供應鏈大數據的概念，“大數據”是壹個體量特別大，數據特別多的數據集。很多人對大數據的概念知之甚少，下面就為大家介紹壹下供應鏈大數據的概念。
供應鏈大數據1大數據供應鏈的概念其實就是用數據管理供應鏈。更多的是通過數據打通供應鏈上的各個業務系統，然後讓這些數據相互關聯。
妳可以找到它們之間的關系，從而更好的控制生產過程中的物料、生產、物流，從而提高流通效率，降低成本。
我舉壹個格力電器(蕪湖)的實際應用案例。
他們的數據分析有四個應用:物流分析、運營效率監控、生產線監控和質量控制。
壹，物流分析
通過監控大屏和分屏實時監控業務運行情況，哪個環節出現問題會第壹時間在儀表盤預警，信息有效及時；
監控庫存中每個位置的物料比例和庫存。
第二，運營效率監控
監控訂單數量完成率、提貨進度、訂單完成數量和比例；
監控生產車間各生產單元的生產效率和下線率。
第三，生產線監控
MES和MPR采集的系統數據與永紅Z-Suite連接，進行實時多維分析。
比如，以前需要對相關人員進行點對點的檢查，現在檢查結果實時顯示在分析平臺上，指標體系可以根據情況靈活調整，提高了IT人員30%以上的工作效率。
第四，質量控制
以往對現場生產流程和質量管理的分析都是簡單的通過手工導入系統數據，然後利用EXCEL內置的圖表處理。
現在他們開始結合更多的經營分析維度進行探索性分析、分析和預測。借助大數據分析平臺，他們可以從生產線、班組、分廠等多個維度展示公司整體生產經營情況。
通過數據分析平臺，可以提高生產過程中的核心競爭力，對物料和生產過程進行全方位監控，不僅可以提高工作效率，還可以降低生產線的不良率。
事實上，從格力電器(蕪湖)的應用中，我們可以得出結論，數據分析對供應鏈的幫助有兩個重要點:
1，BI已經全面監控了供應鏈上的所有數據；
2.生產過程中各步驟的物料庫存匹配可以及時調整，提高效率。
對於供應鏈管理能做到什麽程度，這裏說的很形象。
完全沒有倉儲。運輸工具(如車輛)是壹個小型的移動倉庫，它使倉庫壹直在路上。這有點像集裝箱運輸公司對空箱的管理。空集裝箱堆場不是在陸地上，而是在船上，需要放的地方。
當然，這可能過於理想，但對於制造企業來說，每減少壹分錢，乘以壹個巨大的數額，就是壹個天文數字。
因此，應用數據平臺管理供應鏈是非常必要的。
供應鏈大數據的概念2什麽是大數據？
大數據其實是以存儲單元為單位的，我們經常用M和g。
G之外，還有T，我們日常還是能看到的，比如我們現在用的硬盤。
然後是PB，EB，ZB，YB，然後還有更多。有興趣可以問問度娘。
阿裏的好像是盤古系統。
數據和星星壹樣，在古代只能用眼睛數。現在妳可以看到，妳可以推導出妳看不到的東西，妳可以上去觀察它是什麽屬性。技術到了就可以分析了。
通過這些瑣碎的信息分析，妳可以知道自己在網上是男是女，喜歡買什麽，大概的收入等等。商家可以根據這些，找到大數據分析公司，給妳妳關心的產品。
這有點像以前間諜通過土豆價格的上漲來了解這附近的增兵情況。
供應鏈大數據的概念3大數據供應鏈
隨著供應鏈變得越來越復雜，必須采用更好的工具來快速高效地實現數據價值的最大化。供應鏈作為企業的核心網絡鏈，將徹底改變企業的市場邊界、業務組合、商業模式和運作方式。
第三產業供應鏈協同應用市場進入空間較大，尤其是醫療、金融、電商等細分行業。第二產業供應鏈協同市場的成熟度正在逐步提高，尤其是在物流、汽車、零售、公共企業等主要領域。供應鏈的協同數據將在市場升級中發揮核心驅動作用。
不管是第三產業還是第二產業。
如何應用大數據？
1，預測試
準確的需求預測。需求預測是整個供應鏈的源頭，是整個市場需求波動的晴雨表。銷售預測的敏感性直接關系到庫存策略、生產安排和對最終客戶的訂單交付率。產品的短缺和脫銷會給企業帶來巨大的損失。企業需要通過有效的定性和定量預測分析方法和模型，結合歷史需求數據和安全庫存水平，指定準確的需求預測計劃。
