大数据在供应链中的应用

1. 大数据在供应链中的应用

 大数据在供应链中的应用
                    　　大数据在供应链中的应用，大数据这个词现在我们经常会听到，而且我们只知道生活已经离不开大数据，却不知道它具体在哪些方面发挥着作用，下面看看大数据在供应链中的应用。
  　　大数据在供应链中的应用1  　　 1、有关大数据 
  　　 1.1分析大数据 
  　　在这个信息公开的社会里，我们每天都可以从外界获得大量的信息。但是随之而来的疑问也出现了，在这样庞大的数据中我们如何知道哪些信息是对我们有利的呢？在大数据时代里，如何快速精确的获得有用信息成为了我们迫在眉睫的问题。
  　　 1.2大数据分析在供应链管理中的作用 
  　　数据的分类有着很重要的作用，大数据的种类也对他的表现形式有着至关重要的影响，比如说收集这个信息的方式和方法。在如今的公司供应链管理中，影响最大的就是EPR数据，它包含了企业在运行过程中的各方面的数据，这也是我们去了解一个企业的重要数据。
  　　还有一些数据是有关社会数据和客户数据，通过这些数据我们可以了解到一个新的项目所涉及的参与的人数，达到的效果，从而是企业达到更加高效合理的发展。
    
  　　 1.3大数据分析的特色 
  　　和传统数据分析不同的是，大数据分析可以更加具体的去描述。因为时间在流逝而大数据分析记载下来的东西却不会自动流逝或者更新，所以大数据分析具有流逝性，因为所有的信息都是人们记载得来的，只有人们的参与与分享才能获得大数据，所以大数据分析和人们不可或分。因为大数据分析具有智慧性，所以它可以通过我们平时的搜索词或者喜好自动为我们推送我们可能感兴趣的资料。
  　　 2、大数据分析与供应链之间的关系 
  　　 2.1供应链管理的作用 
  　　在有大数据分析的前提下，供应链才能找到合适的原料供应商。供应链就像一条食物链，都处在他们各自应该有的分支上。所制造的产物要在合适的渠道下一层层的在相应的分支下传递下去。供应链管理这个时候起到了作用，它的作用是通过合适的方法让客户的花费最小而得到的效益最高，从而实现共赢。
  　　 2.2二者的有效应用 
  　　供应链与大数据分析从头到尾都有着密不可分的联系。中国在社会主义市场经济改革的道路上越走越远，所以企业供应链管理工作也在提高。我们也更加重视企业供应链管理方面的有效利用，这就不可避免地与大数据分析联系起来，大数据分析在企业供应链管理的每一步都有着不可缺少的作用。想要好的质量和效率，就一定要重视大数据的分析结果，将它与企业供应链管理工作巧妙结合。
  　　大数据分析也可以给我们提供一个广阔的视野，去观察各个环节是怎样利用我们所提取的信息，这样会更加方便我们了解通过大数据分析所得到的效益。通过大数据分析对企业某项目走势进行猜测、分析、整理。为了保证利润的最大化，需要我们对大数据分析的结果进行研究，用最有用的信息来提高工作的效率和质量。
  　　2.3大数据分析与供应链的决策关系
  　　大数据分析的应用可以用在已经确定的项目上，分析的结果与决策联系起来，决策有不足的地方可以通过大数据分析发现，进而弥补不足。供应链也具有风险性，所以大数据分析的结果能为供应链在目标项目上提供好的营销决策、利用大数据分析，化无用为有用。大数据分析的好处大家都知道，所以有很多公司利用大数据分析来获取供应链，但是这并不是所有的公司都能驾驭的了的，许多公司还不能满足其要求。
  　　 2.4大数据分析与供应链 
  　　大数据分析在供应链管理中的应用模式。从物料来源来讲，供应商进行风险评估，将产品以特色进行区分，物料来源渠道的选择，供应商达到一体化水准，供应商进行谈判。从加工生产来看，首先进行存货优化，再进行产能维持，接着工厂选址，最后是人力资源。
  　　从物流配送来看的话，则是配送与物流优化，再选择好的运输方案，然后例行路线的安排，接着是指定完美的运输路线，最后配置运输车辆。从销售服务来看，首先基于地域的市场开发，其次分析店内的消费行为，接着对客户群进行精细的划分，然后进行多渠道的市场开发，最后优化开发方案。这些都是大数据分析在各个领域内的作用，所以我们要好好的利用大数据分析，从而获得较大的收益。
  　　 3、问题与现状 
  　　 3.1大数据分析的现状 
  　　日常生活中我们都会获得大量的信息，而这些信息如果不加以归纳整理，一定是一堆没有用的信息，我们不能精确的从里面提取出来真正需要的东西。企业也是这样，信息不经过分析，就只是没用的数据。所以在企业里决策和分析有着至关重要的作用，只要认真发掘我们能从大数据中得到很多有用的消息，从而将商业信息变成商业智能。
  　　 3.2大数据分析的问题 
  　　从各类新型软件的兴起中我们不难发现，如今的大数据分析的应用的作用并没有被完全利用，比如抖音的兴起，抖音带给我们许多欢乐，我们也可以从这个软件上获得许多消息，但是如果我们认真的想一想，抖音带给我们的信息是不是太过于碎片化，只通过一个十几秒的视频我们不能了解一件事情的真相，而且还有可能被误导。所以供应链管理遇到了这方面的困难，解决大数据分析片面化与碎片化至关重要。
    
