供应链如何应用大数据?

  供应链是围绕核心企业,通过对商流,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。
  大数据是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。而大数据的战略意义并不只在于掌握数据,更在于对数据的深度挖掘,将有价值的数据和没有价值的数据剥离开来,进而使数据成为工具创造利润。想要最大程度上的创造利润,就要对数据进行最深程度的挖掘,这也就要求它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术来提高对数据的挖掘能力。大数据和云计算就像是磁铁的正负极一样密不可分无法独立存在。
  随着日益普及的网络行为,社会如今已进入大数据时代。在这样的信息化时代,供应链该如何应用大数据呢?
  1、精确预测需求。需求预测是整个供应链的源头。对需求市场的灵敏程度直接关系到库存策略、生产安排,订货提前期以及订单交付率。精确的需求预测能够帮助企业避免库存堆积或者缺货脱销导致的损失。
  2、透明的寻源与采购。在开发供应商的时候,大数据可以帮助企业以最快的速度甄别、选择最优的供应商。同时,通过供应商绩效评估和合同管理,使采购过程规范化、标准化、可视化、成本最优化。
  3、建立良好的供应商关系,实现双方信息交互。双方库存与需求信息的交互、VMI运作机制的建立都将有效提高协同效率,有助于快速、准确的对采购订单和生产订单做出反应。而这种响应速度在一定程度上能够反应出供应链的运作效率。
  4、库存优化。通过从需求变动、安全库存水平、订货提前期、经济订购批量等多方面的综合考虑,建立成熟的补货和库存协调机制,消除过量库存,降低库存持有成本。
  5、提高物流效率。通过大数据分析进行合理的运输管理、运力管理,正确选择和管理外包车队与自建车队,构建合理的货物调拨机制,提高企业对业务风险的管控力的,最终达到优化企业运作,提高客户服务品质的目的。
  6、风险预警和机遇提醒。大数据的预测性分析机制,有助于在问题出现前就准备好解决方案,避免了措手不及带来的经营问题,进而避免了经济损失。
  大数据能够应用于供应链从发现市场,开发市场,需求产生,到订单、采购、制造以及物流等的各个环节,通过大数据的使用能够对整个供应链进行实时掌控,更清晰的把握需求、库存、资源、渠道、采购、生产等利益相关问题,进而优化供应链,最终形成可持续、规模化的供应链网络,实现企业最大程度的盈利。 返回上一步