當聯想(Lenovo)在巴西的工廠準備製造一批電腦的時候，生産所需的微處理器往往得從中國空運。一場機場貨運工人的突然罷 工就可能打亂計劃，延誤生産。

　　但聯想供應鏈戰略副總裁米克?瓊斯(Mick Jones)表示，如果你確切知道那些部件在哪，以及何時需要它們，你就可以立即做出反應。按銷售計算，總部位於北京的聯想是全球最大的個人電腦公司。

　　瓊斯表示：“我們可以決定是等一等，還是從其他工廠調配這些晶片，抑或是從其他更近的地方購買。即便費用更高一些，那也意味著我們可以順利完成製造過程，不會造成大規模的中斷。”

　　瓊斯表示，消除此類麻煩並避免供應瓶頸至關重要，因為供應鏈日益被用作一種競爭武器。“提高供應鏈的效率可以提升速度和客戶滿意度，同時降低成本。”

　　目標是提高每一個階段的效率，包括採購、製造、庫存管理、運輸、倉庫管理、需求預測和銷售。但實際上其中許多職能都被外包，這就很難改進整個過程的效率。

　　GT Nexus首席行銷官格雷格?瓊森(Greg Johnsen)表示：“這種情況産生了大量有著獨立數據系統的公司，這些系統有必要整合。”GT Nexus是位於加州的一家基於雲計算的全球貿易網路。

　　與此同時，一系列因素可能擾亂供應鏈，從 罷 工、火山噴發、金融危機到社交媒體上的聊天引起的需求突然變化。

　　為了解決這些挑戰，企業運用了一系列技術，包括數據管理和分析、機器對機器通信、社交媒體分析和雲計算。

　　瓊森表示：“我們不得不建造一些系統，從而可以更容易管理規模大、複雜而且高速的數據。”

　　從供應商那裏採集數據有助於企業計算如何最有效地使用倉儲空間，並決定使用哪個配送中心，以及何時棄卡車改用空運。

　　思科(Cisco)英國與愛爾蘭子公司的首席技術官伊恩?富德瑞(Ian Foddering)表示，在供應鏈的另一端，從“智慧”設備那裏採集的數據可以在需要供應時提醒公司。他説：“當客戶的牛奶告罄時，聯網的冰箱會向超市發出提醒，這進一步提高了供應鏈的效率。”

　　聯想正使用數據分析來了解如何加快配送。瓊斯表示：“我們去年在準時向客戶送達産品上出了問題，你通常會以為這是配送問題。”

　　但數據分析顯示，物流部門準時響應了，問題出在製造期間，並與零部件交付時間有關。瓊斯表示：“該産品極為複雜，我們意識到解決辦法是通過削減零部件種類和數量來簡化製造過程。”

　　找到問題源頭可以讓聯想提升更多産品系列的效率，並實現更大的成本節約。

　　數據分析對物流也有幫助。供應鏈管理公司JDA的全球行業和解決方案執行副總裁拉扎特?戈拉弗(Razat Gaurav)表示，空駛里程（沒有裝載貨物的里程）佔運輸成本的比例可能高達30%。

　　“這相當於每年不必要地排放840兆噸二氧化碳氣體，從經濟或環保角度來説這顯然是不合理的，”戈拉弗表示，企業應該致力於將空駛里程佔成本的比例降到10%以下。

　　供應鏈效率也可以通過分析“非結構化”數據來實現，比如社交媒體上關於時尚的閒聊。戈拉弗表示，現在這種數據影響了20%的需求預測。

　　收集供應鏈數據是一個艱巨的任務，尤其是因為早先每家公司往往都有自己的系統。瓊森表示，現在許多公司都使用雲計算系統，使得公司可以在整個網路內策劃供應過程——這個網路更像是一個商務社交網路。