  　　 3.3大数据与市场 
  　　大数据分析可以看出是以人民大众作为目标的。在市场中渐渐的将大数据的分析结果作为核心开始转型，去面对人民群众的真正需求和解决这些需求。我们也可以利用大数据分析去寻找所需要的人，去分析他们所需要的东西，然后去供给。通过这些潜在的客户来提升公司的效益。
  　　为公司带来效益的同时也为他们带来好处，何乐而不为。大数据分析还能为市场找到某一物品的平均价格，可以按照地区细分，这样一来，更加方便进行价格调整。
  　　人们经常说，顾客就是上帝，所以满足顾客的需求非常重要，好的供应链管理对流程和运营有着较高的要求，所以这也需要好的大数据分析为我们提供基础。从大数据分析的预测也可以为企业提供好的基础。
  　　 4、总结 
  　　我们生活在大数据年代里，许多新兴产业已经离不开大数据，他们依赖着大数据分析为他们带来的好处，大数据分析对市场预测的准确度也为企业带来了便利，帮助公司制定好的计划企业的管理人员要了解供应链与大数据分析之间的关系，不断改进大数据分析的模式。同时他们也在努力的去了解大数据分析，期待着能从大数据分析中再得到更多的效益。我们的生活也因为大数据分析有了天翻地覆的.改变。
  　　大数据在供应链中的应用2  　　 一、大数据的定义 
  　　那什么是大数据呢？麦肯锡将大数据定义为：无法在一定时间内用传统数据库软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。显然麦肯锡将大数据定义的重点放在了“大”上。诚然，人们最初接触大数据的时候，震撼于大数据爆发性增长所带来的的巨大体量，最强烈直观的感受就是“大”。但随着时间的推移，人们开始分析，挖掘数据，去探索数据背后隐藏的价值，自此数据金矿展露出矿山一角，开始在时代洪流中大放金光，大批淘金者蜂拥而上，更是助推了大数据的蓬勃发展，最终促成了大数据生态系统的形成。
  　　笔者大胆的对时代背景下的“大数据"做出如下定义：以海量数据为基础，以数据的整理、分析、挖掘为过程，并最终以实现数据价值为结果的一整套理论和实践就是大数据。
  　　笔者认为大数据的内在生命力是数据的持续性爆发增长，而外在特征用数据人普遍认同的5V加以描述：
  　　Volume：数据体量巨大。就是大。
  　　Variety：数据类型繁多。繁杂纷复的属性和行为数据以结构化或者非结构化的形式存储在形式各异的存储器上。
  　　Value：价值密度低。数据万千，可提取的价值往往只占万一。更因此，科学的数据挖掘和高精度算法才显得如此重要。
  　　Velocity：处理速度块。数据体量巨大，且增长迅猛，不快实在不行。
  　　Veracity：真实性。真实的数据带来真实的价值，弄虚作假切不可取。去伪存真也是一种真实，需要每个数据人的努力。
  　　 二、大数据的应用 
  　　大数据正在渗透到我们生活的方方面面，在生产、经营活动、流通、生物医学、城市管理、安全防护、金融、营销等各个领域大放异彩。
  　　1.智能推荐系统作为大数据在互联网领域的最广泛普遍的应用，通过分析用户的历史行为习惯，来了解用户的喜好，从而为用户推荐感兴趣的信息，满足用户的个性化推荐需求。从各大电商平台，到门户网站，再到近年大火的短视频平台，无不能发现它的踪影，给人们真正带来了千人千面的个性化优质体验。
    
  　　2.大数据在生物医学领域的应用，通过统计分析大量网民搜索的流行病信息，结合气温变化，环境指数，人口流动等因素，创建一个个预测模型，预测未来疾病的活跃指数，提供疫病预防建议，来实现以防代治。
  　　3.大数据在物流领域的应用，利用集成智能化技术，在大量数据训练下，使得物流系统能模仿人的智能，具有思维、感知、学习、判断的能力自行解决物流中的某些问题，包括但不限于存货盘点、拣货、包装、单据管理、运输、物流追踪、派送时间预测等等问题，强力助力完善物流体系的智能化进程。
  　　再比如利用大数据打造智慧城市，在安防方面，构建7*24小时不间断的治安监控，在金融领域用于分析市场情绪，评估信贷风险等等。随着大数据的应用越来越广泛，我们在日常生活中，会越来越受益大数据带来的价值。
  　　大数据在供应链中的应用3  　　 大数据是什么意思 
  　　大数据是指那些数据量特别大、数据类别特别复杂的数据集，这种数据集不能用传统的数据库进行转存、管理和处理，是需要新处理模式才能具有更强大的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增差率和多样化的信息资产。
  　　而大数据的主要特点就是数据量大、数据处理速度快、数据真实性高、数据类别复杂等，它们合起来被称为4V。
    
  　　大数据也可以应用在警察预测犯罪的发生、预测选举结果，同时还能通过手机定位数据和交通数据建立城市规划，现在医疗行业也在做大数据的分析。
  　　现在社会发展速度非常快，科技也很发达，信息的流通和人们之间的交流也非常密切，而大数据就是这个时代高科技的产物。
  　　对于大部分行业而言，怎么运用这些大规模数据是赢得竞争的关键，但同时，大数据在经济发展中的意义不能取代一切对于社

