大数据分析如何提升供应链效率
如何优化供应链运营提高效率
如何优化供应链运营提高效率供应链运营是企业运作中至关重要的一环，它直接影响着企业的生产效率、成本控制、产品质量以及客户满意度。
因此，优化供应链运营是企业追求长期竞争优势的关键之一。
本文将探讨如何通过各种策略和方法来提高供应链运营的效率，从而实现企业的持续发展。
一、建立有效的供应链网络建立一个高效的供应链网络是提高供应链运营效率的基础。
首先，企业需要与可靠的供应商建立长期合作关系，确保供应品质稳定可靠。
其次，建立多元化的供应商网络，降低单一供应商带来的风险。
同时，优化物流配送网络，选择合适的运输方式和仓储点，降低物流成本，缩短交货周期。
二、采用先进的信息技术信息技术在供应链管理中扮演着至关重要的角色。
企业可以借助物联网、大数据分析、人工智能等先进技术来实现供应链的数字化管理。
通过建立信息系统，实现供应链各环节的实时监控和数据共享，提高决策的准确性和及时性。
此外，利用电子商务平台和云计算技术，实现与供应商、客户之间的快速沟通和协作，提高供应链的灵活性和响应速度。
三、优化库存管理库存管理是供应链运营中的重要环节。
过高的库存会增加企业的资金占用成本，而过低的库存又会导致供应链中断，影响交货周期。
因此，企业需要通过精细的需求预测和库存规划，实现库存水平的优化。
采用先进的库存管理技术，如Just-In-Time（准时生产）、跨库存管理系统等，帮助企业实现库存的精准控制，减少库存积压和缺货现象。
四、加强供应链协同合作供应链的协同合作是提高供应链运营效率的关键。
企业应该与供应商、物流公司、零售商等各方建立紧密的合作关系，共同优化供应链各环节。
通过信息共享、风险共担、利益共享等方式，实现供应链各方利益的最大化。
同时，建立供应链绩效评估体系，对供应链各环节的表现进行监控和评估，及时发现问题并采取改进措施。
五、持续改进和创新持续改进和创新是提高供应链运营效率的动力源。
企业应该不断优化供应链管理流程，寻求创新的解决方案，提高供应链的灵活性和适应性。
计算机技术如何提升供应链管理与运营效率
计算机技术如何提升供应链管理与运营效率随着信息技术的迅猛发展，计算机技术在各行各业中的应用越来越广泛，其中包括供应链管理与运营。
计算机技术的应用不仅提高了供应链管理的效率，还为企业带来了更多的商业机会和竞争优势。
本文将探讨计算机技术如何提升供应链管理与运营效率，并从多个角度进行分析。
首先，计算机技术在供应链管理中的应用可以提高信息的流通速度和准确性。
传统的供应链管理需要人工操作和纸质文档传递，容易出现信息传递不及时、传递错误等问题。
而计算机技术的应用可以通过建立信息系统，实现供应链管理中各个环节的数据共享和实时更新。
例如，企业可以通过建立供应链管理系统，将供应商、生产商和销售商的信息集中管理，实现供应链各环节的信息共享和协同处理，从而提高信息的准确性和流通速度。
其次，计算机技术的应用可以提高供应链管理中的数据分析和决策能力。
供应链管理涉及到大量的数据，如供应商的交货时间、产品的库存量、销售数据等。
传统的数据分析需要耗费大量的时间和人力，而且容易出现数据处理错误。
而计算机技术的应用可以通过建立数据分析模型和算法，实现对供应链数据的自动化分析和决策支持。
例如，企业可以利用数据挖掘技术分析销售数据，预测产品需求量，并根据预测结果进行生产计划和库存管理，从而提高供应链管理的效率和准确性。
此外，计算机技术的应用还可以提高供应链管理中的物流和运输效率。
传统的物流和运输管理需要人工安排和调度，容易出现运输时间延误、货物丢失等问题。
而计算机技术的应用可以通过建立物流管理系统和运输调度系统，实现对货物运输的实时监控和调度。
例如，企业可以利用全球定位系统（GPS）技术追踪货物的位置和运输状态，及时调整路线和运输计划，从而提高物流和运输的效率和准确性。
最后，计算机技术的应用还可以提高供应链管理中的风险管理能力。
供应链管理面临着各种风险，如供应商倒闭、自然灾害等。
传统的风险管理需要人工分析和决策，容易出现判断错误和应对不及时的情况。
