大数据在农产品供应链的运用ppt(最终版)
(2024年)供应链管理(共39张PPT)
根据功能性不同划分，可以将供应链 分为反应性供应链（Responsive） 和有效性供应链（Efficient）。
2024/3/26
根据容量和需求不同划分，可以将供 应链分为平衡的供应链和倾斜的供应 链。
特点：复杂性、动态性、面向用户需 求、交叉性。
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库存分类管理及安全库存设置
库存分类管理
库存周转率监控
根据物品的重要性和采购难易程度， 将库存物品进行分类管理，如ABC分 类法，以便合理分配管理资源。
定期监控库存周转率，及时发现并解 决库存积压或呆滞问题，提高库存使 用效率。
安全库存设置
通过设置安全库存水平，确保在需求 波动或供应不稳定的情况下，仍能满 足生产或销售需求，避免缺货或积压 现象。
环保责任
企业应积极履行环保义务，遵 守环保法规和标准，降低自身
运营对环境的影响。
社会责任
企业应关注社会福祉和公益事 业，通过绿色供应链实践推动 社会可持续发展。
2024/3/26
资源节约责任
企业应注重资源节约和高效利 用，推广可再生资源和清洁能 源的使用。
道德责任
企业应坚守商业道德和诚信原 则，在绿色供应链中维护公平
设计原则
遵循战略性、经济性、适 应性、协调性等原则，确 保供应链网络设计符合企 业战略需求。
2024/3/26
设计方法
运用数学建模、仿真模拟 、专家评审等方法，对供 应链网络进行优化设计。
关键要素
关注设施选址、库存策略 、运输方式选择等关键要 素，确保供应链网络高效 运作。
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供应链合作伙伴选择标准
贸易保护主义与地缘政治风险
农业大数据PPT (2)_ppt课件
生产
销售
应用层 信息服务 ODM 元数据
私有
主数据
数据
应用层 信息服务 ODM 元数据
私有
主数据
数据
仓储
应用层 信息服务 ODM 元数据
私有
主数据
数据
其它
应用层 信息服务 ODM 元数据
私有
主数据
数据
数据共享服务
元数据检索
数 元数据校验 据
管 元数据管理 控
平 元数据 台
数据服务
五、建设前景
架构：从分散到统一
应用系统
• 数据采集 • 行业预警 • 信息交互 • 流程化办公
综合分析系统
综合管理系统 • 资源统一管理
• 应用统一管理
• 安全统一管理
• 流程统一管理
三、总体规划
信息资源库
• 企业信息库 • 政策信息库 • 综合分析库 • 管理信息库 • 安全数据库 • 基础数据库
• 数据资源管理 • 数据整合处理 • 数据导出管理 • 历史数据管理 • 数据备份恢复
供依据
销售系统
大数据 综合服务
生产系统
根据数据分析提供 仓储依据
仓储系统
根据数据分析提供 生产依据
2016年6月1日
一、农业大数据时代
大数据时代，随着硬件设备发展，计算机计算能 力的提高，互联网的崛起，数据呈现疯狂增长。
季节性
地域性
多样性
周期性
现代农 业特点
大数据量 分类杂多 数据及时 关联性强
数据无处不在
数据无时不有
一、农业大数据时代
根据不完全统计，现代中国农业每年产生8000pb的数 据存储。
其中：农业资源数据3500pb 农业生产数据2500pb 农业市场数据1000pb 农业管理数据1000bp
农业大数据助力智慧农业建设PPT课件
数据分析与挖掘技术
统计分析方法
运用统计学方法对农业大数据进行描 述性、推断性分析，揭示数据内在规 律。
机器学习算法
