大数据应用对供应链管理价值提升的分析与研究
供应链中的大数据分析及应用
供应链中的大数据分析及应用在当今信息化时代，大数据已经成为企业发展的重要驱动力之一。
在供应链管理中，大数据分析和应用也扮演着至关重要的角色。
通过对供应链中的大数据进行深入分析，企业可以更好地优化供应链运作，提高效率，降低成本，增强竞争力。
本文将探讨供应链中的大数据分析及应用，以及其对企业发展的重要意义。
一、大数据在供应链中的应用1. 数据采集与整合在供应链管理中，大量的数据来源于供应商、生产商、分销商、零售商等各个环节。
这些数据包括订单信息、库存情况、运输状态、销售数据等。
通过大数据技术，企业可以实现对这些数据的采集和整合，建立起全面、准确的数据平台。
2. 预测分析基于历史数据和实时数据，企业可以利用大数据技术进行预测分析，预测市场需求、产品销量、库存变动等情况。
这有助于企业做出更准确的生产计划和库存管理，避免因供需不平衡而导致的库存积压或缺货情况。
3. 实时监控通过大数据分析，企业可以实现对供应链各个环节的实时监控。
一旦出现异常情况，系统会立即发出预警，帮助企业及时发现和解决问题，保障供应链的稳定运作。
4. 智能决策大数据分析为企业提供了更多的数据支持和决策依据。
企业可以基于数据模型和算法进行智能决策，优化供应链设计、调整供应链策略，实现成本最小化和效率最大化。
二、大数据分析对供应链管理的意义1. 提升运营效率通过大数据分析，企业可以更好地了解供应链各个环节的运作情况，发现瓶颈和问题所在，及时进行优化和改进。
这有助于提升供应链的运营效率，降低成本，提高生产效率。
2. 优化库存管理大数据分析可以帮助企业实现对库存的精准管理。
通过预测分析和实时监控，企业可以避免库存积压和缺货情况，减少库存成本，提高资金利用效率。
3. 提升客户满意度通过大数据分析，企业可以更好地了解客户需求和行为，为客户提供个性化的服务和产品。
这有助于提升客户满意度，增强客户忠诚度，提升市场竞争力。
4. 降低风险大数据分析可以帮助企业及时发现和应对潜在风险。
大数据在供应链管理中的应用
大数据在供应链管理中的应用近年来，大数据技术的发展速度极快，正在各行各业中被广泛应用。
其中，供应链管理是一个极其重要的领域，通过对供应链运营数据的有效整理、分析和利用，企业可以更好地掌握市场需求、预测产品需求、优化生产和物流环节等，从而实现生产效率和供应链效益的提升。
一、大数据在供应链管理中的需求与应用目前，众多企业的供应链管理系统通常都拥有海量、复杂的数据，但这些数据若不能被充分利用，将会成为企业发展中的负担，而大数据技术的应用则可以充分解决这一问题，让数据变得更有用，帮助企业实现更高效的供应链管理。
1.需求分析在供应链运作中，企业需要有效地跟踪并解决各种问题，包括生产计划、库存、物流流程等等。
而在这些问题中，很多都可以通过大数据技术来解决，比如说：（1）生产计划：大数据技术可以实时跟踪生产流程，记录工作进度和生产效率，提高计划的准确性。
（2）库存：通过大数据技术的分析，可以更好地掌握客户需求，提高库存周转率，减少因库存积压而带来的生产成本。
（3）物流流程：大数据技术可以跟踪物流信息，提高运输速度和准确度，改善整体物流效率。
2.应用领域大数据在供应链管理的应用领域非常广泛，以下是一些典型的案例：（1）移动物流管理：基于大数据的供应链移动物流管理系统，可以实时收集数据，帮助企业进行全球货物的跟踪和管理。
（2）采购管理：利用常用的大数据分析和预测技术，对采购需求进行预测和分析，同时优化过程，提高采购效率和质量。
（3）预测需求：通过大数据技术的多维度分析和挖掘，企业可以更加准确地预测市场需求，改善产品生命周期管理效果。
（4）质量管理：利用大数据分析工具，实时跟踪和处理质量问题，以便在出现问题时及时采取措施，智能化地解决问题。
二、大数据在供应链管理中的价值1.增强产能通过对供应链数据的实时监控和优化，可以提升效率、减少资源浪费和生产成本，从而增强企业产能，在市场竞争中占据更有利的位置。
2.改善产品品质大数据技术可以对供应链上的生产流程和质量数据进行全方位跟踪和分析，及时发现问题，保证产品品质在生产环节的每一个环节都得到控制。
供应链管理中的大数据分析技术与应用
供应链管理中的大数据分析技术与应用随着信息技术的不断发展和数据的不断增长，大数据分析在供应链管理中的重要性日益凸显。
通过有效的大数据分析技术与应用，企业可以更好地理解和优化其供应链网络，从而提高运营效率、降低成本，实现可持续发展。
本文将重点探讨供应链管理中的大数据分析技术与应用，并提供一些实际案例以说明其价值和潜力。
首先，大数据分析可以帮助企业实现供应链的可视化和实时监控。
传统的供应链管理往往受限于数据的不完整性和实时性，难以及时掌握供应链各环节的最新情况。
通过大数据分析技术，企业可以收集和整合来自各个环节的数据，将其可视化展示在一个平台上，实现供应链的实时监控与管理。
例如，亚马逊通过利用大数据分析技术，建立了实时的供应链监控系统，能够及时监控到商品在运输过程中的各个环节，从而提供更精确的配送时间估计，提高客户满意度。
其次，大数据分析可以帮助企业优化供应链规划与预测。
供应链管理中的规划与预测是关键环节，直接影响企业的生产计划和库存管理。
通过大数据分析技术，企业可以分析和挖掘大量的历史和实时数据，以预测市场需求、调整生产计划，并及时作出相应的调整。
例如，沃尔玛利用大数据分析技术，通过对市场销售数据和外部环境数据进行深度分析，预测需求趋势，优化商品采购计划和库存管理，降低了库存成本，提高了供应链的运作效率。
此外，大数据分析还可以帮助优化供应链中的物流和配送。
物流与配送环节是供应链管理中成本较高、难度较大的环节之一。
通过大数据分析技术，企业可以对物流运输相关数据进行挖掘和分析，识别出潜在的瓶颈和风险点，优化物流路径和配送计划，提高运输效率和降低运输成本。
