供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)分析方法(數(shù)據(jù)分析方法)
1.數(shù)據(jù)分析方法有哪些
一、描述性統(tǒng)計(jì)
描述性統(tǒng)計(jì)是一類統(tǒng)計(jì)方法的匯總，揭示了數(shù)據(jù)分布特性。它主要包括數(shù)據(jù)的頻數(shù)分析、數(shù)據(jù)的集中趨勢(shì)分析、數(shù)據(jù)離散程度分析、數(shù)據(jù)的分布以及一些基本的統(tǒng)計(jì)圖形。
1、缺失值填充：常用方法有剔除法、均值法、決策樹法。
2、正態(tài)性檢驗(yàn)：很多統(tǒng)計(jì)方法都要求數(shù)值服從或近似服從正態(tài)分布，所以在做數(shù)據(jù)分析之前需要進(jìn)行正態(tài)性檢驗(yàn)。常用方法：非參數(shù)檢驗(yàn)的K-量檢驗(yàn)、P-P圖、Q-Q圖、W檢驗(yàn)、動(dòng)差法。
二、回歸分析
回歸分析是應(yīng)用極其廣泛的數(shù)據(jù)分析方法之一。它基于觀測(cè)數(shù)據(jù)建立變量間適當(dāng)?shù)囊蕾囮P(guān)系，以分析數(shù)據(jù)內(nèi)在規(guī)律。
1. 一元線性分析
只有一個(gè)自變量X與因變量Y有關(guān)，X與Y都必須是連續(xù)型變量，因變量Y或其殘差必須服從正態(tài)分布。
2. 多元線性回歸分析
使用條件：分析多個(gè)自變量X與因變量Y的關(guān)系，X與Y都必須是連續(xù)型變量，因變量Y或其殘差必須服從正態(tài)分布。
3.Logistic回歸分析
線性回歸模型要求因變量是連續(xù)的正態(tài)分布變量，且自變量和因變量呈線性關(guān)系，而Logistic回歸模型對(duì)因變量的分布沒有要求，一般用于因變量是離散時(shí)的情況。
4. 其他回歸方法：非線性回歸、有序回歸、Probit回歸、加權(quán)回歸等。
三、方差分析
使用條件：各樣本須是相互獨(dú)立的隨機(jī)樣本；各樣本來自正態(tài)分布總體；各總體方差相等。
1. 單因素方差分析：一項(xiàng)試驗(yàn)只有一個(gè)影響因素，或者存在多個(gè)影響因素時(shí)，只分析一個(gè)因素與響應(yīng)變量的關(guān)系。
2. 多因素有交互方差分析：一頊實(shí)驗(yàn)有多個(gè)影響因素，分析多個(gè)影響因素與響應(yīng)變量的關(guān)系，同時(shí)考慮多個(gè)影響因素之間的關(guān)系
3. 多因素?zé)o交互方差分析：分析多個(gè)影響因素與響應(yīng)變量的關(guān)系，但是影響因素之間沒有影響關(guān)系或忽略影響關(guān)系
4. 協(xié)方差分祈：傳統(tǒng)的方差分析存在明顯的弊端，無法控制分析中存在的某些隨機(jī)因素，降低了分析結(jié)果的準(zhǔn)確度。協(xié)方差分析主要是在排除了協(xié)變量的影響后再對(duì)修正后的主效應(yīng)進(jìn)行方差分析，是將線性回歸與方差分析結(jié)合起來的一種分析方法。
四、假設(shè)檢驗(yàn)
1. 參數(shù)檢驗(yàn)
參數(shù)檢驗(yàn)是在已知總體分布的條件下（一股要求總體服從正態(tài)分布）對(duì)一些主要的參數(shù)（如均值、百分?jǐn)?shù)、方差、相關(guān)系數(shù)等）進(jìn)行的檢驗(yàn) 。
2. 非參數(shù)檢驗(yàn)
非參數(shù)檢驗(yàn)則不考慮總體分布是否已知，常常也不是針對(duì)總體參數(shù)，而是針對(duì)總體的某些一般性假設(shè)（如總體分布的位罝是否相同，總體分布是否正態(tài)）進(jìn)行檢驗(yàn)。
適用情況：順序類型的數(shù)據(jù)資料，這類數(shù)據(jù)的分布形態(tài)一般是未知的。
1）雖然是連續(xù)數(shù)據(jù)，但總體分布形態(tài)未知或者非正態(tài)；