应用机器学习算法对农业大数据进行 分类、回归、聚类等分析，挖掘潜在 价值。
深度学习技术
利用深度学习技术对图像、语音等非 结构化农业大数据进行分析和挖掘。
可视化分析技术
运用数据可视化技术对分析结果进行 直观展示，为决策者提供有力支持。
数据量大、类型多、处理速度快、 价值密度低。
农业大数据来源
包括农业生产环境数据、农业生物 数据、农业遗传资源数据等。
智慧农业建设目标与愿景
01
02
03
智慧农业定义
利用物联网、云计算、大 数据等现代信息技术，实 现农业生产全过程的智能 化管理和控制。
智慧农业建设目标
提高农业生产效率、降低 生产成本、保障农产品质 量安全、促进农业可持续 发展。
当前智慧农业领域缺乏统一的技术标准和规范，导致不同系统、不同设备之间的数据互通和共享存在障碍。
规范制定滞后
随着技术的快速发展，智慧农业相关规范和标准的制定相对滞后，无法满足实际需求，制约了智慧农业的进一步 发展。
人才队伍培养与引进问题
人才短缺
智慧农业涉及多学科交叉，需要具备农业、信息技术、数据科学等背景的专业人才，目前这类人才相 对短缺。
农业资源环境监测与保护
利用大数据技术对农业资源环境进行实时监测和数据分析，为政府和企业 提供农业资源利用和环境保护的决策支持。
通过大数据分析，发现农业资源环境的变化趋势和潜在问题，提出针对性 的保护措施和建议。
结合遥感技术和地理信息系统，实现农业资源环境的空间分析和可视化展 示，提高决策的科学性和准确性。
大数据在农产品冷链物流中的应用
大数据在农产品冷链物流中的应用近年来，随着大数据技术的不断发展，其在各个领域的应用也日益广泛。
在农业领域，农产品的冷链物流一直是一个备受关注的话题。
农产品的冷链物流涉及到从生产到消费的整个过程，其中涉及到的温度、湿度、气氛等因素对农产品的质量和新鲜度有着至关重要的影响。
而大数据技术的应用，则为农产品冷链物流带来了许多新的机遇和挑战。
大数据技术在农产品冷链物流中的应用可以帮助监测和控制环境条件。
通过传感器和监测设备，可以实时采集冷链物流环境中的温度、湿度、气氛等数据。
将这些数据上传到云端，并借助大数据分析技术，就能够实现对环境条件的监测和控制。
当温度超出安全范围时，系统可以及时发出警报并采取相应的措施，确保农产品在运输过程中的质量和新鲜度。
大数据技术还可以帮助优化农产品冷链物流的运输路线和方式。
利用大数据分析，可以对不同运输路线和运输方式进行比较和优化，以选择最佳的方案。
可以根据不同农产品的特性和目的地的不同，选择最适合的运输方式和路线，减少运输时间和成本的同时最大限度地保证农产品的质量和新鲜度。
大数据技术还可以帮助预测和规划农产品的需求和供应。
通过分析历史数据和市场趋势，可以预测不同农产品的需求量和销售情况，从而有针对性地规划生产计划和物流安排。
这样就能够避免农产品的大量积压或短缺，提高农产品的供应效率和市场竞争力。
从个人观点来看，大数据技术在农产品冷链物流中的应用，为农业产业链的升级和转型提供了新的思路和方法。
通过更加精细化、智能化的管理和运营，可以提高农产品的附加值和市场竞争力，同时也可以为消费者带来更加安全、新鲜的农产品。
我对大数据在农产品冷链物流中的应用持乐观态度，相信随着技术的不断进步和应用，农产品冷链物流将迎来更加美好的发展前景。
总结回顾一下，大数据在农产品冷链物流中的应用不仅可以帮助监测和控制环境条件，优化运输路线和方式，还可以帮助预测和规划需求和供应。
这些都为农产品冷链物流的管理和运营带来了许多便利和机遇。
现代农业大数据解决方案课件
企业
科研机构 合作社
益农信息社 农户
其他
ITV PC 手机
