《大数据时代下的供给链管理.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《大数据时代下的供给链管理.docx（8页珍藏版）》请在taowenge.com淘文阁网|工程机械CAD图纸|机械工程制图|CAD装配图下载|SolidWorks_CaTia_CAD_UG_PROE_设计图分享下载上搜索。
1、大数据时代下的供给链管理大数据时代供给链管理的现代GS304上海海洋大学，上海202106内容摘要：随着经济全球化，国际交往越来越密切，国际分工越来越明显，企业间也由过去的垄断竞争转换为合作共赢。计算机技术的发展改变了信息传递的方式，加强了企业间的合作沟通，自上世纪60年代中期以来，出现了物料需求计划MRP、制造资源计划MRPII、准时生产制JIT、精细生产、企业资源计划ERP等新的生产方式，进一步完善了供给链管理SCP，使企业间信息和资源的集成成为可能。我们处在第三次科技革命时代，信息技术无不浸透进我们的生活，下一个时代将是大数据的时代，将是人工智能的时代，阿尔法狗已经在乌镇完胜柯杰，人工算
2、法战胜了人类大脑。在这个数据时代，企业面临新的机遇和挑战，数据变成了衡量一切价值的符号，对人类社会的描绘和预测越来越准确，而供给链管理又是依托数据流资金流、信息流、物流对企业的资源进行优化整合，因而在新时期的供给链管理就尤为重要。关键词：供给链管理大数据信息整合价值创造预期优化一、引言随着经济全球化和知识经济时代的到来，无国界化企业经营的趋势愈来愈明显，整个市场竞争呈现出明显的国际化和一体化。与此同时，用户需求愈加突出个性化，导致不确定性不断增加。此外，高新技术的迅猛发展提高了生产效率，缩短了产品更新换代周期，加剧了市场竞争的剧烈程度。企业主要面临8大难题：信息爆炸的压力、技术进步越来越快、高
3、新技术的运用越来越广泛、市场和劳务竞争全球化、产品研发的难度越来越大、可持续发展的要求越来越迫切、全球性技术支持和售后服务、用户的要求越来越苛刻。固然供给链管理的出现促进了企业资源管理计划ERP的发展，强调对供给链的整体管理，将供给商、制造商、协作厂家、用户甚至竞争对手都纳入管理的资源之中，使业务流程愈加严密地集成在一起,提高了对用户的响应速度，实现了敏捷制造与虚拟企业，但是这只是开发了供给链管理的部分功能，只解决了部分资源优化问题，并未解决企业所碰到的全部问题。新的供给链管理，已经不知足于对当期的资源进行优化配置，还要进行资源的跨期配置，通过准确的预测，对将来的资源进行有效的管理配置。二、供
4、给链管理的简介与发展趋势1.供给链管理的简介供给链是由供给商、制造商、仓库、配送中心和渠道商等构成的物流网络。同一企业可能构成这个网络的不同组成节点，但更多的情况下是由不同的企业构成这个网络中的不同节点。在某个供给链中，同一企业可能既在制造商、仓库节点，又在配送中心节点等占有位置。在分工愈细，专业要求愈高的供给链中，不同节点基本上由不同的企业组成。在供给链各成员单位间流动的原材料、在制品库存和产成品等就构成了供给链上的货物流。供给链最早;于彼得德鲁克提出的“经济链，后经过迈克尔波特发展成为“价值链，最终演变为“供给链。它的定义为“围绕核心企业，通过对信息流，物流，资金流的控制，从采购原材料开场
5、，制成中间产品以及最终产品，最后由销售网络把产品送到消费者手中。它是将供给商,制造商，分销商，零售商,直到最终用户连成一个整体的功能网链形式。从中能够看到，它是一个范围更广的企业机构形式.它不仅是条连接供给商到用户的物料链,信息链,资金链,同时更为重要的是它也是一条增值链.由于物料在供给链上进行了加工,包装,运输等经过而增加了其价值,进而给这条链上的相关企业带来了收益。2.供给链管理的发展趋势随着国际经济构造调整的深化，对企业节能减排的要求愈加严格，企业只要通过强化环境保护的自我约束机制，来降低产品和生产经过相关的环境污染所带来的生产经营风险。因而绿色供给链将是企业发展的一个趋势，它能使整个供
6、给链的资源消耗和环境负作用最小，并能有效知足日益增长的绿色消费需求，进而提高供给链的竞争力。在全球供给链管理服务市场上，包括企业内部运营、企业服务、供给链管理在内的全球业务流程外包市场规模在2020年到达了1719亿美元，其中，企业服务外包约占42%；运营外包占23%;供给链和需求管理外包约占35%，供给链管理外包市场规模约为596.83亿美元。外包会越来越广泛，社会分工细化，企业专注于本人擅于的领域，通过贸易合作实现企业内部福利最大化。信息技术的飞速发展，使供给链得以搭上便车，供给链的发展离不开信息技术与数据科学。人工智能、大数据、深度学习、量子通讯将会广泛的应用于供给链管理中，使管理的每一