供应链效率提升的策略与方法
供应链效率提升的策略与方法随着全球经济的发展和竞争的加剧，供应链效率的提升成为企业追求的重要目标之一。
一个高效的供应链可以帮助企业降低成本、提高服务质量、缩短交付周期，从而增强竞争力。
本文将探讨供应链效率提升的策略与方法，帮助企业更好地优化供应链管理，实现持续发展。
一、建立合作伙伴关系建立稳定、长期的合作伙伴关系是提升供应链效率的重要策略之一。
企业可以与供应商、物流服务商等建立战略合作伙伴关系，共同制定发展规划、分享信息资源、共同承担风险。
通过建立合作伙伴关系，可以提高供应链的灵活性和响应速度，降低交易成本，实现资源共享，共同推动供应链效率的提升。
二、优化供应链网络设计优化供应链网络设计是提升供应链效率的关键方法之一。
企业可以通过重新评估供应链网络结构、优化仓储和运输网络、合理配置库存等方式，实现供应链网络的精简和优化。
合理的供应链网络设计可以降低运输成本、减少库存占用、缩短交付周期，提高供应链的响应速度和灵活性，从而提升整体供应链效率。
三、采用信息技术支持信息技术在提升供应链效率方面发挥着重要作用。
企业可以借助信息技术手段，实现供应链各环节的信息共享、协同合作和智能化管理。
例如，采用物联网技术实现对供应链物流过程的实时监控和管理，采用大数据分析技术优化供应链预测和计划，采用云计算技术实现供应链信息的实时共享和协同决策。
信息技术的应用可以提高供应链的可见性和透明度，降低信息传递和处理成本，提升供应链的运作效率。
四、实施精益生产管理精益生产管理是一种通过消除浪费、提高价值流动、优化流程等方式来提升生产效率和质量的管理方法。
在供应链管理中，企业可以借鉴精益生产管理的理念和方法，优化供应链各环节的流程和操作，降低非增值活动的成本和时间浪费，提高供应链的运作效率。
通过实施精益生产管理，企业可以优化供应链的生产计划、减少库存积压、提高生产灵活性，从而提升供应链的整体效率。
五、持续改进和创新持续改进和创新是提升供应链效率的长期任务。
基于大数据分析的供应链管理与优化研究
基于大数据分析的供应链管理与优化研究
随着信息技术的迅速发展，大数据分析技术正逐渐渗透到各个领域，供应链管理也不例外。供应链管理是企业间物流、信息流和资金流的整合与协调，通过优化供应链的各个环节，可以降低成本、提高效率，从而提升企业竞争力。基于大数据分析的供应链管理与优化研究，将为企业提供更精确的数据支持和决策依据，以应对市场的变化和挑战，增强供应链的灵活性和适应性。
一、大数据在供应链管理中的应用 1. 大数据的采集与分析 大数据的采集主要通过企业内部以及外部的各种传感器、监测设备、数据平台等手段进行。通过对大数据进行分析，可以获取到供应链各环节的实时数据和趋势，从而帮助企业发现问题、解决问题，并优化供应链管理模式。
2. 大数据在需求预测中的应用 准确的需求预测对供应链的管理至关重要。通过采集和分析大数据，可以根据历史销售数据、市场趋势、季节因素等，建立准确的预测模型。这将帮助企业做出科学的生产计划和库存管理决策，避免产品积压或欠货的情况发生。
3. 大数据在库存管理中的应用 库存管理是供应链管理中的一个重要环节。通过大数据分析，可以帮助企业确定合理的库存水平、制定适当的进货和补货策略，避免库存过多或过少的情况发生。同时，大数据分析还可以帮助识别库存异常情况，及时采取措施进行处理，减少损失。
4. 大数据在运输管理中的应用 运输管理是供应链管理中另一个关键环节。通过大数据分析，可以优化运输路线、提高运输效率，降低运输成本。同时，大数据分析还可以实时监控运输过程中的各个环节，及时发现和解决问题，确保货物安全运输，提升客户满意度。
二、基于大数据分析的供应链管理与优化研究方法 1. 数据驱动的决策支持系统 基于大数据分析的供应链管理与优化研究需要建立一个完善的决策支持系统。该系统通过采集、整理、分析供应链相关数据，生成各种报表和图表，为管理者提供决策所需的准确和可视化的信息。管理者可以根据这些信息，及时调整供应链的运作策略，以实现优化目标。
供应链管理系统的大数据分析