2）總體分布雖然正態(tài)，數(shù)據(jù)也是連續(xù)類型，但樣本容量極小，如10以下；
主要方法包括：卡方檢驗(yàn)、秩和檢驗(yàn)、二項(xiàng)檢驗(yàn)、游程檢驗(yàn)、K-量檢驗(yàn)等。
2.數(shù)據(jù)分析方法5種,數(shù)據(jù)分析有什么方法
借助工具，未至科技魔方是一款大數(shù)據(jù)模型平臺(tái)，是一款基于服務(wù)總線與分布式云計(jì)算兩大技術(shù)架構(gòu)的一款數(shù)據(jù)分析、挖掘的工具平臺(tái)，其采用分布式文件系統(tǒng)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)，支持海量數(shù)據(jù)的處理。
采用多種的數(shù)據(jù)采集技術(shù)，支持結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的采集。通過圖形化的模型搭建工具，支持流程化的模型配置。
通過第三方插件技術(shù)，很容易將其他工具及服務(wù)集成到平臺(tái)中去。數(shù)據(jù)分析研判平臺(tái)就是海量信息的采集，數(shù)據(jù)模型的搭建，數(shù)據(jù)的挖掘、分析最后形成知識(shí)服務(wù)于實(shí)戰(zhàn)、服務(wù)于決策的過程，平臺(tái)主要包括數(shù)據(jù)采集部分，模型配置部分，模型執(zhí)行部分及成果展示部分等。
3.數(shù)據(jù)分析的基本方法有哪些
數(shù)據(jù)分析的三個(gè)常用方法：
1. 數(shù)據(jù)趨勢(shì)分析
趨勢(shì)分析一般而言，適用于產(chǎn)品核心指標(biāo)的長(zhǎng)期跟蹤，比如，點(diǎn)擊率，GMV，活躍用戶數(shù)等。做出簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)趨勢(shì)圖，并不算是趨勢(shì)分析，趨勢(shì)分析更多的是需要明確數(shù)據(jù)的變化，以及對(duì)變化原因進(jìn)行分析。
趨勢(shì)分析，最好的產(chǎn)出是比值。在趨勢(shì)分析的時(shí)候需要明確幾個(gè)概念：環(huán)比，同比，定基比。環(huán)比是指，是本期統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)與上期比較，例如2019年2月份與2019年1月份相比較，環(huán)比可以知道最近的變化趨勢(shì)，但是會(huì)有些季節(jié)性差異。為了消除季節(jié)差異，于是有了同比的概念，例如2019年2月份和2018年2月份進(jìn)行比較。定基比更好理解，就是和某個(gè)基點(diǎn)進(jìn)行比較，比如2018年1月作為基點(diǎn)，定基比則為2019年2月和2018年1月進(jìn)行比較。
比如：2019年2月份某APP月活躍用戶數(shù)我2000萬，相比1月份，環(huán)比增加2%，相比去年2月份，同比增長(zhǎng)20%。趨勢(shì)分析另一個(gè)核心目的則是對(duì)趨勢(shì)做出解釋，對(duì)于趨勢(shì)線中明顯的拐點(diǎn)，發(fā)生了什么事情要給出合理的解釋，無論是外部原因還是內(nèi)部原因。
2. 數(shù)據(jù)對(duì)比分析
數(shù)據(jù)的趨勢(shì)變化獨(dú)立的看，其實(shí)很多情況下并不能說明問題，比如如果一個(gè)企業(yè)盈利增長(zhǎng)10%，我們并無法判斷這個(gè)企業(yè)的好壞，如果這個(gè)企業(yè)所處行業(yè)的其他企業(yè)普遍為負(fù)增長(zhǎng)，則5%很多，如果行業(yè)其他企業(yè)增長(zhǎng)平均為50%，則這是一個(gè)很差的數(shù)據(jù)。
對(duì)比分析，就是給孤立的數(shù)據(jù)一個(gè)合理的參考系，否則孤立的數(shù)據(jù)毫無意義。在此我向大家推薦一個(gè)大數(shù)據(jù)技術(shù)交流圈： 658558542 突破技術(shù)瓶頸，提升思維能力 。