例如，UPS利用大数据分析技术，对运输路线进行优化，减少里程、节约燃油，提高送达准时率，从而提升了客户满意度。
最后，大数据分析可以帮助企业实现供应链中的风险管理与应对。
供应链管理中存在着各种风险，如供应中断、价格波动、质量问题等。
通过大数据分析技术，企业可以对供应链环境中的风险因素进行预警和监测，及时采取相应的应对措施。
大数据在物流行业中的应用与供应链管理
大数据在物流行业中的应用与供应链管理随着信息技术的不断发展，大数据已经成为物流行业中至关重要的资源。
大数据的广泛应用带来了许多机遇和挑战，对供应链管理提出了新的要求。
本文将探讨大数据在物流行业中的应用以及其对供应链管理的影响。
一、大数据在物流行业的应用1. 数据采集与处理：在物流过程中，大量的数据源如订单信息、运输记录、仓储数据等都需要被采集、整理和分析。
通过大数据技术，物流企业能够更加高效地采集和处理这些数据，并从中提取有用的信息。
2. 预测与优化：通过对历史数据和实时数据的分析，物流企业可以预测需求变化，优化运输路线和货物分配，提高物流效率和服务质量。
例如，根据货运数据和市场趋势，物流企业可以合理调度运输车辆，减少空载率，降低运输成本。
3. 库存管理：大数据技术可以帮助物流企业更好地管理库存。
通过对销售数据、市场需求等信息的分析，企业可以根据需求变化及时调整库存水平，避免过多或过少的库存，提高库存周转率和供应链的灵活性。
4. 风险管理：物流行业面临许多风险，如交通拥堵、天气变化、货物丢失等。
通过大数据的应用，物流企业可以实时监控和分析这些风险因素，并采取相应的措施来减小风险。
例如，根据天气预报数据，企业可以提前调整运输路线，避免天气不良造成的延误和损失。
二、大数据对供应链管理的影响1. 实时协同：大数据技术可以实现供应链各环节之间的实时协同。
通过共享和分析大数据，供应链各方可以更好地协调物流活动，提高运输效率和服务质量。
例如，供应商可以根据销售数据预测需求并及时调整供货计划，仓储和物流公司可以实时共享货物信息，协调运输和配送。
2. 供需匹配：通过大数据的分析，供应链各方可以更准确地匹配供需关系。
供应商可以根据市场需求和消费趋势调整生产计划，物流企业可以根据需求变化及时调整运力和运输路线，以满足客户需求并避免过剩或供应不足的情况。
3. 售后服务：大数据技术可以帮助物流企业改进售后服务。
通过对客户反馈和使用数据的分析，企业可以及时发现和解决问题，提高客户满意度。
大数据在供应链管理中的应用
大数据在供应链管理中的应用随着科技的迅速发展，大数据正在逐渐地渗透到各个行业中，并对这些行业的运作方式产生深远影响。
其中，供应链管理是一个关键领域，大数据的应用在供应链管理中具有巨大潜力。
本文将探讨大数据在供应链管理中的应用，包括如何采集、分析和利用大数据来提升供应链的效率和可靠性。
首先，大数据在供应链管理中的应用从采集数据开始。
现代供应链涉及到大量的数据和信息，如订单数量、库存水平、交通运输状况、销售数据等等。
通过物联网和传感器技术，可以自动地采集和记录这些数据。
这些数据可以是结构化的，如数据库和电子表格中的数据，也可以是非结构化的，如电子邮件、社交媒体帖子和传感器数据。
大数据技术可以帮助企业有效地收集和整理这些海量数据，并将其转化为有用的信息。
其次，大数据在供应链管理中的应用关键在于数据分析。
利用大数据分析技术，可以通过对供应链数据的深入挖掘，发现其中隐藏的模式和规律。
这些模式和规律可以帮助企业发现潜在的问题，并提供解决方案。
例如，通过分析销售数据和市场趋势，企业可以预测产品需求的变化，并相应地调整库存水平和生产计划。
另外，大数据分析还可以帮助企业识别供应链中的风险和供应链薄弱环节，从而采取相应的措施来减少风险和提高供应链的强度和可靠性。
再次，大数据在供应链管理中的应用还包括优化决策和提高运营效率。
通过对大数据进行分析和挖掘，企业可以获得更准确、更全面的供应链信息，从而做出更明智的决策。
例如，企业可以利用大数据技术来优化运输路线，选择最佳的供应商和分销渠道，以实现成本最小化和效率最大化。
此外，大数据还可以帮助企业进行即时的库存管理，避免过多或不足的库存，并提供及时的补货建议。
另外，大数据还可以在供应链管理中提供更高的可追溯性和透明度。
通过大数据技术，企业可以对供应链的每个环节进行全面的监测和跟踪，确保产品的真实来源和质量。
这种可追溯性和透明度不仅可以提升企业的信誉和品牌价值，还可以提高消费者对产品的信任和满意度。
大数据在供应链中的应用
大数据在供应链中的应用随着信息技术的不断发展，大数据技术在各个领域的应用也日益广泛。
在供应链管理领域，大数据技术的应用为企业提供了更加精准、高效的管理手段，帮助企业实现供应链的优化和升级。
本文将探讨大数据在供应链中的应用，分析其对供应链管理的影响和作用。
一、大数据技术在供应链中的应用概述随着全球化贸易的加速和市场竞争的激烈，供应链管理变得愈发复杂。
传统的供应链管理方式已经无法满足企业对于效率、成本和服务质量的要求。
而大数据技术的出现为供应链管理带来了新的机遇和挑战。
大数据技术通过对海量数据的采集、存储、处理和分析，为企业提供了更加全面、准确的信息支持，帮助企业实现供应链的智能化、精细化管理。
1.1 数据采集与整合在传统的供应链管理中，信息孤岛和数据分散是常见问题，导致企业难以获取全面的供应链信息。
而大数据技术可以帮助企业实现多维度、全方位的数据采集和整合，将来自不同环节和渠道的数据进行统一管理和分析。
通过大数据平台的建设，企业可以实时监控供应链各个环节的数据变化，及时发现问题并进行调整。
1.2 预测分析与需求预测大数据技术可以通过对历史数据和市场趋势的分析，帮助企业进行需求预测和市场预测。
企业可以根据大数据分析的结果，调整生产计划、库存策略和物流安排，以更好地满足市场需求，降低库存成本和运营风险。
