供应链大数据分析及应用

供应链大数据分析及应用，传统模式下，企业的供应链是“链式”运作，随着经济的发展变化为数字供应链，数字化供应链的本质是“供应链管理”+“数字化”，下面来详细了解供应链大数据分析及应用。

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大数据供应链其实是将供应链以数据进行管理。更多的是把供应链中的各个业务系统通过数据去打通，然后让这些数据彼此有所关联。

你能够发现他们之间的关系，从而对于生产环节中的物料、生产、物流进行更好的掌控，从而提高流转效率，降低成本。

我举个格力电器（芜湖）的实际应用案例。

他们数据分析的应用有4个方面：物流分析、运营效率监控、生产线监控、质量控制。

一、物流分析

通过监控大屏分屏去实时监控业务运转情况，哪个环节出问题第一时间在仪表盘预警，信息有效及时；

监控库存中每个仓位中物料比例及存量。

二、运营效率监控

监控订单数量完成比例、拣选进度、订单齐套数量及比例；

监控生产车间里各生产机组的生产效率、下线比例。

三、生产线监控

通过MES和MPR采集的系统数据，连接Yonghong Z-Suite进行实时的多维分析。

例如，物料齐套检查这项工作，以前需要点对点针对相关人员进行排查，而现在检查的结果是在分析平台实时展现，指标体系更可以根据情况灵活调整，IT人员的工作效率提升了30%以上。

四、质量控制

之前对于现场的生产过程和质量管理都是人工将系统数据导入再利用EXCEL内置的图表处理进行简单的分析。

现在他们开始结合更多的业务分析维度进行探索式分析和分析预测，借助大数据分析平台实现从产线、班组以及分厂多个维度各个层面来展示公司整体生产运营情况。

通过数据分析平台可以提高在生产环节的核心竞争力，对物料、生产环节全方位监控，在提高工作效率的同时，还降低生产线残次率。

其实从格力电器（芜湖）的应用中我们可以总结出，数据分析能够帮助供应链的有两个重要点：

1、BI把供应链中所有的数据进行了全面的监控；

2、对于生产环节中各个步骤的物料库存匹配可以进行及时的调整，提高效率。

对于供应链管理能够达到什么样的程度，这里说的十分的形象生动。

完全不用仓储。运输工具（如车辆）就是一个移动的小仓库，让仓库时刻在路上。这有点像集装箱船公司对空箱的管理，空箱堆场不在陆地上，而是在船上，哪里需要放哪里。

当然这可能太过理想，但对于制造业企业来说，降低的每一分钱，再乘以一个庞大的数量，都是一个天文数字。

所以应用数据平台去管理供应链是十分有必要的。

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大数据分析应用领域有哪些?

一、广告行业

比方你最近想买一个商品，然后在百度、京东或淘宝中查找了某个关键字，其实这些行为数据都被搜集起来了，因为有很多人的行为数据，一切后台要进行大量的数据剖析，构建用户画像和使用一些引荐算法，然后进行个性化的引荐，当你登录到一些网站上时，你会发现有一些广告，引荐的一些正好是你要买的一些商品。

二、内容引荐

比方你刷今日头条，头条会搜集你曾经的阅读行为数据，然后根据你的喜好构建一个你专属的用户画像或一类人的画像，然后给你引荐你喜欢的新闻，比方你曾经点击过詹姆斯相关的新闻，就给你引荐NAB相关的新闻。因为头条用户很多，要剖析的数据量就非常大，一切要使用大数据的手法来处理。

三、餐饮行业

快餐业的视频剖析。该公司通过视频剖析等候行列的长度，然后主动改变电子菜单显现的内容。假如行列较长，则显现能够快速供给的食物;假如行列较短，则显现那些利润较高但准备时间相对长的食物。

四、教育范畴应用

百度大脑PK人脑：大数据押高考作文题。为了协助考生更好地备考，百度高考作文猜测通过对过去八年高考作文题及作文范文、海量年度查找风云热词、历年新闻热点等原始数据与实时更新的“活数据”进行深度发掘剖析，以“概率主题模型”模拟人脑思考，反向推导出作文主题及相关词汇，为考生猜测出高考作文的命题方向。

五、医疗范畴

智慧淮医。淮安市选用IBM大型主机作为淮安市区域卫生信息渠道根底架构支撑，满意了淮安市在市级区域卫生信息渠道根底渠道建造和居民健康档案信息系统建造进程中的需求，支撑淮安市级数据中心、居民健康档案数据库等一系列淮安市卫生信息化应用，支持淮安成为全国“智慧医疗”的典范。

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供应链中的大数据主要包括以下四种类型：结构数据、非结构数据、传感器数据、新类型数据。

1、结构数据是指那些在电子表格或是关系型数据库中储存的数据，这一类型的数据只占数据总量的'5%左右，主要包括交易数据和时间段数据。

现在的大数据分析大多以这一类数据为主，其中重要的结构数据包括ERP数据，因为ERP系统中存储的数据是企业运转多年的系统积累的大量行业数据，这些数据对于企业的经营决策和预测来说意义非常重大。

2、非结构数据主要包括库存数据、社会化数据、渠道数据以及客户服务数据。尽管现在有大量的研究和报告在探讨数据和分析能力对供应链管理的重要性，但对于非结构数据，例如社会化数据对供应链的影响和作用的研究却相对缺乏。

然而，社会媒体数据对于供应链运营管理的作用是十分重要的，如何利用社交媒体数据来指导企业进行供应链活动的规划（包括新产品的开发、利益相关者的参与、供应链风险管理以及市场探查等）以及社交媒体数据对供应链绩效产生影响的具体机制将需要深入探讨。

而要想从内容丰富的非结构化数据中挖掘出商业智慧，就需要使用不同的研究方法和度量方式，包括描述性分析、内容分析以及网络分析等。

3、传感数据主要包括RFID数据、温度数据、QR码以及位置数据，这类数据增长很快，并能为供应链金融带来巨大商机。

4、新类型数据主要有地图数据、视频数据、影像数据以及声音数据等，这类数据多用于可视化领域，并能够帮助提高数据质量，使数据的实时性更强、提高了数据分析的精准度。

大数据的质量

企业在进行大数据分析时，需要考虑数据的质量问题。低质量的数据不仅会影响企业的决策，甚至还可能导致企业产生损失。事实上，数据的有用性取决于数据质量，随着大数据重要性的跃升，对高质量数据的需求也增加了。

虽然现在对于数据质量评价还没有统一标准，但是大家一致赞同数据质量评价应包含多个维度指标。指出数据质量的评价应包括数据内在（Intrinsic）要求和情境（Contextual）要求。内在要求指数据本身所具有的客观属性，包括数据的准确性、及时性、一致性和完整性。

情境指数据的质量依赖于数据被观察和使用的情境，包括关联性（Relevancy）、价值增值性（Value-added）、总量（Quantity）、可信度（Believability）、可及性（Accessibility）、数据声誉（ReputationoftheData）。