一般而言，對(duì)比的數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)的基本面，比如行業(yè)的情況，全站的情況等。有的時(shí)候，在產(chǎn)品迭代測(cè)試的時(shí)候，為了增加說服力，會(huì)人為的設(shè)置對(duì)比的基準(zhǔn)。也就是A/B test。
比較試驗(yàn)最關(guān)鍵的是A/B兩組只保持單一變量，其他條件保持一致。比如測(cè)試首頁(yè)改版的效果，就需要保持A/B兩組用戶質(zhì)量保持相同，上線時(shí)間保持相同，來源渠道相同等。只有這樣才能得到比較有說服力的數(shù)據(jù)。
3. 數(shù)據(jù)細(xì)分分析
在得到一些初步結(jié)論的時(shí)候，需要進(jìn)一步地細(xì)拆，因?yàn)樵谝恍┚C合指標(biāo)的使用過程中，會(huì)抹殺一些關(guān)鍵的數(shù)據(jù)細(xì)節(jié)，而指標(biāo)本身的變化，也需要分析變化產(chǎn)生的原因。這里的細(xì)分一定要進(jìn)行多維度的細(xì)拆。常見的拆分方法包括：
分時(shí) ：不同時(shí)間短數(shù)據(jù)是否有變化。
分渠道 ：不同來源的流量或者產(chǎn)品是否有變化。
分用戶 ：新注冊(cè)用戶和老用戶相比是否有差異，高等級(jí)用戶和低等級(jí)用戶相比是否有差異。
分地區(qū) ：不同地區(qū)的數(shù)據(jù)是否有變化。
組成拆分 ：比如搜索由搜索詞組成，可以拆分不同搜索詞；店鋪流量由不用店鋪產(chǎn)生，可以分拆不同的店鋪。
細(xì)分分析是一個(gè)非常重要的手段，多問一些為什么，才是得到結(jié)論的關(guān)鍵，而一步一步拆分，就是在不斷問為什么的過程。
4.常用的數(shù)據(jù)分析方法有哪些
1、聚類分析（Cluster Analysis）
聚類分析指將物理或抽象對(duì)象的集合分組成為由類似的對(duì)象組成的多個(gè)類的分析過程。聚類是將數(shù)據(jù)分類到不同的類或者簇這樣的一個(gè)過程，所以同一個(gè)簇中的對(duì)象有很大的相似性，而不同簇間的對(duì)象有很大的相異性。聚類分析是一種探索性的分析，在分類的過程中，人們不必事先給出一個(gè)分類的標(biāo)準(zhǔn)，聚類分析能夠從樣本數(shù)據(jù)出發(fā)，自動(dòng)進(jìn)行分類。聚類分析所使用方法的不同，常常會(huì)得到不同的結(jié)論。不同研究者對(duì)于同一組數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析，所得到的聚類數(shù)未必一致。
2、因子分析（Factor Analysis）
因子分析是指研究從變量群中提取共性因子的統(tǒng)計(jì)技術(shù)。因子分析就是從大量的數(shù)據(jù)中尋找內(nèi)在的聯(lián)系，減少?zèng)Q策的困難。
因子分析的方法約有10多種，如重心法、影像分析法，最大似然解、最小平方法、阿爾發(fā)抽因法、拉奧典型抽因法等等。這些方法本質(zhì)上大都屬近似方法，是以相關(guān)系數(shù)矩陣為基礎(chǔ)的，所不同的是相關(guān)系數(shù)矩陣對(duì)角線上的值，采用不同的共同性□2估值。在社會(huì)學(xué)研究中，因子分析常采用以主成分分析為基礎(chǔ)的反覆法。
3、相關(guān)分析（Correlation Analysis）
相關(guān)分析（correlation analysis），相關(guān)分析是研究現(xiàn)象之間是否存在某種依存關(guān)系，并對(duì)具體有依存關(guān)系的現(xiàn)象探討其相關(guān)方向以及相關(guān)程度。相關(guān)關(guān)系是一種非確定性的關(guān)系，例如，以X和Y分別記一個(gè)人的身高和體重，或分別記每公頃施肥量與每公頃小麥產(chǎn)量，則X與Y顯然有關(guān)系，而又沒有確切到可由其中的一個(gè)去精確地決定另一個(gè)的程度，這就是相關(guān)關(guān)系。
