SAS全球实践团队制造业与供应链行业咨询专家、SAS首席架构师Charles Chase先生

国际商业分析技术领导者SAS携手行业领袖、分析技术专家、全球合作伙伴和用户汇聚一堂，于2014年4月17日在北京朝阳悠唐皇冠假日酒店举办了“SAS中国用户大会暨商业分析领袖峰会”。期间，本刊记者采访到SAS全球实践团队制造业与供应链行业咨询专家、SAS需求解决方案首席行业咨询顾问Charles Chase 和SAS全球实践团队制造业与供应链行业总监Mark Demers，以及SAS中国首席咨询顾问李波先生，三位专家就SAS在大数据时代下能够给产业供应链带来的优化创新进行了解析。

Charles Chase先生认为，SAS在欧美拥有30年的供应链管理经验，成功案例涉及众多领域；而供应链管理在中国起步较晚，只有10年时间，但其赶超欧美的步伐是非常快的。在供应链执行方面，中国与欧美并没有太大差异，中国企业的全球化进程越来越快，即产品和服务是行销全球的，也会在全球范围内采购，所以中国企业面临的全球性挑战也越来越大，特别是在供应链管理和数据积累方面。

SAS全球实践团队制造业与供应链行业总监Mark Demers

据SAS中国区首席咨询顾问李波先生介绍，SAS在中国拥有400多个用户，包括金融、银行、制造业和其他很多行业。SAS帮助这些用户更好的利用他们的大数据，用SAS高性能预测型的分析工具，帮助他们去提取数据中的行业洞见，并由此采取相应的行动。如中石油、YUM百胜、上海通用、新蛋网及安利（中国）都是SAS的客户。还有一个很重要的制造业客户上海宝钢，其与SAS合作近20年，主要是做产品质量控制，因为其生产线全部实现流水化作业，生产线上的传感器可获得大量实时数据，利用这些可以有效控制产品质量。SAS还有一个产品叫PAM（Predictive Asset Maintenance），其是通过采集生产线上的大量数据，来判断设备运营状况健康状况,对设备发生故障的时间和概率进行预测。这样企业可由此提前安排设备维护，保证生产安全。如韩国浦项钢铁及国外石油石化行业的一些用户已经在使用PAM了。

而像某SAS客户——中国最大的汽车制造商之一，则主要将SAS产品用在需求感知和库存优化方面。一方面对市场上的需求变化、周期性规律做出预测判断，包括影响销量的因素，如价格、经济指数、油价、国家政策等，通过分析这些因素，对未来特定时间的需求量做出长期、中、短期预测。市场数据获得后，要做的就是基于客户需求，如何保证在最低成本、最高客户满意度层面做到准确供应。这就属于库存优化的课题，SAS独有的功能强大的库存优化模型可以实现在保持很高的客户满意度基础上，把供应成本降到最低并提高供应链的反应速度。

SAS中国区首席咨询顾问李波

SAS产品是一种套件式的解决方案，全都模块化，可由客户根据行业特定需求自行组成所需要的工作台，这样减少了产品部署风险，也增强了投资回报。目前的中国市场，有客户倾向于模块化的产品，也有客户青睐于定制化的方案。为此，基于数学建模技术而开发的SAS产品具有开放的组织架构和更加灵活的行业适应性，能够同时满足更多行业客户的需求。比如，国内一家大型石油公司，之前实施了一套运输优化软件，但因为运输方式多样，虽然这个软件界面友好性很好，使用方便，但其功能不够强大，不能满足用户多样化的需求。为此SAS为其提供了一个完全开放的分析平台，可根据用户各种需求建立优化模型。

Mark Demers先生则认为根据众多SAS的成功案例可见,对于制造业用户在上供应链管理系统后，其库存成本第一年就可下降15%～30%，预测未来的准确性则会上升20%，由此带来的是其整体营收会上升7%～10%。当然还有一些其他的潜在好处，如提升市场份额等。此外，运用SAS系统，产品质量会得到显著提升，次品率也会因此减少10%～20%。如汽车行业，在应用SAS分析平台进行精准预测后，可以及时收集何时售出、何时故障及何时保修等一系列信息，由此从设计研发、生产制造、需求预测、售后市场及物流管理等环节进行优化，实现效率的提升，并给客户带来更佳的用户体验。

对于未来，随着物联网在中国的日渐普及，SAS相信大数据分析技术必将迎来更广阔的市场。