同时，大数据技术还可以帮助企业进行供应链风险管理，预测潜在的风险并采取相应的措施，保障供应链的稳定运行。
1.3 实时监控与反馈优化大数据技术可以实现对供应链各个环节的实时监控和反馈优化。
企业可以通过大数据平台实时掌握供应链的运行情况，及时发现异常情况并进行处理。
同时，大数据技术还可以通过数据分析和挖掘，为企业提供优化建议和决策支持，帮助企业提升供应链的效率和灵活性。
1.4 个性化定制与服务升级大数据技术可以帮助企业实现供应链个性化定制和服务升级。
通过对客户行为和偏好的分析，企业可以为客户提供个性化的产品和服务，提升客户满意度和忠诚度。
大数据分析技术在供应链管理中的应用研究
大数据分析技术在供应链管理中的应用研究随着信息技术的快速发展和互联网的普及，大数据分析技术逐渐成为企业管理和决策的重要工具。
供应链管理作为企业运营的核心环节，也开始借助大数据分析技术来优化运作效率、降低成本、提升服务质量。
本文将探讨大数据分析技术在供应链管理中的应用研究。
一、大数据分析技术在供应链预测中的应用供应链预测是供应链管理中的重要环节，它涉及到对市场需求的准确预测，以便合理安排生产和物流。
传统的预测方法往往基于历史数据和经验判断，但面对复杂多变的市场环境，这种方法的准确性和实时性往往难以满足需求。
而大数据分析技术可以从庞大的数据中挖掘出潜在的规律和趋势，从而提供更精准的预测结果。
通过对供应链中各个环节的数据进行收集和分析，可以建立起一个全面的供应链数据模型。
这个模型可以包括供应商的交货时间、产品的销售数据、库存水平等信息。
通过对这些数据进行深入挖掘和分析，可以发现一些潜在的关联关系和规律。
例如，某种产品在某个季节的销售量与天气变化之间存在一定的关系，通过分析历史数据，可以预测到未来的销售量。
这样的预测结果可以为企业提供准确的生产计划和物流安排，从而提高供应链的运作效率。
二、大数据分析技术在供应链风险管理中的应用供应链管理面临着各种各样的风险，包括供应商倒闭、原材料价格波动、自然灾害等。
传统的风险管理方法往往基于经验判断和专家意见，但这种方法的可靠性和准确性有限。
而大数据分析技术可以通过对大量的数据进行分析，发现供应链中的潜在风险，并提供相应的应对策略。
通过对供应链中各个环节的数据进行收集和分析，可以建立起一个全面的供应链风险模型。
这个模型可以包括供应商的财务状况、原材料价格的变化、交通运输的可靠性等信息。
通过对这些数据进行深入挖掘和分析，可以发现一些潜在的风险因素和趋势。
例如，某个供应商的财务状况不稳定，通过对其财务数据的分析，可以预测到其可能会倒闭的风险。
这样的预测结果可以为企业提供及时的预警和风险应对策略，从而降低供应链的风险。
大数据如何改变物流供应链的管理与运营
大数据如何改变物流供应链的管理与运营随着信息技术的快速发展和互联网的普及，大数据应用在各个行业中成为了一种趋势。
而物流供应链作为一个复杂的系统，也不例外地受到了大数据技术的影响。
本文将探讨大数据如何改变物流供应链的管理与运营，并介绍其带来的益处。
一、大数据在物流供应链中的应用1. 数据采集与储存：大数据的应用首先体现在数据的采集与储存上。
传统物流供应链中，信息流程繁琐，数据来源不一致，导致信息碎片化、沟通不畅等问题。
而大数据技术的引入使得数据的采集变得更为全面、自动化。
通过传感器、RFID技术等手段，可以实时采集物流过程中的各类信息，如货物的位置、温度、湿度等。
而这些数据能够被快速、准确地储存在云端，供各个环节的参与者共享和利用。
2. 数据分析与预测：大数据的另一重要应用是数据分析与预测。
传统物流供应链中，管理者往往只能根据经验和历史数据做出决策，这种方法可能存在风险和误差。
然而，借助大数据技术，物流供应链的管理者可以通过对大量数据进行分析，得出更加准确的结论和预测。
比如，通过分析货物运输过程中的温度数据，可以及时发现温度异常，并采取相应的救援措施，以保证货物的质量；通过对市场需求、供应链的数据分析，可以预测客户需求的变化并及时调整供应链的运作。
3. 智能决策与优化：大数据技术还使得物流供应链的决策和优化变得智能化。
传统物流决策往往基于经验和个人判断，而且整个过程耗时较长。
大数据技术的应用使得决策可以基于更多的数据和算法进行，在较短的时间内得出最优解。
比如，在货物配送过程中，通过对大量数据的分析，可以自动规划最佳的配送路线，以节省时间和成本。
另外，大数据还可以通过对供应链各环节的数据进行优化，提高供应链的效率和灵活性。
二、大数据对物流供应链管理与运营的益处1. 实时性和准确性提升：大数据技术使得物流供应链的信息获取更加实时且准确。
通过实时数据的采集和分析，供应链管理者可以及时了解到各个环节的状态、问题和需求，并能够做出相应的决策。
物流供应链中的大数据管理与分析
物流供应链中的大数据管理与分析物流供应链是一个复杂的系统，涉及到物流、供应、生产和销售等多个环节，需要各方之间的密切协作和信息共享。
随着信息技术的不断发展和普及，大数据管理和分析已经成为了物流供应链优化的重要手段。
本文将从物流供应链的角度，介绍大数据在供应链管理中的具体应用。
一、大数据在物流供应链中的意义随着物流供应链的不断发展，各个环节的数据量也呈现出爆炸性增长的趋势，这些数据包含了大量有价值的信息，如订单信息、库存信息、运输信息、销售信息等，其中的规律和趋势往往决定了企业的生死存亡。
传统的手工分析已经难以繁盛，物流供应链需要更加高效和精准的数据管理和分析方法。
而大数据技术则具有以下几个优点：1.快速响应速度：大数据技术可以快速处理任意规模的数据，在极短的时间内完成复杂的数据处理和分析。
2.挖掘潜在价值：大数据技术可以准确捕捉数据中的规律和趋势，帮助企业挖掘潜在的价值，从而优化物流供应链的各个环节。
3.精准决策支持：基于大数据分析结果，企业可以基于事实进行决策，降低决策的风险和成本。
