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信息技术 | 供应链中的大数据与分析对新冠肺炎的影响

来源:mg真人平台 发布时间:2020-09-11       点击数:20

mg真人编译


2020年的黑天鹅

在短短几个月内,新冠肺炎的影响不仅改变了供应链的运作方式,也改变了全球所有组织的运作方式。尽管“新冠肺炎对供应链的全面影响还不清楚,但有一件事是肯定的--它将产生全球经济和金融影响,这将通过全球供应链,从原材料到成品,”根据德勤观点。


虽然供应链已经变得高度复杂,对许多公司的竞争力至关重要。德勤进一步解释说,“它们相互关联的全球性性质也使它们越来越容易受到一系列风险的影响,它们有更多的潜在故障点,吸收延迟和中断的误差也更小。数十年来,人们一直致力于供应链优化,以最大限度地降低成本,减少库存,并提高资产利用率,从而消除了缓冲和灵活性,以吸收延迟和中断。“因此,“新冠肺炎说明了有多少公司可能没有充分认识到它们通过供应链关系而受到全球冲击的脆弱性。”然而,随着新的供应链技术的出现,该行业可以提高其在端到端的知名度,从而推动供应链的敏捷性和弹性。



供应链中的大数据与分析对新冠肺炎的影响

很明显,在未来几个月里,随着锁定限制的放松,技术将成为核心部分,开始运行和运行操作。

麦肯锡强调指出,在短期内,供应链行业需要解决六个关键问题。


当涉及到管理麦肯锡概述的这些关键问题时,数据将是至关重要的。“在目前的气候下,新冠肺炎大流行在全球供应链中造成了如此多的不确定性,你可以辩称,对可见性和同步性的需求从来没有这么大过,”蓝联(Blue Yonder)产业战略全球副总裁弗雷德·鲍曼(Fred Baumann)表示。“大数据是识别整个供应链问题的关键,有助于为不断变化的环境做计划,并立即适应变化的环境。通过人工智能(AI)和机器学习(ML)访问数据,企业可以更好地建模和预测需求,将供应与需求匹配,并实现订单自动化,以正确的边际优化成本函数分配库存,并几乎实时地微调库存,以缓解短缺带来的影响。“因此,供应链中的大数据和分析“有助于将企业推向下一个层次,为分析工具提供燃料,以便在问题实际发生之前预测、预测和规划问题。这使得我们能够提前几个月来应对混乱,而不是一旦它们发生就做出反应。通过在最初看上去不相关的因素中找出模式,企业比以往任何时候都更有能力做出即时和有效的决定。“鲍曼补充道。

国际Epicor软件公司高级副总裁兼销售主管安迪·库辛(Andy Coussins)同意鲍曼的观点,认为“减少每天涌入的数据的干扰是一种业务需求,系统能够帮助决策者迅速、明智地做出选择的系统比以往任何时候都更重要。”


谈到这些技术的成功应用,EY合作伙伴乔里恩·奥斯汀(Jolyon Austin)强调,“企业应该以敏捷的方式从小规模起步,并在每一次成功的基础上从错误中吸取教训。获得最佳商业价值的供应链确保项目的委托具有明确的目标以及相关的业务问题和挑战。这些主动行动往往是基于‘在数据中寻找机会’,而更多的价值驱动方法是将这种想法转化为‘我需要什么样的洞察力--用数据发现我的机会’。


奥斯汀进一步强调,“虽然”数据湖“的创建已经取得了很大进展,可以从中提取数据进行分析,但企业应该考虑应用数据爬虫技术,在多个地方(内部和外部)寻找数据,然后通过数据层进行结构化使用。应用机器学习技术可以提出对不同数据集的新关联,以找到更多的价值。

奥斯汀进一步解释说:“对大数据分析的应用将支持对供应链健康的日益关注。”这项技术将使供应链专业人员(无论是规划、制造还是物流领域的专业人员)了解和管理数据的健康状况,从而推动供应链将重点转移到更有价值的工作上,并在自愈供应链(自动数据清洗)的支持下,增强最佳品种供应链系统的能力,并与机器人过程自动化和机器学习相结合,使认知供应链成为现实。


然而,“大数据分析的主要挑战是,整个端到端供应链的数据不属于任何单一实体,数据定义(数据的语言或格式)因行业和供应链的不同阶段而异。有了所有这些变量,当涉及到数据标准时,企业会花非常多的时间。要解决这个问题,最好的方法是使用一个带有开放API的平台,它可以实时地从任何来源获取输入。“鲍曼继续说道。“同样值得记住的是,要使认知供应链在实践中发挥作用,需要不同类型的实时数据--在配送中心和工厂等领域,需要来自整个业务领域的可靠信号,包括交通、天气、性能和物联网传感器。”没有这些,你就无法建立和维持一个正常运作的认知供应链。“然而,“近期研究表明数据取代工人每天的经验正变得势不可挡。近四分之三的员工声称,他们正在处理越来越多的数据,而近三分之二的员工表示,他们经常被收到的大量电子邮件所淹没。超过三分之一的人承认,由于信息过载,他们每天都感到压力。信息过载不仅会给员工带来压力,还会对他们做出准确商业决策的能力产生破坏性影响60%声称他们每天收到的数据量和信息量有时会使他们很难做出正确的选择。“Coussins补充道。因此,“虽然没有人能够直接了解公司中正在发生的一切,但商业智能技术和分析软件-包括企业资源规划(ERP)系统和制造执行软件(MES)-应该用来提供这些见解。这些技术的工作方式是及时收集、提取、解释、编辑和提交有意义的数据,并以明确和可采取行动的方式突出关注的问题和领域。库辛总结道:“通过将分析方法应用于数据,决策者可以迅速获得洞察力,从而使他们能够做出正确的选择,以改善整个企业的运营--包括客户服务和需求规划--并最终获得利润。”


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