4、對(duì)應(yīng)分析（Correspondence Analysis）
對(duì)應(yīng)分析（Correspondence analysis）也稱關(guān)聯(lián)分析、R-Q型因子分析，通過分析由定性變量構(gòu)成的交互匯總表來揭示變量間的聯(lián)系?？梢越沂就蛔兞康母鱾€(gè)類別之間的差異，以及不同變量各個(gè)類別之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系。對(duì)應(yīng)分析的基本思想是將一個(gè)聯(lián)列表的行和列中各元素的比例結(jié)構(gòu)以點(diǎn)的形式在較低維的空間中表示出來。
5、回歸分析
研究一個(gè)隨機(jī)變量Y對(duì)另一個(gè)（X）或一組（X1,X2，…，Xk）變量的相依關(guān)系的統(tǒng)計(jì)分析方法。回歸分析（regression analysis）是確定兩種或兩種以上變數(shù)間相互依賴的定量關(guān)系的一種統(tǒng)計(jì)分析方法。運(yùn)用十分廣泛，回歸分析按照涉及的自變量的多少，可分為一元回歸分析和多元回歸分析；按照自變量和因變量之間的關(guān)系類型，可分為線性回歸分析和非線性回歸分析。
6、方差分析（ANOVA/Analysis of Variance）
又稱“變異數(shù)分析”或“F檢驗(yàn)”，是R.A.Fisher發(fā)明的，用于兩個(gè)及兩個(gè)以上樣本均數(shù)差別的顯著性檢驗(yàn)。由于各種因素的影響，研究所得的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)波動(dòng)狀。造成波動(dòng)的原因可分成兩類，一是不可控的隨機(jī)因素，另一是研究中施加的對(duì)結(jié)果形成影響的可控因素。方差分析是從觀測(cè)變量的方差入手，研究諸多控制變量中哪些變量是對(duì)觀測(cè)變量有顯著影響的變量。這個(gè) 還需要具體問題具體分析
5.常用的數(shù)據(jù)分析方法有什么
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常用數(shù)據(jù)分析方法有那些
文章來源：ECP數(shù)據(jù)分析時(shí)間：2013/6/28 13:35:06發(fā)布者：常用數(shù)據(jù)分析（關(guān)注：554）
標(biāo)簽：本文包括：
常用數(shù)據(jù)分析方法：聚類分析、因子分析、相關(guān)分析、對(duì)應(yīng)分析、回歸分析、方差分析；
問卷調(diào)查常用數(shù)據(jù)分析方法：描述性統(tǒng)計(jì)分析、探索性因素分析、Cronbach'a信度系數(shù)分析、結(jié)構(gòu)方程模型分析（structural equations modeling）。
數(shù)據(jù)分析常用的圖表方法：柏拉圖（排列圖）、直方圖（Histogram）、散點(diǎn)圖（scatter diagram）、魚骨圖（Ishikawa）、FMEA、點(diǎn)圖、柱狀圖、雷達(dá)圖、趨勢(shì)圖。
數(shù)據(jù)分析統(tǒng)計(jì)工具：SPSS、minitab、JMP。
常用數(shù)據(jù)分析方法：
1、聚類分析（Cluster Analysis）
聚類分析指將物理或抽象對(duì)象的集合分組成為由類似的對(duì)象組成的多個(gè)類的分析過程。聚類是將數(shù)據(jù)分類到不同的類或者簇這樣的一個(gè)過程，所以同一個(gè)簇中的對(duì)象有很大的相似性，而不同簇間的對(duì)象有很大的相異性。聚類分析是一種探索性的分析，在分類的過程中，人們不必事先給出一個(gè)分類的標(biāo)準(zhǔn)，聚類分析能夠從樣本數(shù)據(jù)出發(fā)，自動(dòng)進(jìn)行分類。聚類分析所使用方法的不同，常常會(huì)得到不同的結(jié)論。不同研究者對(duì)于同一組數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析，所得到的聚類數(shù)未必一致。
