大數據可讓供應鏈廠商度過“寒冬”

雖然大數據的概念已經漸入人心，但是以往靠訂單進行粗放的規(guī)模生產模式，如果再不改造的話，最終的企業(yè)利潤將蕩然無存。

　　據報道，近日，中興、華為的一級供應商深圳福昌電子技術有限公司陷入“倒閉風波”。加之之前一些供應商的倒閉，讓人擔憂供應鏈廠商遭遇“寒冬”。

　　目前而言，我們的制造業(yè)正面臨著嚴峻的挑戰(zhàn)。我們現(xiàn)有制造產業(yè)準備好迎接工業(yè)大數據洪流了嗎？答案顯而易見。雖然大數據的概念已經漸入人心，但是以往靠訂單進行粗放的規(guī)模生產模式，如果再不改造的話，最終的企業(yè)利潤將蕩然無存。

　　目前龐大的供應鏈廠商正面臨多方面的巨大挑戰(zhàn)。

　　首先，由于供應層級過多，導致供應鏈錯綜復雜，庫存余量存在普遍不合理的現(xiàn)象，要么過剩，要么不足，完全無法做到對流動間斷性需求備件的庫存的預測。

　　其次，供應商面臨來自從消費端到各個生產制造銷售環(huán)節(jié)的服務水平協(xié)議（SLA"s）的要求，難以支持售后服務產品生命周期管理的復雜性。從國內的智能手機配套的供應鏈廠商來看，產品或備件過時所引發(fā)的危機案例可見一斑。

　　最后，由于完全沒有智能的供應鏈管理，計劃執(zhí)行力差，戰(zhàn)略計劃能力不足，產品與庫存分布不合理，頻繁加速發(fā)貨成為了必然。

　　一般的供應鏈與優(yōu)異的全數字供應鏈的區(qū)別在于，公司是否有能力高效地對全供應鏈實現(xiàn)監(jiān)控、報警、預測及優(yōu)化。面對越來越龐大的數據量，以及日益復雜的數據分析任務，通過工業(yè)大數據可建立智能工業(yè)，通過在全供應鏈的數字優(yōu)化按需定制和信息實時訪問，供應鏈將變得更靈活。

　　應對未來智能供應鏈可以從生產、需求、服務的三個大方面來實現(xiàn)。從市場需要著手，通過工業(yè)大數據，要分階段實現(xiàn)需求預測，做好需求與庫存對接的優(yōu)化工作，讓需求對口，實現(xiàn)分配最優(yōu)。再者，加大在生產質量生命周期的分析，對生產資產或設備做好實時的預測性維修以提高生產的質量，實現(xiàn)最大化產量和可靠性。最終產品以服務的方式在市場上流通，實現(xiàn)供應鏈配件的優(yōu)化，售前到售后的服務運營優(yōu)化，保值分析，以及建立可疑索賠監(jiān)測等增值的售后服務盈利模式。

　　智能供應鏈相對而言技術要求高一些，它應該是建立有高度自動化的分析技術和管理平臺上，通過信息技術與運營技術結合形成, 來幫助供應鏈的廠商從繁瑣低效的手動工作中解放出來，實現(xiàn)供應鏈智能中心。

　　未來的更智能的供應鏈除了做好智能的支出分析、物料數據分類等主要功能外，其核心旨在加速發(fā)展移動互聯(lián)網、大數據、云計算、物聯(lián)網以及相結合的制造業(yè)。利用先進數據正析和預測工具，對實時需求預測與分析, 增強商業(yè)運營及用戶體驗，可最大程度地戰(zhàn)勝更多的供應鏈挑戰(zhàn)，給所有的供應鏈廠商提供應對寒冬的“羽絨服”。