供應鏈數據分析方法(數據分析方法)
1.數據分析方法有哪些
一、描述性統計
描述性統計是一類(lèi)統計方法的匯總，揭示了數據分布特性。它主要包括數據的頻數分析、數據的集中趨勢分析、數據離散程度分析、數據的分布以及一些基本的統計圖形。
1、缺失值填充：常用方法有剔除法、均值法、決策樹(shù)法。
2、正態(tài)性檢驗：很多統計方法都要求數值服從或近似服從正態(tài)分布，所以在做數據分析之前需要進(jìn)行正態(tài)性檢驗。常用方法：非參數檢驗的K-量檢驗、P-P圖、Q-Q圖、W檢驗、動(dòng)差法。
二、回歸分析
回歸分析是應用極其廣泛的數據分析方法之一。它基于觀(guān)測數據建立變量間適當的依賴(lài)關(guān)系，以分析數據內在規律。
1. 一元線(xiàn)性分析
只有一個(gè)自變量X與因變量Y有關(guān)，X與Y都必須是連續型變量，因變量Y或其殘差必須服從正態(tài)分布。
2. 多元線(xiàn)性回歸分析
使用條件：分析多個(gè)自變量X與因變量Y的關(guān)系，X與Y都必須是連續型變量，因變量Y或其殘差必須服從正態(tài)分布。
3.Logistic回歸分析
線(xiàn)性回歸模型要求因變量是連續的正態(tài)分布變量，且自變量和因變量呈線(xiàn)性關(guān)系，而Logistic回歸模型對因變量的分布沒(méi)有要求，一般用于因變量是離散時(shí)的情況。
4. 其他回歸方法：非線(xiàn)性回歸、有序回歸、Probit回歸、加權回歸等。
三、方差分析
使用條件：各樣本須是相互獨立的隨機樣本；各樣本來(lái)自正態(tài)分布總體；各總體方差相等。
1. 單因素方差分析：一項試驗只有一個(gè)影響因素，或者存在多個(gè)影響因素時(shí)，只分析一個(gè)因素與響應變量的關(guān)系。
2. 多因素有交互方差分析：一頊實(shí)驗有多個(gè)影響因素，分析多個(gè)影響因素與響應變量的關(guān)系，同時(shí)考慮多個(gè)影響因素之間的關(guān)系
3. 多因素無(wú)交互方差分析：分析多個(gè)影響因素與響應變量的關(guān)系，但是影響因素之間沒(méi)有影響關(guān)系或忽略影響關(guān)系
4. 協(xié)方差分祈：傳統的方差分析存在明顯的弊端，無(wú)法控制分析中存在的某些隨機因素，降低了分析結果的準確度。協(xié)方差分析主要是在排除了協(xié)變量的影響后再對修正后的主效應進(jìn)行方差分析，是將線(xiàn)性回歸與方差分析結合起來(lái)的一種分析方法。
四、假設檢驗
1. 參數檢驗
參數檢驗是在已知總體分布的條件下（一股要求總體服從正態(tài)分布）對一些主要的參數（如均值、百分數、方差、相關(guān)系數等）進(jìn)行的檢驗 。
2. 非參數檢驗
非參數檢驗則不考慮總體分布是否已知，常常也不是針對總體參數，而是針對總體的某些一般性假設（如總體分布的位罝是否相同，總體分布是否正態(tài)）進(jìn)行檢驗。
適用情況：順序類(lèi)型的數據資料，這類(lèi)數據的分布形態(tài)一般是未知的。
1）雖然是連續數據，但總體分布形態(tài)未知或者非正態(tài)；
2）總體分布雖然正態(tài)，數據也是連續類(lèi)型，但樣本容量極小，如10以下；
主要方法包括：卡方檢驗、秩和檢驗、二項檢驗、游程檢驗、K-量檢驗等。
2.數據分析方法5種,數據分析有什么方法
借助工具，未至科技魔方是一款大數據模型平臺，是一款基于服務(wù)總線(xiàn)與分布式云計算兩大技術(shù)架構的一款數據分析、挖掘的工具平臺，其采用分布式文件系統對數據進(jìn)行存儲，支持海量數據的處理。
采用多種的數據采集技術(shù)，支持結構化數據及非結構化數據的采集。通過(guò)圖形化的模型搭建工具，支持流程化的模型配置。