智慧农业服务云门户
云
应
开
综合管
农业生
网络化
精准化生
农副产品
跨界农业
运营支撑管理系统
用
放
理系统
产经营
服务
产
溯源
服务
（12316……）
平
海量离线数据分布式存储框架（HDFS）
批量实时数据分布式存储框架（REDIS/SPARK）
大
台
大数据实时处理 / 大数据离线处理
01 现代农业概况分析
传统农业
温度、湿度 、CO2、氧 气、光照等
传感器
演进
现代农业大数据解决方案
现代农业
补光设备
自动喷水装 置
01 现代农业概况分析
• 现代农业采用各类型传感设备（视频探头，温度、湿度、CO2、氧气、光 照等传感器）便利了农业智能生产管理，同时创造了越来越多的传感数据 ；
• 农业传感数据存储占用海量资源，但却缺乏大数据应用服务，数据资源无 法更好为民服务；
02大数据助力智慧为农——农业大数据舆情分析
食品安全热搜风云图
国民最关注的农业问题
应用示例
现代农业大数据解决方案
02大数据助力智慧为农——中小农创业贷款风险管控
人口基础属性：
年龄
居住地
性别
家庭状况
婚姻状况
身份证
籍贯
血型
金融标签关联：
支付渠道
信用卡
消费频次
消费档次
消费商户
消费地址
消费行为刻画：
客户等级
大千生 态园
婺源油 菜花
2024大数据在农业领域的应用pptx
contents•引言•大数据技术在农业领域应用目录•大数据在农业领域典型案例分析•大数据在农业领域面临的挑战与问题•大数据在农业领域未来发展趋势预测01引言背景与意义农业大数据的产生随着农业信息化、智能化的发展，农业领域产生了海量的数据，包括气象、土壤、作物、市场等方面的信息。
大数据技术的成熟近年来，大数据技术在数据采集、存储、处理和分析等方面取得了显著进展，为农业大数据的应用提供了技术支撑。
农业现代化的需求农业现代化需要实现精细化、智能化和可持续化发展，大数据技术的应用有助于提高农业生产效率、降低成本、改善生态环境。
大数据与农业结合现状农业大数据平台的建设农业大数据应用案例农业大数据产业链的形成02大数据技术在农业领域应用农业生产环节应用精准施肥精准种植根据土壤养分含量、作物生长需求等大数据信息，制定个性化施肥方案，减少化肥使用，提高土壤肥力。
精准用药1 2 3农业水资源管理农业土地资源管理农业劳动力资源管理农业资源管理应用农业生态环境监测应用农业气象监测01农业环境监测02农业生物多样性监测0303大数据在农业领域典型案例分析精准种植案例分析土壤与气候数据分析智能农机装备应用农业病虫害监测与预警养殖管理案例分析养殖环境监测与调控通过收集养殖环境数据，利用大数据分析技术，实现对养殖环境的精准监测和调控，提高养殖效益。
饲料配方优化结合大数据和营养学知识，为养殖户提供科学的饲料配方建议，降低饲料成本，提高养殖效益。
疫病防控与预警利用大数据技术对动物疫病进行监测和预警，及时发现和控制疫情，保障养殖业健康发展。
农产品流通案例分析农产品价格监测与预测农产品质量安全追溯农产品产销对接04大数据在农业领域面临的挑战与问题数据来源多样性数据质量参差不齐数据共享与流通不畅缺乏专业分析人才分析方法和技术不足应用场景不明确农业信息化水平提升问题农业信息化基础设施薄弱01农民信息化素养不高02农业信息化服务体系不完善0305大数据在农业领域未来发展趋势预测智能化决策支持系统发展物联网技术在农业生产中应用拓展物联网技术将在农业生产中得到广泛应用，该技术能够通过传感器、RFID 等设备对农业生产环境中的温度、湿度、光照、土壤养分等参数进行实时监测和数据采集。
农产品冷链物流ppt课件
我国农产品冷链物流业的发展现状
