供應鏈大數據分析是怎樣應用的

供應鏈大數據分析是怎樣應用的，供應鏈主要是買賣的流通過程，這是接受訂貨、簽訂合同等的商業流程。該流程的方向是在供貨商與消費者之間雙向流動的，那麼供應鏈大數據分析是怎樣應用的呢？

供應鏈大數據分析是怎樣應用的1

大數據與供應鏈如何運用

1、庫存優化。比如，SAS獨有的功能強大的庫存優化模型可以實現在保持很高的客戶滿意度基礎上，把供應成本降到最低並提高供應鏈的反應速度。其庫存成本第一年就可下降15%～30%，預測未來的準確性則會上升20%，由此帶來的是其整體營收會上升7%～10%。

當然還有一些其他的潛在好處，如提升市場份額等。此外，運用SAS系統，產品質量會得到顯著提升，次品率也會因此減少10%～20%。

2、創造經營效益，從供應鏈渠道，以及生產現場的儀器或傳感器網絡收集了大量數據。利用大數據對這些數據庫進行更緊密的整合與分析，可以幫助改善庫存管理、銷售與分銷流程的效率，以及對設備的連續監控。

製造業要想發展，企業必須瞭解大數據可以產生的成本效益。對設備進行預測性維護，現在就具備採用大數據技術的條件。製造業將是大數據營業收入的主要來源。

3、B2B電商供應鏈整合。強大的.電商將引領上游下游生產計劃-下游銷售對接，這種對接趨勢是上游製造業外包供應鏈管理Supply-Chain，只專注於生產Manufacturing，ProductionChain(R&D)。

物流外包上升到供應鏈外包是一個巨大的飛躍，體現了電商的強大競爭力和整合能力，海量數據支持和跨平臺、跨公司的對接成爲可能。B-B供應鏈整合具有強大的市場空間，能夠改善我國產業佈局、產業鏈優化、優化產能分配、降低庫存、降低供應鏈成本、提高供應鏈效率。

4、物流平臺規模發展，B-C商業模式整合已經成爲現實，但是物流執行平臺的建設是拖後腿的瓶頸。多樣產品的銷售供應鏈的整合有很大的技術難題，如供貨週期、庫存週期、配送時效、物流操作要求等，這樣的物流中心難度很大，大數據平臺建設將驅動整體銷售供應鏈整合;

中國的還有的現實問題跨區域物流配送、城鄉差異等，政府的管制是一大難點/疑難雜症，大數據平臺有助於政府職能調整到位。

5、產品協同設計，過去大家最關心的是產品設計。可是現在，在產品設計和開發過程中，相關人員相互協同，工廠與製造能力也在同步設計和開發中。

當前的壓力在於向市場交付更具競爭力、更高配置、更低價格、更高質量的產品，而同時滿足所有這些要求，是製造和工程企業的下一個重大的價值所在。這也正是大數據的用武之地。

供應鏈大數據分析是怎樣應用的2

大數據應用的條件

1、基礎數據的真實性

要使用大數據，就必需保證數據的真實性，尤其是基礎數據的真實性。當前，GDP、吞吐量、貨運量、倉儲設施、投資額、主營收入等數據都有水分。

地方GDP加總超過國家GDP，集裝箱重複裝卸計算吞吐量，關聯企業互開發票增加銷售額等，致使數據失真。因此，改革考覈體制、改革統計體制已是當務之急。

2、數據要能聚焦成指標

數據本身是枯燥的、雜亂的，但形成指標後便具有生命。科學地設定指標，確定指標間的勾稽關係，才能準確地判斷事物發展的規律和路徑。先行指標有重要指導作用。數據的負面影響是信息污染，影響判斷。

3、不同數據體系要互聯互通

在市場化條件下，數據是資源和產品。利益分割使信息孤島現象更爲嚴重，甚至於公共信息都被當作部門利益而壟斷起來。部門數據、行業數據、企業數據、國際數據相互割裂，大數據不能發揮應有的作用。

4、積累準確的參數

在實際工作中，基礎參數極爲重要，尤其是臨界參數。參數是基準，木直中繩，參數就是木工打出的那根基線。在我國，貨幣發行量、貨幣流通量

每百平方公里道路里程、倉儲業投資規模、物流園區投資規模、港口數量和吞吐規模、物流強度、投資強度、投入產出比、均缺少基準，纔會出現貨幣超發行，通貨膨脹，港口過剩，產能過剩等問題。

5、先進的數據應用理念

如果數據是客觀的，使用數據的人還要有先進的應用理念。這與經驗、學識、能力有關。決策，尤其是與企業命運有關的決策，不能參雜私念和人情因素。如果我們認真追究產能過剩形成的原因、追究投資失誤的原因，都與理念有關。

供應鏈大數據分析是怎樣應用的3

供應鏈數據分析

供應鏈數據分析可以利用大數據，企業能夠更快地分析最有價值的數據，提升供應鏈的整體能力，除此之外，大數據還能及時發現供應鏈的不足和缺陷，讓企業在供應鏈出現大範圍的影響之前進行優化和改進。

供應鏈管理如何做好數據分析流程

一、供應商准入數據分析：

供應商可自主查看修改自己的企業信息：營業執照、產品合格證書、供應商產品信息等。同時，採購方也可以對各個供應商提供的數據信息進行比對與選擇。

二、採購需求數據分析

統一入口去管理公司內部採購需求，不用再一個部門一個部門的用Excel統計再統計了，可以直接在系統中上傳採購需求，再集中收集與彙總採購信息，大大地提高了申請效率。採購申請流程化管理，歷史記錄的數據也隨時可查。

三、採購報價、比價數據分析

利用供應商管理系統，根據公司採購業務的需要制定出報價單

模版，選擇需要發起報價的供應商，系統一鍵生成報價單，系統批量羣發報價並自動通知到對應供應商，供應商只需輸入價格便捷報價，採購方根據報價自動彙總生成比價單，比價數據結果公開透明。

四、採購發貨、入庫、退貨數據管理

供應商一鍵發貨，自動打印出發貨單，同時系統也會保存好電子發貨單，採購方收貨時數據可以自動傳遞過來，無需手動錄入，覈對數量後確認即可。雙方發貨、入庫、退貨數據實時同步，以避免信息出現滯後與遺漏。

五、採購對賬、發票、付款數據管理

發貨、入庫等數據實時自動生成彙總看板，採供雙方可以實時在線對賬。對賬、發票、付款流程化管理，可隨時稽覈審查。

六、供應到貨數據分析

系統自動統計供應商協作過程數據，自動生成多維度考覈看板，對供應商到貨入庫數量、各個供應商的到貨及時率以及合格率進行統計分析，看是否與合同約定一致，從而判斷是否可以繼續和此供應商合作，也可“優勝略汰”幫助企業沉澱和選擇優秀供應商資源。