“這還只是一個開始”，2月21日，雀巢大中華區供應鏈高級副總裁董明在媒體發布會中對經濟觀察報表示。
在董明的身后懸掛著一塊顯示屏，屏幕上充滿了各項數據的圖表，這些經過“可視化”處理的數據正在實時的展示雀巢供應鏈在阿里生態內的整體情況，其中可以清晰的辨別出某一個區域的庫存情況、訂單總量，一段時期內貨物的派送情況等。
這是2月21日正式上線的“智能供應鏈大腦”項目，為雀巢設計這一項目的是菜鳥網絡，據菜鳥方面提供的信息顯示，雀巢銷售的全渠道商品狀況都可以實時展示，并自帶智能算法分析，菜鳥方面希望以后CEO們只需要通過一部手機，在吃早餐的間歇就可以完成供應鏈決策。
數據化已經成為大型企業經營和決策的重要工具，在雀巢的內部，許多公司的決策開始基于大數據——實際上是基于隱藏在背后的消費者訴求——而做出的。
在這樣的背景下，利用數據化逐步重構企業的供應鏈，并由此形成新的增長點正在成為一些大型企業的選擇。“在供應鏈數據化的路上，我們可以看到老的供應鏈更多是推力在作用，推力是指我們曾經把這個貨品從生產推到渠道推到消費者，并不是用消費者去引領生產。新的則更多指向拉力，這個拉動是從消費者需求開始到生產，在整個新的供應鏈下，更多是以消費者為核心的供應鏈，而不是以生產商為核心的供應鏈。”董明對經濟觀察報表示。
看得見的供應鏈
大中華區是雀巢的第二大市場，僅2018年雀巢就在大中華區推出了超過60款產品，這些產品伴隨著復雜的供應鏈系統進入龐大的銷售群體，并由此產生了超過470億元人民幣的營業收入——根據雀巢公司的年報顯示，2018財年，雀巢在大中華區營收同比增長6.48%至70.04億瑞郎（約合人民幣474億元）。
2月21日下午，在望京雀巢的一間辦公室內，龐大供應鏈的一角正展露在一塊電視屏幕之上。“希望大家不要將屏幕的照片發出去，上面的數據都是實時的，反映了雀巢供應鏈的真實情況”，在采訪進行前，雀巢的工作人員提醒到。
一系列的供應鏈數據圖表，依照著一定的邏輯順序，依次出現在顯示屏的不同位置，點開其中一個頁面，可以看到雀巢大中華區一個區域內訂單總量、庫存金額、周轉天數、發貨量，倉庫的庫存量則用不同顏色的小點顯示。“可視化是我們這個系統的一個特點，我們希望能夠讓數據看起來更‘性感’一點”菜鳥國內供應鏈平臺解決方案總經理普世表示。“性感”并不是雀巢使用這一平臺的理由，雀巢希望能夠利用這一平臺為其供應鏈決策提供依據。
“我給大家舉一個簡單的例子，比如春節期間購物一般都會有贈品，贈品和產品不一樣，一般只會集中放在幾個區域大倉里，如果無法制定一個較為準確的配貨預期，就會出現大量的跨區域配貨，這也帶來兩個問題：一是跨區域調配成本會提升；二是跨區域發貨消費者收到贈品的速度會變慢，容易被消費者投訴”。雀巢大中華區電商負責人王雷表示。
在這塊屏幕上，一項數據即是實時的跨區域配送比例。在王雷看來，通過這一數據可以更加準確的知道把贈品放到哪些倉，以減少跨倉發貨的比率。“在數字經濟的大時代，企業要走向數字化經營，就需要一個全數字化的供應鏈管理系統。”菜鳥副總裁王文彬表示。
菜鳥站
對于主要關注與物流網絡服務平臺的科技公司菜鳥網絡而言，此次上線的“智能供應鏈大腦”項目是其涉入這一領域的站，根據菜鳥方面提供的資料顯示，“菜鳥智能供應鏈大腦”項目在未來還將向更多商家開放。
值得關注的是，在這塊屏幕顯示的數據均是雀巢在阿里生態內的供應鏈數據——這些供應鏈數據此前被分割成諸如天貓旗艦店、零售通等若干塊。
“傳統的供應鏈管理成本較高，要通盤獲取全渠道、全鏈路數據需要不同的部門進行匯總，再從各處需求進行分析調配，需要花費數小時甚至更長的時間。”董明對于以前的供應鏈數據情況如此介紹道。
這也意味著，本身即屬于阿里生態一環的菜鳥在這一案例中扮演的角色與一般提供類似數據可視化服務或ERP系統（企業資源計劃管理系統）的技術公司存在較大的差異。
在普世看來，傳統的ERP更多的是企業內部的人財物的管理，但是菜鳥在做的是供應鏈協同，供應鏈包括企業內部和運輸。“比如說菜鳥，其實是雀巢的物流服務和供應鏈服務的提供商，從菜鳥的角度來講，將來還可以協同他的原材料提供商，這種跨企業、跨供應鏈端上端下的協同是很不一樣的地方，我們突出的優勢在于全渠道、全鏈路而且是實時的一整套監控管理體系”，普世表示。
數據未來
雀巢的供應鏈部門已經開始在使用這一平臺幫助決策，雀巢和菜鳥也正在推動這一平臺從顯示屏走向手機屏幕。
“我們希望當我們的CEO每天早上吃早飯的時候，他時間打開這個屏就能夠知道在供應鏈發生了什么，我們的生意發生了什么，我們應該怎么應對新零售環境下的變化”，雀巢工作人員表示。
這種變化并不僅僅局限于2C端。在董明看來，數據實時的可視化之后，也將給予品牌供應鏈上游一個更加有效的促動，使整個供應鏈的鏈路更加快速的反應針對消費者需求。“比如線上有貨率，如果線上缺貨了我能從線上直接感知到我的缺貨，并且我的供應鏈同事能夠根據這個缺貨盡快的安排訂單和補貨到各個倉庫”，董明表示。
普世對經濟觀察報表示，從技術的角度，這一系統是開放的，未來可以接入更多的供應鏈數據。
但對于雀巢以及其他意在推動供應鏈數據化的企業而言，還有很多數據的“基建”工作需要進行。“大部分企業面臨的問題，不是不想把這些東西融合進來，而是很多傳統的渠道的數字化的能力不夠”，王雷表示。在他看來，許多渠道的數字化能力還需要繼續推動。
這種推動不僅需要技術商提供的系統，也有賴于富有供應鏈管理經驗的企業深度參與其中。“雀巢的案例對我們來說也是一個學習的過程，其實屏幕上出現的每一項數據都不是拍腦袋定的，為什么要放這一項數據而不是另一項，這背后都有很多供應鏈管理經驗的支撐”，普世對經濟觀察報表示。
菜鳥供應鏈平臺負責人弘偉也表示，各種各樣的分析指標是從原始數據不斷通過對業務的判斷而來的，這需要有很深的行業理解和供應鏈理解才能識別和定義出來好的供應鏈指標，所以，分析能力和對供應鏈管理的深刻理解是不可或缺的。
