大数据揭秘供应链管理新趋势

大数据揭秘供应链管理新趋势

在当今快速发展的商业环境中，供应链管理已成为企业成功的关键因素之一。随着全球化和技术的进步，企业面临着日益复杂的供应链挑战。大数据技术的出现为解决这些挑战提供了新的机遇。本文将探讨大数据在供应链优化中的应用，包括其定义、重要性、应用案例以及未来的发展趋势。

大数据技术在供应链管理中的应用主要体现在以下几个方面：

需求预测

在供应链决策中，需求预测是关键环节。通过准确预测需求量，企业可以合理安排生产计划和库存管理，降低库存成本，提高供应链的效率和灵活性。例如，某头部快消品供应商通过深度积累的行业知识及业务数据，将经验转化为模型特征，融入节假日、促销活动等关键因子，基于时间序列、树模型、深度学习、强化学习等能力进行模型融合。通过“数据对接―数据清洗―特征构建―模型回测―模型上线”五步走标准动作，选取最匹配的混合模型。搭配快速多样呈现预测结果，解决上述各级需求预测难的痛点。该供应商在两年内逐步上线27个子品类，覆盖该企业整体销量的70%。自动化预测大大降低了人工预测前繁琐的数据处理时间，使需求预测工作效率提高3倍。除此之外，得益于对专家经验的固化与混合模型的应用，周度预测准确度相较于人工提升超过10%，提质增效效果显著。

库存管理

运用时间序列、机器学习、深度学习等技术，企业可实现更为精确的库存预测和控制策略，优化仓储设定和补货时机。例如：结合需求计划、设备存量、故障率、使用寿命、投资规模、历史库存消耗量等数据，建立储备定额模型进行智能补库；结合物资周转时间、使用频率、仓库库存及物资需求，建立代储代销物资模型，实现物资数量及周期的动态调整。优化库存控制策略可以有效降低库存成本，减少库存积压和滞销损失。

某通信企业仓储中心集成多种先进技术，包括电子标签拣货系统（PTL）、货到人挑选（GTP）等，集物料接收、存储、挑选、齐套、配送功能于一体，实现了高度自动化和智能化，能够高效地处理物料的接收、存储、挑选、齐套和配送。通过ERP系统、WMS系统与智能仓库的后台数据做对比，企业制定战略规划时能够精准控制库存备货数量，降低呆滞与浪费；根据物料的历史消耗趋势及实时库存，进行物料消耗的智能预测分析，供应商能够提前进行备货和仓库调拨，从而大幅降低仓储成本，提升交付履约效率。中心仓与线边仓的物料供应模式，实现了超期管理、潮湿敏感器件管理、在线循环盘点和自动补货等功能。采用货到人的作业模式，降低了人工作业劳动强度，并实现了全自动出入库作业。该仓储中心成为企业从被动响应向主动感知转变，向敏捷供应、智慧物流转型的重要里程碑。先进的人工智能技术赋能企业供应链管理，高效支持企业全球业务的运营和发展。

运输优化

在物流运输管理优化中，人工智能技术可用来提高运输效率，降低运输成本，并提高交付速度。例如：通过聚合分析运输量、路径等数据和天气、交通运输等实时信息，进行智能规划，选择最优的运输方案；通过分析供应链中的需求和运力，实时匹配最合适的运输方式和运输工具，减少运输空载率，提高运输效率，并降低运输成本，实现运输需求的智能匹配。

某互联网公司建立智能化物流调度平台，用于优化配送流程，提高配送效率和准确性。通过分析送货员的历史配送数据、划定送货员等级，并为每个送货员创建能力画像，实现订单智能化分配。系统会根据送货员的相对位置、取件和送件地址进行综合计算，为其提供最短的送件路线，减少配送时间。另外，该平台能够分析供货方的历史出仓数据，指导送货员优先选择出件更快的供货方，减少等待的时间。在恶劣天气条件下，系统会自动为送货员延长送货时限，以确保其不会因为担心迟到而超速，从而降低交通事故的风险。系统会尝试将同一街道或楼宇的临近订单合并，统一分配给一名临近的送货员，以最大化单次送货价值。该系统解决了传统配送中的网格区隔问题，允许跨网格配送，减少送货员空驶返回的情况，减少浪费。该系统还具备自我学习和优化能力，能够根据每天的运行情况不断改进，使得每次规划的路径都更加高效。

供应商选择

人工智能技术在供应商选择中的应用可带来多种效益，包括提高供应商的可靠性和降低供应链风险。传统的供应商选择往往依赖于人的判断和经验，而人工智能技术可以利用大数据和算法分析，对供应商的质量、交货能力、服务水平等因素进行量化评估，提供客观的参考指标，从而避免主观因素的干扰，更加公正全面地选择供应商。

某大型通信企业在研供应商智能评价系统，对供应商资质、业绩证明、财报等非结构化数据，通过Document AI进行解析切分、两阶段向量排序等实现文档智能识别解析，融合业绩库等结构化数据，基于供应商业绩、实力、不良行为等规则，自动生成供应商核查报告。供应商智能评价系统上线后能够大幅提高供应商管理效率，提供全面的供应商评价视角。

大数据技术在供应链管理中的应用带来了显著的优化效果：

• 降低成本：通过优化库存管理和运输路线，企业能够大幅降低库存成本和运输成本。例如，亚马逊通过大数据分析优化物流网络，降低运输成本，提高配送效率。通过预测客户需求，亚马逊能够提前准备库存，减少缺货现象。

• 提高响应速度：实时数据分析使企业能够快速做出反应，调整生产计划和库存水平。例如，沃尔玛利用大数据分析来优化库存管理和需求预测。通过实时监控销售数据，沃尔玛能够快速调整库存水平，确保商品的及时供应。

• 提升客户满意度：通过分析客户行为和偏好，企业可以提供个性化的服务，增强客户体验。例如，亚马逊利用大数据分析客户的购买历史和浏览行为，进行个性化推荐，从而提高转化率。

尽管大数据在供应链优化中具有显著的优势，但其应用也面临一些挑战：

• 数据质量问题：数据的准确性和完整性直接影响分析结果，企业需要建立有效的数据管理机制，确保数据质量。

• 技术能力不足：许多企业在大数据技术的应用上缺乏专业人才，导致无法充分发挥大数据的潜力。

• 数据安全与隐私：在大数据应用中，企业需要关注数据的安全性和隐私保护，防止数据泄露和滥用。

• 整合难度：不同来源的数据格式和结构可能存在差异，企业需要克服数据整合的难题，实现数据的有效利用。

未来，随着技术的不断进步，大数据在供应链优化中的应用将呈现以下发展趋势：

• 智能化：未来，人工智能（AI）和机器学习将进一步与大数据结合，实现更高水平的智能化供应链管理。

• 实时分析：实时数据分析将成为供应链管理的标准，企业能够快速响应市场变化，提高竞争力。

• 区块链技术：区块链技术的应用将提升供应链的透明度和安全性，促进各方的信任与合作。

• 可持续发展：企业将更加关注供应链的可持续性，通过大数据分析优化资源使用，降低环境影响。

大数据技术在供应链优化中的应用为企业提供了新的机遇和挑战。通过有效利用大数据，企业能够提高决策效率、增强预测能力、优化资源配置，从而提升整体运营效率。然而，企业在应用大数据时也需关注数据质量、技术能力和安全隐私等问题。未来，随着技术的不断进步，大数据在供应链管理中的应用将更加广泛和深入，为企业的可持续发展提供强有力的支持。