二、大数据在物流供应链中的应用场景1.物流规划和优化物流物流规划和优化是物流供应链的核心环节，其确保企业物流活动的高质量和低成本。
针对物流规划和优化的需求，大数据技术可以用于：（1）优化调度和路线规划：基于历史数据和实时数据，大数据技术可以对运输行为和需求进行分析和挖掘，以此为基础优化调度和路线规划。
（2）更好的装载和配送：通过对运输效率和货物数量进行分析，大数据技术可以优化货物的装载和配送，实现货物运输的高效、快捷和准确。
（3）降低物流成本：大数据技术通过流程优化和资源整合，可以降低物流的成本，从而提高企业的运营效率和利润水平。
2.仓储管理仓储管理是供应链中的一个重要环节，其涉及到货物的收发、存储和管理等多个环节。
针对仓储管理的需求，大数据技术可以用于：（1）优化库存管理：通过大数据技术对库存进行分析和预测，可以帮助企业合理调配库存，避免滞货和积压，从而提高库存周转率和资金利用率。
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一、引言随着互联网和技术的不断发展，数据量呈现出爆炸式增长的趋势。
大数据分析作为一种利用复杂算法来提取、分析和获取有价值信息的技术手段，在各个领域得到了广泛的应用。
本文将探讨大数据分析在供应链管理中的应用，并分析其带来的优势。
二、大数据分析在供应链规划中的应用1.需求预测大数据分析通过收集和分析大量的历史销售、市场和顾客数据，可以帮助企业进行准确的需求预测。
根据需求预测结果，企业可以合理安排物流和仓储，减少库存积压和产品过期等问题。
2.生产计划大数据分析可以从供应链中获取到丰富的数据，包括原材料供应、生产进度、工艺流程等信息。
通过对这些数据的分析，企业可以优化生产计划，提高生产效率和产品质量，降低成本。
3.供应商和合作伙伴管理通过大数据分析，企业可以对供应商和合作伙伴进行评估和分类，找出优质供应商，并建立长期稳定的合作关系。
同时，可以实时监测供应链各个环节的运行情况，及时发现并解决问题，提升整个供应链的效率和稳定性。
三、大数据分析在供应链执行中的应用1.运输和配送优化大数据分析可以根据历史运输数据和交通情况预测最佳运输路线和时间，降低运输成本和时间。
同时，通过对配送过程中的实时数据监控，可以及时发现配送异常和问题，并采取相应的措施，提高配送效率和准确性。
2.质量控制大数据分析可以帮助企业对供应链中的质量问题进行监控和分析。
通过对产品的生产过程和质量数据的收集与分析，可以及时发现潜在的质量问题，采取有效的措施防止质量事故的发生，并确保产品质量符合标准。
3.售后服务大数据分析可以帮助企业实时监控产品的售后服务情况，包括用户的投诉、退换货和维修等。
通过对这些数据的分析，企业可以改进产品设计和售后服务流程，提高用户满意度和品牌形象。
四、大数据分析在供应链优化中的应用1.库存管理通过大数据分析，企业可以实时监控库存情况，并根据销售情况进行合理调配。
通过准确的库存预测和及时的补充，可以降低库存周转时间和持有成本，提高库存管理效率。
在供应链中运用大数据分析
在供应链中运用大数据分析随着信息技术的不断发展和普及，大数据分析在各个领域的应用也越来越广泛。
在供应链管理中，运用大数据分析可以帮助企业更好地理解市场需求、优化库存管理、提高运输效率、降低成本等方面发挥重要作用。
本文将探讨在供应链中如何运用大数据分析，以及其带来的益处和挑战。
一、市场需求预测在供应链管理中，准确地预测市场需求是至关重要的。
通过大数据分析，企业可以收集和分析海量的数据，包括历史销售数据、市场趋势、竞争对手信息等，从而更准确地预测未来的市场需求。
基于这些数据，企业可以调整生产计划、采购计划，避免库存积压或供应不足的情况发生，提高供应链的灵活性和响应速度。
二、库存管理优化大数据分析可以帮助企业实现库存管理的精细化和优化。
通过对销售数据、库存数据、供应商交货周期等信息进行分析，企业可以制定更合理的库存策略，避免库存过剩或缺货的情况发生。
同时，大数据分析还可以帮助企业识别潜在的库存风险，及时采取措施应对，降低库存成本，提高资金利用效率。
三、运输效率提升在供应链中，物流运输是一个重要的环节。
通过大数据分析，企业可以实时监控货物的运输情况，包括路况、交通拥堵、天气等因素，从而及时调整运输路线和方式，提高运输效率，减少运输成本。
此外，大数据分析还可以帮助企业优化仓储布局，提高仓储效率，减少货物滞留时间，加快供应链的流通速度。
四、成本降低通过大数据分析，企业可以更好地掌握供应链各个环节的成本情况，找出成本高企的环节，并采取相应的措施降低成本。
比如，通过分析供应商的价格波动情况，企业可以选择在价格低谷时采购原材料，降低采购成本；通过优化运输路线和方式，减少运输成本；通过精细化的库存管理，降低库存成本等。
这些举措可以帮助企业降低整体供应链的成本，提高竞争力。
五、挑战与展望尽管大数据分析在供应链管理中带来诸多益处，但也面临一些挑战。
首先，数据安全和隐私保护是一个重要问题，企业需要加强数据保护措施，防止数据泄露和滥用。
供应链大数据分析与应用
供应链大数据分析与应用随着信息技术的不断发展和普及，大数据已经成为当今社会的热门话题之一。
在供应链管理领域，大数据的应用也日益受到重视。
供应链大数据分析与应用，不仅可以帮助企业更好地了解市场需求、优化供应链运作，还可以提升企业的竞争力和盈利能力。
本文将探讨供应链大数据分析与应用的重要性、方法和实际案例，帮助读者更好地理解这一领域的知识。
一、供应链大数据分析的重要性1.1 提升供应链效率通过对大数据的分析，企业可以更准确地预测市场需求，合理安排生产计划和物流配送，从而提升供应链的运作效率。
例如，利用大数据分析可以实现快速响应市场变化，减少库存积压和物流拥堵，降低企业的运营成本。