供应链管理系统的大数据分析在当今信息化时代，各行各业都在积极应用大数据技术来提升效率和决策能力，供应链管理领域也不例外。
供应链管理系统的大数据分析，可以通过收集、整理和分析大量的供应链数据，为企业提供全面而精准的决策支持。
本文将探讨供应链管理系统的大数据分析在实践中的优势和应用。
一、大数据分析的背景和意义随着全球供应链网络规模的不断扩大，供应链管理系统面临着越来越复杂的挑战。
传统的供应链管理方法已经无法满足企业对于高效运作和准确预测的需求。
而大数据分析技术的迅猛发展为解决这一问题提供了新的思路和工具。
大数据分析技术可以处理海量的供应链数据，包括原材料采购、生产调度、仓储配送、销售预测等多个环节的信息。
通过对这些数据进行深入的挖掘和分析，可以帮助企业发现潜在的问题和机会，并制定相应的应对策略。
同时，大数据分析还可以提供数据驱动的决策支持，帮助企业做出准确和可靠的决策，从而提高整体供应链的效率和竞争力。
二、供应链管理系统的大数据分析方法供应链管理系统的大数据分析需要借助专业的工具和技术来实现。
以下是几种常用的方法和技术：1. 数据收集和整理：首先，需要从供应链管理系统中收集和整理各类数据，包括采购、生产、库存、物流和销售等各个环节的数据。
这些数据可以来自各种信息系统、传感器和物联网设备。
2. 数据清洗和预处理：收集到的原始数据通常存在着各种问题，比如缺失值、异常值和重复值等。
在进行分析之前，需要对数据进行清洗和预处理，以保证数据的质量和准确性。
3. 数据挖掘和分析：通过应用数据挖掘和分析技术，可以从海量的供应链数据中提取出有价值的信息和规律。
常用的数据挖掘方法包括聚类分析、关联规则挖掘和决策树等。
4. 可视化和报告：将分析结果以可视化的方式展示出来，可以帮助企业管理者更直观地理解和利用数据。
同时，生成详细的报告也有助于团队沟通和决策制定。
三、供应链管理系统的大数据分析应用供应链管理系统的大数据分析可以应用于多个方面，以下是几个典型的应用场景：1. 供应预测和需求管理：通过分析历史销售数据和市场趋势，可以准确预测产品的需求量，从而指导采购和生产计划。
供应链管理中的大数据分析方法与工具介绍
供应链管理中的大数据分析方法与工具介绍供应链管理是一个复杂而关键的领域，它涉及到从原材料采购到生产到物流的整个过程。
随着科技的迅猛发展，大数据分析在供应链管理中发挥着越来越重要的作用。
本文将介绍供应链管理中常用的大数据分析方法与工具，以帮助企业优化其供应链流程并做出更好的决策。
一、数据挖掘数据挖掘是从大量数据中发现潜在模式、关系和信息的过程。
在供应链管理中，数据挖掘可以帮助企业发现影响供应链效能的因素，从而采取相应的措施进行优化。
常用的数据挖掘技术包括聚类分析、关联规则挖掘和预测模型。
1. 聚类分析聚类分析是将相似的对象归类到一起的过程。
在供应链管理中，聚类分析可以用来识别相似的客户群体、产品或供应商。
基于聚类分析的结果，企业可以根据不同的特点和需求制定相应的供应链策略，从而提高供应链的灵活性和效能。
2. 关联规则挖掘关联规则挖掘是寻找数据中的频繁项集以及它们之间的关联规则的过程。
在供应链管理中，关联规则挖掘可以帮助企业发现产品之间的关联性，从而更好地进行库存管理和促销策略制定。
例如，通过挖掘数据可以发现某些产品之间的购买关联，从而可以在销售时进行捆绑销售，提高销售额和利润。
3. 预测模型预测模型是基于历史数据建立数学模型，用来预测未来的结果。
在供应链管理中，预测模型可以用来预测需求量、交货时间以及库存水平等。
这些预测结果可以帮助企业更好地规划生产计划和物流配送，提高客户满意度和供应链效率。
二、物联网技术物联网技术是指通过互联网将各种智能设备、传感器和物理对象连接起来的网络。
在供应链管理中，物联网技术可以实现对实时数据的监测和收集，从而让供应链管理变得更加精确和高效。
1. 传感器技术传感器技术可以感知和测量物理量，并将数据传输到供应链管理系统中。
在供应链管理中，传感器可以用来监测温度、湿度、压力等物流环节的参数，从而提醒人员采取相应的措施，确保货物的安全和质量。