2、因子分析（Factor Analysis）
因子分析是指研究從變量群中提取共性因子的統(tǒng)計(jì)技術(shù)。因子分析就是從大量的數(shù)據(jù)中尋找內(nèi)在的聯(lián)系，減少?zèng)Q策的困難。相關(guān)分析（直方圖JMP
6.簡(jiǎn)述供應(yīng)鏈管理的方法有哪些
轉(zhuǎn)載以下資料供您參考： 供應(yīng)鏈管理的方法一：有效降低成本的管理方法。
對(duì)于供應(yīng)來說，成本是個(gè)問題，能夠有效的降低成本，對(duì)于供應(yīng)鏈管理意義很大，尤其是一些需要庫(kù)存的供應(yīng)鏈管理，更應(yīng)該做到有效降低成本。 供應(yīng)鏈管理的方法二：迅速的滿足市場(chǎng)需求。
不管是什么樣的行業(yè)或是領(lǐng)域，供應(yīng)鏈管理是必不可少的，作為管理者我們要具備迅速滿足市場(chǎng)需求的能力，比如超市系統(tǒng)，一旦發(fā)現(xiàn)顧客對(duì)某種產(chǎn)品需求特別大特別急的時(shí)候，能夠迅速的在供應(yīng)方面滿足顧客。 供應(yīng)鏈管理的方法三：充分利用人工的作用。
人工是最直接也往往是最有效的，供應(yīng)鏈管理也是如此，能夠充分利用人工，不浪費(fèi)人工是最好的管理方法。 供應(yīng)鏈管理的方法四：關(guān)聯(lián)性管理方法。
這種方法是讓上下游的供應(yīng)方都產(chǎn)生關(guān)聯(lián)性，讓大家存在利益共享機(jī)制，這樣有利于我們管理，也有利于大家齊心協(xié)力做好工作。 供應(yīng)鏈管理的方法五：時(shí)間互補(bǔ)管理方法。
這種方法要求所有的供需雙方都做好時(shí)間管控，在最短的時(shí)間內(nèi)完成最有效的工作，滿足市場(chǎng)和客戶的要求，更快的適應(yīng)市場(chǎng)，在時(shí)間上制勝。 供應(yīng)鏈管理方法六：做到四流合一。
一般企業(yè)都會(huì)有信息流、商流、資金流和物流，在供應(yīng)鏈管理上我們要做到四流合一，或者其他的流也要合起來，這樣我們的效率才會(huì)更高，也能更快的適應(yīng)整個(gè)市場(chǎng)的變化，創(chuàng)造更大的效益。
7.供應(yīng)鏈管理的方法主要有幾種
轉(zhuǎn)載以下資料供參考
是企業(yè)管理活動(dòng)中業(yè)已存在的主要工作之一，雖然過去還沒有明確提出
的概念。早期的
僅關(guān)注企業(yè)內(nèi)部的物流組織，很少涉及到企業(yè)外部物流的問題，才把
擴(kuò)展為
因而其組織結(jié)構(gòu)也經(jīng)歷了不同的發(fā)展階段。等人將企業(yè)組織結(jié)構(gòu)變化與物流管理、
等聯(lián)系起來，對(duì)美國(guó)
管理組織的變化總結(jié)出了幾種典型模式。
1.傳統(tǒng)物流管理組織結(jié)構(gòu)
這種組織結(jié)構(gòu)就是常說的按職能專業(yè)部門分工的組織形式。這時(shí)的部門劃分主要表現(xiàn)為按專業(yè)分割。雖然有上級(jí)主管部門進(jìn)行協(xié)調(diào)，但是由于各個(gè)部門總是從各自的利益出發(fā)，從部門主管開始就很難達(dá)成一致，更不用說下面的工作人員。這種現(xiàn)象意味著整個(gè)工作缺乏跨職能協(xié)調(diào)，從而導(dǎo)致重復(fù)和浪費(fèi)，信息常被扭曲或延遲，權(quán)力界限和責(zé)任常常是模糊的。這時(shí)候還沒有出現(xiàn)獨(dú)立的物流管理功能，也沒有獨(dú)立的職能部門。
2.簡(jiǎn)單功能集合的物流組織形式