1.2 优化供应链设计大数据分析可以帮助企业深入了解供应链各个环节的运作情况，发现潜在的问题和瓶颈，并提出相应的优化方案。
通过对供应链数据的挖掘和分析，企业可以优化供应商选择、库存管理、订单处理等方面，提升供应链的整体设计水平。
1.3 提升客户满意度通过对大数据的分析，企业可以更好地了解客户的需求和偏好，为客户提供个性化的服务和定制化的产品。
这不仅可以提升客户的满意度和忠诚度，还可以帮助企业在市场竞争中脱颖而出。
二、供应链大数据分析的方法2.1 数据采集在进行供应链大数据分析之前，首先需要进行数据采集工作。
企业可以通过各种传感器、RFID技术、互联网等渠道收集供应链相关的数据，包括生产数据、库存数据、销售数据、物流数据等。
2.2 数据清洗采集到的数据往往存在噪声和缺失值，需要进行数据清洗工作。
数据清洗包括去除重复数据、填补缺失值、处理异常值等操作，确保数据的准确性和完整性。
2.3 数据存储清洗后的数据需要进行存储，以便后续的分析和应用。
企业可以选择建立数据仓库、数据湖等数据存储系统，将数据进行结构化存储和管理。
2.4 数据分析数据分析是供应链大数据应用的核心环节。
企业可以利用数据挖掘、机器学习、人工智能等技术对数据进行分析，发现数据之间的关联性和规律性，为企业决策提供支持。
供应链大数据分析与供应链风险管理研究
供应链大数据分析与供应链风险管理研究随着互联网技术的不断发展，大数据分析在各个领域得到了广泛应用，供应链管理也不例外。
供应链大数据分析引入了大数据技术和算法，帮助企业更好地管理供应链，提高效率，降低风险。
本文将探讨供应链大数据分析以及与之相关的供应链风险管理研究。
一、供应链大数据分析的概念和意义供应链大数据分析是指利用大数据技术和算法对供应链中的数据进行收集、处理、分析和挖掘，从而提供有关供应链中产品流动、库存管理、供应商选取等方面的决策支持。
它的意义在于通过精细的数据分析，提前发现供应链中的问题，准确预测市场需求，优化供应链结构，提高供应链的反应能力和灵活性。
供应链大数据分析的核心在于对供应链中的各种数据进行收集和整理。
这些数据包括供应商的交易记录、订单的执行情况、库存水平、需求预测数据、运输和物流数据等。
通过对这些数据的分析，可以了解供应链中的各个环节是否存在问题，以及如何改进和优化供应链的运作。
二、供应链大数据分析的关键技术供应链大数据分析依赖于一系列关键技术，以下是其中几个重要的技术：1. 数据采集和清洗：数据采集是供应链大数据分析的第一步，需要从各个环节收集供应链数据。
然而，由于数据来源不一致和数据格式不统一，数据清洗成为了一个重要的环节。
数据清洗包括数据去重、数据格式统一、数据纠错等。
2. 数据存储和管理：供应链大数据的容量很大，传统的关系数据库不能满足需求。
因此，采用分布式文件系统和非关系型数据库对数据进行存储和管理，以提高存储和访问效率。
3. 数据挖掘和分析：数据挖掘是从大量数据中自动发现有效信息的技术。
供应链大数据分析需要利用数据挖掘技术，提取与供应链管理相关的模式和规律。
常用的数据挖掘算法包括关联规则挖掘、分类算法、聚类算法等。
4. 预测和优化模型：供应链大数据分析的目的之一是准确预测市场需求，以便优化供应链的库存管理和生产计划。
常用的预测和优化模型包括时间序列模型、回归模型、线性规划模型等。
利用大数据分析技术进行供应链优化与改进策略研究
利用大数据分析技术进行供应链优化与改进策略研究供应链管理一直是企业管理中一个关键的领域。
在全球化和信息化的今天，供应链不再局限于企业内部，而是扩展到整个价值链中。
随着大数据技术的发展和应用，变得更加重要和实践，因此本文旨在探讨如何利用大数据分析技术对供应链进行优化和改进，以提高企业的运作效率和降低成本。
一、供应链管理的重要性供应链是企业内外部资源的有机整合，是实现企业目标的重要手段。
供应链管理的好坏直接关系到企业的竞争力和生存能力。
在当今竞争激烈的市场环境中，优化供应链管理，提高供应链效率已成为企业赢得市场的关键。
而大数据分析技术的引入，为供应链管理提供了新的思路和方法。
二、大数据在供应链管理中的应用大数据具有海量、高速、多样、价值密度较低等特点，这为供应链管理提供了更多的数据支持。
通过大数据分析技术，企业可以实时监控和分析供应链中的各个环节，及时发现潜在问题，并采取有效的措施解决。
例如，企业可以利用大数据分析技术对供应链中的库存和物流情况进行实时监控，从而提高库存周转率和降低物流成本。
三、供应链优化的关键因素供应链优化不仅仅是提高效率，还包括提高灵活性、降低成本、提高服务质量等方面。
大数据分析技术在供应链优化中的关键作用主要体现在以下几个方面：1. 预测需求：通过大数据分析技术，企业可以预测客户需求的变化趋势，进而调整供应链的生产和库存计划，减少库存积压和缺货现象。
2. 降低风险：大数据分析技术可以帮助企业识别供应链中的潜在风险，从而及时应对，降低损失。
3. 提高透明度：通过数据的可视化分析，企业可以实时了解供应链中各个环节的运作情况，实现供应链的透明化管理。
四、供应链改进的策略在利用大数据分析技术进行供应链管理优化的过程中，企业需要注意以下几点：1. 数据收集：确保收集到的数据准确、全面、及时，尽量避免数据的缺失和错误。
2. 数据整合：将来自不同部门和系统的数据整合起来，建立统一的数据平台，实现全局数据分析。
如何利用大数据分析提升供应链效率
如何利用大数据分析提升供应链效率随着科技的发展和互联网的普及，大数据分析成为了企业管理和决策的重要工具。
供应链作为企业运作的重要环节，其效率对于企业的发展至关重要。
本文将探讨如何利用大数据分析提升供应链效率，并从不同的角度进行论述。
一、利用大数据分析优化供应链规划供应链规划是供应链管理中的重要环节，它涉及到供应商选择、库存管理、运输安排等方面。
通过大数据分析，企业可以收集和整理大量的供应链数据，从而更好地进行供应链规划。
