基于云平台的多供应链协同技术分析
跨境电商与产业带品牌供应链优化与协同分析报告

跨境电商与产业带品牌供应链优化与协同分析报告目录一、供应链整合与协同管理 (2)二、跨境电商物流解决方案 (4)三、库存管理与快速响应机制 (7)四、供应链金融与风险控制 (10)声明:本文内容来源于公开渠道或根据行业大模型生成,对文中内容的准确性不作任何保证。
本文内容仅供参考,不构成相关领域的建议和依据。
一、供应链整合与协同管理(一)供应链整合的必要性1、提升运营效率供应链整合通过优化资源配置,减少冗余环节,实现物流、信息流、资金流的顺畅流动,从而提升整体运营效率。
这有助于缩短产品从生产到消费者手中的时间,提高市场响应速度。
2、降低成本通过集中采购、统一仓储、联合物流等方式,供应链整合能有效降低采购成本、库存成本和物流成本。
同时,减少信息不对称和重复劳动,进一步降低管理成本。
3、增强抗风险能力面对复杂的国际市场环境和多变的消费者需求,供应链整合能够增强企业的抗风险能力。
通过多元化供应商选择和灵活的库存管理机制,企业可以更好地应对供应链中断等突发事件。
(二)协同管理的关键要素1、信息共享建立高效的信息共享机制是协同管理的基础。
通过信息技术手段,如ERP系统、大数据平台等,实现供应链各环节之间的数据实时同步和共享,提高信息传递的准确性和及时性。
2、流程优化对供应链的各个流程进行梳理和优化,消除冗余和低效环节,确保流程的高效运行。
通过标准化和自动化操作,提高供应链的响应速度和灵活性。
3、合作伙伴关系建立长期稳定的合作伙伴关系是实现协同管理的关键。
与供应商、物流服务商、分销商等建立互信互利的合作关系,共同制定和执行供应链计划,确保供应链的稳定性和可靠性。
4、风险管理制定全面的风险管理策略,对供应链中可能出现的风险进行预测和应对。
通过建立风险预警机制、制定应急预案等方式,降低风险对供应链的影响。
(三)实践案例分析1、SHEIN的小单快反模式SHEIN作为跨境电商领域的佼佼者,通过与广东产业带紧密合作,构建了小单快反的敏捷供应链模式。
基于云计算的智慧供应链平台建设方案

基于云计算的智慧供应链平台建设方案第一章:项目背景与需求分析 (3)1.1 项目背景 (3)1.2 需求分析 (3)2.1 信息共享与协同作业需求 (3)2.2 资源整合与优化配置需求 (3)2.3 风险监控与预警需求 (4)2.4 智能决策支持需求 (4)第二章:智慧供应链平台架构设计 (4)2.1 平台架构总体设计 (4)2.2 关键技术选型 (5)2.3 系统模块划分 (5)第三章:云计算技术在智慧供应链中的应用 (6)3.1 云计算技术概述 (6)3.2 云计算在供应链管理中的应用 (6)3.2.1 数据存储与管理 (6)3.2.2 业务协同与协作 (6)3.2.3 供应链金融服务 (6)3.2.4 智能决策与优化 (6)3.3 云计算技术优势分析 (7)3.3.1 弹性扩展 (7)3.3.2 高效利用 (7)3.3.3 安全可靠 (7)3.3.4 灵活接入 (7)3.3.5 跨平台整合 (7)第四章:数据集成与处理 (7)4.1 数据集成策略 (7)4.2 数据处理与分析 (8)4.3 数据安全与隐私保护 (8)第五章:供应链协同管理 (9)5.1 协同管理机制设计 (9)5.1.1 设计原则 (9)5.1.2 设计内容 (9)5.1.3 设计方法 (9)5.2 协同作业流程优化 (9)5.2.1 优化目标 (10)5.2.2 优化方法 (10)5.3 协同绩效评估 (10)5.3.1 评估指标体系 (10)5.3.2 评估方法 (10)5.3.3 评估结果应用 (11)第六章:供应链金融服务 (11)6.1.1 定义与背景 (11)6.1.2 供应链金融的特点 (11)6.2 金融产品设计与创新 (11)6.2.1 产品设计原则 (11)6.2.2 金融产品创新 (12)6.3 风险控制与管理 (12)6.3.1 风险类型 (12)6.3.2 风险控制措施 (12)6.3.3 风险管理策略 (12)第七章:智慧供应链平台开发与实施 (12)7.1 开发流程与方法 (12)7.1.1 需求分析 (12)7.1.2 设计阶段 (13)7.1.3 开发阶段 (13)7.1.4 代码审查与版本控制 (13)7.2 系统测试与优化 (13)7.2.1 单元测试 (13)7.2.2 集成测试 (13)7.2.3 系统测试 (13)7.2.4 优化与调整 (13)7.3 项目实施与推广 (13)7.3.1 项目启动 (13)7.3.2 项目实施 (13)7.3.3 培训与支持 (14)7.3.4 推广与拓展 (14)7.3.5 持续改进 (14)第八章:平台运维与维护 (14)8.1 运维管理策略 (14)8.1.1 管理体系构建 (14)8.1.2 自动化运维工具 (14)8.1.3 运维团队建设 (14)8.2 故障处理与恢复 (15)8.2.1 故障分类与处理流程 (15)8.2.2 故障处理与恢复策略 (15)8.3 平台升级与优化 (15)8.3.1 平台升级策略 (15)8.3.2 平台优化策略 (16)第九章:项目效益分析与评估 (16)9.1 经济效益分析 (16)9.1.1 投资回报分析 (16)9.1.2 成本效益分析 (16)9.2 社会效益分析 (17)9.2.1 产业升级 (17)9.2.3 带动相关产业发展 (17)9.2.4 提高社会信息化水平 (17)9.3 综合效益评估 (17)9.3.1 经济效益评估 (17)9.3.2 社会效益评估 (17)9.3.3 综合效益评估 (17)第十章:未来发展趋势与展望 (17)10.1 行业发展趋势 (17)10.2 技术创新方向 (18)10.3 发展前景与挑战 (18)第一章:项目背景与需求分析1.1 项目背景全球经济一体化的深入推进,供应链管理已成为企业核心竞争力的重要组成部分。
基于云技术的智能制造解决方案

基于云技术的智能制造解决方案在当今数字化的时代,制造业正经历着前所未有的变革。
云技术的出现为智能制造提供了强大的支持和创新的解决方案,帮助企业提升效率、降低成本、优化生产流程,并实现智能化的决策和管理。
一、云技术在智能制造中的应用背景随着全球经济的发展和市场竞争的加剧,制造业企业面临着越来越多的挑战。
客户对产品的个性化需求不断增加,产品生命周期缩短,质量要求日益提高,同时,企业还需要应对原材料价格波动、劳动力成本上升等问题。
为了在这样的环境中生存和发展,制造业企业必须寻求创新的技术和方法来提高生产效率、优化供应链管理、提升产品质量和创新能力。
云技术作为一种新兴的信息技术,具有强大的计算能力、存储能力和数据处理能力,可以为制造业企业提供高效、灵活、可扩展的信息化解决方案。
通过将企业的生产、管理、销售等业务系统迁移到云端,企业可以实现资源的共享和优化配置,降低信息化建设和运维成本,提高业务的敏捷性和响应速度。
二、云技术为智能制造带来的优势1、强大的数据存储和处理能力智能制造过程中会产生大量的数据,包括生产设备的运行数据、产品质量检测数据、供应链数据等。
云技术可以提供海量的数据存储服务,并且能够快速处理和分析这些数据,为企业提供有价值的信息和决策支持。
2、灵活的资源配置企业可以根据业务需求灵活地调整云资源的使用量,避免了传统信息化建设中硬件资源闲置或不足的问题。
在生产旺季,企业可以增加云资源的投入,以满足业务增长的需求;在生产淡季,则可以减少云资源的使用,降低成本。
3、高效的协同工作云技术打破了地域和时间的限制,使得企业内部各个部门之间以及企业与供应商、客户之间能够实现高效的协同工作。
例如,设计部门可以将设计图纸上传到云端,生产部门可以实时获取并进行生产,供应商可以根据云端的订单信息及时安排原材料供应。
4、降低信息化成本采用云技术,企业无需投入大量资金购买硬件设备和建设数据中心,只需按需购买云服务,大大降低了信息化建设的初始投资和运维成本。
SAP云端解决方案助力打造智慧供应链