當(dāng)人們初步認(rèn)識(shí)到業(yè)務(wù)分割和分散化的組織使企業(yè)反應(yīng)遲鈍之后，即開始了對(duì)組織功能的合并和集合的嘗試，這種變化出現(xiàn)在本世紀(jì)50年代。但是這時(shí)的功能集合只集中在少數(shù)核心業(yè)務(wù)上。在市場(chǎng)營(yíng)銷領(lǐng)域，集中點(diǎn)通常圍繞在客戶服務(wù)周圍。在制造領(lǐng)域，集中通常發(fā)生在進(jìn)入原材料或零部件采購(gòu)階段，大多數(shù)的部門并未改變，組織層次也未做大的改變，因此其功能整合的效果有限。
3.物流功能獨(dú)立的組織形式
物流管理的重要性受到了進(jìn)一步重視，出現(xiàn)了物流管理功能獨(dú)立的組織形式。此時(shí)將物資配送和
的功能獨(dú)立出來，在企業(yè)中的地位也提高了。尤其是隨著市場(chǎng)需求量逐漸加大，企業(yè)為了更快地、成本更低地作出反應(yīng)，紛紛建立面向零售業(yè)的
這也是造成物流管理部門相對(duì)獨(dú)立和地位提升的原因之一。
4.一體化物流組織形式
物流一體化組織的雛形出現(xiàn)了。這種組織結(jié)構(gòu)試圖在一個(gè)高層經(jīng)理的領(lǐng)導(dǎo)下，統(tǒng)一所有的物流功能和運(yùn)作，目的是對(duì)所有原材料和制成品的運(yùn)輸和存儲(chǔ)進(jìn)行戰(zhàn)略管理，以使企業(yè)產(chǎn)生最大利益。這一時(shí)期計(jì)算機(jī)
的發(fā)展，促進(jìn)了物流一體化組織的形成。
在這種組織結(jié)構(gòu)中，負(fù)責(zé)總體的計(jì)劃與控制處在組織的最高層次上，這種努力的結(jié)果促進(jìn)了一體化的形成。計(jì)劃功能關(guān)注的是長(zhǎng)期的戰(zhàn)略定位，并對(duì)
質(zhì)量改進(jìn)和重組負(fù)責(zé)。物流控制的注意力集中在成本和客戶服務(wù)績(jī)效的測(cè)量上，并為管理決策制定提供信息。物流控制系統(tǒng)開發(fā)是綜合物流管理的關(guān)鍵程序之一。這時(shí)的物流組織將廠商定位在可以處理采購(gòu)、制造支持和物資配送之間的利益協(xié)調(diào)方面，有利于從整體把握全局觀念。
這已是
的基本形態(tài)了。一項(xiàng)綜合研究顯示，在過去的十年里，物流組織完成了從分隔到物流一體化的轉(zhuǎn)化，使功能漸趨整合。物流組織已擴(kuò)展到包括聯(lián)盟關(guān)系，并在可預(yù)見的未來保持優(yōu)勢(shì)。
5.從功能一體化向過程重構(gòu)轉(zhuǎn)移
適應(yīng)
管理的組織結(jié)構(gòu)變化逐漸從過去的注重功能集合轉(zhuǎn)向注重過程的重構(gòu)上來。傳統(tǒng)組織改變的只是集權(quán)和分權(quán)的權(quán)重或是顧客、地區(qū)或產(chǎn)品之間的合作，而未對(duì)基本
進(jìn)行任何重大的重新設(shè)計(jì)。在新的環(huán)境下，功能一體化對(duì)企業(yè)獲得優(yōu)秀績(jī)效的作用仍嫌不足，因?yàn)楝F(xiàn)在所處的經(jīng)營(yíng)環(huán)境和所依賴的信息技術(shù)都與幾十年前大不一樣，不徹底改變?cè)辛鞒叹筒荒軐?shí)現(xiàn)新的目標(biāo)。人們就提出了要將流程的整合作為新的工作中心。這項(xiàng)工作目前在
的企業(yè)中正如火如荼地進(jìn)行著。
以上所介紹的雖然是美國(guó)企業(yè)在物流管理方面的組織形式演變歷史，但其發(fā)展歷程可以給我們一定的啟發(fā)，使我國(guó)企業(yè)在考慮組織結(jié)構(gòu)和
重構(gòu)時(shí)，有一個(gè)比較和參考的對(duì)象。
8.供應(yīng)鏈有哪些庫(kù)存管理方法
