供應鏈大資料分析及應用

供應鏈大資料分析及應用，傳統模式下，企業的供應鏈是“鏈式”運作，隨著經濟的發展變化為數字供應鏈，數字化供應鏈的本質是“供應鏈管理”+“數字化”，下面來詳細瞭解供應鏈大資料分析及應用。

供應鏈大資料分析及應用1

大資料供應鏈其實是將供應鏈以資料進行管理。更多的是把供應鏈中的各個業務系統通過資料去打通，然後讓這些資料彼此有所關聯。

你能夠發現他們之間的關係，從而對於生產環節中的物料、生產、物流進行更好的掌控，從而提高流轉效率，降低成本。

我舉個格力電器（蕪湖）的實際應用案例。

他們資料分析的應用有4個方面：物流分析、運營效率監控、生產線監控、質量控制。

一、物流分析

通過監控大屏分屏去實時監控業務運轉情況，哪個環節出問題第一時間在儀表盤預警，資訊有效及時；

監控庫存中每個倉位中物料比例及存量。

二、運營效率監控

監控訂單數量完成比例、揀選進度、訂單齊套數量及比例；

監控生產車間裡各生產機組的生產效率、下線比例。

三、生產線監控

通過MES和MPR採集的系統資料，連線Yonghong Z-Suite進行實時的多維分析。

例如，物料齊套檢查這項工作，以前需要點對點針對相關人員進行排查，而現在檢查的結果是在分析平臺實時展現，指標體系更可以根據情況靈活調整，IT人員的工作效率提升了30%以上。

四、質量控制

之前對於現場的生產過程和質量管理都是人工將系統資料匯入再利用EXCEL內建的圖表處理進行簡單的分析。

現在他們開始結合更多的業務分析維度進行探索式分析和分析預測，藉助大資料分析平臺實現從產線、班組以及分廠多個維度各個層面來展示公司整體生產運營情況。

通過資料分析平臺可以提高在生產環節的核心競爭力，對物料、生產環節全方位監控，在提高工作效率的同時，還降低生產線殘次率。

其實從格力電器（蕪湖）的應用中我們可以總結出，資料分析能夠幫助供應鏈的有兩個重要點：

1、BI把供應鏈中所有的資料進行了全面的監控；

2、對於生產環節中各個步驟的物料庫存匹配可以進行及時的調整，提高效率。

對於供應鏈管理能夠達到什麼樣的程度，這裡說的十分的形象生動。

完全不用倉儲。運輸工具（如車輛）就是一個移動的小倉庫，讓倉庫時刻在路上。這有點像集裝箱船公司對空箱的管理，空箱堆場不在陸地上，而是在船上，哪裡需要放哪裡。

當然這可能太過理想，但對於製造業企業來說，降低的每一分錢，再乘以一個龐大的數量，都是一個天文數字。

所以應用資料平臺去管理供應鏈是十分有必要的。

供應鏈大資料分析及應用2

大資料分析應用領域有哪些?

一、廣告行業

比方你最近想買一個商品，然後在百度、京東或淘寶中查找了某個關鍵字，其實這些行為資料都被蒐集起來了，因為有很多人的行為資料，一切後臺要進行大量的資料剖析，構建使用者畫像和使用一些引薦演算法，然後進行個性化的引薦，當你登入到一些網站上時，你會發現有一些廣告，引薦的一些正好是你要買的一些商品。

二、內容引薦

比方你刷今日頭條，頭條會蒐集你曾經的閱讀行為資料，然後根據你的喜好構建一個你專屬的使用者畫像或一類人的畫像，然後給你引薦你喜歡的新聞，比方你曾經點選過詹姆斯相關的新聞，就給你引薦NAB相關的新聞。因為頭條使用者很多，要剖析的資料量就非常大，一切要使用大資料的手法來處理。

三、餐飲行業

快餐業的視訊剖析。該公司通過視訊剖析等候行列的長度，然後主動改變電子選單顯現的內容。假如行列較長，則顯現能夠快速供給的食物;假如行列較短，則顯現那些利潤較高但準備時間相對長的食物。

四、教育範疇應用

百度大腦PK人腦：大資料押高考作文題。為了協助考生更好地備考，百度高考作文猜測通過對過去八年高考作文題及作文範文、海量年度查詢風雲熱詞、歷年新聞熱點等原始資料與實時更新的“活資料”進行深度發掘剖析，以“概率主題模型”模擬人腦思考，反向推匯出作文主題及相關詞彙，為考生猜測出高考作文的命題方向。

五、醫療範疇

智慧淮醫。淮安市選用IBM大型主機作為淮安市區域衛生資訊渠道根底架構支撐，滿意了淮安市在市級區域衛生資訊渠道根底渠道建造和居民健康檔案資訊系統建造程序中的需求，支撐淮安市級資料中心、居民健康檔案資料庫等一系列淮安市衛生資訊化應用，支援淮安成為全國“智慧醫療”的典範。

供應鏈大資料分析及應用3

供應鏈中的大資料主要包括以下四種類型：結構資料、非結構資料、感測器資料、新型別資料。

1、結構資料是指那些在電子表格或是關係型資料庫中儲存的資料，這一型別的資料只佔資料總量的'5%左右，主要包括交易資料和時間段資料。

現在的大資料分析大多以這一類資料為主，其中重要的結構資料包括ERP資料，因為ERP系統中儲存的資料是企業運轉多年的系統積累的大量行業資料，這些資料對於企業的經營決策和預測來說意義非常重大。

2、非結構資料主要包括庫存資料、社會化資料、渠道資料以及客戶服務資料。儘管現在有大量的研究和報告在探討資料和分析能力對供應鏈管理的重要性，但對於非結構資料，例如社會化資料對供應鏈的影響和作用的研究卻相對缺乏。

然而，社會媒體資料對於供應鏈運營管理的作用是十分重要的，如何利用社交媒體資料來指導企業進行供應鏈活動的規劃（包括新產品的開發、利益相關者的參與、供應鏈風險管理以及市場探查等）以及社交媒體資料對供應鏈績效產生影響的具體機制將需要深入探討。

而要想從內容豐富的非結構化資料中挖掘出商業智慧，就需要使用不同的研究方法和度量方式，包括描述性分析、內容分析以及網路分析等。

3、感測資料主要包括RFID資料、溫度資料、QR碼以及位置資料，這類資料增長很快，並能為供應鏈金融帶來巨大商機。

4、新型別資料主要有地圖資料、視訊資料、影像資料以及聲音資料等，這類資料多用於視覺化領域，並能夠幫助提高資料質量，使資料的實時性更強、提高了資料分析的精準度。

大資料的質量

企業在進行大資料分析時，需要考慮資料的質量問題。低質量的資料不僅會影響企業的決策，甚至還可能導致企業產生損失。事實上，資料的有用性取決於資料質量，隨著大資料重要性的躍升，對高質量資料的需求也增加了。

雖然現在對於資料質量評價還沒有統一標準，但是大家一致贊同資料質量評價應包含多個維度指標。指出資料質量的評價應包括資料內在（Intrinsic）要求和情境（Contextual）要求。內在要求指資料本身所具有的客觀屬性，包括資料的準確性、及時性、一致性和完整性。

情境指資料的質量依賴於資料被觀察和使用的情境，包括關聯性（Relevancy）、價值增值性（Value-added）、總量（Quantity）、可信度（Believability）、可及性（Accessibility）、資料聲譽（ReputationoftheData）。