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平台网络系统还有一种形态是信息系统平台，这个网络平台与决策行为平台是相互补充、相互作用的，没有信息网络平台的支撑，决策行为平台不可能产生效应，同样，没有决策行为平台，信息网络平台的建设是毫无意义的。供应链商业模式中的信息系统平台包括了三个既相互关联又有所区别的子系统：ERP、CRM和iSCM系统。企业资源计划（enterprise resources planning）基于计算机技术和管理科学的最新发展，从理论和实际两个方面，提供企业（以制造业为代表）整体经营管理解决方案。ERP 超越了传统MRPⅡ的概念，吸收了准时生产（JIT）、全面质量管理（TQC）等管理思想，扩展了管理信息系统的范围，除财务、分销、生产管理、人力资源外，还集成了质量管理、决策支持等多种功能，并支持互联网、企业内部网和外部网、电子商务（e-business）等。客户关系管理（customer relationship management，CRM） 起源于20世纪80年代初提出的“ 接触管理”（contact management），即专门收集整理客户与公司联系的所有信息。客户关系管理系统是把有关市场和客户的信息进行统一管理、共享，并能进行有效分析处理的新型应用系统，它为企业内部的销售、营销、客户服务等提供全面的支持。集成供应链管理（integrated supply chain management）是指供应链中的核心企业与其供应商以及供应商的供应商之间、核心企业与其销售商及用户之间，在现代网络信息技术的支撑下实行的一种集成化管理模式。其基本功能有以下几点：传递信息的功能、协调的功能、技术升级的功能（见图2—6）。这三个子系统尽管相互依赖、相互支持，但是关注的侧重点和内容不完全相同。ERP 系统是建立在信息技术基础上的，重点在对企业内部的业务流程进行系统化的管理，实现内部的信息共享。一般来讲，要成功实施ERP，必须进行企业的业务流程重组（BPR）。ERP 完成了企业内部供应链的管理和内部业务流程的整合，通过这种整合改善企业的运营效率。iSCM 系统最初是由ERP 发展起来的，它是对物流、信息流、资金流进行管理，计划和协调与物流、信息流、资金流有关的所有活动，使其成为一个无缝的过程。iSCM 覆盖了供应链上所有环节，加强了对供应链上企业的协调和企业外部物流、资金流、信息流的集成，弥补了ERP 的不足。CRM 系统培养以客户为中心的经营行为，实施以客户为中心的业务流程。它弥补了ERP 在前台的不足，通过分析销售活动中产生的数据，挖掘出对企业有价值的信息，将其反馈到营销活动和企业的生产制造系统中，要求调动企业一切资源，为客户服务，增加企业效益。因此，供应链管理要真正实现客户价值，一定在三个系统建设上齐头并进，而非单一地建设某个系统就能实现目标。
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图2—6集成供应链平台信息系统示意图
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运用大数据和品质管理，实现供应链网络的维系和发展
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供应链管理除了建构主体和客体网络之外，如何根据环境和客户价值诉求的变化，动态地管理、维系网络也是决定供应链效益和成功的关键。从本质上讲，一方面，经济环境的变化，可能使既定的供应链体系难以适应新的形势，供应链运行的质量下降；另一方面，客户的价值也是处于不断的变化之中，斯雷特和那维尔（Slater，Narver，1995）提出为了持续为客户创造好的价值，供应商需要了解客户的整个价值链，不仅要了解现在是什么状态，同样也要了解它随着时间变化的演变情况。顾客从产品中所期望得到的价值不仅仅在顾客之间存在着差异，而且同一顾客在不同时间的期望也存在着差异。事实上顾客价值可以在使用前、使用中和使用后分别进行评估，其结果表明各个时间段的顾客价值会有所不同。因此，不断挖掘客户动态的价值变化，更新网络体系就成为供应链管理的必要方向。
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具体讲，在以供应链为基础的商业模式中，动态维系和管理客户价值变化以及重塑网络体系的一种重要的途径就是大数据的运用。根据维基百科的定义，大数据（big data），或称巨量数据、海量数据、大资料，指的是所涉及的数据量规模巨大到无法通过人工，在合理时间内达到截取、管理、处理并整理成为人类所能解读的信息。网络上每一笔搜索，网站上每一笔交易、每一笔输入都是数据，通过计算机做筛选、整理、分析，不仅可得到简单、客观的结论，更能用于帮助企业经营决策。搜集起来的数据还可以被规划，引导开发更大的消费力量。大数据的常见特点是4V：volume、velocity、variety、veracity（数据量大、输入和处理速度快、数据多样性、真实性）。“大数据”是由数量巨大、结构复杂、类型众多数据构成的数据集合，是基于云计算的数据处理与应用模式，通过数据的集成共享，交叉复用形成的智力资源和知识服务能力。大数据对于未来供应链管理至关重要，根据《美国运输调查》（Eyefortransport，2013）的研究，2013年国际上大部分的企业靠大数据使其所在的供应链处于领先地位，例如沃尔玛，84%的供应链高层已经充分关注大数据的运用，另外大数据的最大价值是可视化、需求计划和风险管理。这一趋势可以通过谷歌搜索中“大数据”和“供应链管理”出现的频次图看出（见图2—7），目前大数据和供应链趋于融合发展。
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图2—7Google搜索中关于“大数据”和“供应链管理”热门搜索趋势（2004—2013）