一、革新傳統(tǒng)庫(kù)存控制方法的必要性 近年來，供應(yīng)鏈管理（Supply Chain Management.簡(jiǎn)稱SCM）在國(guó)內(nèi)外日益受到人們的關(guān)注和重視，許多物流企業(yè)也開始重視探討這種新的管理理念在庫(kù)存管理中的應(yīng)用。
所謂供應(yīng)鏈管理是以各種技術(shù)尤其是信息技術(shù)為依托，在供應(yīng)鏈各節(jié)點(diǎn)間建立一種戰(zhàn)略伙伴關(guān)系，實(shí)現(xiàn)從原材料供應(yīng)商、制造商、分銷商、零售商直到最終用戶的商流、物流、信息流、資金流在整個(gè)供應(yīng)鏈上的暢通無阻的流動(dòng)，最終達(dá)到雙贏甚至是多贏目的的過程。 在供應(yīng)鏈管理環(huán)境下，供應(yīng)鏈各個(gè)環(huán)節(jié)的活動(dòng)都應(yīng)該是同步進(jìn)行的，而傳統(tǒng)的庫(kù)存和分銷管理思想顯然無法滿足這一要求。
因?yàn)樵趥鹘y(tǒng)的供應(yīng)鏈上，基于交易關(guān)系的各個(gè)環(huán)節(jié)的企業(yè)都是自己管理自己的庫(kù)存，在追求本企業(yè)利益最大化的前提下，每個(gè)企業(yè)都獨(dú)自制定了自己的庫(kù)存目標(biāo)和相應(yīng)的庫(kù)存控制策略，這種孤立的運(yùn)作導(dǎo)致了企業(yè)之間缺乏信息溝通，進(jìn)而不可避免地會(huì)產(chǎn)生需求信息的扭曲和時(shí)間的滯后，往往使得庫(kù)存需求信息在從供應(yīng)鏈的下游向上游的傳遞過程中被逐級(jí)放大，從而大大增加了供應(yīng)鏈的整體庫(kù)存，在很大程度上削弱了供應(yīng)鏈的整體競(jìng)爭(zhēng)實(shí)力。而供應(yīng)鏈管理的目標(biāo)就是通過其節(jié)點(diǎn)上的各個(gè)企業(yè)之間的密切合作，以最小的成本提供最大的客戶價(jià)值，這就要求供應(yīng)鏈上各環(huán)節(jié)企業(yè)的活動(dòng)應(yīng)該是同步進(jìn)行，庫(kù)存管理職能也應(yīng)當(dāng)進(jìn)行必要的整合.這樣，企業(yè)由以物流控制為目的的庫(kù)存管理轉(zhuǎn)向以過程控制為目的的庫(kù)存管理，即供應(yīng)鏈的庫(kù)存管理是基于工作流的管理。
供應(yīng)商管理的庫(kù)存（VMI）正是適應(yīng)市場(chǎng)變化的要求，體現(xiàn)供應(yīng)鏈的集成化思想的一種庫(kù)存管理方式。 二、VMI模式的內(nèi)涵和特點(diǎn) Vendor Managed Inventory，簡(jiǎn)稱VMI，譯為“供應(yīng)商管理的庫(kù)存”，是一種在用戶和供應(yīng)商之間的合作性策略，具體來說，這是一種以用戶和供應(yīng)商雙方都獲得最低成本為目的，在一個(gè)共同的協(xié)議下由供應(yīng)商管理庫(kù)存，并不斷監(jiān)督協(xié)議執(zhí)行情況，修正協(xié)議內(nèi)容，使庫(kù)存管理得到持續(xù)改進(jìn)的合作性策略。
同傳統(tǒng)的庫(kù)存控制方法相比，VMI模式主要有以下幾個(gè)特點(diǎn)：①合作性。VMI模式的成功實(shí)施，客觀上需要供應(yīng)鏈上各企業(yè)在相互信任的基礎(chǔ)上密切合作。
其中，信任是基礎(chǔ)，合作是保證。②互利性。
VMI模式主要考慮的是如何通過合作降低雙方的庫(kù)存成本，而不是考慮如何就雙方的成本負(fù)擔(dān)進(jìn)行分配的問題。③互動(dòng)性。
VMI模式要求各節(jié)點(diǎn)企業(yè)在合作時(shí)采取積極響應(yīng)的態(tài)度，以快速的反應(yīng)努力降低因信息不通暢所引起的庫(kù)存費(fèi)用過高的問題。④協(xié)議性。
VMI模式的實(shí)施，要求企業(yè)在觀念上達(dá)到目標(biāo)一致，并明確各自的責(zé)任和義務(wù)。具體的合作事項(xiàng)都通過框架協(xié)議明確規(guī)定，以提高操作的可行性。