2. 移动互联网和大数据的发展对供应链管理造成了哪些根本性的影响

　　首先从移动互联网和大数据的特点入手，移动互联网突破了时间和空间的限制，使得人们可以随时随地触网，同时也表现出了碎片化。大数据是建立在大规模的数据上，有了大量的数据，就可以进行分析和归类，从而精准地确定需求。大数据对供应链的影响如下：
　　1、库存优化。比如，SAS独有的功能强大的库存优化模型可以实现在保持很高的客户满意度基础上，把供应成本降到最低并提高供应链的反应速度。其库存成本第一年就可下降15%～30%，预测未来的准确性则会上升20%，由此带来的是其整体营收会上升7%～10%。当然还有一些其他的潜在好处，如提升市场份额等。此外，运用SAS系统，产品质量会得到显著提升，次品率也会因此减少10%～20%。
　　2、创造经营效益，从供应链渠道，以及生产现场的仪器或传感器网络收集了大量数据。利用大数据对这些数据库进行更紧密的整合与分析，可以帮助改善库存管理、销售与分销流程的效率，以及对设备的连续监控。制造业要想发展，企业必须了解大数据可以产生的成本效益。对设备进行预测性维护，现在就具备采用大数据技术的条件。制造业将是大数据营业收入的主要来源。
　　3、B2B电商供应链整合。强大的电商将引领上游下游生产计划-下游销售对接，这种对接趋势是上游制造业外包供应链管理Supply-Chain，只专注于生产Manufacturing，ProductionChain(R&D)。物流外包上升到供应链外包是一个巨大的飞跃，体现了电商的强大竞争力和整合能力，海量数据支持和跨平台、跨公司的对接成为可能。B-B供应链整合具有强大的市场空间，能够改善我国产业布局、产业链优化、优化产能分配、降低库存、降低供应链成本、提高供应链效率。
　　4、物流平台规模发展，B-C商业模式整合已经成为现实，但是物流执行平台的建设是拖后腿的瓶颈。多样产品的销售供应链的整合有很大的技术难题，如供货周期、库存周期、配送时效、物流操作要求等，这样的物流中心难度很大，大数据平台建设将驱动整体销售供应链整合;中国的还有的现实问题跨区域物流配送、城乡差异等，政府的管制是一大难点/疑难杂症，大数据平台有助于政府职能调整到位。
　　5、产品协同设计，过去大家最关心的是产品设计。可是现在，在产品设计和开发过程中，相关人员相互协同，工厂与制造能力也在同步设计和开发中。当前的压力在于向市场交付更具竞争力、更高配置、更低价格、更高质量的产品，而同时满足所有这些要求，是制造和工程企业的下一个重大的价值所在。这也正是大数据的用武之地。

3. 大数据怎么应用到供应链管理的,有哪些应用以及表现形式?

你好亲，很高兴为您解答。大数据能够帮助企业预测经济形势、把握市场态势、了解消费需求、提高研发效率，不仅具有巨大的潜在商业价值，而且为企业提升竞争力提供了新思路。企业怎样利用大数据提升竞争力？乐思认为这里从企业决策、成本控制、服务体系、产品研发四个方面加以简要讨论。企业决策大数据化。现代企业大都具备决策支持系统，以辅助决策。但现行的决策支持系统仅搜集部分重点数据，数据量小、数据面窄。企业决策大数据化的基础是企业信息数字化，重点是数据的整理分析。首先，企业需要进行信息数字化采集系统的更新升级。按各决策层级的功能建立数据采集系统，以横向、纵向、实时三维模式广泛采集数据。其次，企业需要推进决策权力分散化、前端化、自动化。对多维度的数据进行提炼整合，在人为影响起主要作用的顶层，提高决策指标信息含量和科学性；在人为影响起次要作用的底层，推进决策指标量化，完善决策支持系统和决策机制。大数据决策机制让数据说话，可以减少人为干扰因素，提高决策精准度。希望我的回复能够帮助您。祝您生活愉快！【摘要】
大数据怎么应用到供应链管理的,有哪些应用以及表现形式?【提问】
你好亲，很高兴为您解答。大数据能够帮助企业预测经济形势、把握市场态势、了解消费需求、提高研发效率，不仅具有巨大的潜在商业价值，而且为企业提升竞争力提供了新思路。企业怎样利用大数据提升竞争力？乐思认为这里从企业决策、成本控制、服务体系、产品研发四个方面加以简要讨论。企业决策大数据化。现代企业大都具备决策支持系统，以辅助决策。但现行的决策支持系统仅搜集部分重点数据，数据量小、数据面窄。企业决策大数据化的基础是企业信息数字化，重点是数据的整理分析。首先，企业需要进行信息数字化采集系统的更新升级。按各决策层级的功能建立数据采集系统，以横向、纵向、实时三维模式广泛采集数据。其次，企业需要推进决策权力分散化、前端化、自动化。对多维度的数据进行提炼整合，在人为影响起主要作用的顶层，提高决策指标信息含量和科学性；在人为影响起次要作用的底层，推进决策指标量化，完善决策支持系统和决策机制。大数据决策机制让数据说话，可以减少人为干扰因素，提高决策精准度。希望我的回复能够帮助您。祝您生活愉快！【回答】

4. 简答题,通过例子举出几种不同的供应链应用模式

知道B2B，B2C吧，一般来讲，这些行业的公司他们通常采购，其实已经是提前跟些厂方商量好，签订了合同，例如中域，他们主要卖的是手机，一个同类单品，要是想要订货，他们就会通过一个双方互联的ERP系统，在上面下订单与结算。他们这种就是稳定供应链。因为取决于中域他们进货的产品单一，量大，供货的价格也没有太大的波动。这种就叫稳定供应链。知道一些地区的小型的超市吧？他们由于进货产品种类多，量小，供货的价格也不稳定。所以，他们通常会在一些供应商，经销商或者一些地区比较大的批发市场采购。有时候回因为供应方的产品的价格，质量的不一样，而选择性的采购。这种就叫做动态的供应链。稳定的供应链和动态的供应链的区别就在与供应方与采购方的关系是否稳定。有些是短期合作，今天合作伙伴是你，明天换一个，这就造成一种供应的不稳定，有些是长期合作的，一起合作了五六年，互惠互利，保持着稳定的供求关系。【摘要】
简答题,通过例子举出几种不同的供应链应用模式【提问】
知道B2B，B2C吧，一般来讲，这些行业的公司他们通常采购，其实已经是提前跟些厂方商量好，签订了合同，例如中域，他们主要卖的是手机，一个同类单品，要是想要订货，他们就会通过一个双方互联的ERP系统，在上面下订单与结算。他们这种就是稳定供应链。因为取决于中域他们进货的产品单一，量大，供货的价格也没有太大的波动。这种就叫稳定供应链。知道一些地区的小型的超市吧？他们由于进货产品种类多，量小，供货的价格也不稳定。所以，他们通常会在一些供应商，经销商或者一些地区比较大的批发市场采购。有时候回因为供应方的产品的价格，质量的不一样，而选择性的采购。这种就叫做动态的供应链。稳定的供应链和动态的供应链的区别就在与供应方与采购方的关系是否稳定。有些是短期合作，今天合作伙伴是你，明天换一个，这就造成一种供应的不稳定，有些是长期合作的，一起合作了五六年，互惠互利，保持着稳定的供求关系。【回答】