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瓦勒和福西特（Waller，Fawcett，2013）认为大数据在供应链管理中的运用表现在两个方面：一是供应链不同参与者大数据在供应链决策中的运用（见表2—2）。诸如供应链中第三方承运商的配送时间、天气因素、驾驶员的特征、配送天数和日期等数据在预测中的应用；承运商实时的配送能力和可靠性数据在库存管理中的应用；承运商运输配送路线、天气的考虑、交通拥挤和驾驶员特征在运输管理中的应用；驾驶员周转状况、驾驶员配置、情绪等数据在人力资源管理中的应用。此外，生产商对极端负面或正面客户的及时反应数据在预测中的应用；生产商生产波动、ECR、及时响应和VMI数据在库存管理中的应用；生产商配送时间通知、可得性、改善堆垛的监控数据在运输管理中的应用；生产商劳动生产率监控数据、工人安全监控等数据在人力资源管理中的应用。还有零售商客户情感数据、使用中的移动终端数据在预测中的应用；零售库存精度管理数据在库存管理中的应用；零售商店铺交通、气候、拥挤等数据在运输管理中的应用；零售商因为消除错误堆放而减少用工数据在人力资源管理中的应用。大数据在供应链管理中运用的第二个方面是不同管理领域大数据在供应链管理决策中的运用（见表2—3）。诸如对库存管理而言，如何将销售领域的数据与消费者数据结合提高预测精度或针对特定购物者需求准备存货；如何将购物者面部识别、情绪识别以及眼球识别数据运用于商品品类管理和货架管理；如何将感应数据运用于店铺位置管理和部门商品销售规划管理等。对于运输管理而言，如何利用现有的销售领域数据指引运输和转运安排；如何将销售数据与消费者数据综合运用于集并转运；网上购买和配送偏好数据如何运用于运输方式选择和承运商选择决策；如何将物流中心的感应数据运用于期望的运输要求管理等。对于客户与供应商关系管理而言，如何从海量资源中获取特定销售数据以增强供应链可视度以及信任和伙伴关系管理；如何将客户情感数据，诸如Likes.com和Tweets.com上关于产品评价的数据运用于联合预测；如何将购物者的位置和时间数据运用于联合陈列以及销售规划管理和活动等。由此可以看出，基于云计算的大数据运用对于促进供应链管理更好、更持续的发展提供了动力。
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表2—2大数据在供应链物流管理中的应用（1）
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表2—3大数据在供应链物流管理中的应用（2）
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供应链网络体系维系和发展除了需要运用大数据及时发现客户价值变动、调整供应链体系外，如何管理和保持供应链品质或质量也是动态管理的关键。在供应链环境下，产品的生产、销售、售后服务需要由供应链参与成员共同完成，产品品质和流程质量客观上是由供应链全体成员共同保证和实现的，但产品品质和流程质量的形成和实现过程实际上分布在整个供应链范围内。供应链品质质量管理就是对分布在整个供应链范围内的产品品质或流程质量的产生、形成和实现过程进行管理，从而实现供应链环境下产品/流程质量控制与保证。因此，构建一个完整有效的供应链品质/质量保证体系，确保供应链具有持续而稳定的质量保证能力，能对客户和市场的需求快速响应，并提供优质的产品和服务，是供应链管理的主要内容。而要达到这个目标，就需要做到如下几点：
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（1）协同研发/设计、创新。协同研发或协同设计即让供应商参加产品研发或者流程方案设计的过程。这将大大加快供应链参与企业之间的协同创新活动，从而使产品质量更优。
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（2）企业或组织之间最重要的协同创新莫过于重建两者的关系。以产品为中心的供求关系将渐渐变成以服务为中心的供求关系，由于供应链企业的最终目的是要使整条供应链有利于保证质量。因此，供应链质量管理将尽可能提供产品所需服务，而非产品本身。
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（3）充分共享重视质量信息。质量信息是供应链质量管理的重要内容。在供应链质量管理下，供应链上下游企业的质量信息量大而复杂，呈现出动态、多参数、多源头等特点。质量信息不仅来源于产品的设计、检测、销售等部门，而且向产品的整个生命周期和社会延伸，成员企业间在质量活动上的协同必须建立在对质量信息的有效处理之上。因此，质量信息的处理技术不仅要能够对动态的过程参数进行有效的分析，而且还要能紧密地结合状态的识别、诊断与控制。
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（4）零缺陷质量管理技术。在供应链质量管理环境下，质量的“零缺陷”已是应有之义。缺少先进的技术支撑卓越的质量表现是不可能实现的。供应链环境下的零缺陷质量管理需要得到先进制造模式的支撑，包括零缺陷设计、制造、管理、信息等流程。许多先进制造技术、零缺陷质量管理技术都是基于信息技术基础之上的，因此，信息技术在整个供应链的零缺陷质量管理中扮演着十分重要的角色。
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供应链金融 [:1703677521]
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供应链金融 供应链效率分析：提高资源运用的效率
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