1.初步构建起全国范围的低成本农产品运输网络：
我国已基本建成全国农产品流通”五纵二横绿 色通道“网络，贯穿全国31个省、市、自治区 的”绿色通道“框架，为农产品跨区域长途运 输提供快速便捷的主通道。 2.形成了农产品冷链物流的初步运作模式：我国 农产品冷链物流业已逐步形成了”生产者或代 理商—社区专卖店—消费者“；”生产者或代 理商—农产品经销公司—超市—消费者“等” 三位或四位一体“的快速运作模式。
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国内外冷链情况对比
内容
发达国家
中国
食品物流成本占 50% 食品总成本比例
70%左右
农产品冷链流通 率
日本98%，美国100%的果蔬通过 冷链流通，两国损耗率分别为5% 以下和1%~2%
90%的肉类、80%的水产品和大Biblioteka 的牛奶未经过冷链，损失率达30%
运输能力
美国冷藏车16万辆，保温车6万辆， 冷藏汽车3万多辆，冷藏列车6970
农产品冷链物流
制作人：张玲玲 2080291 李宏颖 2080265
1
农产品需求现状
1.随着我国经济的不断发展，人们对农产 品，尤其是新鲜、营养的水果、蔬菜、水 产品、肉类等鲜活农产品的需求量越来越 大，对其内在品质及安全性的要求也越来 越高。 2.根据中国食品工业协会资料显示，我国 由于冷链的问题造成每年约有1200万吨水 果和1.3亿吨蔬菜的浪费，总价值在100亿 美元左右，其数量足以满足数亿人对农产 品的需求量.
8
4.培养并引进农产品冷链物流的人才：要 维持农产品冷链的正常运营和顺利发展， 需要有对物流链发展有全局认识和专业 认识的管理人才和技术人才。可以通过 广泛开展岗位培训、抓好物流人才的基 础教育等措施来培养市场急需的物流应 用人才，另外还要建立完整的物流人才 储备机制，为物流人才的引进创造良好 的空间。
农业大数据在现代农业中的应用课件
3
生态保护建议 根据评价结果和预警信息，提出针对性的生态保 护建议，促进农业生态环境的改善和恢复。
促进可持续发展和生态保护
精准农业
01
利用大数据和人工智能技术，发展精准农业，提高资源利用效
率和农业生产效益，减少对环境的负面影响。
通过精准农业管理，减少化肥、农药等资源的浪 费，提高资源利用效率。
增加农产品产量
通过优化农业生产过程，提高农产品产量和质量。
保障农产品安全
利用大数据技术对农产品生产、加工、流通等环 节进行监管，确保农产品安全和质量可追溯。
04
农业生态环境监测与保护
土壤、水源、气候等环境因子监测
土壤监测
通过大数据分析，实时监测土壤 pH值、有机质含量、水分含量等 重要指标，为合理施肥、土壤改
农业废弃物资源化利用
02
通过大数据分析，优化农业废弃物资源化利用方案，提高废弃
物利用率，减轻环境压力。
生态友好型农业技术推广
03
积极推广生态友好型农业技术，如有机农业、生态农业等，促
进农业可持续发展和生态保护。
05
农产品质量安全追溯体系建设
农产品生产流通环节信息记录
生产环节信息记录
详细记录农产品从种植/养殖到收获的各个环节信息，包括种子/ 饲料来源、农药/兽药使用记录、生长环境数据等。
自然属性和市场波动等因素所引起。
农业大数据价值
提高农业生产效率
优化农业资源配置
通过数据挖掘和分析，可以精准掌握农作物 生长情况，实现精准施肥、灌溉等，提高农 业生产效率。
通过对农业资源的监测和分析，可以实现农 业资源的优化配置和高效利用，降低生产成 本。
大数据智慧农业解决方案解决方案PPT
1 . 现状分析
传统农业
