簡單一文教你如何將大數據分析整合到供應鏈系統中

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隨著當今可用的海量數據，公司變得難以選擇正確的數據進行分析。不同的行業和職能部門都面臨這個問題，而供應鏈也存在同樣的問題。為了解決這個問題，公司正在利用大數據分析。最新研究揭示了他們正在采用的策略，以幫助他們利用大數據的力量。

技術可幫助供應鏈組織從越來越多的來源中收集信息。主要目的是分析可用數據并找到創新和改進的范圍。但是，很少有公司仍在努力確保數據質量以及如何有效分析數據。

為了解決該問題，大量的C級主管正在將大數據分析納入其供應鏈實踐。一家領先的全球分析解決方案提供商表示，幾乎每個行業都在尋找將大數據和高級分析集成到其業務流程中以幫助簡化運營的新方法。專家認為，大數據可以在提高供應鏈實踐的生產率和效率方面發揮重要作用，并且可以在競爭者中占優勢。除了提高效率和生產力，它還可以幫助公司發現新的商機。

以下是將大數據分析整合到供應鏈系統中的方法：

供應鏈可追溯性

主要挑戰之一是找到合適的產品在供應鏈中的放置位置。數字技術的發展以及條形碼掃描儀使供應鏈管理人員能夠精確跟蹤其產品在供應鏈中的位置。物聯網所使用的傳感器可以實現端到端的可追溯性，這有助于公司快速識別任何問題的實例。

適當的采購

在確定了必須交付產品的正確位置之后，下一步就是找到要提供的合適數量和數量。采購部門生成的數據非常龐大，并且使用機器學習和優化算法處理此類數據可以幫助發現數據集之間的模式和關聯，從而制定戰略和戰術采購決策。此外，挖掘歷史數據可以揭示未來趨勢，并幫助識別風險，包括供應商風險，價格風險，地理風險等。此外，預測分析可以幫助公司為未來的情況做準備。

優化的物流網絡

現在，由于物聯網和傳感器技術的出現，下一步就是尋找最佳的出行路線。車輛通過遠程信息處理相互通信，以協調最佳路線并提醒不太理想的路線。大量數據可用于改善駕駛性能，按時交付并最大程度地減少風險區域。

提高倉儲效率

大數據可幫助供應鏈經理保持最佳庫存水平，這樣他們就不會在沒有庫存過多的情況下面對缺貨的情況。大數據不僅限于庫存優化，還可以建議在戰略上在何處放置倉庫，最佳大小應如何以及如何安排庫存以方便檢入和調度。

結論

在供應鏈中使用大數據分析已幫助許多公司提高了效率和生產力。它有助于使整個物流步驟變得簡單而有效。借助人工智能，物聯網公司可以進一步提高其工作效率和生產力。

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