5. 大数据与云数据时代下，供应链管理会发生哪些改变

【定义】国务院2015年8月31日印发的《促进大数据发展行动纲要》这样定义大数据：是以容量大、类型多、存取速度快、应用价值高为主要特征的数据集合，正快速发展为对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析，从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的新一代信息技术和服务业态。
纲要还指出，信息技术与经济社会的交汇融合引发了数据迅猛增长，数据已成为国家基础性战略资源。
【解读】中国社会科学院信息化研究中心秘书长姜奇平表示，大数据的两个特性使其具备划时代意义。在认知层面，大数据让人们孜孜以求的“真相”浮出水面；在决策层面，大数据让判断更“智能”。
宽带资本董事长田溯宁认为，运用大数据是里程碑式的事件。
【应用】大数据在我国已成为一个新兴产业，应用的重点领域集中于金融、通信、零售、医疗、旅游、政府管理等。作为产业，大数据已经形成初步的产业链条，可细分为数据资源型、技术型、应用型三大类别。代表企业有百度、阿里巴巴、腾讯等，同时也诞生了一批创业型公司，如已登陆新三板的迪派无线、多牛传媒等。
易观国际数据显示，2015年这一产业规模已达到102亿元。据申万宏源测算，10年后大数据技术可撬动万亿元级的GDP。
大数据之于政府，是提升效能新手段
大数据可提高政府效率，也可有效监督政府的权力。
【定义】纲要指出，大数据成为提升政府治理能力的新途径。建立“用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新”的管理机制，实现基于数据的科学决策，将推动政府管理理念和社会治理模式进步，逐步实现政府治理能力现代化。
【解读】有了大数据的支持，政府管理工作将会更高效、精准、科学，并能有效约束公职人员、监督公共资源的使用。国务院办公厅2015年7月发布的《关于运用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见》指出，大数据“有利于政府充分获取和运用信息，更加准确地了解市场主体需求，提高服务和监管的针对性、有效性。”
【应用】政府管理部门如何运用大数据？道路是否拥堵？景区是否拥挤？哪一笔资金有异动……
列席今年全国两会的国家税务总局局长王军在接受记者采访时，用一组组税收大数据分析经济结构调整的新变化，“税收大数据显示出我国第三产业发展持续向好，也印证了消费结构的积极变化。”
国家工商总局与百度合作，开展大数据监管，打击假冒伪劣商品。北京市工商局联手互联网公司，把大数据运用到对电商的监管，利用搜索引擎和大数据技术查处违规行为。
天津建成全天候紧盯、全员运用大数据的智慧型“审计监督一张网”管理系统，实现对财政资金和公共资金等的实时监督。
贵阳市交管部门从技术上推进权力在阳光下运行，推出“数据铁笼”，监督交警执法，实现办案“件件有对象、处处留痕迹”。
旅游景区与电信运营商合作，通过手机信号监测预告景区人气……
大数据之于经济，成驱动增长新动力
大数据正在创新经济运行模式，将对经济转型升级产生重要意义。
【定义】纲要明确指出，大数据持续激发商业模式创新，不断催生新业态，已成为互联网等新兴领域促进业务创新增值、提升企业核心价值的重要驱动力。大数据产业正在成为新的经济增长点。
【解读】大数据促进市场资源配置的高效与优化，推动企业从粗放式生产转向“以用户为中心”，激发创业创新热潮。易观智库高级分析师任伟表示，在经济增速放缓的背景下，将更加激励国内企业利用大数据挖掘增长潜力。
【应用】三一重工建起自己的大数据储存分析平台，通过大数据分析，优化配件周转率，在保证服务水平的前提下，库存大幅下降近50％，配件需求预测准确率提升25个百分点，从而大大降低了运营成本。
与其他传统家电生产企业先设计产品，再生产、销售不同，海尔是先销售产品，再根据大数据反馈进行产品改进、设计、生产。
在中小企业面临融资难的同时，金融机构也面临“放贷难”。有关机构借助阿里、京东等电商平台积累的商户进货、销售流水、信用等数据，为小微商户放贷，“捡”到了不少机会。
大数据之于百姓，将改变传统生活模式
大数据已渗入百姓生活的方方面面，柴米油盐、吃穿住行、学阅娱赏……传统的生活模式正被深刻影响。
【定义】纲要指出，要利用大数据洞察民生需求，优化资源配置，丰富服务内容，拓展服务渠道，扩大服务范围，提高服务质量，提升城市辐射能力，推动公共服务向基层延伸，缩小城乡、区域差距，促进形成公平普惠、便捷高效的民生服务体系，不断满足人民群众日益增长的个性化、多样化需求。
【解读】大数据已经“润物细无声”地渗入百姓生活，正改变着传统的生活方式。清华大学数据科学研究院执行副院长韩亦舜认为，许多人都在无意识当中已经使用数据做决策了，出行前查路况、在手机软件上找附近餐馆……同时，每个人也成为大数据的数据源，我们使用互联网的行为，都会产生数据。
【应用】当你打开曾经浏览过的网页，都会自动弹出“猜你喜欢”，而“喜欢”的东西都是平台根据你以往看过、买过留下的“痕迹”，经数据分析筛选后推送的。大数据时代的到来，会让商家更快更高效地实现以用户为中心，提供各种服务。
大数据让百姓生活更智能更健康。广东、上海、重庆等地智能公交站牌已经“上岗”，它通过汇集道路、公交实时信息的大数据终端，及时发布公交车什么时候到站，所去方向是否拥堵，车上的人多不多……
另外，还可通过穿戴设备将相关数据传至连接的后台，经过数据终端分析，告诉你运动及健康状况。