例如，通过分析历史销售数据和市场需求趋势，企业可以预测产品需求量，合理安排供应商的生产和物流，避免库存积压和缺货现象的发生。
此外，大数据分析还可以帮助企业评估供应商的绩效，选择合适的供应商，提高供应链的稳定性和可靠性。
二、利用大数据分析优化供应链运作供应链运作是供应链管理中的核心环节，它涉及到订单处理、物流运输、库存管理等方面。
通过大数据分析，企业可以实时监控供应链运作的各个环节，及时发现和解决问题。
例如，通过分析订单数据，企业可以发现订单处理的瓶颈，优化订单处理流程，提高订单处理效率。
通过分析物流数据，企业可以优化运输路线和配送计划，减少运输成本和时间。
通过分析库存数据，企业可以合理安排库存，避免库存积压和缺货现象的发生。
此外，大数据分析还可以帮助企业预测产品的销售趋势和市场需求，调整生产和物流计划，提高供应链的灵活性和响应能力。
三、利用大数据分析优化供应链风险管理供应链风险管理是供应链管理中的重要环节，它涉及到供应商的信用风险、自然灾害的风险、市场需求的不确定性等方面。
通过大数据分析，企业可以收集和整理大量的供应链风险数据，从而更好地进行供应链风险管理。
例如，通过分析供应商的信用数据和供应链的历史数据，企业可以评估供应商的信用风险，及时采取措施降低风险。
通过分析自然灾害的历史数据和市场需求的趋势，企业可以预测和应对风险，减少供应链的中断和损失。
此外，大数据分析还可以帮助企业建立供应链风险模型，评估不同风险因素的影响程度，制定相应的风险管理策略。
大数据对供应链管理的影响
大数据对供应链管理的影响大数据对供应链管理的影响现代社会，大数据已成为一个热门话题，引起了广泛的关注和讨论。
随着技术的飞速发展，大数据正在改变着各行各业的运作方式。
供应链管理作为商业运作中至关重要的环节，也受到了大数据的深远影响。
本文将探讨大数据对供应链管理的影响，并分析其在提高效率、降低成本、提升质量和创新领域的应用。
一、提高效率大数据能够提供供应链所需的各种信息数据，帮助管理者更好地了解整个供应链的运作情况，从而提高运作的效率。
通过大数据分析，企业可以更准确地预测需求，优化库存管理，避免过剩或缺货的情况发生。
此外，大数据还可以实时监测生产过程、物流运输等环节，及时发现并解决问题，确保供应链的平稳运转。
二、降低成本大数据的应用可以帮助企业在供应链管理中降低成本，提高利润。
通过分析和利用大数据，企业可以更加精确地预测市场需求，避免过度生产或仓储。
此外，大数据分析还可以发现供应链中存在的浪费和低效率环节，及时进行改进，减少资源的浪费，降低运营成本。
三、提升质量大数据在供应链管理中的另一个重要应用是提升产品和服务的质量。
通过对大数据的分析，企业可以收集和整理消费者的反馈和意见，了解产品的优缺点，及时改进产品设计和生产流程。
此外，大数据还可以监测供应链中的各个环节，及时发现质量问题，并采取有效的措施解决，确保产品质量的稳定和可靠。
四、创新领域大数据的应用还可以在供应链管理中推动创新。
通过对大数据的分析，企业可以发现消费者的潜在需求和市场趋势，结合企业的实际情况进行产品创新和业务模式创新。
此外，大数据还可以帮助企业与供应链伙伴建立更紧密的合作关系，共享信息和资源，开展创新性的合作项目。
总结起来，大数据对供应链管理产生了深远的影响，提高了效率，降低了成本，提升了质量，推动了创新。
然而，要实现大数据在供应链管理中的最大价值，企业需要积极采集和整理数据，建立完善的数据分析体系，培养专业的数据分析人才，并与供应链伙伴共同努力，实现数据的共享和合作。
大数据与供应链管理的关系
大数据与供应链管理的关系近年来，随着大数据技术的不断发展和应用，它已经成为众多行业重要的工具和资源。
在这其中，大数据对供应链管理产生了深远影响。
本文将探讨大数据与供应链管理之间的紧密关系，并阐述大数据在供应链管理中的应用和优势。
一、大数据对供应链管理的重要性在传统的供应链管理中，相关数据的获取和分析往往是基于有限的信息和经验。
这使得供应链决策容易受到个人主观因素的影响，且缺乏科学依据。
而大数据的应用，则可以打破这种限制，使供应链管理更加科学化和智慧化。
大数据为供应链管理提供了丰富的信息资源，通过收集和分析供应链各个环节产生的数据，可以全面了解供应链中的运作情况。
例如，通过监测和分析销售数据，企业可以预测市场需求，调整生产和采购计划，以更好地满足客户需求。
此外，大数据还可以帮助企业追踪和分析物流环节的数据，提高物流效率和减少成本。
通过全面了解供应链中的数据，企业可以做出更准确的决策，提高供应链的运作效率和竞争力。
二、大数据在供应链管理中的应用1. 预测需求和销售大数据的应用可以帮助企业预测市场需求和销售趋势。
通过分析消费者行为、市场状况、竞争对手等多维度的数据，企业可以准确预测市场需求，调整产品产能和库存策略，避免过多或过少的存货，提升供应链的灵活性和响应能力。
2. 优化供应链网络和物流大数据技术可以帮助企业优化供应链网络和物流规划。
通过分析供应链各环节的数据，包括供应商、仓储、物流、销售等，企业可以识别瓶颈和风险点，提出改进措施。
例如，通过分析物流数据，企业可以选择最佳的物流路径和运输方式，减少运输成本和时间。
同时，大数据还可以帮助企业进行需求驱动的供应链规划，实现供应链网络的最优配置。
3. 风险管理与预警大数据分析可以帮助企业及时发现和应对供应链中的潜在风险。
通过监测供应链各环节的数据，企业可以实时了解供应链中的异常情况，如供应商延迟交货、物流问题等，并采取相应的措施，避免供应链中断和延误。
此外，大数据还可以帮助企业进行供应链事件模拟，评估不同风险事件对供应链的影响，制定相应的应急预案。
供应链数据分析利用大数据分析优化供应链运营效果
供应链数据分析利用大数据分析优化供应链运营效果随着信息技术的不断发展和普及，大数据分析在各个领域的应用也越来越广泛。
