分析技术一直侧重于深入了解流程，使其追随者能够做出数据驱动的决策，并了解复杂的系统。供应链就是产生大量数据集的复杂系统的一个例子。然而，许多公司由于缺乏技术能力以及捕获和评估数据的技术这两个主要原因，很难利用供应链中的数据来成功改造和优化其运作方式。
缺乏技术能力指的是普通供应链经理在数据管理方面的经验有限，而第二个原因则是难以从数据生产源头收集数据。尽管存在这些挑战，但在当今这个充满活力的世界里，如果没有数字技术的帮助，处理供应链和物流需求就好比驾驶一辆没有速度表、侧视镜或翼镜的汽车。供应链经理可能会成功地利用过去的经验来应对供应链中反复出现的挑战，但随着越来越复杂的问题出现，应用经验法则就变得越不准确。
利用数字化转型解决方案获取供应链数据
管理企业的供应链和物流业务涉及对多个相互关联的活动进行监控。这些相互关联的活动或领域包括
- 客户需求- 要制定满足客户要求的功能性供应计划，就必须深入了解产品或原材料的需求。数字化转型工具（如需求预测软件）接收历史需求数据，并将其与特定日期的波动相匹配，从而生成准确的需求预测。在此示例中，预测工具应用预测分析来确定需求，从而制定准确的供应链计划。
- 采购库存 - 最近发生的全球性事件，如大流行病和苏伊士运河的交通堵塞，凸显了开发敏捷采购流程以优化供应链绩效的重要性。上述事态发展也突出表明，除了依赖传统的采购量和供应商绩效审查数据外，还必须制定更健全的流程来确定采购需求。为了优化供应链，企业必须开发预测性风险管理能力，以应对破坏性力量，同时还要具备评估成本模型和仓库容量的能力，以确保采购的物品得到妥善储存。
- 仓储能力--处理库存以及将材料或成品从仓库或存储区运送到生产车间或零售商需要适当的管理。对于货架寿命短的商品和重型设备而言，成功存储货物并尽量缩短运输距离可提高供应链绩效。因此，深入了解仓储能力和运输物品所需的物流对制定优化的供应链计划至关重要。库存管理软件和企业资源规划（ERP）软件等数字化转型解决方案可用于采集和管理仓库相关数据。
- 运输- 最后，物品运输是一个相互关联的领域，在决定供应链计划的有效性方面发挥着重要作用。如今，卡车运输和快递公司利用车队管理解决方案来跟踪卡车运输数据，如燃料消耗率、行驶距离、卡车地理位置以及卡车内的环境。分析从快递过程中获取的数据有助于减少整个供应链在运送材料或成品时的等待时间。在这方面，物联网设备、RFID 标签以及集成优化和导航平台有助于采集和分析运输数据。
依靠软件进行供应链分析
与供应链管理相关的各个领域相互关联，这让我们对分析为何成为一个复杂的过程有了一些了解。依靠纸张计算和 Excel 记录已无法提供优化现代复杂供应链所需的活力，这正是数字化转型软件的用武之地。
仿真建模软件、ERP 和数字双胞胎为制造商、供应商和仓储经理提供了强大的工具，以优化为目标评估供应链数据。Cosan 公司是农业制造领域的全球领先企业，它的例子突出说明了利用分析软件进行供应链规划的重要性。Cosan 公司复杂的供应链由 18 个生产厂、2 个精炼厂、2 个诗人码头和遍布巴西的供应网络组成。 该公司一直在努力减少将甘蔗残渣运送到生产厂的资本支出。
为了降低供应链运营成本，Cosan 公司开发了一个离散事件仿真模型，用于分析原材料运输过程中的动态和瓶颈，并提高向生产厂运送原材料的能力。所开发的仿真模型帮助企业对 32 周的季节进行了准确的预测性风险分析。分析结果帮助管理层发现了排队流程的瓶颈，并为车队管理和资源分配流程制定了优化计划。
如前所述，仓库或配送中心的产能规划是一个相互关联的领域，对企业供应链运营的绩效有重大影响。仿真建模软件可分析产能和劳动力相关数据，以改善仓库运营和优化供应链绩效。
一个例子是，一家饮料配送中心利用离散事件仿真建模来改善其仓库运营。该企业成功地模拟了仓库内的复杂参数，如由 324 个 SKU 组成的各种材料、波动的需求、每个工人的轮班时间、存储空间等。对其仓储流程的分析表明，适当的人员配备和能力的提高将使其装载准备时间减少约 15%。
这些例子突出说明了从组织的供应链中获取相互关联的数据集以及应用分析技术制定优化管理计划的重要性。利用模拟建模技术提供了分析供应链数据和优化性能的技术解决方案。因此，企业必须发展获取和分析供应链数据的能力，以保持竞争力，并在导致停机和浪费的实时波动中游刃有余。