通過(guò)第三方插件技術(shù)，很容易將其他工具及服務(wù)集成到平臺中去。數據分析研判平臺就是海量信息的采集，數據模型的搭建，數據的挖掘、分析最后形成知識服務(wù)于實(shí)戰、服務(wù)于決策的過(guò)程，平臺主要包括數據采集部分，模型配置部分，模型執行部分及成果展示部分等。
3.數據分析的基本方法有哪些
數據分析的三個(gè)常用方法：
1. 數據趨勢分析
趨勢分析一般而言，適用于產(chǎn)品核心指標的長(cháng)期跟蹤，比如，點(diǎn)擊率，GMV，活躍用戶(hù)數等。做出簡(jiǎn)單的數據趨勢圖，并不算是趨勢分析，趨勢分析更多的是需要明確數據的變化，以及對變化原因進(jìn)行分析。
趨勢分析，最好的產(chǎn)出是比值。在趨勢分析的時(shí)候需要明確幾個(gè)概念：環(huán)比，同比，定基比。環(huán)比是指，是本期統計數據與上期比較，例如2019年2月份與2019年1月份相比較，環(huán)比可以知道最近的變化趨勢，但是會(huì )有些季節性差異。為了消除季節差異，于是有了同比的概念，例如2019年2月份和2018年2月份進(jìn)行比較。定基比更好理解，就是和某個(gè)基點(diǎn)進(jìn)行比較，比如2018年1月作為基點(diǎn)，定基比則為2019年2月和2018年1月進(jìn)行比較。
比如：2019年2月份某APP月活躍用戶(hù)數我2000萬(wàn)，相比1月份，環(huán)比增加2%，相比去年2月份，同比增長(cháng)20%。趨勢分析另一個(gè)核心目的則是對趨勢做出解釋?zhuān)瑢τ谮厔菥€(xiàn)中明顯的拐點(diǎn)，發(fā)生了什么事情要給出合理的解釋?zhuān)瑹o(wú)論是外部原因還是內部原因。
2. 數據對比分析
數據的趨勢變化獨立的看，其實(shí)很多情況下并不能說(shuō)明問(wèn)題，比如如果一個(gè)企業(yè)盈利增長(cháng)10%，我們并無(wú)法判斷這個(gè)企業(yè)的好壞，如果這個(gè)企業(yè)所處行業(yè)的其他企業(yè)普遍為負增長(cháng)，則5%很多，如果行業(yè)其他企業(yè)增長(cháng)平均為50%，則這是一個(gè)很差的數據。
對比分析，就是給孤立的數據一個(gè)合理的參考系，否則孤立的數據毫無(wú)意義。在此我向大家推薦一個(gè)大數據技術(shù)交流圈： 658558542 突破技術(shù)瓶頸，提升思維能力 。
一般而言，對比的數據是數據的基本面，比如行業(yè)的情況，全站的情況等。有的時(shí)候，在產(chǎn)品迭代測試的時(shí)候，為了增加說(shuō)服力，會(huì )人為的設置對比的基準。也就是A/B test。
比較試驗最關(guān)鍵的是A/B兩組只保持單一變量，其他條件保持一致。比如測試首頁(yè)改版的效果，就需要保持A/B兩組用戶(hù)質(zhì)量保持相同，上線(xiàn)時(shí)間保持相同，來(lái)源渠道相同等。只有這樣才能得到比較有說(shuō)服力的數據。
3. 數據細分分析
在得到一些初步結論的時(shí)候，需要進(jìn)一步地細拆，因為在一些綜合指標的使用過(guò)程中，會(huì )抹殺一些關(guān)鍵的數據細節，而指標本身的變化，也需要分析變化產(chǎn)生的原因。這里的細分一定要進(jìn)行多維度的細拆。常見(jiàn)的拆分方法包括：
分時(shí) ：不同時(shí)間短數據是否有變化。
分渠道 ：不同來(lái)源的流量或者產(chǎn)品是否有變化。
分用戶(hù) ：新注冊用戶(hù)和老用戶(hù)相比是否有差異，高等級用戶(hù)和低等級用戶(hù)相比是否有差異。
分地區 ：不同地區的數據是否有變化。
組成拆分 ：比如搜索由搜索詞組成，可以拆分不同搜索詞；店鋪流量由不用店鋪產(chǎn)生，可以分拆不同的店鋪。
細分分析是一個(gè)非常重要的手段，多問(wèn)一些為什么，才是得到結論的關(guān)鍵，而一步一步拆分，就是在不斷問(wèn)為什么的過(guò)程。