人工管理，缺乏有效的技术手段采集农作 物生长环境参数：采用手工控制实现对灌 溉、水帘、遮阳网、抽风机等的控制，耗 费人力、耗费时间、出错率比较高。
01
智慧农业
传感数据多样；集传感、存储、分析、联 动与一体；实现远程监测和控制；智能数 据处理；多样化报警方式。
农业发展的国际现状
以色列：
一个农业资源极度匮乏的国家，却一直在创造全球领先的农业奇迹。 滴灌技术：节约用水，提高灌溉效率； 计算机控制技术：通过传感技术完成监视工作，并联动控制灌溉等控制功能，精密， 可靠，节省人力； 农业订单管理技术：农业网络窗口展示，农民足不出户完成产品订单。
荷兰：
世界农业经济最蓬勃的国度之一，其主导产业为农业 。 大力发展设施农业，目前荷兰玻璃温室占世界的1／4以上 ； 将现代工程技术、生物技术和信息技术综合应用于设施农业 ； 建立植物工厂，以工厂化方式生产蔬菜、食用菌、花木等。
步。做好了心里準备我再次上战场，我战战兢兢的身怕 一不小心又做错了，因此走起路来很不自在，就连说话
虽然不再如此的抖但却显得很不自然0，2 一个字一个字读智慧农业信息化
的很慢，根本不像平常的我！于是我又再次被老师请了 下去，在一次一次反复上上下下同学们也大概觉得厌烦
了，我也很尴尬。因为我一个运动员0代3 表使得各班的旗成功案例分享
手必须跟着我一起练；因为我不敢跨出这一步使得老师 必须重复的教导我。练习多次后，我也渐入佳境。一次
比天一 ，次来做自得各还个好地，区老的师嘉也宾就还放心许多0了4 。到了运动会当我们的优势
05
智慧投资方案
过渡页
有家长人群众多，我很怕出错，我的手脚便又不自觉的 抖了起来，在老师的安抚下我才渐渐没那么的紧张。轮 到我宣誓了，我拿着麦克风走到台，一切看似顺利，正 当要鬆一口气时，我做了一个天大的错，我忘记请班旗 手以及运动员起立，还是校长提醒我我才发现的！我当 下整个脸红不知该如何示好，后还是想尽办法努力把他 读完了！这次的经验算是我遇过尴尬的事了，平常在父
大数据在农产品供应链运用
解决数据 的生成问题
解决数据 应用的问题
• •
让供应链各个价值转换过程产生的数据发生商业价值， 是发挥数据部署的革命性生产力的根本。 大数据在农产品供应链的应用已经不是简单的交易状 态可视
3、大数据的运用：利用大数据做精确的 Nhomakorabea求预测需求预测是整个农产品供应链的源头，需要通过有效的定性和定量的预测分 析手段和模型并结合历史需求数据和安全库存水平综合指定精确的需求预测 计划。
结语
大数据在农产品供应链领域的应用刚刚起步，大数 据分析，数据管理，大数据应用将促使农产品供应 链的迅速发展！ 农产品供应链只有与借助于大数据，才能产生可持 续、规模化发展的产业。
大数据在农产品供应链的运用
1、现状：以农产品批发市场为核心的农产品供应链
二级农批市场
销 地 批 发 市 场
农 产 品 生 产 者
产地集贸市场 一级农批市场
超市、连锁店 三级农批市场 区域农贸市场、 零售商 餐馆、食堂等
消 费 者
运销商贩
2、将来：大数据运用将会重组农产品供应链
• • • •
获取实时过程数据 虚拟化供应链的流程 开发全新的流程，并与农产品生命周期直接关联 集成的分析功能及报告
3、大数据的运用：敏捷、透明的寻源与采购
建立良好的供应商关系，实现双方信息的交 互。双方库存与需求信息交互、采购订单与 生产订单通过各种渠道快速、准确的 订单处理的速度在某种程度上能反应出供应 链的运作效率。 农产品市场及时性资讯消息、产品市场行情 及政策发布。 农产品的交易价格、交易量、库存、贸易流 向、消费人群、消费区域等诸多信息运用。
建立菜谱 BOM 大数据
营养 大数据
菜品制作工艺 大数据
《农产品供应链》PPT课件
