大数据对供应链的影响(共5页).docx

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大数据对供应链的影响
随着供应链变得和决策业务，包括需求预测、库存计划、资源配置、设备管理、渠道优化、生产作业计划、物料需求与采购计划等。企业根据多工厂的产能情况编制生产计划与排程，保证生产过程的有序与匀速，其中包括物料供应的分解和生产订单的拆分。在这个环节中企业需要综合平衡订单、产能、调度、库存和成本间的关系，需要大量的数学模型、优化和模拟技术为复杂的生产和供应问题找到优化解决方案。
　　5、库存优化。成熟的补货和库存协调机制消除过量的库存，降低库存持有成本。通过从需求变动、安全库存水平、采购提前期、最大库存设置、采购订购批量、采购变动等方面综合考虑，监理优化的库存结构和库存水平设置。
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　　6、物流效率。建立高效的运输与配送中心管理，通过大数据分析合理的运输管理、道路运力资源管理，构建全业务流程的可视化、合理的配送中心间的货物调拨以及正确选择和管理外包承运商和自有车队，提高企业对业务风险的管控力，改善企业运作和客户服务品质。
　　7、网络设计与优化。对于投资和扩建，企业从供应链角度分析的成本、产能和变化更直观、更丰富也更合理。企业需要应用足够多的情景分析和动态的成本优化模型，帮助企业完成配送整合和生产线设定决策。
　　8、制造业各行业管理特点突出，在供应链管理上呈现行业管理差异。如汽车行业重点关注准时上线和分销环节、食品饮料行业关注的重点在冷链及配送环节、服装行业的供应链管理重难点在消灭链条上高库存等等。
　　9、风险预警，在大数据与预测性分析中，有大量的供应链机会。例如，问题预测可以在问题出现之前就准备好解决方案，避免措手不及造成经营灾难。还可以应用到质量风险控制，如上海宝钢，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。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。
　　大数据将用于供应链从需求产生，产品设计到采购、制造、订单、物流以及
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协同的各个环节，通过大数据的使用对其供应链进行翔实的掌控，更清晰地把握库存量、订单完成率、物料及产品配送情况等；通过预先进行数据分析来调节供求；利用新的策划来优化供应链战略和网络，推动供应链成为企业发展的核心竞争力。
大数据到底能给供应链带来哪些价值呢？
　　1、库存优化。比如，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。其库存成本第一年就可下降15%～30%，预测未