4.常用的數據分析方法有哪些
1、聚類(lèi)分析（Cluster Analysis）
聚類(lèi)分析指將物理或抽象對象的集合分組成為由類(lèi)似的對象組成的多個(gè)類(lèi)的分析過(guò)程。聚類(lèi)是將數據分類(lèi)到不同的類(lèi)或者簇這樣的一個(gè)過(guò)程，所以同一個(gè)簇中的對象有很大的相似性，而不同簇間的對象有很大的相異性。聚類(lèi)分析是一種探索性的分析，在分類(lèi)的過(guò)程中，人們不必事先給出一個(gè)分類(lèi)的標準，聚類(lèi)分析能夠從樣本數據出發(fā)，自動(dòng)進(jìn)行分類(lèi)。聚類(lèi)分析所使用方法的不同，常常會(huì )得到不同的結論。不同研究者對于同一組數據進(jìn)行聚類(lèi)分析，所得到的聚類(lèi)數未必一致。
2、因子分析（Factor Analysis）
因子分析是指研究從變量群中提取共性因子的統計技術(shù)。因子分析就是從大量的數據中尋找內在的聯(lián)系，減少決策的困難。
因子分析的方法約有10多種，如重心法、影像分析法，最大似然解、最小平方法、阿爾發(fā)抽因法、拉奧典型抽因法等等。這些方法本質(zhì)上大都屬近似方法，是以相關(guān)系數矩陣為基礎的，所不同的是相關(guān)系數矩陣對角線(xiàn)上的值，采用不同的共同性□2估值。在社會(huì )學(xué)研究中，因子分析常采用以主成分分析為基礎的反覆法。
3、相關(guān)分析（Correlation Analysis）
相關(guān)分析（correlation analysis），相關(guān)分析是研究現象之間是否存在某種依存關(guān)系，并對具體有依存關(guān)系的現象探討其相關(guān)方向以及相關(guān)程度。相關(guān)關(guān)系是一種非確定性的關(guān)系，例如，以X和Y分別記一個(gè)人的身高和體重，或分別記每公頃施肥量與每公頃小麥產(chǎn)量，則X與Y顯然有關(guān)系，而又沒(méi)有確切到可由其中的一個(gè)去精確地決定另一個(gè)的程度，這就是相關(guān)關(guān)系。
4、對應分析（Correspondence Analysis）
對應分析（Correspondence analysis）也稱(chēng)關(guān)聯(lián)分析、R-Q型因子分析，通過(guò)分析由定性變量構成的交互匯總表來(lái)揭示變量間的聯(lián)系。可以揭示同一變量的各個(gè)類(lèi)別之間的差異，以及不同變量各個(gè)類(lèi)別之間的對應關(guān)系。對應分析的基本思想是將一個(gè)聯(lián)列表的行和列中各元素的比例結構以點(diǎn)的形式在較低維的空間中表示出來(lái)。
5、回歸分析
研究一個(gè)隨機變量Y對另一個(gè)（X）或一組（X1,X2，…，Xk）變量的相依關(guān)系的統計分析方法。回歸分析（regression analysis）是確定兩種或兩種以上變數間相互依賴(lài)的定量關(guān)系的一種統計分析方法。運用十分廣泛，回歸分析按照涉及的自變量的多少，可分為一元回歸分析和多元回歸分析；按照自變量和因變量之間的關(guān)系類(lèi)型，可分為線(xiàn)性回歸分析和非線(xiàn)性回歸分析。
6、方差分析（ANOVA/Analysis of Variance）
又稱(chēng)“變異數分析”或“F檢驗”，是R.A.Fisher發(fā)明的，用于兩個(gè)及兩個(gè)以上樣本均數差別的顯著(zhù)性檢驗。由于各種因素的影響，研究所得的數據呈現波動(dòng)狀。造成波動(dòng)的原因可分成兩類(lèi)，一是不可控的隨機因素，另一是研究中施加的對結果形成影響的可控因素。方差分析是從觀(guān)測變量的方差入手，研究諸多控制變量中哪些變量是對觀(guān)測變量有顯著(zhù)影響的變量。這個(gè) 還需要具體問(wèn)題具體分析