在供应链管理领域，数据分析已经成为优化供应链运营效果的重要手段之一。
通过对供应链中的各个环节进行数据采集、分析和挖掘，企业可以更好地了解市场需求、优化库存管理、提高生产效率，从而实现供应链的高效运作。
本文将探讨供应链数据分析如何利用大数据分析来优化供应链运营效果。
一、供应链数据分析的重要性供应链数据分析是指通过收集、整理和分析供应链中产生的各类数据，以获取有关供应链运作情况的信息，并据此进行决策和优化。
在传统的供应链管理中，往往存在信息不对称、信息孤岛等问题，导致企业难以全面了解供应链的运作情况，难以及时做出准确的决策。
而通过数据分析，可以将供应链中的各种数据进行整合和分析，为企业提供更准确、更全面的信息支持，帮助企业更好地应对市场变化、降低运营成本、提高服务质量。
二、大数据在供应链数据分析中的应用大数据技术的发展为供应链数据分析提供了更强大的工具和支持。
在供应链管理中，大数据可以帮助企业处理海量的数据，发现数据之间的关联性和规律性，为企业提供更深入的洞察和更准确的预测。
具体来说，大数据在供应链数据分析中的应用主要包括以下几个方面：1. 需求预测：通过分析历史销售数据、市场趋势、促销活动等信息，利用大数据技术可以更准确地预测产品的需求量，帮助企业合理安排生产计划和库存管理，避免因为需求波动而导致的库存积压或缺货情况。
2. 供应商管理：通过对供应商的绩效数据、交货准时率、质量合格率等指标进行分析，可以帮助企业评估供应商的表现，及时发现问题并采取措施，从而提高供应链的稳定性和可靠性。
3. 库存优化：大数据分析可以帮助企业更好地管理库存，避免因为库存过多而造成资金占用过多或者因为库存不足而导致订单无法及时交付的情况。
通过对库存周转率、安全库存水平等指标进行分析，企业可以制定更合理的库存管理策略。
如何利用大数据优化供应链管理
如何利用大数据优化供应链管理在当今数字化时代，大数据已经成为企业提升竞争力的关键资源。
对于供应链管理而言，充分利用大数据能够带来显著的优化和改进。
那么，究竟如何有效地运用大数据来优化供应链管理呢？首先，我们要明确大数据在供应链管理中的重要性。
供应链涉及到从原材料采购、生产制造、仓储物流到销售终端的一系列环节，数据量庞大且复杂。
而大数据技术能够帮助我们整合、分析这些海量数据，从而发现隐藏在其中的规律、趋势和问题。
在采购环节，大数据可以发挥巨大的作用。
通过对历史采购数据的分析，企业可以了解不同供应商的表现，包括产品质量、交货准时率、价格波动等。
基于这些数据，企业能够更准确地评估供应商的可靠性和竞争力，从而选择最合适的合作伙伴。
同时，大数据还可以预测原材料的价格走势，帮助企业在合适的时机进行采购，降低采购成本。
生产环节同样受益于大数据。
实时收集生产线上的数据，如设备运行状态、生产效率、产品质量等，可以及时发现生产过程中的异常情况。
通过对这些数据的深入分析，企业能够优化生产流程，提高生产效率，减少次品率。
而且，利用大数据预测市场需求的变化，企业可以灵活调整生产计划，避免库存积压或缺货的情况发生。
仓储和物流环节是供应链中的重要组成部分。
大数据可以帮助企业优化仓库布局，提高货物存储和拣选的效率。
通过对物流数据的分析，包括运输路线、运输时间、运输成本等，企业能够选择最优的物流方案，降低运输成本，提高物流配送的准时性和准确性。
在销售环节，大数据能够提供更精准的市场洞察。
分析消费者的购买行为、偏好和需求，企业可以更有针对性地推出产品和制定营销策略。
同时，通过对销售数据的实时监控，企业能够及时调整销售策略，应对市场变化。
然而，要想成功利用大数据优化供应链管理，企业还需要解决一些关键问题。
数据质量是首要问题。
如果数据不准确、不完整或过时，那么基于这些数据做出的决策可能会产生误导。
因此，企业需要建立完善的数据收集和验证机制，确保数据的质量。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
大数据应用对供应链管理价值提升的分析与研究
作者：王娟
来源：《物流科技》2016年第02期
摘要：随着互联网、物联网、云计算等信息技术的发展，大数据的价值逐渐被重视。
供应链管理协同大数据技术对数据资源进行发掘、融合、利用，使市场预测变得切实有效，优化企业管理能力，驱动智慧型供应链形成，巩固供应链的核心网链地位，提高供应链管理的效率，促进供应链整体价值创造能力的提升。
关键词：供应链管理；大数据；价值
中图分类号：F253.9 文献标识码：A
Abstract： With the development of information technology， such as internet， internet of things， cloud computing， the value of big data is gradually valued. Supply chain management collaborative big data technology to explore the data resources， integration and utilization， so that the market forecast to become effective， optimize the enterprise management capabilities， drive intelligent supply chain to build， consolidate supply chain position， improve the efficiency of supply chain management， and promote the overall value creation ability of the supply chain.