5倍的压缩率1TB的数据,约使用200GB的内存更利于分析大数据块 更复杂的计算场景
更灵活的建模不需要数据冗余
更快、更具时效性的数据加载
强大的计算能力一百万倍快于磁盘数据库
SAP HANA 内存计算的创新使一切成为可能
S/4HANA Cloud 中高效运算的MRP
MRP应用优化表结构,支持Fast MRP借助HANA的并行处理能力全新的MD01N 处理,同时支 持采购、自制、交货调度与配 置类产品等多种场景New MD01N transaction for procurement and in-house production, delivery schedules and configurable materials完全基于角色的全新MRP工 作台,简单易用;事件驱动着 每个业务角色之间的互动;MRP运行性能提高,以物料流为主线跟踪各种短缺料问题;提供了各种维度的实时模拟与 分析,例如物料短缺、互相制 约、需求方案建议等等;为业务快速决策提供了高效的 支持;
SAP Ariba Invoice Management 发票管理
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IoT 物联网基于传感器的采集的数据,提供增值服务,业务创新
Big Data 大数据获取,清洗,融合来自结构化或非结构化数据源的数 据Machine Learning 机器学习以数据提高设备及流程的自动化
Blockchain 区块链提升流程透性,可审计及合规
需求
财务
5
完全运行于 内存
行式+列式数据库
大量并行处 理过程
计算引擎
列式存储增加在有限的内存 中存储的数据量(相比磁盘)
列式数据库允许并行的查询行式数据库更快交易的处理
酒店供应链协同管理酒店管理系统云平台如何进行酒店供应链协同管理优化

国内外研究现状
国外研究现状
国外对于供应链协同管理的研究起步较早,已经形成了较为完善的理论体系和实践经验,尤其在制造业和零售业 等领域得到了广泛应用。近年来,随着云计算技术的发展,云平台在供应链管理中的应用也逐渐受到关注。
国内研究现状
国内对于供应链协同管理的研究相对较晚,但近年来得到了快速发展。一些大型企业和研究机构已经开始探索云 平台在供应链管理中的应用,并取得了一定的成果。然而,在酒店业领域,云平台的应用尚处于初级阶段,需要 进一步研究和探索。
协同计划策略
共同制定需求计划
酒店与供应商共同参与需求计划 的制定,准确预测市场需求和变 化,提高采购和库存管理的精准 度。
协同生产计划
根据需求计划,酒店与供应商协 同制定生产计划,确保产品按时 交付,减少生产延误和库存积压 。
优化物流配送计划
结合酒店的实际需求和供应商的 配送能力,共同制定物流配送计 划,提高配送效率和准确性。
01
引言
背景与意义
酒店供应链协同管理的重要性
随着酒店业的快速发展,酒店供应链协同管理对于提升酒店运营效率、降低成本、增强 市场竞争力具有重要作用。
云平台在酒店管理中的应用
云平台作为一种新兴的技术手段,为酒店供应链协同管理提供了更加高效、便捷、智能 的解决方案。
研究意义
通过对酒店供应链协同管理云平台的研究,可以深入了解其在实际应用中的效果,为酒 店业的可持续发展提供理论支持和实践指导。
预订管理
提供酒店预订、订单确认、房 间分配等功能,实现预订流程 的自动化和智能化。
财务管理
实现酒店财务数据的自动化处 理和分析,包括收入、支出、 成本等方面。
员工管理
提供员工招聘、培训、考勤、 绩效等功能,提高酒店人力资 源管理效率。
基于云计算的电子商务采购技术

基于云计算的电子商务采购技术随着互联网的普及和云计算技术的发展,电子商务正在成为当今商业活动的主要形式之一、在电子商务领域,采购是一个不可或缺的环节,对企业运营和发展具有重要意义。
基于云计算的电子商务采购技术在提高采购效率、降低采购成本、增强供应链管理等方面发挥着重要作用。
首先,基于云计算的电子商务采购技术可以大大提高采购效率。