2. RFID技术RFID技术是一种利用无线电信号识别目标的自动识别技术。
供应链管理中的数据分析
供应链管理中的数据分析在当今数字化时代，企业运营的各个方面都需要借助数据分析来提高效率和质量。
如何在供应链管理中应用数据分析技术，成为了企业不可忽视的问题。
一、数据分析在供应链管理中的作用供应链管理是企业运营的重要组成部分，涉及到多个环节和多个面向。
数据分析在供应链管理中的作用是多方面的：1. 提升供应链可视化程度供应链上下游环节繁多，复杂性较高，导致实时监控难度大。
通过数据分析技术，可以自动监测和捕获供应链上各个节点的信息，对供应链的状况进行实时掌控。
2. 降低库存成本库存是供应链管理中最为重要的成本因素之一。
通过深度分析历史数据，掌握需求缺口和造成线上下游关系变动因素，优化库存管理，缩短采购周期和快速响应，降低库存成本。
3. 提高物流配送效率物流配送速度和效率是提升供应链服务质量和用户满意度的关键因素之一。
通过数据分析技术，可以实时跟踪门店库存状况、车辆运营状态等关键变量，帮助企业实现精准物流配送，提升效率。
二、数据分析技术在供应链管理中的应用1. 数据挖掘数据挖掘是指对大量数据进行分析，从中提取有用信息的一种方法。
在供应链管理中，数据挖掘常用于预测和优化。
如通过将历史订单数据的地域、销售量、销售时间等因素纳入考虑范围，对未来的销售趋势和口碑效应进行预测，从而加强销售策略的制定。
2. 大数据分析大数据分析是指对庞大数据量进行分析和计算，以找出规律和价值的技术。
在供应链管理中，大数据分析常用于库存管理和物流调度方面。
通过跟踪门店、物流中心、仓库等多个环节的数据，实现对库存的审查和实时控制。
同时，基于消费者习惯和物流路径，对不同产品的采购计划和物流配送路线进行优化和规划，从而提高供应链管理的效率和质量。
3. 人工智能人工智能是指一种与人类智能有关的技术。
在供应链管理中，人工智能技术可用于生产和运营计划、物流配送和库存管理等各个环节。
通过机器学习算法，对历史数据进行分析，建立模型，优化产能和生产过程，减少生产时间和成本；同时也可以利用智能推荐算法和自动化托盘装载系统等方式，提高物流配送的效率和服务的质量。
大数据分析在供应链管理中的应用
大数据分析在供应链管理中的应用随着信息技术的不断发展，大数据分析在各个领域的应用也越来越广泛。
供应链管理作为企业核心竞争力的重要组成部分，对数据分析的需求也越来越高。
大数据分析在供应链管理中的应用可以帮助企业提高运营效率、降低成本、优化供应链结构、提供精准预测等方面发挥重要作用。
大数据分析可以帮助企业提高运营效率。
供应链管理涉及多个环节，包括采购、生产、仓储、运输等。
通过对供应链中各个环节产生的大量数据进行分析，企业可以了解到每个环节的瓶颈和问题所在，进而针对性地提出解决方案，提高运营效率。
通过对销售数据进行分析，企业可以了解到哪些产品销售较好，从而可以调整生产计划，合理安排生产资源，避免库存积压或产能过剩的问题。
大数据分析可以降低供应链成本。
供应链管理中的成本包括采购成本、物流成本、库存成本等。
通过对大数据进行分析，企业可以更好地把握市场需求，准确预测销售量，从而合理采购，避免过多的库存；企业可以通过对物流数据进行分析，确定最佳运输路径和运输方式，降低物流成本；通过对供应链中的各个环节进行实时监控和分析，提高供应链的可见性，减少中间环节的浪费，从而降低成本。
大数据分析可以帮助企业优化供应链结构。
供应链中的各个环节和参与方众多，涉及到多方合作和协同。
通过对供应链数据进行分析，企业可以了解到各个环节之间的关系和相互影响，找出瓶颈所在，优化供应链结构。
通过对供应商交付准时率、质量等数据进行分析，企业可以确定哪些供应商是关键供应商，优先与其建立战略合作关系，减少对次要供应商的依赖；通过对物流数据进行分析，可以确定最佳的仓储和配送网络结构，提高物流效率。
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大数据与互联网应用 僖■与电脑 Ｃｈｉ
