在供应链管理中常见有几个问题：
  第一个问题是产销的不协调。从生产预测到主生产排程，再到工单生产和采购，这个流程要执行起来很困难，因为时常存在着差异，生产计划和销售之间的差异，订单和预测间的差异等，企业内的采购、生产、和销售等部门就常存在着所谓产销不协调的问题。要解决这个问题最重要的是将整个产销的过程统一起来，各个环节的信息能够做到共享。
  第二个问题是无价值的活动太多。一个企业先通过MRP产生采购订单，生成PO再将PO送给供应商，这样很复杂。最理想的情况就是直接去仓库领料生产，供应商生产完后就放到生产商仓库中以待领用。这种做法称为VMI（供应商管理库存）。
  第三个问题叫长鞭效应 (bullwhip effect)。"长鞭效应"是对需求信息在供应链中扭曲传递的一种形象的描述。其基本思想是：当供应链上的各节点企业只根据来自其相邻的下级企业的需求信息进行生产或者供应决策时，需求信息的不真实性会沿着供应链逆流而上，产生逐级放大的现象。试着想象客户手中拿着一根鞭子，同时购买心理不停的改变，鞭子也不停的跟着摆动，鞭子越长摆动的越大。解决长鞭效应最好的方法是将这个鞭子缩得越短越好，这样引起的变化也会很小。简单例子可以说明。假如我是生产商，我需要100个产品，我可能给三家外包商各
下100个订单，看他们谁先做完。等到哪一家做完了，我就把另外两家的订单取消掉，这是一般的做法，因为要保护自己，库存压力就可以转嫁给供应商。这样，供应商们总共拿到300个订单，而实际需要的只有100个订单。供应商们拿到这300个订单之后，也是用同样的做法，又上一层的零部件供应商，各给他们300个订单。越往上游走，订单数目就越大。虽然实际上真正需要的只是100个订单，到了第三层以上时，就变成1000个订单。
  "极速供应链"的提出
  长鞭效应是一种可怕的放大效应，最明显的问题就是导致企业库存、运营成本的直线上涨。严重时，甚至牵涉到整个产业链发展状况。据最新的企业成本结构分析表明，某些行业像电子、计算机、和汽车等，库存的总金额占营业额的大约50℅以上。根据美国商务部的调查，每年一个企业平均花费在库存管理上的费用大概占库存总金额的26%左右。如果以一个营业额在10个亿的电子制造业来说，库存金额大约设在50%，就是5个亿左右，其中的26%也就是约1.3个亿要做为费用开销掉。所以库存金额越高，不尽流动资金的积压越大，同时整个库存管理的费用也就越高。研究报告同时也指出若能将此费用降低，一般可以为企业带来可观的利润。
  传统库存管理方法，无论是「安全库存量」、「再订货点」、min-max、MRP，或近几年来非常流行的VMI、或CPFR等，在应用上都有其局限性，实施的效益常常依赖于对「市场需求预测」的准确性。对于市场变化较少、预测较容易的行业，像零售、快速消费品等，通常会有较佳的成效。但是对于市场变化大的行业，像电子制造、IT、计算机、或高科技等，运用这些管理方法的成绩往往令人非常的失望，其中主要的一个原因就是想要有效的掌握"市场需求预测"几乎是一件不可能的事情。因此为了有效降低对预测准确性的依赖，发挥库存管理的效益，近年来许多电子制造业将焦点都放在加快对市场的响应"速度"上面，以"速度"来克服"市场的不确定性"。因此企业上下游如何构建基于网络化、平台化、扁平化的极速供应链，以降低库存费用，实现实时响应客户需求的目标，会成为企业经营管理中非常关注的课题。
  极速供应链的构建
供应商如何管理  极速供应链的构建并非是一蹴而就的工程，它不仅需要先进的理念，更需要每阶段的流程分析和一套有效的集成供应链系统，以保证采购、生产、库存到交货的顺畅。
  极速供应链管理的核心在于通过集成和整合供应链的各个环节，达到加速供应链响应速度
的目的。它需要三个要素的配合：信息收集、制定计划和保证执行，即要时时采集供应链中各个环节的数据，运用收集的数据产生各种相关的计划，最后依靠公司的执行能力保证计划的实施。目前国内企业最热衷的是上ERP，实际上，这是最初级的内部整合管理。ERP扮演着数据采集的作用，只不过它的重点是在公司内部信息的收集上，包括库存信息、订单信息、财务信息等等，但对于外部信息收集，仍然需要借助B2B、中间件等基于互联网技术的平台和系统。
  企业具备了信息收集能力之后，接下来需要提升的是利用所收集的信息产生需求计划、生产计划、库存计划和采购计划等相关计划的能力。提高公司计划能力的相关IT系统有APS(高级计划与排程)、DP(需求计划)和SCP(供应链计划)等工具。
  有了信息收集和计划能力之后，实现极速供应链管理最终还需要执行能力的有效配合。从交货到生产制造、原材料采购，所有环节都是环环相扣的，任何一个环节的执行力薄弱，都会导致库存的积压或者是缺料的产生。针对采购端的SRM(供应商关系管理)系统和针对生产制造端的MES(制造执行系统)是目前提高执行能力的主要IT系统。