日益复杂的商业环境使供应链网络结构的合理性问题成为当前供应链管理的一个重要难题，也是企业供应链管理面临的一个全新挑战。企业与供应链管理人员面临着不断提升客户满意度、迎接全球化经营的挑战，他们希望能不断地扩张业务并占领更多的市场，能开发和生产更多更好的产品，在最恰当的时间和地点、以最低廉的成本、最优惠的价格、最好的状态与质量为最合适的客户提供最佳的商品和服务，能有效地识别和确定供应链策略来实现成本与服务的平衡，并以此获得自身的利益最大化。
大数据环境下采购与供应链
长期以来，企业与供应链的管理者苦于缺乏有效的管理方法和技术手段，无法实现科学与正确的决策与优化，来指导业务实现最佳运营，比如：
1.在原有的服务水平基础上，原料/零部件应从何处获得成本最低?如何在保持该成本基本不变的情况下提升服务水平?
2.应采取什么采购策略来平衡既定的成本与服务?
3.仓库里的货物应该为哪些生产或经营点供货?供应多少并以什么方式供给为最佳?
4.如果投入新品或开拓新市场，如何整合现有/新供应商的能力支持目标生产产能?
5.当供给能力出现不足时是开拓现有供应商供货能力还是寻求新供应商?
6.是否要增加(或减少)经营设施(工厂、仓库、DC、服务中心、门店等)?
7.仓库(DC)里各种物资的库存策略怎样制定才能最大限度地降低库存和减少缺货?
8.某个供应商(工厂、DC、仓库)应该给下游哪些节点提供供给?供给什么?分别供给多少利润最大?
9.整个分销与配送网络应该设置几级库存?分别是怎样的库存量设置才能即时满足市场需求，又同时实现网络库存最小化?
10.应该怎样定价和用什么方式的促销才能以最低的成本增加销售额?
上述问题的复杂性在于其涉及到极多因素和这些因素之间的平衡，想要通过“拍脑门”的人工方式或简单的计算根本无法解决。要想对这些问题做出最优化的决策，必须有大数据为基础，用BI分析提炼数据，有供应链管理系统的模拟优化功能对整个供应链网络或某些局部环节进行模拟优化。模拟优化的对象可以是事件、设施、路径、流程、产品、运输、节点等，也可以是这些元素组成的网络以及相关的业务，既可以是单目标优化，也可以是多目标优化。下面以福特公司供应链供给业务的优化为供应链优化案例，我们详细了解一下内情。
供应链优化
为了增强竞争力，福特公司采用业务数据和优化工具成功地与它的数千个供应商和服务商实现了紧密的业务连接。
福特公司在全球有4000多个供应商，为它分布于全球的100多个制造工厂供货。福特的目标是渴望能有一种好的方法来优化其复杂的、覆盖全球的供应与生产网络，采用互联网将其汽车生产的供给业务、供应商和服务商连接在一起，直接与供应商和物流服务商交换并共享发送物料与生产计划的信息。它采用供应链优化建模的方法，可以同时对一个接近无限元素的数据类组进行筛选和评估，在此基础上进行优化，为福特提供一个可选择的基于排序的决策流程。
优化系统在获得与部件和生产业务相关的数据后，产生一个优化的、与福特预定的供给业务优先权相吻合的优化供给流程。这些优先权因素可以很容易地被引入到每一次的模拟运行中，这使福特能够平衡供应链网络中的元素和细微的差异，从而提供了具有“what if” 的高级分析功能。
福特公司的网络相当复杂，全球供给部门雇佣了300名左右的物流专业人员从事将进货物料运送到装配点，将汽车从工厂送给经销商和全球客户等业务。总装厂的整车平均需要大约2500个部件。接近4000个全球供应商运送零部件和组件到31个生产发动机和转速器的工厂、13个冲压厂和54个装配厂。从那些装配厂，整车被运往200多个国家的20000多个经销商处。福特每年65亿美元的运输费用实际上包含了所有现有的现代化的运输模式。
为了更靠近客户，福特转向了面向定单的生产，由消费者驱动业务环境和采用精益制造的生产方式，它希望物流部门能提供一个建立在潜在资源基础上的“完善的、及时的和可重复的物流成本评估方案”。另一个期望是在计划中，实现将进货物流与同步化的物料流集成在一起的目标和策略。这样做面临的挑战是美国铁路系统在服务方面的欠缺，运输形式需要转向公路运输。
福特在三个阶段上对缩短新车型项目的供给进货周期做了优化，即：战略阶段、战术阶段和运作阶段。战略阶段包括资源决策，例如，由一个工厂变化而产生的多种资源方案、货币与贸易问题、市场问题等。然后，这些信息被输入到一个策略模拟制定方案中，供应与物流成本在这一模拟过程中被评估后，再反馈到战略优化过程。当资源决策方案确定后，运作计划过程就开始了。福特将其物流需求提供给那些领先的物流服务商，由它们通过设计物流网络来支持该计划。这个系统不仅使福特能快速、灵活地适应变化的情况，还增加了对供给策略的可预见性。
最具影响的是以最小的总成本优化北美装配厂的物料进货越库作业(cross -docking)的数量和理想位置，福特对相关成本因素和供应链网络的影响与约束进行了建模分析。对于21个装配厂、1500个供应商和46000个不同的进货零部件和组件，优化系统在特定的假设下进行模拟。根据需求量检查了供应商的位置和需求点后，福特原准备在供应链网络上设置45个配送中心作为越库作业的场所，经过近2个月时间的建模和模拟分析，优化方案只要求15个越库作业场所，大大节约了成本。
同时，数据采集与优化也是一项关键工作，供应链网络中点与点直接平滑顺畅的数据流对于优化过程是非常重要的。最初，由于缺乏对大数据进行收集存储与分析处理的工具与能力，传统的优化工作中所花费的时间比例为：90%的努力是用于收集和输入数据，5%用于过程分析，其它5%用在输出结果。但采用优化系统后，这一比例发生了显著的变化：优化工作的5 %用在数据的处理与输入、5%用在过程分析、5%用在输出结果、75%用在对结果进行分析。其余时间被用于回顾优化过程和对方案进行选择。正如Koenigbauer评论说：“现在，我们用75%的时间分析来自优化系统的输出，思考下一个方案对我们的业务真正意味着什么。我们还具有与其它业务部分集成的能力，能与我们内部的同事协调解决物料送达到工厂的问题。”“如果你有一个相当好的供应链网络，简单地利用优化系统，就能将效率提高20-30%。在进货物料项目中，我们不仅节约了运输成本，而且在交货频率明显增加的情况下保持运输成本不变。我们从每天平均22%的零部件进货率增加到每天97%的进货率。这对福特来说是一个巨大的效益。”
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