Key words： supply chain managemen； big data； value
供应链管理（Supply Chain Management，SCM），是从供应链整体角度出发，对处于链状结构中的上游供应商直至下游客户的所有组织进行合理的管理，实现以最低的成本让客户获得最大价值的一种管理模式，旨在提升供应链整体效益和竞争力。
在激烈竞争的网络经济环境下，供应链管理已成为一种广泛应用的业务管理模式。
供应链管理实质体现在网络竞争环境中企业与供应商、企业与合作伙伴、企业与客户之间的协作关系。
从供应链管理涉及的信息、技术、竞争、合作、集成等不同的角度，呈现出网络与供应链一体化发展的趋势。
随着移动互联网、云计算、物联网等信息技术的进一步发展，海量信息的产生与涌入，将市场推向了大数据时代。
市场对数据的发掘与利用，使大数据的价值逐渐凸显，供应链间商业信息及时、高效、准确的共享，有助于提高供应链整体的竞争力。
在企业重视大数据价值的同时，以大数据为核心驱动力的智慧型供应链管理新模式在市场竞争中有了一席之地。
1 电子化供应链管理的发展
1.1 供应链管理的实质
供应链管理的实质是体现集成理念的管理思想，是企业与各方协作整合利用、优化其所属供应链上的资源，提高竞争优势的有效管理方法。
通过快速响应市场需求，加强供应链各节点间的密切联系，增强供应链柔性化，实现客户服务增值，达到有效的客户满意度，强调供应链整体的运行效率。
1.2 电子化供应链管理的发展
供应链管理需要对信息流、物流、资金流进行控制，将所属链上成员“共赢”作为目标，获得整体最大效益。
在现代信息技术和网络技术支持下的网络经济信息资源环境中，市场运营的各类信息显现出海量、繁杂、快速性等特点，利用网络工具、技术、资源以高速度和低成本进行供应链间各企业各环节的实时交流、及时响应与协作，成为供应链管理的新要求，由此，电子化供应链的产生成为必然。
1.3 电子化供应链管理的价值体现
网络经济利用互联网技术将企业商务活动的全过程纳入网络之中，改变了传统的业务方式和手段，充分利用互联网共享资源，缩短了商务交易环节，提高了交易效率，降低了交易成本，提升了服务质量。
网络和供应链管理作为企业提高竞争力的两大“基石”，在企业经营的实践过程中互相渗透结合，实现集成效益。
电子化供应链管理拉近了供应链间各企业的战略关系，更加强调链上各类资源的集成，实现各环节之间的信息共享，注重人、技术、管理三者在商务活动中的有效结合，为企业带来不可估量的群价值。
2 供应链管理与大数据融合
2.1 供应链管理引入大数据
大数据又被称为巨量数据，随着互联网的发展和云时代的到来，对数据资源不断发掘与利用，大数据已经不再被单纯地理解为数据量的庞大，而是被更广泛地定义为在规模数据基础上对数据的深层次利用。
企业通过对海量数据的分析，深度挖掘数据的信息价值，发挥大数据在企业经营管理、交易模式创新方面的优势，为企业的经营提供科学的决策支持和价值资源。
大数据的应用已经成为引领现代企业科学管理和经营的“指南针”。
电子化供应链管理已经推进了供应链与网络一体化发展的进程，但是，随着供应链间业务环节和内容的复杂化程度不断加深，企业对供应链管理在信息处理质量、市场业务开拓、合作伙伴选择、商业运作模式上提出了更高的要求。
将大数据引入供应链管理，从供应链上游到下游全程协同数据，运用云计算对数据进行获取、跟踪、预测、分析，形成低成本、高质量的可靠信息，发挥数据的最大价值。
2.2 大数据升级供应链管理
企业的发展与大数据的运用存在着密切的内在联系。
以大数据为核心驱动力的供应链管理模式，在供应链上从需求、采购、生产、销售各环节到对供应商、生产商、分销商、零售商以及最终消费者各成员通过大数据的运用进行监控、分析、反馈，对供应链全局进行掌控，以提升供应链运营的有效性，有效减少供应链成本，并实现从历史数据决策向即时数据决策的推进。
大数据在供应链的应用并不是简单的将企业状态、交易过程、资源运用等数据可视化，而是通过有效的数据配置和管理，对数据资源深入发掘，并充分运用至企业经营决策与实施中，通过获取有价值的数据加快供应链上各环节的运营节奏，提高供应链整体的响应速度，以推动供应链成为企业发展的核心竞争力，并提升供应链自身价值，形成智慧型供应链。
3 大数据应用对供应链管理的价值提升
3.1 聚合价值信息，有效预测市场
市场竞争的加剧，不断催促着企业应在经营的起跑线上就要略胜一筹。
企业在进入市场之初，对市场的需求预测及定位的前瞻性和准确性是增强竞争力的法宝。
大数据的引入及其分析技术可以对海量数据进行过滤、鉴别、分析，聚合有价值的信息，减少无效信息的干扰，为企业有效预估市场需求，快速响应市场变化，准确市场业务判断，精准捕捉市场商机，并通过实时数据分析，协调上下游业务关系，优化业务流程，掌控供应链整体资源配置，由信息价值的获取延伸至供应链企业的利润提升，以提高供应链整体的运行效率。
3.2 协同企业核心业务，紧密整合供应链
供应链管理的能力是企业降低成本的新利润源泉，将大数据分析应用于供应链中各成员企业的核心业务环节，从研发环节的新产品设计与开发，供应环节的供应商选择与原材料采购，生产环节的产品制造与流程管理，销售环节的市场细分与定位选择，物流环节的仓储管理与运输调配，客户管理环节的客户信息反馈与跟踪等节点，通过大数据推升效率，进行诸如信息采集、生产组织、物流调控、客户跟踪等业务活动，达到敏捷反应，提升协同效应，实现对供应链各环节的紧密整合。
3.3 有效控制成本，改进决策依据
供应链管理关注技术和流程的集成，重视高效利用供应链的各种资源、技术、工具，实现综合效益，而不仅仅是获得单项效益。
通过对大数据的分析，关注全局数据源，保持市场同步性，达到降低经营成本的目的。
供应链的大数据应用以低成本对企业内部及外部大量数据进行收集，作为分析基础，挖掘出数据隐蔽价值，为企业拓展业务机遇，实现企业经营决策由历史数据简单预测向即时数据理性分析的转变。
同时，实现供应链整体数据资源可视化、需求计划同步化、风险管理可控化的效益回报。
3.4 合理部署资源，驱动智慧供应链
供应链管理的繁复程度不断加深，带来了越发庞大的数据量，企业需要整合并优化在供应、生产、销售、物流等一系列环节的信息，改善供应链上下游关系，以获得竞争优势。
运用大数据技术、互联技术、智能化技术进一步抓取、加工、处理、分析复杂数据中的关键信息，突出供应链管理的差异化，在资源获取、需求预测、产品设计、库存控制、渠道规划、客户分析、风险预警等方面，形成智慧数据，合理部署资源，推动数据融合，打造出智慧型供应链，发挥大数据的核心价值。
在数据加速运转的当下，大数据在供应链管理中蕴藏着巨大的潜力，对大数据合理的挖掘、分析、管理、应用，有利于创建个性化市场、优化企业流程、打造智能产品，实现供应链整体价值，巩固供应链的核心网链地位，锁定企业竞争优势的战略高地。
供应链管理有效协同大数据技术，将进一步拓展未来企业价值空间。
参考文献：
[1] 袁艳. 供应链管理系统与物流技术领域的数据整合研究[J]. 物流技术，2013，32（7）：119-120.
[2] 蔡宇江. 互联网供应链金融的发展趋势[J]. 中国物流与采购，2014（22）：62.
[3] 宋学清，刘雨. 大数据：信息技术与信息管理的一次变革[J]. 情报科学，2014（9）：14-17.。