6. 大数据对供应链将产生哪些影响

 大数据对供应链将产生哪些影响
                    　　大数据对供应链将产生哪些影响，大数据时代的到来为供应链管理提供了难得的机遇，但同时也会伴随着一些不好的影响，有利也有弊，能顺应时代而变化才是正确的方向，以下是关于大数据对供应链将产生哪些影响。
  　　大数据对供应链将产生哪些影响1  　　 传统供应链管理模式所面临的挑战 
  　　大数据时代的来临不仅仅是给我们提供了很大的发展机遇，重要的是传统供应链模式所面临的挑战极大的加剧了新生产力条件下企业之间的竞争，正是因为大数据时代的生产力特征这种新事物与传统的生产力特征供应链管理模式之间的矛盾
  　　所以传统的供应链管理模式所面临的挑战也是非常严重的，新事物取代旧事物必然是旧事物自身的转型升级，适应新事物的发展，供应链管理模式也不例外。
  　　 1、响应速度较慢 
  　　传统供应链管理在技术水平不断提升的同时，经历了从最基本的MIS到ERP，再从ERP到当前供应链一体化的进化，但是从整体水平上来看，传统的供应链管理仍然存在着以订货订单为驱动的库存管理，周转库存的管理从本质上来看是一种应对传统供应链管理的经营模式，再次种经营模式的管理水平下，周转库存构成了晶莹的基本保障
  　　安全库存成为订货管理的服务水平底线。另一方面，此种模式的出现，也在一定程度上说明了产品生命周期理论的响应速度依靠周转库存和安全库存来保障客户的服务水平，所以在这种模式下顾客需求的响应速度比较慢。
  　　 2、终端消费需求不能有效满足 
  　　传统供应链模式对企业经营的贡献主要在于企业对市场是一处永的形式满足部分需求而进行产品的设计，在这种情况下，终端消费者的基本需求能够得到满足，但是现有产品不能满足终端消费者的潜在的深层次需求
  　　这种产品经营的设计和生态注定了终端消费需求和源头的生产制造脱节的商业逻辑。供给侧的生产制造不能够针对终端用户的体验进行个性化设计，只能在短期内以批量的模式提升自己的生产效率。
  　　例如，在互联网时代出现之前，市场上的衣服大部分是根据设计师对终端用户体验的评估进行设计，而没有针对更多用户特别是普遍用户的个性化需求进行定制，而且衣服定制成本非常高、时间比较长，这从根本上制约了终端消费需求的普遍性满足。
  　　 3、库存周期较长 
  　　传统的供应链管理模式以存货管理构成支撑企业经营的基本条件，库存成为实现经营的流动资产，大部分行业的库存盘点是以月为单位进行计算的，因为产品属性的不同，库存管理盘点有所差异
  　　从整体的水平看库存周期大部分在计算仓储、包装、搬运装卸、运输等时间的条件下基本上在途库存和周转库存周期均在两个月以上，从资金利用的角度来看，在很大程度上制约了流动资金的利用率。
  　　 4、协同效应差 
  　　供应链管理模式协同效应较差主要体现在，生产制造型企业不能够快速的实现渠道的建立，销售渠道未能实现和终端消费者有效的互动，终端消费者的反馈也不能其实的成为生产制造企业进行产品换的升级的依据
  　　从整个供应链的管理水平可以看出各个环节都在实现自身利益的最大化，但是未能实现整体效益的最大化，在面临市场的竞争时存在着互相挤压，为维护自身环节的利益牺牲整体供应链整体效益的情况屡见不鲜。
  　　 5、管理成本非常高 
  　　传统供应链模式的管理成本由于信息化水平低下，不能将各个环节所设计的的企业进行信息的有效传递最终造成了各自企业所付出的固定成本中的摊销成本非常高，人工成本尤其突出，因为条块分割的严重所造成的管理混乱进而导致的管理成本已经成为供应链管理当中占比较高的部分之一。
  　　 供应链管理要顺应大数据时代发展的历史潮流 
  　　从马克思主义对经济学的深入研究理论来看，变革时代正确的研究方法应该从生产力与生产关系的矛盾入手，时间对生产力要素特征的分析才能对生产关系各个方面进行针对性的改革，这一点是生产力决定生产关系的集中体现，同时也是生产关系必须顺应生产力发展的必然要求。
  　　 （一）大数据时代生产力的主导因素分析 
  　　生产力的三个要素是劳动者、生产工具和劳动对象，大数据时代改变了传统生产力的三个要素特征使得科学技术特别是互联网为核心的人工智能为代表的数据获取、处理、分析以及应用的技术成为生产力的核心特征。这些核心特征从根本上改变传统供应链管理的生存环境，也就是改变了供应链管理的生态特征。
  　　 1、大数据时代的生产力变革决定了供应链管理的变革 
  　　每个时代的生产力都决定了所在时代的生产关心的管理特征和管理模式，这个是基于人类文明的发展所确定的，大数据时代也不例外。所以，当大数据时代生产力的三个要素发生了根本的变化之后，随之而来的供应链管理也必须根据实际情况变革，符合生产力发展特征才能提升竞争力量，实现效率的提升和发展。
    
