供应链根据运作模式主要分为推式、拉式和推拉结合式三种，各种模式有其独特的特点和管理要求，针对性地进行可视化设计能够帮助企业优化运营效率，减少资源浪费。以下将详细介绍三种模式的特点、可视化设计思路以及相关案例。

推式供应链以预测为驱动，企业根据市场需求预测提前备货。这种模式通常适用于需求较为稳定的行业，如食品饮料、日用品、医药仿制药等。这种模式的特点包括：

• 预测驱动：以市场需求预测作为生产与库存决策的基础。

• 高库存积压风险：预测不准确或需求波动容易导致库存积压，增加仓储成本。

• 掩盖管理问题：高库存往往掩盖了供应链中的其他效率问题，例如流程管理不到位。

推式供应链的管理重点在于实现产销协同与实物流的高效管理，通过可视化手段，能够显著提升供应链透明度，优化决策。

• 产销协同可视化

• 核心功能：将销售计划、库存计划和生产计划进行整合与展示，确保各环节的协调一致。提供关键指标监控，例如库存金额、库存周转率、可售天数和存销比。

• 实现方式：基于FineBI等工具，构建产销协同看板，实时展示计划与实际的差异。支持多层次数据下钻，从宏观计划到具体订单，实现透明化管理。

• 实物流可视化

• 核心功能：构建全流程履历表，记录物料从采购到出库的所有环节。支持异常预警机制，例如库存超标、订单滞留等问题的主动推送。

• 实现方式：利用数据分析平台，对采购、仓储、运输等环节进行实时跟踪。提供物流动态可视化地图，直观展示运输路径和时效。

• 组成部分：

• 监控层：高层可一屏总览供应链业务流转状态，若有异常压力下放给相应责任部门。例如，订单到TMS之后会经由“审核-调度确认-启运-签收”流程，通过监控节点各自的执行/未执行情况，异常问题将主动推送至相关业务。

• 明细层：业务人员可以快速定位到问题节点的对应明细，排查原因。例如，监控层发现生产工单有30单生产状态异常，需要子工单号、生产经办人、计划生产时间、计划结束时间、实际生产状态等详情来定位。

• 索引层：业务人员可以点击具体明细，下钻到辅助定位最细管理粒度的索引层：例如，生产明细发现生产状态异常是由于几类原料迟迟未齐套导致，因此需要下钻至履历层，查看这些原料在当前处于供应链什么状态，好及时做应对。

• 履历层：管理部门实现“账实一致” ，业务部门实现实物流全流程追溯，强协同。例如，生产明细发现生产状态异常是由于几类原料迟迟未齐套导致，下钻至履历层后，发现所有原料已到货入库、但由于质检原因迟迟未放行，需要找QA&QC部门核查情况。

拉式供应链以客户需求为核心，订单驱动生产。这种模式通常应用于制造周期较短、产品需求波动较大的行业，例如家电、定制家具等。其特点包括：

• 订单驱动：客户下单后才开始生产，减少了库存成本。

• 对交货周期要求高：生产与交付流程需要高效衔接，以满足客户的快速需求。

拉式供应链的核心是订单管理与动态监控，可视化设计需聚焦于订单全生命周期管理和实时异常预警。

a.场景描述：针对制造业、零售业等相关企业，基于销售订单及相关数据，对整体的订单OTD达成（Order to delivery）进行全周期的监控，实现不同系统不同组织不同维度的联合分析，并对相应节点状态进行预警与评价。

b.特色亮点：

• 订单不同状态与节点的进度

• 不同节点流程的耗时对比/环比：不同维度（地点/品类/时间/计划号）的不同 天数对比，了解供应链时滞原因。
• 不同节点的关键KPI指标查看：基于订单快速交付的目标，对关键流程的KPI进行监控与展示。
• 订单至回款流程（时效监控）

• 订单至回款流程（指标建议）

• 通过订单模型快速定位问题：

• 订单模型快速定位问题

• 不同节点的明细下钻:

• 通过集成供应链计划，实现从总到细的完整追溯于追踪。
• 支持各节点从总到细的下钻

c.订单全生命周期监控

• 核心功能：监控订单从创建到交付的每个节点状态，包括采购、生产、质检、运输等环节。提供订单关键节点的KPI分析，例如交付准时率、生产周期等。

• 实现方式：基于FineBI搭建订单全生命周期监控系统，整合ERP、MES等数据源。支持多维度分析，例如按产品类别、客户区域、时间周期的订单绩效对比。

d.动态预警机制

• 核心功能：实时捕捉订单流程中的异常，例如延迟交付、物料缺失等问题。提供问题定位与响应建议，支持快速调整生产或物流计划。

• 实现方式：设置异常触发条件，结合FineBI的智能分析功能，自动推送预警信息。通过异常原因分析功能，帮助管理者快速找到问题根源。

推拉结合供应链在生产和库存策略中融合了推式与拉式的优点。企业通常在需求相对稳定的环节采用推式备货，在需求不确定的环节采用拉式生产。其特点包括：

• 灵活性强：通过结合点的灵活设置，平衡库存成本与响应速度。

• 适用范围广：在汽车制造、电子产品等复杂供应链中应用广泛。

推拉结合供应链的关键在于多层次库存优化与混合流程跟踪。

• 多层次库存优化

• 核心功能：对原材料、半成品、成品的库存结构进行细致分析。提供库存共享与分布优化功能，提升库存利用率。

• 实现方式：构建库存结构分析模型，通过FineBI实现库存数据的动态可视化。支持库存水平的历史对比与趋势预测。

• 混合流程跟踪

• 核心功能：展示推拉结合点的运行状况，例如半成品库存的消耗与补充情况。动态调整库存、生产与订单流程，优化供应链整体效率。

• 实现方式：搭建混合流程监控平台，集成订单、库存、生产数据。提供流程瓶颈分析工具，帮助企业快速优化关键节点。

随着数字化转型的不断深入，供应链管理正迎来革命性的变化。通过本文对推式、拉式以及推拉结合式供应链的深入分析和可视化设计思路的探讨，我们可以看到，数据驱动的决策和流程优化对于提升企业竞争力至关重要。让我们拥抱这些创新，将数据转化为生产力，共同推动供应链管理向更高效、更智能的方向发展。

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