用率不高
三方物流
•冷链物流技 术低下，农
产品损耗率
高
2.国外农产品供应链管理经验分析
2.1 美国 2.2 日本和欧盟
美国
美国：专业化的物流体系 •90%的农场主平均拥有土地在10000亩以上,农业生产的地域分布明 显 ，产业化程度高 •每个大型的农场都有专门的储存、包装、分拣的设备和工厂 •专业的物流服务机构——第三方物流 •政府对农民生产不直接干涉，但对公共领域却有严格而有力的规范 性措施
1.1.3以零售企业为核心的农产品供应链
信息流
农产品加工企 业
农
合同供应商
产
大
品
生
产
者
产
地
批
发
销 地 批 发 市 场
型 零 售 企 业
消 费 者
市
场
物流
以大型零售企业为核心的农产品供应链
以零售企业为核心的农产品供应链的特征
•合同供货、自 有配送，产品质 量安全得到有效 提升
•交易环境 改善，与 农贸市场 价格差距 大
产地集贸市场
销
超市、连锁店
地
农
批
产
发
消
品 生
市 场
区域农贸市场、 零售商
费 者
产
者
运销商贩
餐馆、食堂等
物流
以农产品批发市场为核心的农产品供应链特点
• 市场覆盖范围小，专用性资产投资少 • 组织程度低，运作效率差，流通成本高 • 交易环境差，容易形成二次污染 • 信息化程度低，产品供需信息传递性差，导致农户盲目生产 • 以个体交易为主，抗风险能力差
以零售企业为 核心的农产品 供应链
•专用性 资产投 资加大， 专业分 工进一 步明确
农业大数据分析在农产品供应链中的应用研究
农业大数据分析在农产品供应链中的应用研究随着信息时代的到来，农业领域也迎来了大数据时代的到来。
农业大数据分析被广泛应用于农产品供应链中，以提高农业生产效率、优化供应链管理、实现农产品的溯源与安全监管等目标。
本文通过对农业大数据分析在农产品供应链中的应用研究进行探讨，旨在提供对于农业大数据分析带来的潜在机遇和挑战的深入理解。
一、农业大数据分析概述1.1 农业大数据的定义和特点农业大数据指的是通过互联网、物联网、遥感技术等手段采集农业领域各类数据，并通过各种数据分析方法和技术进行处理和应用的大规模数据。
农业大数据具有数据量大、多样性、快速性和价值密度高的特点。
1.2 农业大数据分析的意义和价值农业大数据分析可以为农产品供应链提供全面、准确和及时的数据支持，有助于农业生产决策的优化，提高农产品供应链的运作效率和质量，为消费者提供安全可靠的农产品。
二、农业大数据在农产品供应链中的应用研究2.1 农业生产环节的大数据分析应用在农业生产环节，农业大数据分析应用可以通过监测、预测和决策支持等方式，提高农业生产效率和质量。
例如，通过分析气象数据、土壤数据和作物生长数据，可以为农民提供精确的农作物种植指导，实现病虫害防治、施肥和灌溉的精细化管理。
2.2 农产品加工环节的大数据分析应用在农产品加工环节，农业大数据分析可以帮助企业实现生产计划的优化和生产过程的监控。
通过对供应链中各个环节的数据进行分析，可以减少生产过程中的浪费和损耗，提高产品质量和产品的附加值。
2.3 农产品流通环节的大数据分析应用在农产品流通环节，农业大数据分析可以用于优化物流配送、定价决策和库存管理等方面。
通过对历史销售数据、市场需求数据和物流数据的分析，可以准确预测市场需求，合理安排物流配送，降低运输成本和库存成本，提高供应链的响应速度。
2.4 农产品消费环节的大数据分析应用在农产品消费环节，农业大数据分析可以用于进行消费者行为分析和市场推广策略的制定。
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- 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)。