  　　 2、劳动者发生了决定性变化 
  　　大数据时代出现之前，传统的劳动者是以体力劳动和基本的脑力劳动来对供应链进行管理的，这种脑力劳动主要包括基本的信息处理、业务知识的一些规范、与业务相关的数据处理等内容，但是大数据时代出现之后，劳动者需要更多的参与和大数据相关的脑力劳动，例如数据的获取、对供应链数据的分析、与消费者相关的数据研究和预测
  　　与产品设计有关的产品性能的监测和分析等内容，这样从根本上改变了劳动者对知识的掌握的需求水平，你改变了劳动者对供应链管理的思维模式认知的改变和理念的变革。进而包括人事行政管理，在招聘绩效考核等各个方面都改变了原有对供应链管理者的要求。
  　　供应链管理贴近消费者的前端，需要更多的去对数学的进行收集和消费者行为的描述，这样的信息处理大大改变了原来依靠调研预测进行管理的模式，从而也改变了对消费端劳动者的要求
  　　这些要求从本质上需要变革原来的管理模式，也是对劳动者创造价值的有效提升，但是这种创造的主体必须是劳动者自身的改变。所以从整体上来看对人力资源的需求是大数据时代生产力变革的第一要务。
  　　 3、生产资料中生产工具发生了很大的变化 
  　　传统的供应链管理基本上是基于信息的传递而进行的传统互联网电脑网络的设置，在这种模式下互联网仅仅是作为一种信息传输的工具电脑也是信息采集的输入端口
  　　大部分的电脑使用者都是用来录入相关的信息或者使用电脑网络进行传递相关的业务数据。大数据时代电脑更多的倾向于采集分析处理相关的数据，更加强调软件和智能硬件的结合
  　　最终的目标可能会是实现人机一体化，而录入和传输相关的数据成为最基本的`功能，所以从电脑计算机网络的用途来看，功能上已经完全改变了原来的目标。
  　　 4、劳动对象发生了很大的变化 
  　　大数据时代供应链管理的劳动对象逐渐从基于传统库存管理的产品生产制造、流通和销售，逐渐转化为对于产品生产制造的特征也就是满足消费者深度需求的特征进行设计
  　　数据的利用从原来的事后分析说明解释逐渐转化为大数据的相关性应用，这一点几乎体现在每年大规模的支付信息的统计分析，例如近两年微信发红包数量的统计
  　　支付宝对用户指出每个月账单的统计分析，跨进电商对消费者购买行为的统计分析，这样的数据分析最后形成了供应链管理中对供给的判断，也形成了对消费者未来深度需求的判断和评估。原来的分析和预测逐渐转变为大数据相关性的应用。
  　　大数据对供应链将产生哪些影响2  　　 大数据时代生产力特征 
  　　大数据时代的生产力不同于以往技术变革所带来的生产力要素的变化，可概括的总结为以下几点。
  　　从整个农业文明到工业文明时代各种变革的整体特征来看，农业文明时代是以生产工具的变革为主要特征，其中典型的变革包括青铜器的出现和应用、铁器工具的出现和大范围的普及和应用为主要特征，极大的推动了生产效率的提高，从而推动整个社会效率的提升、物质财富大幅度积累，使封建文明出现前所未有的鼎盛时代。
  　　工业文明主要集中在生产工具能源的变革方面所产生的生产工具动力变革，主要包括经过长期经验的积累，18世纪蒸汽时代蒸汽机的发明和应用，工业化时代电力和以电力为动力能源的机器应用，极大提升了社会生产力的变革，促使人类文明从封建文明走向资本主义文明和社会主义文明，在政治制度方面发展延续到今天。
    
  　　随着时间的推移，20世纪初期部分学者提出了新技术为代表的生产力变革的来临，这些新技术包括新能源、新材料和计算机技术，经过半个世纪的发展，这些技术的应用也极大的推动了生产效率的提高，改变了生产方式的具体特征。
  　　主要表现为新经济学的兴起和管理学派的细化。新的商业模式和企业组织方式层出不穷，资本市场以证券市场为代表，成为经济发展的晴雨表。这些生产力发展现象已经成为人们的共识。
  　　新技术时代网络信息的应用。而大数据时代出现的今天，可以概要的总结为是以信息化时代为基础、智能化数据信息处理和应用所带来生产力在生产工具、劳动者即人力资源变革、生产方式等方面革命为主要特征的生产力的变革。
  　　与上述人类历史上其他生产力的变革相比较，大数据时代的变革从时间的角度看来的更加突然，对社会生产生活方式的影响更大，传播速度更快，拉近了供应链的生产段和消费终端，依靠现代智能硬件和软件相结合，极大的提升了两端信息获取的能力，供需充分结合高度统一起来，并加速了产品生命周期的周转速度。
  　　大数据对供应链将产生哪些影响3  　　 大数据时代变革所带来的机遇 
  　　随着大数据时代生产力的变革，企业组织在供应链管理方面机遇难得，主要体现在以下几个方面：
  　　 1、供应链管理理念精准化 
  　　管理理念随着生产的进步技术的发展越来越成为先进生产管理方式的核心和精髓。大数据时代的变革使得供应链管理理念能够实现深层次精准化的发展，包括供应链消费终端需求信息的收集以及用户体验反馈到生产端，对产品进行再次设计制造和生产，满足终端消费者的深层次更精准的需求。
  　　在供应渠道方面，信息通过网络的精准传递有利于渠道的多样化，通过精准的营销广告的投放实现渠道的快速销售能力。
  　　在库存方面主要意义消费需求拉动的库存管理为主，时间库存订货批量的同时安全库存大大降低零库存的概念已经能够完全实现周转库存。水平大大降低所以从库存成本的角度来看供应链管理里面的精准化。
  　　最终整体上。不仅满足了消费者的终端需求深层次需求同时也满足了生产者降低成本一啸订单公民及时用户体验完美的高层次目标。
  　　 2、协同效应作用加大 
  　　通过智能硬件和软件技术的数据化处理,在供应链各个环节的信息处理收集分析和应用方面,均能及时有效地实现最优化,不但实现每个环节执行层面的学术性和敏捷性而且可以实现整体各个环节的协同作用,例如在当代电子商务的供应链管理中最典型的是以京东商城为代表的自营物流体系和平台的协同结合
  　　不仅实现了订单的快速处理，而且是京东商城的自营物流体系实现了库存管理的最优化，更使商城的卖家能够一大数据为基础进行产品的选择，营销策略的制定，采购渠道的优化，从而最终实现了供应链一体化的最大协同效应。
  　　除了电子商务企业这种行业的典型代表之外，在中国的汽车后市场特别是针对汽车配件供应链大数据的实现准确的进行分类包装挑选等物流服务，有效地实现产品多品类、同一个产品多参数的复杂产品特性的供应链管理
  　　为中国汽车后市场中小企业特别是最近消费者的终端企业实践成功的用户体验奠定了坚实的基础，与传统的汽车修理厂门店相比，这种利用数据进行供应链管理的中小企业在竞争力方面特别是用户体验方面具有巨大的明显优势。
  　　 3、消费需求定制化驱动 
  　　大数据的应用对供应链管理中消费者精准需求实现了有效地满足，不仅能够对交易的分析和消费者购买行为的分析以及消费者对未来预期的分析而且可以根据这种分析实现生产定制化，把供给侧问题存在的批量生产转变为以个性化需求为满足特征的定制化生产。
  　　例如，对衣服的生产，在传统模式下几乎都是设计者进行设计引导消费者进行购买，定制化需求在市场竞争中处于弱势地位，没有能够实现消费者个人需求的满足，而且衣服的定制化成本非常高，广大消费者不能够承担这种定制化的成本，从而造成的定制化的发展缓慢。
  　　近几年以来一红外技术对人体描绘使得软件和硬件相结合，不仅能够实现了消费者身体特征的描述而且能够根据不同的消费者对衣服的偏好进行设计，能够快速的让消费者根据自己的意愿进行设计，在购买和交易的阶段也能够通过智能试衣镜对现有的衣服进行挑选
  　　在此过程中以数据收集和消费者之间的交互等环节实现了数据的分析与处理，对未来衣服的消费趋势进行描述，而且能够最终消费者为消费者提供深层次的长期的服务，这样仅能从交易中获得利润而且能够从的单一消费者的长期服务中，实现消费者粘性的提高，有利于广大中小企业利用数据实现精益经营。
    