比如汽車行業，利用數據分析平臺進行精準預測後，可以及時收集何時銷售、何時故障、何時保修等壹系列信息，從而優化設計研發、制造、需求預測、售後市場、物流管理，實現效率的提升，為客戶帶來更好的用戶體驗。
2.資源獲取
敏捷和透明的采購和采購。為新產品尋找新的合格供應商，優化成本以滿足生產需求；同時，通過供應商績效評估和合同管理，實現采購流程的標準化、規範化、可視化和成本優化。
3.協同效率
建立良好的供應商關系，實現雙方的信息交流。良好的供應商關系是消除供應商和制造商之間不信任成本的關鍵。雙方交換庫存和需求信息，建立VMI運行機制，會減少缺貨造成的生產損失。在當前集團化、全球化和多組織運作的環境下，通過各種渠道快速準確地響應采購訂單和生產訂單的能力尤為重要。訂單處理的速度在壹定程度上可以反映供應鏈的運作效率。
4.供應鏈計劃、生產計劃和調度與物料訂單同步。
有效的供應鏈計劃系統集成了企業的所有計劃和決策業務，包括需求預測、庫存計劃、資源分配、設備管理、渠道優化、生產運營計劃、物料需求和采購計劃等。
企業根據多個工廠的產能制定生產計劃和排程，以保證生產過程的有序統壹，包括物料供應的分解和生產訂單的劃分。在這個環節中，企業需要綜合平衡訂單、產能、調度、庫存和成本之間的關系，需要大量的數學模型、優化和仿真技術來尋找復雜生產和供應問題的最優解。
5、庫存優化
成熟的補貨和庫存協調機制，消除過量庫存，降低庫存持有成本。通過對需求變化、安全庫存水平、采購提前期、最高庫存設置、采購訂單批量、采購變更等方面的綜合考慮，監管優化了庫存結構和庫存水平設置。
6.物流效率
建立高效的運輸配送中心管理，通過大數據分析合理的運輸管理和道路運力資源管理，構建整個業務流程的可視化，配送中心之間合理的貨物調配，正確選擇和管理外包承運商和自有車隊，從而提高經營風險的管控，提升企業運營和客戶服務質量。
7.網絡設計和優化
對於投資和擴張，企業從供應鏈角度分析的成本、產能和變化更直觀、更豐富、更合理。企業需要應用足夠的場景分析和動態成本優化模型，幫助企業完成分銷整合和生產線設置決策。
8.制造業管理特點突出，供應鏈管理中行業管理存在差異。
例如，汽車行業側重於準時在線和配送環節，食品飲料行業側重於冷鏈和配送環節，服裝行業的供應鏈管理側重於消除鏈中的高庫存。
9.風險預警呈現供應鏈管理中的行業管理差異。
大數據和預測分析中有大量的供應鏈機會。比如問題預測，可以在問題出現之前就準備好解決方案，避免因措手不及而造成的經營災難。
還可以應用在質量風險控制上，比如上海寶鋼，他們的生產線都是流水線式的，生產線上的傳感器可以獲得大量的實時數據，可以有效的控制產品質量。通過采集生產線上的大量數據，可以判斷設備運行的健康狀態，預測設備故障的時間和概率。這樣企業可以提前安排設備維護，保證生產安全。
大數據將用於供應鏈的各個方面，從需求生成、產品設計到采購、制造、訂單、物流和協作。通過大數據的運用，全面掌控供應鏈，更清晰地掌握庫存、訂單完成率、物料、產品配送等情況。提前通過數據分析調整供需；用新的規劃優化供應鏈戰略和網絡，推動供應鏈成為企業發展的核心競爭力。
企業如何部署大數據？
要讓數據發揮作用，首先要處理大數據，要能夠* * *享受、整合、存儲、搜索眾多來源的海量數據。就供應鏈而言，這意味著能夠接受來自第三方系統的數據並加快反饋速度。其總體影響是增強協同作用、加快決策速度和提高透明度，這對所有相關人員都有幫助。
傳統供應鏈壹直使用大量結構化數據，企業部署了先進的供應鏈管理系統來存儲資源數據、交易數據、供應商數據、質量數據等，用於跟蹤供應鏈執行效率、成本和控制產品質量。
大數據在供應鏈領域的應用起步不久。隨著供應鏈的快速發展，大數據分析、數據管理、大數據應用和大數據存儲在供應鏈領域具有巨大的發展潛力。大數據的投入，只有與供應鏈相結合，才能產生可持續、規模化發展的產業。