ｎａ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ＆Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ ２０１５年第１７期
的建立，将降低由于缺货造成的生产损失。采购订单与 生产订单通过各种渠道快速、准确的反应能力在当前集 团化、全球化、多组织运作的环境下尤为重要。订单处 理的速度在某种程度上能反应出供应链的运作效率。 ４、供应链计划，与物料、订单同步的生产计划与 排程 有效的供应链计划系统集成企业所有的计划和决策业 务，包括需求预测、库存计划、资源配置、设备管理、渠 道优化、生产作业计划、物料需求与采购计划等。企业根 据多工厂的产能情况编制生产计划与排程，保证生产过程 的有序与匀速，其中包括物料供应的分解和生产订单的拆 分。在这个环节中企业需要综合平衡订单、产能、调度、 库存和成本间的关系，需要大量的数学模型、优化和模拟 技术为复杂的生产和供应问题找到优化解决方案。 ５、库存优化 成熟的补货和库存协调机制消除过量的库存，降低 库存持有成本。通过从需求变动、安全库存水平、采购 提前期、最大库存设置、采购订购批量、采购变动等方 面综合考虑，监理优化的库存结构和库存水平设置。 ６、物流效率 建立高效的运输与配送中心管理，通过大数据分析 合理的运输管理、道路运力资源管理，构建全业务流程 的可视化、合理的配送中心间的货物调拨以及正确选择 和管理外包承运商和自有车队，提高企业对业务风险的 管控力，改善企业运作和客户服务品质。 ７、网络设计与优化 对于投资和扩建，企业从供应链角度分析的成本、 产能和变化更直观、更丰富也更合理。企业需要应用足 够多的情景分析和动态的成本优化模型，帮助企业完成 配送整合和生产线设定决策。 ８、差异化管理 制造业各行业管理特点突出，在供应链管理上呈现 行业管理差异。如汽车行业重点关注准时上线和分销环 节、食品饮料行业关注的重点在冷链及配送环节、服装 行业的供应链管理重难点在消灭链条上高库存等等。 ９、风险预警 在大数据与预测性分析中，有大量的改善供应链的 机会。例如，问题预测可以在问题出现之前就准备好解 决方案，避免措手不及造成经营灾难。还可以应用到质 量风险控制，如上海宝钢，其生产线全部实现流水化作
业，生产线上的传感器可获得大量实时数据，利用这些
可以有效控制产品质量。通过采集生产线上的大量数据，
来判断设备运营状况、健康状况，对设备发生故障的时
间和概率进行预测。这样企业可由此提前安排设备维护，
保证生产安全。
大数据如何作用于供应链的呢？
大数据将用于供应链从需求产生，产品设计到采购、
制造、订单、物流以及协同的各个环节，通过大数据的
使用对其供应链进行翔实的掌控，更清晰地把握库存量、
订单完成率、物料及产品配送情况等；通过预先进行数
据分析来调节供求；利用新的策划来优化供应链战略和
网络，推动供应链成为企业发展的核心竞争力。
供应链管理大数据应用产业目前正处于起步期，未
来两年将快速发展。有深度行业积累的供应链协同数据
平台将是未来两年资本主要进入的领域。据产业市场研
究与分析公司ＩｎｄｕｓｔｒｙｒＡＲＣ的详细研究，２０１２年全球
大数据市场规模约为６９．３亿美元，２０１３年增长一倍至
１２２．１亿美元左右。预计该市场到２０１８年将达到４０４亿
美元，２０１３．２０１８年的ＣＡＧＲ约为３１．４％。
这么大的投资规模，到底能带来哪些价值呢
１、库存优化
比如，ＳＡＳ独有的功能强大的库存优化模型可以实
现在高客户满意度基础上，把供应成本降到最低并提高
供应链的反应速度。利用他，库存成本第一年就可下降
１５％～３０％，预测未来的准确性则会上升２０％，由此
带来的是其整体营业收入会上升７％～１０％。当然还有
一
些其他的潜在好处，如提升市场份额等。此外，运用
ＳＡＳ系统，产品质量会得到显著提升，次品率也会因此
减少１０％～２０％。
２、创造经营效益
从供应链渠道，以及生产现场的仪器或传感器网络
收集了大量数据。利用大数据对这些数据库进行更紧密