5.常用的數據分析方法有什么
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常用數據分析方法有那些
文章來(lái)源：ECP數據分析時(shí)間：2013/6/28 13:35:06發(fā)布者：常用數據分析（關(guān)注：554）
標簽：本文包括：
常用數據分析方法：聚類(lèi)分析、因子分析、相關(guān)分析、對應分析、回歸分析、方差分析；
問(wèn)卷調查常用數據分析方法：描述性統計分析、探索性因素分析、Cronbach'a信度系數分析、結構方程模型分析（structural equations modeling）。
數據分析常用的圖表方法：柏拉圖（排列圖）、直方圖（Histogram）、散點(diǎn)圖（scatter diagram）、魚(yú)骨圖（Ishikawa）、FMEA、點(diǎn)圖、柱狀圖、雷達圖、趨勢圖。
數據分析統計工具：SPSS、minitab、JMP。
常用數據分析方法：
1、聚類(lèi)分析（Cluster Analysis）
聚類(lèi)分析指將物理或抽象對象的集合分組成為由類(lèi)似的對象組成的多個(gè)類(lèi)的分析過(guò)程。聚類(lèi)是將數據分類(lèi)到不同的類(lèi)或者簇這樣的一個(gè)過(guò)程，所以同一個(gè)簇中的對象有很大的相似性，而不同簇間的對象有很大的相異性。聚類(lèi)分析是一種探索性的分析，在分類(lèi)的過(guò)程中，人們不必事先給出一個(gè)分類(lèi)的標準，聚類(lèi)分析能夠從樣本數據出發(fā)，自動(dòng)進(jìn)行分類(lèi)。聚類(lèi)分析所使用方法的不同，常常會(huì )得到不同的結論。不同研究者對于同一組數據進(jìn)行聚類(lèi)分析，所得到的聚類(lèi)數未必一致。
2、因子分析（Factor Analysis）
因子分析是指研究從變量群中提取共性因子的統計技術(shù)。因子分析就是從大量的數據中尋找內在的聯(lián)系，減少決策的困難。相關(guān)分析（直方圖JMP
6.簡(jiǎn)述供應鏈管理的方法有哪些
轉載以下資料供您參考： 供應鏈管理的方法一：有效降低成本的管理方法。
對于供應來(lái)說(shuō)，成本是個(gè)問(wèn)題，能夠有效的降低成本，對于供應鏈管理意義很大，尤其是一些需要庫存的供應鏈管理，更應該做到有效降低成本。 供應鏈管理的方法二：迅速的滿(mǎn)足市場(chǎng)需求。
不管是什么樣的行業(yè)或是領(lǐng)域，供應鏈管理是必不可少的，作為管理者我們要具備迅速滿(mǎn)足市場(chǎng)需求的能力，比如超市系統，一旦發(fā)現顧客對某種產(chǎn)品需求特別大特別急的時(shí)候，能夠迅速的在供應方面滿(mǎn)足顧客。 供應鏈管理的方法三：充分利用人工的作用。
人工是最直接也往往是最有效的，供應鏈管理也是如此，能夠充分利用人工，不浪費人工是最好的管理方法。 供應鏈管理的方法四：關(guān)聯(lián)性管理方法。
這種方法是讓上下游的供應方都產(chǎn)生關(guān)聯(lián)性，讓大家存在利益共享機制，這樣有利于我們管理，也有利于大家齊心協(xié)力做好工作。 供應鏈管理的方法五：時(shí)間互補管理方法。
這種方法要求所有的供需雙方都做好時(shí)間管控，在最短的時(shí)間內完成最有效的工作，滿(mǎn)足市場(chǎng)和客戶(hù)的要求，更快的適應市場(chǎng)，在時(shí)間上制勝。 供應鏈管理方法六：做到四流合一。
一般企業(yè)都會(huì )有信息流、商流、資金流和物流，在供應鏈管理上我們要做到四流合一，或者其他的流也要合起來(lái)，這樣我們的效率才會(huì )更高，也能更快的適應整個(gè)市場(chǎng)的變化，創(chuàng )造更大的效益。
