光伏投资成本分析
服务详细...无论是产品还是服务，企业供应链都会产生大量数据，其中大部分是被称为“大数据”的海量数据。这些数据规模庞大，传统的数据处理应用程序无法胜任。
现代组织应该把这些海量数据视为宝贵的资源，并实施最佳实践和工具来最有效地利用这些数据。在供应链分析和管理项目中使用大数据对于优化规划、提高运营效率、提高生产效率、加快订单履行速度以及提高客户满意度来说是不可或缺的。
传统上，企业会将大部分供应链数据分析集中在存储在企业资源规划(ERP)和仓库管理系统(WMS)等平台中的内部数据上。但是，对于现在的企业而言，如果需要整合来自整个业务和供应链的数据，无疑已无法满足需要。
传统的供应链管理实践变得越来越过时的最大原因是供应链本身比以往任何时候都更加复杂和多方面。
以美国零售服装供应链为例，可能：
从老挝的采购商那里采购面料。
在越南工厂制造商品。
使用包括多个欧盟成员国的仓库和转运中心在内的分销网络。
让货物到达纽约工厂，以完成东海岸特许经营地点的商品订单。
这只是服装供应链的一个非常常见的例子。对于电信、汽车或航空航天制造等行业，供应链要复杂得多。
构成企业供应链运营基础设施的所有部分都会产生大量结构化和非结构化数据，通常采用多种不同格式。第三方供应链合作伙伴，从供应商和物流行业组织到供应商，自己产生大量数据，这也必须作为供应链流程的一部分考虑进来。
供应链中每个数据点都具有价值，尤其是海量的数据集。利用这些数据需要使用大数据分析技术，如数据提取、存储、处理、基于算法的建模、数据集成和全面分析。
要在供应链优化和管理中最大程度地利用大数据，需要制定有组织的战略，并支持前沿技术解决方案，如混合云架构和现代数据分析平台。
当大数据得到适当利用时，将带来以下好处：
1.实现更具战略性的供应链管理；
2.更深入了解供应、需求和其他主要市场力量；
3.作为良好决策的基础，有利于企业及其业务合作伙伴。
大数据在供应链的所有主要阶段都具有重要价值。现代供应链分析技术可以实时分析各个领域的各种因素。
与供应链的其他领域相比，企业的经营计划更能从分析大数据中获益。包含有关生产水平、销售数量、库存量和客户购买历史的当前和历史信息的大型数据集对于确定供需是否适当对齐都至关重要。
如果需求超过供应，该组织可以提高价格，尤其是在需求足够高且竞争不够激烈的情况下。或者它可以提高产量，通过更低的成本与价格将推动销量，提高行业门槛，扩大市场占有率。
当供大于求时，组织需要做出截然不同的选择。他们或许可以停止销售不佳的产品，重新设计产品的设计或功能，或者以低价出售库存。
大数据不仅仅告诉企业这些市场力量现在和过去的状态。使企业能够通过使用数据分析来预测这些力量如何上升、下降或达到稳定水平。此类预测将帮助公司为生产、库存管理、物流和其他成本制定预算。
对于许多企业而言，采购占其总支出的很大一部分。因此，他们自然希望尽可能降低这些成本。查看各种大数据集可以有效率的制定与实施削减采购成本的方案。
供应链专业人员可以检查各个供应商带来的采购量，并确定相关的大数据趋势，例如哪些供应商在提供低于平均水平的库存数量时收费最高。
映射链的采购阶段并查看供应商的路线数据有助于揭示效率低下、中断和其他可能增加企业成本的问题，这有助于供应链风险管理。
在寻找新的供应商时，可以使用大数据来预测未来的投资回报率并做出更明智的决策。
实时关注制造过程至关重要。采购大数据有助于跟踪包括资源可用性（人员、工具、材料和空间）和设备效率等。
但是供应链团队可以更加精细地量化这些数据，例如通过量化自动化流程的速度来确定是否与机器故障有关。使用连接到机器的传感器的工业物联网（IIoT）部署是收集这些数据的最理想选择。
在物流配送环节，产品从仓库运送到配送中心并最终到达销售点时，会产生大量数据。例如，从仓库货架到包装再到物流的时间、路线效率、交付速度和准确性等数据点。实时收集这些数据以及外部因素（如天气和交通模式、事故率等）的信息，将有助于供应链团队制定更好的交付计划。
退货是供应链中一个重要的环节。了解与退货及其原因相关的成本是非常有价值的。例如，如果人们退回无缺陷的产品，分析师可以预测产品的需求正在下降。或者他们可以确定竞争对手是否发布了越来越受欢迎的同等产品，并提醒产品开发团队调整其策略。当退货是因为产品缺陷时，使用大数据可以帮助供应链经理找出问题的原因。最终，这将有助于减少退货量和成本。
供应链专业人士对挑战并不陌生，其中一些可能涉及大数据。以下是解决这些挑战的最佳方式。
闭环供应链 (CLSC) 已成为包装和食品服务等行业中道德企业实践的常见元素，其中产品材料返回制造商进行再利用。CLSC 有时会使大数据收集变得困难，因为材料处于不同的状态并且变得更难跟踪。利用物联网和射频识别 (RFID) 标签等技术可以帮助 CLSC 中的数据收集。
企业中对供应链至关重要的某些领域可能落后于现代数据管理实践，这意味着它们的记录可能是孤立的。数据团队必须鼓励任何采用过时方法的部门实施并持续使用数据共享和数据集成技术，以确保整个供应链中的数据公平。供应链高管的支持在这里非常宝贵。
分析供应链大数据不一定有既定标准，一开始可能会让人感到困惑。因此，出于比较目的使用各种分析技术通常是明智的——从回归和关联规则分析到决策树和最近邻算法的一切。此外，人工智能 (AI)，尤其是其子集机器学习 (ML)，可以加速供应链分析流程，因为它们非常适合海量数据集。
供应链专业人士需要在实时监控和追踪产品的同时，也需要预测潜在的问题和机会。预测分析技术可以帮助供应链团队预测未来的需求和趋势，从而为生产、采购和物流做出更好的决策。
随着供应链中数据量的增加，保护敏感信息的安全和隐私变得更加重要。供应链团队需要采取措施确保数据的机密性和完整性，并限制未经授权的访问。此外，合规性和法规问题也需要考虑在内。
以上是优化供应链大数据收集和分析的最佳方式。通过合理利用这些技术和方法，供应链团队可以更好地管理供应链、优化生产和物流流程，并为未来做出更好的决策。
本文来自微信公众号“TPP管理咨询”（ID:TPP-CONSULTANCY），作者：TPP管理咨询