云计算技术可以将企业的采购需求和各种供应商资源进行有效的整合和管理,实现全球范围内的采购资源的共享和协同。
利用云计算的弹性计算和大数据分析能力,电子商务平台可以根据企业的采购需求和历史数据,自动化地进行供应商筛选、价格比较和交货期追踪等采购环节,大幅度提高采购效率,并减少人工成本和错误率。
其次,基于云计算的电子商务采购技术可以降低采购成本。
云计算平台可以帮助企业实现集约化采购,通过整合企业内外部的采购需求和资源,实现大规模采购,从而可以获得更好的采购价格和条件。
此外,云计算平台还可以根据企业的需求和采购历史数据,通过智能化的分析和预测,帮助企业优化采购计划和采购流程,避免供应过剩或供应不足的情况,从而降低采购成本并提高供应链效率。
另外,基于云计算的电子商务采购技术还可以增强供应链管理。
通过云计算平台,企业可以实时监控和管理供应链各个环节的信息,并与供应商和物流公司实现快速、准确的信息交流和协调。
云计算平台的大数据分析能力可以帮助企业进行供应链的优化和风险管理,提高供应链的韧性和适应性。
此外,云计算平台还可以提供供应链可视化和数据分析工具,帮助企业实时监测供应链的状态和性能,并及时调整和优化供应链的运作,提高供应链的效率和灵活性。
当然,基于云计算的电子商务采购技术也面临一些挑战和问题。
首先,对于中小企业来说,基于云计算的电子商务采购技术的初期投入和运维成本较高,需要合理的资金和技术支持。
其次,由于云计算平台对于数据的高要求和隐私保护问题,企业需要加强对数据安全和隐私保护的管理和控制。
钢贸企业基于云平台的技术创新战略研究

钢贸企业基于云平台的技术创新战略研究发布时间:2022-09-09T06:34:20.384Z 来源:《科技新时代》2022年第2月4期作者:苏杰[导读] 在当今社会经济环境下,为了促使钢贸企业更好的适当社会经济环境的发展变化,推动我国苏杰广西柳钢东信科技有限公司广西南宁 530200摘要:在当今社会经济环境下,为了促使钢贸企业更好的适当社会经济环境的发展变化,推动我国的工业化建设进程,实现工业化与信息化两化融合已是我国社会经济建设发展的必然趋势。
在工业企业管理中,应用两化融合理念,对提高企业创新战略,促进企业发展进步,也具有积极的作用。
[1] 本文就自主研发的DQUICK工业互联网平台进行探讨,对企业的突破性技术创新战略起到的影响及作用提出可靠的观点。
关键词:钢贸企业;云平台;技术创新;战略二十一世纪,企业面临的竞争已经不仅仅是产品,服务,渠道,管理,而是技术的竞争,创新能力的竞争。
工业互联网平台是面向制造业数字化、网络化、智能化需求,构建基于海量数据采集、汇聚、分析的服务体系,支撑制造资源泛在连接、弹性供给、高效配置的工业云平台。
一、钢贸企业信息化发展现状目前,很多钢贸企业在物资的进、销、存等环节的管理上一直使用多套管理系统,数据被封存在各软件系统中,让完整的业务链上孤岛林立,信息的共享、反馈困难,使企业无法适应当今快速多变的市场环境,无法满足企业发展的需求。
经过调研和业务分析后发现以下几个共性问题:(1)采购、库存、销售业务数据零散,在供应、加工环节缺乏协同,效率低下;(2)市面上通用系统难以满足钢铁行业物料特性,增加后端业务复杂度;(3)账务信息不准,无法满足内部往来、寄售等多组织多账套场景的财务管控要求;(4)缺乏数据分析预测支撑,无法从资金、库存、成本全局掌控公司发展。
二、DQUICK云平台对企业技术创新战略的突破公司在工业制造流程和产品全生命周期的数字化、网络化、智能化领域积累了丰富的经验,围绕国家大数据战略和数字广西建设,基于新一代云计算技术研发了DQUICK工业互联网平台,系统功能覆盖顾客管理、采购管理、销售管理、加工管理、存货管理、结算及财务管理等核心业务,提供多维度的决策分析,同步支持多组织、多账套管控需求,移动端/PC端自由切换,随时随地办公无忧,为新一代钢材营销赋能。
电商行业智能供应链协同解决方案