7.供應鏈管理的方法主要有幾種
轉載以下資料供參考
是企業(yè)管理活動(dòng)中業(yè)已存在的主要工作之一，雖然過(guò)去還沒(méi)有明確提出
的概念。早期的
僅關(guān)注企業(yè)內部的物流組織，很少涉及到企業(yè)外部物流的問(wèn)題，才把
擴展為
因而其組織結構也經(jīng)歷了不同的發(fā)展階段。等人將企業(yè)組織結構變化與物流管理、
等聯(lián)系起來(lái)，對美國
管理組織的變化總結出了幾種典型模式。
1.傳統物流管理組織結構
這種組織結構就是常說(shuō)的按職能專(zhuān)業(yè)部門(mén)分工的組織形式。這時(shí)的部門(mén)劃分主要表現為按專(zhuān)業(yè)分割。雖然有上級主管部門(mén)進(jìn)行協(xié)調，但是由于各個(gè)部門(mén)總是從各自的利益出發(fā)，從部門(mén)主管開(kāi)始就很難達成一致，更不用說(shuō)下面的工作人員。這種現象意味著(zhù)整個(gè)工作缺乏跨職能協(xié)調，從而導致重復和浪費，信息常被扭曲或延遲，權力界限和責任常常是模糊的。這時(shí)候還沒(méi)有出現獨立的物流管理功能，也沒(méi)有獨立的職能部門(mén)。
2.簡(jiǎn)單功能集合的物流組織形式
當人們初步認識到業(yè)務(wù)分割和分散化的組織使企業(yè)反應遲鈍之后，即開(kāi)始了對組織功能的合并和集合的嘗試，這種變化出現在本世紀50年代。但是這時(shí)的功能集合只集中在少數核心業(yè)務(wù)上。在市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)領(lǐng)域，集中點(diǎn)通常圍繞在客戶(hù)服務(wù)周?chē)Ｔ谥圃祛I(lǐng)域，集中通常發(fā)生在進(jìn)入原材料或零部件采購階段，大多數的部門(mén)并未改變，組織層次也未做大的改變，因此其功能整合的效果有限。
3.物流功能獨立的組織形式
物流管理的重要性受到了進(jìn)一步重視，出現了物流管理功能獨立的組織形式。此時(shí)將物資配送和
的功能獨立出來(lái)，在企業(yè)中的地位也提高了。尤其是隨著(zhù)市場(chǎng)需求量逐漸加大，企業(yè)為了更快地、成本更低地作出反應，紛紛建立面向零售業(yè)的
這也是造成物流管理部門(mén)相對獨立和地位提升的原因之一。
4.一體化物流組織形式
物流一體化組織的雛形出現了。這種組織結構試圖在一個(gè)高層經(jīng)理的領(lǐng)導下，統一所有的物流功能和運作，目的是對所有原材料和制成品的運輸和存儲進(jìn)行戰略管理，以使企業(yè)產(chǎn)生最大利益。這一時(shí)期計算機
的發(fā)展，促進(jìn)了物流一體化組織的形成。
在這種組織結構中，負責總體的計劃與控制處在組織的最高層次上，這種努力的結果促進(jìn)了一體化的形成。計劃功能關(guān)注的是長(cháng)期的戰略定位，并對
質(zhì)量改進(jìn)和重組負責。物流控制的注意力集中在成本和客戶(hù)服務(wù)績(jì)效的測量上，并為管理決策制定提供信息。物流控制系統開(kāi)發(fā)是綜合物流管理的關(guān)鍵程序之一。這時(shí)的物流組織將廠(chǎng)商定位在可以處理采購、制造支持和物資配送之間的利益協(xié)調方面，有利于從整體把握全局觀(guān)念。
這已是
的基本形態(tài)了。一項綜合研究顯示，在過(guò)去的十年里，物流組織完成了從分隔到物流一體化的轉化，使功能漸趨整合。物流組織已擴展到包括聯(lián)盟關(guān)系，并在可預見(jiàn)的未來(lái)保持優(yōu)勢。
5.從功能一體化向過(guò)程重構轉移
適應
管理的組織結構變化逐漸從過(guò)去的注重功能集合轉向注重過(guò)程的重構上來(lái)。傳統組織改變的只是集權和分權的權重或是顧客、地區或產(chǎn)品之間的合作，而未對基本
