实，通过数据处理，产品的每一次入库、分拣、发货动作均会在数据库中留下可溯源痕迹，从而可以及时调配过期商品与错位库存，积极解决库存清理问题[5]。数据还支撑仓储布局的优化，通过对历史订单的地理分布、商品出库时间与运输成本支出等基础信息的统计分析，企业的功能分工理念得以在前置规划与仓库区域安排环节贯彻落实，既提升订单反馈的灵活性，又显著减少配送半径的成本支出。不仅如此，库存本身的安全性建设与订货点位的精密计算也是库存优化管理的重要组成部分，立足于需求预测与供应周期等原始数据信息完成库存安全性能的自动调整，有利于从根源上确保库存供应的稳定性。

4.物流配送环节优化

物流配送虽然是供应链上的末端环节，但其直接对接客户的特性同样对配送效率与配送精度提出更高的要求，甚至与企业形象、品牌建设密切挂钩。深度应用数据，让企业能够随时随地对运输路径、配送资源与运力调节给出调度建议，持续激活配送资源的积极作用。在干线运输环节，物流企业在充分参照路线历史、交通信息与天气变化等因素后，科学地整合配送订单量，提高配送线路规划的合理性，致力于减少配送路程、优化配送载重、规避重复运输[6]。对于末端配送来说，数据同样发挥着关键作用。例如，京东物流基于用户收货时间偏好、历史签收成功率与地理位置密度等数据，为每位快递员智能推荐最佳派送路径和派件顺序，推动路线自动更新、派送准时率计算与服务质量的提升齐头并进。而运费的性价比计算与服务模式的改革，也会在数据驱动下综合考量配送成本、签收时效与评价内容等信息，重新规划快慢件的个性化配送方式，让供应链末端更贴近用户需求，实现真正以客户为中心的服务优化。

五、商业数据驱动下的成本控制策略

成本控制不再局限于传统财务压缩，而是在充分挖掘数据前置规划价值的前提下，开展动态调控与多维度分析实践，力求提升数据控制的效率和精度。可以说，数字化供应链体系不仅需要进一步细分成本管控内容，还应减少浪费、预测风险，形成资源高效配置的最佳方案。

1.需求驱动的成本规划

传统成本控制往往以事后核算为主，难以及时应对快速变化的市场需求和供应链波动。正是因为数据驱动时时刻刻都发挥着应有的作用，企业才能够对市场需求数据进行深度解剖，准确勾勒用户画像与消费偏好，将需求导向的生产理念迅速落实到位。具体来说，根据销售预测模型给出的需求分析结果，不同的订单在短时间内完成高效的前置分类，同时在判断热销区域后，为企业做好材料采购、生产周期与配送资源规划，确保市场需求得到确定的判断，为生产、销售与配送资源的精准利用打下扎实的基础，减少不必要的人力成本、库存管理成本与资源安排成本支出。京东物流自主研发的“京慧”智能平台就将需求驱动的成本规划作为核心应用功能，既统筹用户规划与订单数据的价值，又按照特定的周期绘制商品流向图，使“量需而动”在采购与仓储环节得到广泛应用，避免超额备货导致的仓储资源浪费和资金占用。

2.全链路成本可视化

在多环节、多组织参与的供应链网络中，若要成功避免局部最优与信息断层带来的运营阻碍，应在供应链链路中推广应用全面成本可视化系统，以结构化的形式高度还原采购、运输、生产、服务等核心环节的运营情况，全方位掌握运营现状。在顺丰速运系统中，WMS、TMS、OMS等系统数据统一流入数字化成本平台进行整合，并与订单生命周期与单位成本管理工作多线并行，呈现出具有显著差异的对比分析结果，并据此优化资源调配方案[7]。同时，成本的可视化管理也被看作是业财融合的必然举措之一，一方面完成财务部门在业务核算环节中的信息对接，另一方面也为后续经营提供强有力的数据参照。正如菜鸟网络推出的“供应链控制塔”模式，将成本估算摆在突出位置，能在订单生成阶段即时测算出预期履约成本，并提供多种路径与模式的成本模拟对比，时刻提醒决策者根据供应链上的效率与利益变化情况平衡成本支出与生产资源，收获供应链系统性优化成果。

3.风险成本预判与应对

全球供应链的不确定性因素可谓多种多样，既涵盖价格变动与运力紧张等现实内容，又与政策调整、突发事件、极端天气等因素息息相关。为了更好地应对这些因素给供应链带来的负面冲击，应建立健全专门化、个性化的数据风险预判机制，尽可能减少成本扰动，为运营策略的科学调整保驾护航[8]。通过建立风险指标库，持续监测订单延误率、退货率、供应商违约记录、舆情热度、极端天气频发区域等关键数据，动态掌握不同环节的风险等级，并加以积极应对。在京东物流的日常运营中，自然灾害、物流堵塞、交通事故、极端天气等因素无一例外地均被纳入风险等级预判框架，通过介入干线调度与仓库转运，将隐形成本支出降至最低。部分企业也在供应端长期观察采购数据与供应商活动，识别出潜在履约不稳定的节点，在签订合同时引入弹性条款或选择多元化备选方案。而在成本模拟环节，数据的提前推演与方案规划也为成本管控与客户满意度建设提供必要参考，帮助企业敏锐捕捉风险概率，提升应对韧性。

六、结论

在供应链全球化与市场环境高度不确定的现实条件下，企业若想顺利完成转型升级，以更强大的综合竞争力应对市场变化，务必要牢牢把握好商业数据对供应链的重构规律。一方面应高度认可数据的精细化分析作用，坚持需求导向，积极探索需求预测、库存安排、运输规划与成本管理之间的协同优化机制，让运营模式带上柔性、智能、透明的特征；另一方面也要积极剖析京东、顺丰与菜鸟等典型物流企业的成功案例，归纳总结宝贵的实践经验，充分把握数据驱动力带来的发展机遇，从容应对供应链转型带来的现实挑战。在不远的将来，相信供应链的重构与转型依然离不开数据驱动作用，越来越多的数据基础架构将会焕然一新，且能够顺利实现采购、运营、配送、运输与决策的高度联动，最终打造一个灵活机动、适应力强的供应链体系。

参考文献：

[1]刘炜,恒庆海,李庆奎.数据驱动下供应链系统变更自适应预测控制[J].传感器世界,2022,28(1):19-25.

[2]洪芳华,林燕云,徐弘道,等.基于数据驱动的供应链资源配置优化研究[J].卷宗，2020（31）:359.

[3]李坤义.数据驱动的现代制造业供应链管理研究——以A企业为例[J].中文科技期刊数据库（全文版）经济管理,2023(2):82-85.

[4]戴志详.供应链数字化转型下的供应商管理策略[J].商场现代化,2024(20):60-62.

[5]邱天.供应链数字化转型——创新与质量并驾齐驱[J].企业管理,2024(10):5.

[6]姚树俊,许俊宝.大数据驱动互联网供应链产品服务能力测度研究[J].工业技术经济,2023,42(10):26-33.

[7]杜长娟,都文平,李立宇.数据驱动的智慧供应链生态体系构建探究[J].社会科学,2024(1):64-67.

[8]张士春.供应链视角下企业成本优化与控制的策略探究[J].现代商业研究,2024(17):89-91.