数据如何给个人和企业赋能

一、数字化供应链中的短板

近几年来，有两个词在供应链管理中非常热门。第一个是数字化，不管是生产制造还是流通企业，都在讨论数字化转型、升级，唯恐被时代抛下。不仅是企业，在行业里也在流行数字化，采购、销售、营销，当然也少不了供应链管理。

数字化浪潮正在横向的行业和纵向的企业维度上360度无死角地展开，如火如荼地发展着。

最近我看到许多的书籍都是冠以“数字化”、“智能化”，甚至是两者的结合体“数智化”的名头，这些新词非常时髦，所以我也想来“蹭”一下热度。

我长期在供应链管理的一线工作，每天都在和数字打交道，库存数量、运费金额、预测结果等都是十进制的数字，我和数字化供应链也算是沾上边了，可以说说自己的所见所闻。

现在的供应链系统已经很发达了，各种软件覆盖了所有的供应链模块，包括采购、制造、交付、仓储。在模块的细分垂直领域里，也有针对不同行业的解决方案。在应用平台层面上，有传统的本地部署和新潮的云端技术。

系统软件撑起了数字化供应链的架构和基础，所以说数字化确实是在推动行业发展，帮助企业提高效率和降低成本。数字化的好处都是毋庸置疑的。

有了数字化系统后，企业是否就可以高枕无忧了？在10多年以前，我曾经工作过的企业里有一家工厂，当时使用了一套MRP软件，虽然不是最顶级的软件套装，但也是比较强的系统。

其他的功能都跑起来，除了计划，还是要靠老计划员手工做，因为计划模块并不可靠，还不如人工来做。我相信这种现象绝不是偶然的，坊间关于信息系统最著名的一句话是“上系统是找死，不上系统是等死”。虽然我不是100%认同，但这句话流传已久，至今仍有一定的市场。

很难说清楚企业上系统失败的根本原因究竟是什么，成功的案例总是相似，而失败却各不相同。不过有一点我可以确定，那就是人的因素。系统、流程和人是三个关键因素，缺一不可。

人的因素是很复杂的，有些人不想用新的系统，这部分先抛开不谈，剩下的就是不会用系统，或者说使用不当，没有发挥出系统得真正实力，这是很有可能的。

为什么员工用不好系统？培训不到位是一个因素，系统本身的缺陷也是个问题，还有就是系统加重了员工的工作量，所以大家都不愿意用了，以上都是最常见的原因。除了这些以外，或许还有一种可能，那就是使用者对于数据的理解不够深入。

数字化系统是否可以解答所有的业务问题？想必是不能的。系统有它的边界，只能输出在它的架构里的结果。很多问题是在系统之外的。

经常有读者向我咨询问题，例如一家公司在上海有总仓，在武汉和北京有分仓，如何计算分仓的存储需求计划？类似的问题系统可能回答不了，否则读者也不会来问我。

系统可以输出许多报表，但它们是已经开发好的，使用者只需要按照步骤操作就可以输出结果。

如果没有现成的报表怎么办？我们还是要依靠人工来整理数据，进行分析，提供结论。业务是动态变化的，系统预见不了未来还需要哪些报表，而二次开发需要另外付费给服务商。

即使系统很强，它也不能面面俱到，解决不同行业、企业的各种个性化的供应链管理需求。企业该怎么应对？面对日新月异的运营场景，在系统能力边界之外，只有依靠员工给企业赋能了。

二、如何赋能

赋能是另一个热门词汇，它的来源是英语的Empower，原意是授权，在中文语境里，现在意思是为某个主体赋予某种能力和能量，可以理解为帮助公司解决业务上的难题。

员工可以从几个层面来赋能企业。在战略层面制定供应链战略规划，研究在哪里开设工厂和配送中心，这是顶层设计。在战术层面设计具体的运营流程，持续改进降低库存和运营费用。在执行层面处理各种系统外的数据交互异常、纠正错误的参数等。这些是最直接地赋能，也是企业急切需要的能力。

想要赋能企业，员工需要具备很强的数据分析能力和运营的经验，这是在数字化系统之外的技能。而员工是否具备了企业所需要的能力了呢？

有些人只会操作系统，按部就班地执行命令，知其然，而不知其所以然。更换了场景，就不知道该怎么操作了。

有些人不理解计划参数的含义，更不敢贸然修改参数，前任设置好的数字，在没有人通知的情况下，绝对不去改动它。

有些人不能提供数据洞察，如果没有人教他，就不知道该从哪里提取数据，进行分析，更别说提供结论了。

以上都是我在日常工作中观察到的现象，应该不是个例。数字化供应链发展方兴未艾，而人员的能力和企业的要求可能存在差距，它或导致再好的系统也发挥不出作用。企业在数字化方面的投资可能达不到预期的回报，转型之路走得磕磕绊绊。

对员工来说，数字化必然会淘汰一些低附加值、重复性的岗位。机器人流程自动化（Robotic process automation，简称RPA）已经从边缘变成了主流，在供应链管理中开始应用，物料采购、订单发货、货款对账、仓库保管等都已实现了自动化操作。

不想学习新的技能、提升核心竞争力的员工恐怕迟早要被机器所替代。用更直白的话来说，员工如果想要保住饭碗，就要让自己变得更有用，即使离职了，也不愁找不到下家。数据分析是一项核心能力，是所有供应链管理从业者要不断提升的技能。

明代著名的思想家王阳明说过一句著名的话“人须在事上磨，方立得住”。意思是人应该通过经历各种事情磨练自己，才能立足沉稳。

供应链从业者要明白一件事，其实每个人是在为自己打工，所以要利用公司的数字化系统和资源进行自我提升，把遇到的困难当作是锻炼的机会。

当我们解决了一个个数据分析和处理问题后，自己的经验值增加了，累计到了一定程度就有质的飞跃。员工通过各项数据分析的工作来磨练自己，才能立足职场，在升职加薪的同时，把主动权握在自己手里。

企业为员工搭建好了舞台，准备好了道具（数字化系统），就等你来施展才华了。

数据和流程构成了系统，它需要由合适的人来操作，才能实现系统的投资回报。员工在使用系统的过程中，学习掌握了最新的数据分析技能，提高了自己的核心竞争力。至此，数据同时给个人和企业实现了赋能，达到了双赢的局面。