  　　 4、供给侧结构管理优化 
  　　供给侧改革是我国十三五期间的主导政策，大数据时代为供给侧改革提供了有利的条件。当前，我国大部分行业在传统模式，以投资需求和外贸为拉动的主要发展模式下普遍发生了产能过剩，解决产能过剩的问题主要从两个方面入手，一方面有提高攻击测产品生产制造的质量
  　　实现产业的转型升级，优化结构，提高生产制造的效率特别是注重保护环境等可持续发展策略；另一方面要针对终端消费者的消费需求，实现适销对路、真正满足消费者需求的竞争性产品。大数据时代为供给侧改革提供了难得的机遇。
  　　对供给侧结构的优化管理以能源的利用为典型，随着环境问题日益严重，我国对新能源代替传统的化石能源必须采取非常有效地管理措施，其中主要体现在以数据为核心的管理处理新能源逐步代替传统化石能源从而改善环境提高能源的利用率，2010年政府下达力度关闭了近百个火力发电厂同事计划增加十三五期间核电站开发100所。
  　　实现东部沿海地区和能源利用交大地区的清洁能源代替工程，必须利用大数据对能源的有效利用进行强力管控，对污染环境的传统化石能源进行逐步改善，最终实现我国经济的可持续发展。
  　　 5、中小企业大数据应用提升竞争力 
  　　在传统的生产力条件下，中小企业面临市场激烈的竞争，资源方面的不足创造力的不足效率利用地下等各个方面造成了大企业对中小企业的生存空间的挤压，大数据出现之后，中小企业虽然在资源方面以及创新能力方面不如大企业强，但是中小企业利用战略上的灵活性，充分发挥瞄准立即市场进行发力的敏捷。
  　　利用大数据对市场进行再次细分，锁定目标细分市场，对客户进行深度挖掘，对产品进行二次创新，实现了市场竞争中的不对称性，在微创新方面不断满足消费者的需求，提升自身产品和服务的竞争能力。
  　　有效的完善了自身的不足，最终提升了生存竞争力，在国家大力倡导大众创新万众创业的宏观环境下中小企业使用大数据技术，在信息沟通、营销竞争、战略再投资等方面紧紧地把握住了细分市场目标客户的有效需求，不但满足了针对性的深度需求而且提升了掌控用户体验、满足细分市场目标客户潜在需求的工具和方法，在创造和实现顾客价值的同时，也创造了大量的就业岗位，从此品牌竞争深入人心。
  　　从国家申请专利的数量来看，除了在市场竞争中占主导地位的大型客机企业对研发投入比例大，而产生了大量的专利之外，广大中小企业在满足细分市场目标需求的同时，利用自身条件而进行重新申请专利的数量大幅度增长，竞争力提升的同时实现了价值重塑品牌塑造。