7、个节点规范化、精细化、可控制化。三、大数据时代的到来1.什么是大数据大数据是需要新处理形式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产，大数据与云计算的关系密不可分。大数据无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理MPP数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。2.大数据对商业生态的影响及改变“大数据
8、正以各种方式和途径影响着企业的商业生态，它已经成为企业商业形式创新的基本时代背景。“大数据对商业形式创新驱动有三种视角，即大数据资源与技术的工具化运用、大数据资源与技术商品化推动“大数据产业链构成、以“大数据为中心的扩张引发行业跨界与融合；在商业形式创新的企业层面，“大数据在企业价值主张创新、关键业务与流程创新、收益形式创新、外部关系网络与价值网络重构中起做重要作用；在“大数据产业链层面，沿大数据产品价值链的横向延伸、大数据技术产业链纵向定位与整合界定了六种基本商业形式类型，提供了以完好解决方案为导向的商业形式创新趋势；在行业层面，发展出基于“连接与“融合的两种新兴商业形式平台式商业形式和数据
9、驱动跨界形式；大数据对资源基础论、创新理论、价值链理论、交易成本理论有着不同层面的创新和驱动。三、数据分享，优化将来1.企业数据系统的建立与集成提高企业供给链管理的绩效，除了必须有一个高效的运行机制外，建立一个高效精简的供给链也是极为重要的一环。供给链的构成不是一成不变的，但是在实际经营中，不可能像改变办公室的桌子那样随意改变供给链上的节点企业。因而，作为供给链管理的一项重要环节，无论是理论研究人员还是企业实际管理人员，都非常重视供给链的构建问题。十分是在数据时代，供给链管理形式随着时间的变化越来越快，往往企业的管理形式跟不上时代的变化就会被淘汰，因而新技术下的供给链管理越来越重要。企业通过对
10、数据系统的集成管理，量化企业内部和外部的每一笔业务，通过数据分析和预测，准确的计算出将来的需求和产出，在现期做好对资源的订单处理，降低将来的预期风险。2.完全信息下的供给链运行大数据将会使企业间信息变得相对对称，减少了道德风险和逆向选择等问题，降低交易成本。在大数据时代，通过对供给链上海量数据的采集、甄别，不仅能够为终端的市场用户勾画出关于消费习惯、消费能力的“消费画像，反映出市场真实的需求变化，可以以使物流企业根据数据分析的结果，了解到详细的业务运作情况，进而判定出哪些业务带来的利润率高、增长速度较快等，并通过实时的数据针对业务做出必要的调整，把主要精神放在真正能够给企业带来高额利润的业务上
11、，确保每个业务都能够带来赢利，进而实现高效的运营。应用大数据构建有效的市场预测形式，使物流企业从价值延伸的角度为客户提供超出预期的服务，在实现产品的物流量精准预测的基础上，更准确地配置本身的各项物流资源，对整个物流供给链做出更好的掌控，提升供给链的协同效应。3.将来资源的优化配置以往，很多物流企业对本身经营发展的分析只停留在数据和信息的简单汇总层面，缺乏对客户、业务、营销、竞争等方面的深化分析，而在大数据时代，企业通过挖掘大量内部和外部数据所蕴含的信息，将企业战略从业务驱动转向数据驱动，从供给链管理角度进行智能化决策分析，进而制定愈加行之有效的发展战略。在大数据应用方面，供给链的智能化显然是一
12、个必然发展趋势。将来，那些真正理解大数据并能更好地应用大数据进行价值挖掘的企业，将与对大数据价值挖掘重视程度不够的企业进一步拉开差距。擅长应用大数据，并将其价值转化成生产力的企业将获得强劲的竞争优势，成为行业的领航者。数据的挖掘不仅展现企业现有的资源及需求情况，还要预测出外来短期、甚至长期的企业资源需求情况，这就涉及到，传感器的优化、物联网的运用、互联网上数据的挖掘还有算法的模型构建。通过预测将来企业的资源情况，进行资源的跨期配置，转移企业风险，提升核心竞争力。参考文献【1】张晶，大数据应用提升物流供给链管理价值J,产业观察,2021-08【2】陈永平，蒋林，大数据时代供给链信息聚合价值及其价值创造能力构成机理J,实践研究，2021-07【3】王航，供给链大数据：O2O体系建立的密匙J，当代物流报，2021-02：A06【4】李文连，夏健明，基于大数据形式的商业创新J，中国工业经济，2021-05【5】洪建，曾雪芳，物资全供给链大数据研究J，物流工程与管理，2021-03