智能计算各项业务数据，实现供应链系统的半自动化

统计报表的价值：

• 第一，在于提升了业务方的统计效率和准确度，不用手工计算；
• 第二，通过系统实现统一的数据计算规则和查询出口，避免各个部门间数据各自算数据、口径不一致的情况；

（3）业务流转半自动化

当业务成熟后，可以借助基础数据，智能计算各项业务数据，实现供应链系统的半自动化。

智能计算的价值同样有两点：

• 第一，系统计算肯定比人工准，可以提升业务决策的准确率，避免库存缺货或者浪费；
• 第二，发挥系统的即时性，对库存情况进行实时调配和数据更新，这一点仅靠人工无法实现。一些电商领域的大公司比如京东等，靠的就是全自动化计算实现的高效供应链体系，因此这是供应链后台产品最大的价值所在。

拿我接触过的供应链系统中采购模块举个例子。

1. 在第一阶段，上线整个采购的标准流程，借助采购、发货、收货、入库等各环节的操作，把采购申请量、供应商发货量、质检合格量等过程数据收集起来。同时做一些采购入库明细的导出功能，先满足早期的数据统计需求。
2. 第二阶段，借助基础数据完成一些业务方需要的统计报表功能，比如采购成本统计、供应商良品率统计、供应商满足率统计等，让采购部门能够直观地通过数据，对采购的成本支出，和供应商的质量做管理。
3. 第三阶段，系统结合当前库存、库存需求预测量、供应商良品率等数据，在每次采购时，通过公式计算需要采购的数量，给到业务方合适的采购方案。

当然以上的三个阶段不是要整个系统严格按照次序进行，要分不同模块、不同类型需求来看。有些比较关键的数据计算，比如安全库存，可以在系统上线的早期就实现。

四、几种常见的业务数据统计功能

本节从供应链业务的目标方向入手，简单介绍几种比较常见的数据统计报表功能。从产品角度而言，这几项数据需求相当于上一节写的第二阶段。不过供应链数据统计的业务，不同公司的业务形式、数据计算规则会有差别，不能生搬硬套，我分享下我接触过的业务数据，仅供参考。