大数据技术对供应链管理的影响.pptx

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大数据技术概述
供应链管理基础理论
大数据技术在供应链管理中应用
大数据技术带来变革与机遇
大数据技术实施难点与对策
未来展望：大数据与供应链融合发展趋势
目录
大数据技术概述
01
大数据定义
大数据是指数据量巨大、数据类型繁多、处理速度快的数据集。
数据量大
大数据的数据量通常以TB、PB甚至EB为单位，需要高效的处理和分析技术。
数据类型多样
大数据包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，如文本、图像、音频等。
处理速度快
大数据需要快速处理和分析，以支持实时决策和预测。
价值密度低
大数据中可能包含大量无用的信息，需要通过分析和挖掘来提取有价值的信息。
跨界融合
大数据需要与其他领域的技术如人工智能、云计算等相结合，以发挥更大的价值。
大数据定义与特点
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萌芽期
20世纪90年代，数据仓库和数据挖掘技术开始兴起，为大数据技术的发展奠定了基础。
大数据技术发展历程
发展期
21世纪初，随着互联网技术的快速发展，数据量急剧增长，大数据技术开始崭露头角。
突破期
2010年前后，Hadoop等开源大数据处理框架的出现，使得大数据技术得到了广泛应用和推广。
成熟期
目前，大数据技术已经逐渐成熟，成为各行各业不可或缺的重要工具。
拓展期
未来，大数据技术将继续拓展其应用领域，并与其他技术进行更深入的融合和创新。
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金融行业
大数据技术在金融行业应用广泛，如风险管理、客户画像、营销策略等方面。
零售行业
大数据技术帮助零售行业实现精准营销、库存管理、供应链优化等。
医疗行业
大数据技术在医疗领域的应用包括疾病预测、医疗资源配置、健康管理等方面。
制造业
大数据技术在制造业中用于生产优化、质量控制、设备维护等方面，提高生产效率和产品质量。
物流行业
大数据技术可以帮助物流行业实现智能调度、路径规划、货物追踪等功能，提高物流效率和服务水平。
政府机构
政府机构利用大数据技术来加强社会治理、公共服务、城市管理等方面的工作，提高政府决策的科学性和效率。
大数据在各行业应用现状
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供应链管理基础理论
02
供应链定义及组成要素
供应链定义
供应链是围绕核心企业，通过对信息流、物流、资金流的控制，从采购原材料开始，制成中间产品以及最终产品，最后由销售网络把产品送到消费者手中的将供应商、制造商、分销商、零售商、直到最终用户连成一个整体的功能网链结构。
组成要素
供应链主要包括供应商、制造商、分销商、零售商和最终用户等五个基本要素，以及物流、信息流和资金流等三个流动性要素。
节点企业
在供应链中，每个企业都是一个节点，节点企业之间通过供需关系连接起来，形成供应链的基本结构。
供应链管理战略
供应链管理战略是企业为实现供应链整体效益而制定的长期规划和决策，包括供应链设计、合作伙伴选择、物流网络优化等。
供应链网络
供应链网络是由多个供应链交织而成的复杂网络，包括不同的节点企业和连接它们的各种关系。
供应链流程
供应链流程包括采购、生产、销售、物流等多个环节，这些环节相互衔接，共同实现供应链的整体功能。
供应链定义及组成要素
韧性增强方案
创新引领计划
协同合作框架
项目创新驱动
提高效率，增强韧性
详细行动计划
效率提升规划
详细行动计划
详细行动计划
详细行动计划
详细行动计划
通过引入大数据技术优化供应链流程，减少不必要的环节，实现成本降低。
此举旨在构建更加敏捷和响应迅速的供应链，以应对市场变化。
推动供应链相关的大数据创新项目落地实施。
通过项目成功，形成可复制的经验，推动整个供应链的持续创新。
建立多元化的供应商网络。
利用数据预测风险并提前制定应对措施。
目标是提高供应链的抗风险能力，确保业务连续性。
促进供应链各环节间的紧密协作。
利用大数据实现信息透明共享。
目标是形成高效、协同的供应链生态，共同应对市场挑战。
探索新技术在供应链管理中的应用。
如物联网、人工智能等，推动供应链智能化。
期望通过创新技术引领供应链管理的未来发展，提升整体竞争力。
供应链管理目标与挑战