三、選擇VMI模式的原因 那么VMI模式為什么能夠成為供應(yīng)鏈管理環(huán)境下的庫(kù)存控制模式的最佳選擇呢？也就是說它都有哪些優(yōu)點(diǎn)呢？ 1.有利于實(shí)現(xiàn)供應(yīng)鏈上下游企業(yè)的雙贏 VMI對(duì)處于供應(yīng)鏈下游企業(yè)的好處是顯而易見的，它克服了下游企業(yè)自身技術(shù)和信息系統(tǒng)的局限。隨著供應(yīng)鏈各個(gè)環(huán)節(jié)的企業(yè)核心業(yè)務(wù)的迅猛發(fā)展，供應(yīng)鏈上游對(duì)下游的后勤管理（包括庫(kù)存管理）也提出了更高的要求：實(shí)施VMI之后，庫(kù)存由供應(yīng)鏈上游企業(yè)管理，下游企業(yè)可以放開手腳進(jìn)行核心業(yè)務(wù)的開發(fā)。
同時(shí)，VMI還可以滿足下游企業(yè)降低成本和提高服務(wù)質(zhì)量的需要。與下游企業(yè)自己管理庫(kù)存相比，供應(yīng)商在對(duì)自己的產(chǎn)品管理方面更有經(jīng)驗(yàn)，更專業(yè)化，而且供應(yīng)商可以提供包括軟件、專業(yè)知識(shí)、后勤設(shè)備和人員培訓(xùn)等一系列服務(wù)，供應(yīng)鏈中企業(yè)的服務(wù)水平會(huì)因VMI而提高，庫(kù)存管理成本會(huì)降低，下游企業(yè)的存貨投資也會(huì)大幅度減少。
這樣，由于VMI的實(shí)施將同時(shí)給處于供應(yīng)鏈上游企業(yè)的供應(yīng)商帶來許多利益。VMI允許供應(yīng)商獲得下游企業(yè)的必要經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)，直接接觸真正的需求信息（通過電子數(shù)據(jù)交換EDI來傳送）。
這些信息可幫助供應(yīng)商消除預(yù)期之外的短期產(chǎn)品需求所導(dǎo)致的額外成本。同時(shí)，企業(yè)對(duì)安全庫(kù)存的需求也大大降低。
另一方面，VMI可以大大縮短供需雙方的交易時(shí)間，使上游企業(yè)更好地控制其生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)，提高整個(gè)供應(yīng)鏈的柔性。 2.VMI模式具備為供應(yīng)鏈減“負(fù)”的獨(dú)特功能 從本質(zhì)上看，VMI模式的管理理念源于產(chǎn)品的市場(chǎng)全過程管理思想，即只要一個(gè)產(chǎn)品沒有被最終消費(fèi)者購(gòu)買并得到滿意的消費(fèi)，那么這個(gè)產(chǎn)品就不能算作已經(jīng)銷售，并構(gòu)成供應(yīng)上的一種潛在風(fēng)險(xiǎn)，供應(yīng)商同樣負(fù)有監(jiān)控該產(chǎn)品的流通狀況的責(zé)任，而不管該產(chǎn)品的產(chǎn)權(quán)歸屬是怎樣的。
'正是基于這種思想，VMI以供應(yīng)商掌握銷售資料和庫(kù)存量作為市場(chǎng)預(yù)測(cè)和庫(kù)存補(bǔ)貨的解決方法，可以由銷售資料得到準(zhǔn)確的消費(fèi)需求信息。這樣，供應(yīng)商就可以更有效、更快速地對(duì)市場(chǎng)變化和消費(fèi)者需求做出快速反應(yīng)，而且供應(yīng)商與供應(yīng)鏈下游企業(yè)分享重要資訊，可以改善各自的需求預(yù)測(cè)、補(bǔ)貨計(jì)劃、促銷管理和運(yùn)輸裝載計(jì)劃等，而對(duì)整個(gè)供應(yīng)鏈來說，就可以降低庫(kù)存總量并且改善庫(kù)存周轉(zhuǎn)，進(jìn)而維持最佳庫(kù)存量，使庫(kù)存管理水平得到顯著提高。
四、VMI模式的運(yùn)作 假定在一個(gè)簡(jiǎn)單的供應(yīng)鏈環(huán)境下，供應(yīng)鏈為供應(yīng)商→批發(fā)商→零售商→消費(fèi)者。企業(yè)可以從以下幾個(gè)方面來進(jìn)行。