進(jìn)行任何重大的重新設計。在新的環(huán)境下，功能一體化對企業(yè)獲得優(yōu)秀績(jì)效的作用仍嫌不足，因為現在所處的經(jīng)營(yíng)環(huán)境和所依賴(lài)的信息技術(shù)都與幾十年前大不一樣，不徹底改變原有流程就不能實(shí)現新的目標。人們就提出了要將流程的整合作為新的工作中心。這項工作目前在
的企業(yè)中正如火如荼地進(jìn)行著(zhù)。
以上所介紹的雖然是美國企業(yè)在物流管理方面的組織形式演變歷史，但其發(fā)展歷程可以給我們一定的啟發(fā)，使我國企業(yè)在考慮組織結構和
重構時(shí)，有一個(gè)比較和參考的對象。
8.供應鏈有哪些庫存管理方法
一、革新傳統庫存控制方法的必要性 近年來(lái)，供應鏈管理（Supply Chain Management.簡(jiǎn)稱(chēng)SCM）在國內外日益受到人們的關(guān)注和重視，許多物流企業(yè)也開(kāi)始重視探討這種新的管理理念在庫存管理中的應用。
所謂供應鏈管理是以各種技術(shù)尤其是信息技術(shù)為依托，在供應鏈各節點(diǎn)間建立一種戰略伙伴關(guān)系，實(shí)現從原材料供應商、制造商、分銷(xiāo)商、零售商直到最終用戶(hù)的商流、物流、信息流、資金流在整個(gè)供應鏈上的暢通無(wú)阻的流動(dòng)，最終達到雙贏(yíng)甚至是多贏(yíng)目的的過(guò)程。 在供應鏈管理環(huán)境下，供應鏈各個(gè)環(huán)節的活動(dòng)都應該是同步進(jìn)行的，而傳統的庫存和分銷(xiāo)管理思想顯然無(wú)法滿(mǎn)足這一要求。
因為在傳統的供應鏈上，基于交易關(guān)系的各個(gè)環(huán)節的企業(yè)都是自己管理自己的庫存，在追求本企業(yè)利益最大化的前提下，每個(gè)企業(yè)都獨自制定了自己的庫存目標和相應的庫存控制策略，這種孤立的運作導致了企業(yè)之間缺乏信息溝通，進(jìn)而不可避免地會(huì )產(chǎn)生需求信息的扭曲和時(shí)間的滯后，往往使得庫存需求信息在從供應鏈的下游向上游的傳遞過(guò)程中被逐級放大，從而大大增加了供應鏈的整體庫存，在很大程度上削弱了供應鏈的整體競爭實(shí)力。而供應鏈管理的目標就是通過(guò)其節點(diǎn)上的各個(gè)企業(yè)之間的密切合作，以最小的成本提供最大的客戶(hù)價(jià)值，這就要求供應鏈上各環(huán)節企業(yè)的活動(dòng)應該是同步進(jìn)行，庫存管理職能也應當進(jìn)行必要的整合.這樣，企業(yè)由以物流控制為目的的庫存管理轉向以過(guò)程控制為目的的庫存管理，即供應鏈的庫存管理是基于工作流的管理。
供應商管理的庫存（VMI）正是適應市場(chǎng)變化的要求，體現供應鏈的集成化思想的一種庫存管理方式。 二、VMI模式的內涵和特點(diǎn) Vendor Managed Inventory，簡(jiǎn)稱(chēng)VMI，譯為“供應商管理的庫存”，是一種在用戶(hù)和供應商之間的合作性策略，具體來(lái)說(shuō)，這是一種以用戶(hù)和供應商雙方都獲得最低成本為目的，在一個(gè)共同的協(xié)議下由供應商管理庫存，并不斷監督協(xié)議執行情況，修正協(xié)議內容，使庫存管理得到持續改進(jìn)的合作性策略。
同傳統的庫存控制方法相比，VMI模式主要有以下幾個(gè)特點(diǎn)：①合作性。VMI模式的成功實(shí)施，客觀(guān)上需要供應鏈上各企業(yè)在相互信任的基礎上密切合作。
其中，信任是基礎，合作是保證。②互利性。
VMI模式主要考慮的是如何通過(guò)合作降低雙方的庫存成本，而不是考慮如何就雙方的成本負擔進(jìn)行分配的問(wèn)題。③互動(dòng)性。