电商行业智能供应链协同解决方案第1章智能供应链概述 (3)1.1 供应链发展历程 (3)1.2 智能供应链的定义与特征 (3)1.3 智能供应链在电商行业的重要性 (4)第2章电商供应链协同管理 (4)2.1 供应链协同管理的内涵 (4)2.2 电商供应链协同管理的挑战 (5)2.3 电商供应链协同管理的优势 (5)第3章数据分析与挖掘技术 (5)3.1 数据收集与预处理 (5)3.1.1 数据收集 (5)3.1.2 数据预处理 (6)3.2 数据分析方法与应用 (6)3.2.1 描述性分析 (6)3.2.2 预测性分析 (6)3.2.3 优化分析 (6)3.3 数据挖掘技术在供应链协同中的应用 (7)3.3.1 分类与预测 (7)3.3.2 关联规则分析 (7)3.3.3 聚类分析 (7)3.3.4 决策树与随机森林 (7)第4章供应链需求预测 (7)4.1 需求预测方法 (7)4.1.1 定性预测方法 (8)4.1.2 定量预测方法 (8)4.2 预测模型选择与评估 (8)4.2.1 模型选择 (8)4.2.2 模型评估 (8)4.3 智能需求预测的实现 (9)4.3.1 数据准备 (9)4.3.2 特征工程 (9)4.3.3 模型构建与训练 (9)4.3.4 模型优化与评估 (9)4.3.5 预测结果应用 (9)第5章供应商协同管理 (9)5.1 供应商选择与评估 (9)5.1.1 供应商选择标准 (9)5.1.2 供应商评估方法 (10)5.2 供应商关系管理 (10)5.2.1 供应商关系分类 (10)5.2.2 供应商关系维护策略 (10)5.3 供应商协同优化策略 (10)5.3.1 信息共享与协同 (10)5.3.2 供应链协同创新 (11)5.3.3 供应商风险管理 (11)5.3.4 绿色供应链管理 (11)第6章库存管理与优化 (11)6.1 库存管理策略 (11)6.1.1 定量库存管理 (11)6.1.2 定期库存管理 (11)6.1.3 混合库存管理 (12)6.2 智能库存优化方法 (12)6.2.1 需求预测 (12)6.2.2 机器学习算法 (12)6.2.3 优化算法 (12)6.3 供应链库存协同管理 (12)6.3.1 信息共享机制 (12)6.3.2 协同补货策略 (12)6.3.3 供应商管理库存(VMI) (13)6.3.4 联合库存管理 (13)第7章物流与配送协同 (13)7.1 物流网络规划 (13)7.1.1 电商物流网络构建 (13)7.1.2 物流节点布局 (13)7.1.3 运输方式选择 (13)7.2 智能配送路径优化 (13)7.2.1 货物配送路径优化 (13)7.2.2 末端配送优化 (14)7.3 电商物流协同实践案例 (14)7.3.1 案例一:某电商平台物流网络优化 (14)7.3.2 案例二:某电商企业智能配送路径优化 (14)7.3.3 案例三:某地区电商末端配送协同 (14)第8章供应链风险管理 (14)8.1 供应链风险识别与评估 (14)8.1.1 风险类型分析 (14)8.1.2 风险识别方法 (15)8.1.3 风险评估模型 (15)8.2 风险应对策略与措施 (15)8.2.1 风险预防 (15)8.2.2 风险转移 (15)8.2.3 风险应对计划 (15)8.3 智能供应链风险预警与控制 (15)8.3.1 风险预警体系构建 (15)8.3.2 风险监测与预警 (15)8.3.3 风险控制措施 (16)第9章供应链协同评价与决策 (16)9.1 供应链协同评价指标体系 (16)9.1.1 协同效率指标 (16)9.1.2 协同成本指标 (16)9.1.3 协同质量指标 (16)9.1.4 协同风险指标 (16)9.2 协同评价方法与模型 (16)9.2.1 数据包络分析法(DEA) (16)9.2.2 层次分析法(AHP) (17)9.2.3 模糊综合评价法 (17)9.3 基于大数据的供应链决策支持 (17)9.3.1 大数据概述 (17)9.3.2 大数据技术在供应链协同决策中的应用 (17)9.3.3 大数据平台架构 (17)第10章电商行业智能供应链协同发展趋势 (18)10.1 新技术对供应链协同的影响 (18)10.1.1 提高供应链协同效率 (18)10.1.2 优化供应链协同模式 (18)10.1.3 提升供应链协同安全性 (18)10.2 跨界融合与供应链协同创新 (18)10.2.1 跨界融合推动供应链协同升级 (18)10.2.2 跨界融合促进供应链协同创新 (18)10.2.3 跨界融合助力供应链协同绿色发展 (18)10.3 电商行业智能供应链协同未来展望 (18)10.3.1 数字化转型加速 (19)10.3.2 智能化水平提升 (19)10.3.3 跨界融合深化 (19)10.3.4 绿色可持续发展 (19)10.3.5 国际化步伐加快 (19)第1章智能供应链概述1.1 供应链发展历程供应链管理起源于20世纪50年代的美国,经过数十年的发展,已经从简单的物流运输、库存管理,逐步演变为涵盖采购、生产、销售、服务等各个环节的复杂系统。
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基于云平台的多供应链协同技术分析
文|刘三平 龚伟
时代在进步,信息技术等新兴科技的发展也加快了各行业趋于智能化方向发展的进度。
尤其是在多供应链协同管理平台方面,为了满足行业需求,各领域纷纷进行改革,以此促进经济全球化的发展。
面对新形势,企业要想提高自身竞争力就需要不断拓宽市场,并寻求其它优势企业的帮助。
最终实现共赢互补,打开一个全新的发展格局。
一、基于云平台的多供应链协同管理平台的内涵
在2019年3月份举办的全国两会中,首次将“打造工业互联网平台”纳入政府工作报告中,并打造供应链协同系统来推动智能产业的发展。
在新形势背景下,企业生产部门可建立一种有效进行统筹管理且支持资源共享的技术平台,如携客云供应链协同管控平台,它的诞生为多供应链管理模式的建立提供重要依据。
在建立的多供应链协同管理平台中,它主要由多个管理功能模块组成,为企业的生产提供有效的技术支持。
而从目前各行业相关调查数据中可得知,多供应链协同管理平台的应用为企业的生产效益带来了较大提升。
其中物资供应效率普遍提高70%、来料准时交货率及采购计划准确率均提高80%、产品技术资料交互的准确率实现了100%,由此表明在供应链的管理过程中融入信息技术能极大程度上提高供应链中各个环节的工作效率,从而促进企业的蓬勃发展,故而它的推广具有重大意义。
二、基于云平台的多供应链协同技术的应用要点
(一)多供应链协同定制技术
1、业务功能
为了增强供应链协同适应用户需求的能力,研究人员在其多种供应链并存、协同复杂网络化的特点上实施由一个系统入口为不同供应链提供服务的技术。
其中基于云平台的对供应链系统业务功能定制技术的应用满足了企业对信息管理的相关需求。
在为企业提供多项服务的同时也需符合以下要求:不同的联合企业应当具备不同的定制界面,由于企业的类型较多,其中它们经营的产品、运营方式等均不同。
故而需采取不同定制界面的形式,满足各自需求;界面显示内容不同,企业中往往存在众多部门,需结合部门信息的差异决定界面内容;用户习惯的不同导致界面风格各异。
为了进一步满足不同用户各自的需求,需根据业务功能提供配置模板,并在无需人工编程的前提下实现单表及主子表查询、多表联合查询的界面配置工作,进而发挥与之对应的功能作用。
2、业务流程
现阶段,许多大型企业都已在其生产工作流程中实现可视化建模,但普遍是以企业办公系统为主,缺少云平台工作流程等相关技术的研究,如MOM、DCOM等。
它们的产生从某种程度上影响厂家利益也不利于当前网络环境所需服务。
所以,此时需研发出一种既能适应当前网络环境又能实现多种平台统一管理的技术。
基于云平台的多
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信息化研究
供应链协同业务流程定制技术可为企业提供不同业务流