7. 大数据与云计算时代下，供应链管理会发生哪些改变

【定义】国务院2015年8月31日印发的《促进大数据发展行动纲要》这样定义大数据：是以容量大、类型多、存取速度快、应用价值高为主要特征的数据集合，正快速发展为对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析，从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的新一代信息技术和服务业态。
纲要还指出，信息技术与经济社会的交汇融合引发了数据迅猛增长，数据已成为国家基础性战略资源。
【解读】中国社会科学院信息化研究中心秘书长姜奇平表示，大数据的两个特性使其具备划时代意义。在认知层面，大数据让人们孜孜以求的“真相”浮出水面；在决策层面，大数据让判断更“智能”。
宽带资本董事长田溯宁认为，运用大数据是里程碑式的事件。
【应用】大数据在我国已成为一个新兴产业，应用的重点领域集中于金融、通信、零售、医疗、旅游、政府管理等。作为产业，大数据已经形成初步的产业链条，可细分为数据资源型、技术型、应用型三大类别。代表企业有百度、阿里巴巴、腾讯等，同时也诞生了一批创业型公司，如已登陆新三板的迪派无线、多牛传媒等。
易观国际数据显示，2015年这一产业规模已达到102亿元。据申万宏源测算，10年后大数据技术可撬动万亿元级的GDP。
大数据之于政府，是提升效能新手段
大数据可提高政府效率，也可有效监督政府的权力。
【定义】纲要指出，大数据成为提升政府治理能力的新途径。建立“用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新”的管理机制，实现基于数据的科学决策，将推动政府管理理念和社会治理模式进步，逐步实现政府治理能力现代化。
【解读】有了大数据的支持，政府管理工作将会更高效、精准、科学，并能有效约束公职人员、监督公共资源的使用。国务院办公厅2015年7月发布的《关于运用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见》指出，大数据“有利于政府充分获取和运用信息，更加准确地了解市场主体需求，提高服务和监管的针对性、有效性。”
【应用】政府管理部门如何运用大数据？道路是否拥堵？景区是否拥挤？哪一笔资金有异动……
列席今年全国两会的国家税务总局局长王军在接受记者采访时，用一组组税收大数据分析经济结构调整的新变化，“税收大数据显示出我国第三产业发展持续向好，也印证了消费结构的积极变化。”
国家工商总局与百度合作，开展大数据监管，打击假冒伪劣商品。北京市工商局联手互联网公司，把大数据运用到对电商的监管，利用搜索引擎和大数据技术查处违规行为。
天津建成全天候紧盯、全员运用大数据的智慧型“审计监督一张网”管理系统，实现对财政资金和公共资金等的实时监督。
贵阳市交管部门从技术上推进权力在阳光下运行，推出“数据铁笼”，监督交警执法，实现办案“件件有对象、处处留痕迹”。
旅游景区与电信运营商合作，通过手机信号监测预告景区人气……
大数据之于经济，成驱动增长新动力
大数据正在创新经济运行模式，将对经济转型升级产生重要意义。
【定义】纲要明确指出，大数据持续激发商业模式创新，不断催生新业态，已成为互联网等新兴领域促进业务创新增值、提升企业核心价值的重要驱动力。大数据产业正在成为新的经济增长点。
【解读】大数据促进市场资源配置的高效与优化，推动企业从粗放式生产转向“以用户为中心”，激发创业创新热潮。易观智库高级分析师任伟表示，在经济增速放缓的背景下，将更加激励国内企业利用大数据挖掘增长潜力。
【应用】三一重工建起自己的大数据储存分析平台，通过大数据分析，优化配件周转率，在保证服务水平的前提下，库存大幅下降近50％，配件需求预测准确率提升25个百分点，从而大大降低了运营成本。
与其他传统家电生产企业先设计产品，再生产、销售不同，海尔是先销售产品，再根据大数据反馈进行产品改进、设计、生产。
在中小企业面临融资难的同时，金融机构也面临“放贷难”。有关机构借助阿里、京东等电商平台积累的商户进货、销售流水、信用等数据，为小微商户放贷，“捡”到了不少机会。
大数据之于百姓，将改变传统生活模式
大数据已渗入百姓生活的方方面面，柴米油盐、吃穿住行、学阅娱赏……传统的生活模式正被深刻影响。
【定义】纲要指出，要利用大数据洞察民生需求，优化资源配置，丰富服务内容，拓展服务渠道，扩大服务范围，提高服务质量，提升城市辐射能力，推动公共服务向基层延伸，缩小城乡、区域差距，促进形成公平普惠、便捷高效的民生服务体系，不断满足人民群众日益增长的个性化、多样化需求。
【解读】大数据已经“润物细无声”地渗入百姓生活，正改变着传统的生活方式。清华大学数据科学研究院执行副院长韩亦舜认为，许多人都在无意识当中已经使用数据做决策了，出行前查路况、在手机软件上找附近餐馆……同时，每个人也成为大数据的数据源，我们使用互联网的行为，都会产生数据。
【应用】当你打开曾经浏览过的网页，都会自动弹出“猜你喜欢”，而“喜欢”的东西都是平台根据你以往看过、买过留下的“痕迹”，经数据分析筛选后推送的。大数据时代的到来，会让商家更快更高效地实现以用户为中心，提供各种服务。
大数据让百姓生活更智能更健康。广东、上海、重庆等地智能公交站牌已经“上岗”，它通过汇集道路、公交实时信息的大数据终端，及时发布公交车什么时候到站，所去方向是否拥堵，车上的人多不多……
另外，还可通过穿戴设备将相关数据传至连接的后台，经过数据终端分析，告诉你运动及健康状况。

8. 供应链中的信息与单个企业中的信息相比，具有什么特征

1、供应链是指把从企业外部采购的原材料和零部件，通过生产转换和销售等活动，再传递到零售商和用户的一个过程。传统的供应链概念局限于企业的内部操作层上，注重企业自身的资源利用。
2、从供应链的结构模型可以看出，供应链是一个网链结构，由围绕核心企业的供应商、供应商的供应商和用户、用户的用户组成。一个企业是一个节点，节点企业和节点企业之间是一种需求与供应关系。供应链主要具有以下特征：
（1）复杂性。因为供应链节点企业组成的跨度（层次）不同，供应链往往由多个、多类型甚至多国企业构成，所以供应链结构模式比一般单个企业的结构模式更为复杂。
（2）动态性。供应链管理因企业战略和适应市场需求变化的需要，其中节点企业需要动态地更新，这就使得供应链具有明显的动态性。
（3）面向用户需求。供应链的形成、存在、重构，都是基于一定的市场需求而发生，并且在供应链的运作过程中，用户的需求拉动是供应链中信息流、产品/服务流、资金流运作的驱动源。
（4）交叉性。节点企业可以是这个供应链的成员，同时又是另一个供应链的成员，众多的供应链形成交叉结构，增加了协调管理的难度。