的整合与分析，可以改善库存管理、销售与分销流程的
效率，以及对设备的连续监控。制造业要想发展，企业
必须了解大数据可以产生的成本效益。对设备进行预测
性维护，现在就具备采用大数据技术的条件。制造业将
２０１５年第１７期 Ｃｈｉｎ ｃ。ｍ
慧惹 ｍ ｃ。 大数据与互联网应用ａ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ＆ＣＯｍｍｕｎｉｃａｌｊＯｎ，ｒ、镯 倨习互歇冈压用
是大数据营业收入的主要来源。
３、Ｂ２Ｂ电商供应链整合
物流外包上升到供应链外包是一个巨大的飞跃，体
现了电商的强大竞争力和整合能力，海量数据支持和跨
平台、跨公司的对接成为可能。Ｂ２Ｂ供应链整合具有强 大的市场空间，能够改善我国产业布局、产业链优化、 优化产能分配、降低库存、降低供应链成本、提高供应 链效率。 ４、物流平台规模发展制约发展 Ｂ２Ｃ商业模式整合已经成为现实，但是物流执行平 台的建设是拖后腿的瓶颈。多样产品的销售供应链的整 合有很大的技术难题，如供货周期、库存周期、配送时效、 物流操作要求等，这样的物流中心难度很大，大数据平 台建设将驱动整体销售供应链整合；中国的还有的现实 问题跨区域物流配送、城乡差异等，ＺＦ的管制是一大 难点、疑难杂症，大数据平台有助于ＺＦ职能调整到位。 ５、产品协同设计 过去大家最关心的是产品设计，可是现在，在产品 设计和开发过程中，相关人员相互协同，工厂与制造能 力也在同步设计和开发中。当前的压力在于向市场交付 更具竞争力、更高配置、更低价格、更高质量的产品， 而同时满足所有这些要求，是制造和工程企业的下一个 重大的价值所在。这也正是大数据的用武之地。 企业如何部署大数据 要让数据发挥价值，首先要处理大数据，要能够共 享、集成、存储和搜索来自众多源头的庞大数据。而就 供应链而言，这意味着要能够接受来自第三方系统的数 据，并加快反馈速度。其整体影响是增强协同性、加快 决策制定和提高透明度，这对所有相关人员都有帮助。 传统供应链使用大量的结构化数据，企业部署了先进的 供应链管理系统，将资源数据，交易数据，供应商数据， 质量数据等等存储起来用于跟踪供应链。 而当前大数据的概念则超出了传统数据产生、获取、 转换、应用分析和存储的概念，出现非结构化数据，数 据内容也出现多样化，大数据部署将面临新的挑战。当 前，数据量呈爆炸式增长，而随着Ｍ２Ｍ（机器对机器的 通讯）的应用，此趋势仍将持续下去。 但是，如若能够解决这些挑战，将可以打开崭新的
局面？核心在以下两个方面。
１、解决数据的生成问题，即如何利用物联网技术
Ｍ２Ｍ获取实时过程数据，虚拟化供应链的流程。通过
挖掘这些新数据集的潜力，并结合来源广泛的信息，就
可能获得全新的洞见。如此，企业可以开发全新的流程，
并与产品全生命周期的各个方面直接关联。与之集成的
还有报告和分析功能，为流程提供反馈，从而创建一个
良性的强化循环。 一
以ＳｉｅｍｅｎｓＰＬＭＳｏｆｔｗａｒｅ为骨干，并以Ｔｅａｍｃｅｎｔｅｒ
这样的技术平台为核心，企业便可以设想出整个集成
实施情景。在此情景下，由于客户、用户、设计和测
试提出的所有需求和反馈都能被反馈至开发环节，因
此实现安全管理的大数据便成为变更和竞争优势的催
化剂。由设计部门向仿真部门提出仿真要求，仿真部
门将结果反馈给设计部门，然后再传至供应链、制造、
包装和物流部门，从中我们看到了一个基于大数据的
良性循环的诞生。
２、解决数据应用的问题，如何让供应链各个价值
转换过程产生的数据发生商业价值，是发挥数据部署的
革命性生产力的根本。大数据在供应链的应用已经不是
简单的交易状态可视，支撑决策库存水平，传统ＥＲＰ结
构是无法承担的。因此企业必须重新做好数据应用的顶
层设计，建立强大全面的大数据应用分析模型，才能应
对复杂海量的数据如何发挥价值的挑战。
大数据在供应链领域的应用刚刚起步，随着供应链
的迅速发展，大数据分析，数据管理，大数据应用，大
数据存储在供应链领域蕴含巨大的发展潜力，大数据的
投资也只有与供应链结合，才能产生可持续、规模化发
展的产业。