程,具体要求如下:不同企业群体所需业务流程不同,在建立产业链协同平台时应以核心企业为基础联合其它企业共同开展对应业务如用户订单、采购业务等,并对具有企业特性的业务自行进行定义,以便推动企业群体的共同发展;企业会根据不同的生产环境调整企业的发展方向,导致其业务流程往往具有不确定性,所以在实施业务流程定制技术时应当强化它的适应性,以便及时应对企业动态变化;企业生产的产品样式繁多,在满足企业业务流程需求的时候应当做好系统维护及升级工作,但目前基于云平台的多供应链协同业务流程定制技术尚无法解决数据流的管理等问题。
3、数据库
基于云平台的多供应链协同数据库技术中应用的数据库主要包括独立数据库、共享数据、共享数据库联合独立数据结构等三种方式,它需要满足以下要求:用户可以根据企业需求自行建立独有的数据库,并对其进行合理的编辑、修改甚至删除等操作;用户可对数据库表实施新建、删除、修改等行为,并具备扩展字段及其类型的能力,甚至可以无限扩展字段名;在建立数据表字段时需设置字段名、类型、长度、主键运行状态等特点;研发人员可借助程序直接进行数据库的二次开发操作,此时无需使用相关管理软件即可完成目标,这样可有效提高数据库的开发效率;实现数据库的正确连接配置,通过动态编辑等形式促使数据库实现字符串连接功能。
(二)多供应链协同云平台技术
以汽车产业实施的多供应链协同云平台技术为例。
据汽车工业协会数据表明,我国汽车产业从产品计划分配到市场年营销规模已逐渐接近3000万。
2017年我国汽车全年累计生产量为2901.5万辆左右,而销量高达2887.9万辆,并且连续9年成为世界汽车销量第一大国,虽然截止到2018年的11月份,汽车产销远比2017年下滑1.7%,但出口量为96.1万辆,比往年增长20%,一旦我国完全打开汽车出口量,相信未来我国汽车产量将继续上涨。
在此基础上,应用支撑多供应链协同云平台技术将为汽车产业的发展提供重要助力。
具体方法如下:构建平台体系,在设计汽车产业多供应链业务协同云平台时应当充分考虑业务协同的需求,并对汽车产业中的不同供应链进行调研,确保所构建的云平台能为汽车产业带来实用价值,主要需等功能,比如可在net环境中使用B/S架构,当用户应用时只需Web浏览器即可完成;设置多供应链协同数据处理中心,由于多供应链所需数据不同而设置不同的数据转换形式,以此满足实际需求。
比如适配器数据转换形式、给予XML数据库转换形式等。
当数据进入平台后可利用多供应链协同模式按照不同业务指令建立多种数据库,并对数据进行科学管理,避免无效数据影响系统运行;建立多供应链协同构件库,它主要是由汽车产业中的不同业务系统组建而成,包括运营监控、定制工具、功能扩展接口等构件。
(三)多供应链协同企业群动态评价技术
以服装产业为例,我国是世界最大的服装生产国、出口国。
而在新形势背景下,服装产业中的各大企业开始意识到合作战略的重要性,纷纷将企业发展重点放在主流业务中,并将非关键业务与合作伙伴共同完成,进而通过这种方法实现双赢。
而在服装供应链中为了更高效的满足大众需求,服装企业将以往的经营模式及供出货渠道等方面进行改革,采用小批量、快出货的方法增强供应链弹性,以此提高企业供应能力。
服装企业在应用多供应链协同企业群动态评价技术时,需要遵循以下原则:制定评价方案,服装产业需在平台中增设增值服务系统如供应商、材料信息、销售信息、质量评价等。
同时在增值服务系统中进行数据收集如服装材料检测数据等,并在此基础上建立平台供应商动态评价方案,为服装企业的发展提供重要保障;在服务平台中可利用报表定制的方式展示数据统计功能,主要包括样式与数据的整合等。
三、结论
综上所述,传统的多供应链协同管理模式已经无法适应当今社会的需求,这就需要不断应用新兴技术改善基于云平台的多供应链协同技术的应用效果,这样才能打造出满足大众实际需求且具有个性化特点的产品。
通过各企业间的有效交流及协同互补,相关人员应当积极研究业务协同模式的特性,以此扩大多供应链协同技术的影响力。
作者单位:中车株洲电力机车有限公司
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信息化研究。