结语
大数据在农产品供应链领域的应用刚刚起步，大数 据分析，数据管理，大数据应用将促使农产品供应 链的迅速发展！
农产品供应链只有与借助于大数据，才能产生可持 续、规模化发展的产业。
—感谢您的聆听—
大数据
云平台
大数据在农产品供应链的运用
大数据
云平台
学习公约
课程要求
手机调整 全情投入 随时互动
1、现状：以农产品批发市场为核心的农产品供应链
二级农批市场
农
产地集贸市场
产
品
一级农批市场
生
产
者
运销商贩
销 地
超市、连锁店
批 发 市 场
三级农批市场
区域农贸市场、 零售商
消 费 者
餐馆、食堂等
2、将来：大数据运用将会重组农产品供应链
3、大数据的运用：利用大数据做精确的需求预测
需求预测是整个农产品供应链的源头，需要通过有效的定性和定量的预测 分析手段和模型并结合历史需求数据和安全库存水平综合指定精确的需求 预测计划。
建立菜谱 BOM 大数据
营养 大数据
菜品制作工艺 大数据
就餐人数 大数据
库存 大数据
3、大数据的运用：利用大数据平衡农产品供应链计划
3、大数据的运用：利用大数据进行风险预警
在大数据与预测性分析中，有大量的供应链机会。
质量风险控制：大数据将用于供应链从需求产生， 采购、订单、物流以及协同的各个环节，通过大数 据的使用对其供应链进行翔实的掌控，更清晰地把 握库存量、订单完成率、物料及产品配送情况等； 通过预先进行数据分析来调节供求；利用新的策划 来优化供应链战略和网络。
3、大数据运用：大数据农产品冷链物流中的运用
基于大数据，建立农产品冷链物流协同信息平台，实现信息实时共享，通过大数据将物 流基础设施、物流各环节、各节点、各功能有效利用起来，避免“信息孤岛”的出现， 通过农产品冷链物流协同信息平台，实现智慧物流，提高农产品物流效率与效益。
配送温度监控 货物温度实时监控 订单跟踪 车辆跟踪，跟踪订单的车辆运输情况
• 获取实时过程数据 • 虚拟化供应链的流程 • 开发全新的流程，并与农产品生命周期直接关联 • 集成的分析功能及报告
解决数据 的生成问题
解决数据 应用的问题
• 让供应链各个价值转换过程产生的数据发生商业价值， 是发挥数据部署的革命性生产力的根本。
• 大数据在农产品供应链的应用已经不是简单的交易状 态可视
车辆轨迹 车牌号、开始时间、结束时间、配送轨迹
3、大数据的运用：利用大数据进行农产品质量追溯
建立健全农产品质量安全管理体系，运用现代信息技术，通过农产品质量追溯平台系统， 对农产品流通进行全程“数据化”管理，通过农产品身份编码；消费者可以通过互联网、 APP等手段，透过产品质量追溯系统所生成的二维码或数字编码快速查找农产品种养殖、 检测、验收等信息，实现快速追根溯源
3、大数据的运用：敏捷、透明的寻源与采购
建立良好的供应商关系，实现双方信息的交 互。双方库存与需求信息交互、采购订单与 生产订单通过各种渠道快速、准确的
订单处理的速度在某种程度上能反应出供应 链的运作效率。
农产品市场及时性资讯消息、产品市场行情 及政策发布。
农产品的交易价格、交易量、库存、贸易流 向、消费人群、消费区域等诸多信息运用。
物料、订单同步的生产计划与排程，有效的供应链计 划系统集成； 所有的计划和决策业务，包括需求预测、库存计划、 资源配置、渠道优化、作业计划、物料需求与采购计 划等。 需要综合平衡订单、产能、调度、库存和成本间的关 系，需要大量的数学模型、优化和模拟技术为复杂的 生产和供应问题找到优化解决方案。
建设采供中心；替代一级批发市场、二级市场、三级批发市场