VMI模式要求各節點(diǎn)企業(yè)在合作時(shí)采取積極響應的態(tài)度，以快速的反應努力降低因信息不通暢所引起的庫存費用過(guò)高的問(wèn)題。④協(xié)議性。
VMI模式的實(shí)施，要求企業(yè)在觀(guān)念上達到目標一致，并明確各自的責任和義務(wù)。具體的合作事項都通過(guò)框架協(xié)議明確規定，以提高操作的可行性。
三、選擇VMI模式的原因 那么VMI模式為什么能夠成為供應鏈管理環(huán)境下的庫存控制模式的最佳選擇呢？也就是說(shuō)它都有哪些優(yōu)點(diǎn)呢？ 1.有利于實(shí)現供應鏈上下游企業(yè)的雙贏(yíng) VMI對處于供應鏈下游企業(yè)的好處是顯而易見(jiàn)的，它克服了下游企業(yè)自身技術(shù)和信息系統的局限。隨著(zhù)供應鏈各個(gè)環(huán)節的企業(yè)核心業(yè)務(wù)的迅猛發(fā)展，供應鏈上游對下游的后勤管理（包括庫存管理）也提出了更高的要求：實(shí)施VMI之后，庫存由供應鏈上游企業(yè)管理，下游企業(yè)可以放開(kāi)手腳進(jìn)行核心業(yè)務(wù)的開(kāi)發(fā)。
同時(shí)，VMI還可以滿(mǎn)足下游企業(yè)降低成本和提高服務(wù)質(zhì)量的需要。與下游企業(yè)自己管理庫存相比，供應商在對自己的產(chǎn)品管理方面更有經(jīng)驗，更專(zhuān)業(yè)化，而且供應商可以提供包括軟件、專(zhuān)業(yè)知識、后勤設備和人員培訓等一系列服務(wù)，供應鏈中企業(yè)的服務(wù)水平會(huì )因VMI而提高，庫存管理成本會(huì )降低，下游企業(yè)的存貨投資也會(huì )大幅度減少。
這樣，由于VMI的實(shí)施將同時(shí)給處于供應鏈上游企業(yè)的供應商帶來(lái)許多利益。VMI允許供應商獲得下游企業(yè)的必要經(jīng)營(yíng)數據，直接接觸真正的需求信息（通過(guò)電子數據交換EDI來(lái)傳送）。
這些信息可幫助供應商消除預期之外的短期產(chǎn)品需求所導致的額外成本。同時(shí)，企業(yè)對安全庫存的需求也大大降低。
另一方面，VMI可以大大縮短供需雙方的交易時(shí)間，使上游企業(yè)更好地控制其生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)，提高整個(gè)供應鏈的柔性。 2.VMI模式具備為供應鏈減“負”的獨特功能 從本質(zhì)上看，VMI模式的管理理念源于產(chǎn)品的市場(chǎng)全過(guò)程管理思想，即只要一個(gè)產(chǎn)品沒(méi)有被最終消費者購買(mǎi)并得到滿(mǎn)意的消費，那么這個(gè)產(chǎn)品就不能算作已經(jīng)銷(xiāo)售，并構成供應上的一種潛在風(fēng)險，供應商同樣負有監控該產(chǎn)品的流通狀況的責任，而不管該產(chǎn)品的產(chǎn)權歸屬是怎樣的。
'正是基于這種思想，VMI以供應商掌握銷(xiāo)售資料和庫存量作為市場(chǎng)預測和庫存補貨的解決方法，可以由銷(xiāo)售資料得到準確的消費需求信息。這樣，供應商就可以更有效、更快速地對市場(chǎng)變化和消費者需求做出快速反應，而且供應商與供應鏈下游企業(yè)分享重要資訊，可以改善各自的需求預測、補貨計劃、促銷(xiāo)管理和運輸裝載計劃等，而對整個(gè)供應鏈來(lái)說(shuō)，就可以降低庫存總量并且改善庫存周轉，進(jìn)而維持最佳庫存量，使庫存管理水平得到顯著(zhù)提高。
四、VMI模式的運作 假定在一個(gè)簡(jiǎn)單的供應鏈環(huán)境下，供應鏈為供應商→批發(fā)商→零售商→消費者。企業(yè)可以從以下幾個(gè)方面來(lái)進(jìn)行。
