El concepto de big data de la cadena de suministro
El concepto de big data de la cadena de suministro
El concepto de big data de la cadena de suministro "Big data" es un conjunto de datos muy grande con una gran cantidad de datos que mucha gente no está familiarizada. con big data, estos conceptos apenas se entienden, así que vamos a presentarle el concepto de big data de la cadena de suministro. El concepto de big data de la cadena de suministro 1
La cadena de suministro de big data en realidad gestiona la cadena de suministro con datos. Lo que es más importante es conectar los diversos sistemas comerciales en la cadena de suministro a través de datos y luego relacionarlos entre sí.
Puedes descubrir la relación entre ellos, para controlar mejor los materiales, la producción y la logística en el proceso de producción, mejorando así la eficiencia de la circulación y reduciendo costos.
Déjame exponerte un caso práctico de aplicación de Gree Electric Appliances (Wuhu).
La aplicación de su análisis de datos tiene cuatro aspectos: análisis logístico, seguimiento de la eficiencia operativa, seguimiento de la línea de producción y control de calidad.
1. Análisis logístico
Al monitorear la pantalla dividida de pantalla grande para monitorear la operación comercial en tiempo real, se advertirá qué enlaces tienen problemas en el tablero lo antes posible. y la información sea efectiva y oportuna;
Monitorear la proporción e inventario de materiales en cada almacén del inventario.
2. Monitoreo de la eficiencia de la operación
Monitorear el índice de finalización de la cantidad del pedido, el progreso de la selección, la cantidad del pedido y el índice
Monitorear las unidades de producción en el taller de producción; Eficiencia y relación fuera de línea.
3. Monitoreo de la línea de producción
A través de los datos del sistema recopilados por MES y MPR, conecte Yonghong Z-Suite para un análisis multidimensional en tiempo real.
Por ejemplo, la inspección de juegos completos de materiales solía requerir inspecciones punto a punto del personal relevante, pero ahora los resultados de la inspección se muestran en tiempo real en la plataforma de análisis y el sistema indicador puede ajustarse de manera flexible según la situación. La eficiencia del trabajo ha aumentado en más del 30%.
4. Control de calidad
En el pasado, para el proceso de producción in situ y la gestión de calidad, los datos del sistema se importaban manualmente y luego el integrado El procesamiento de gráficos de EXCEL se utilizó para el análisis simple.
Ahora están comenzando a combinar más dimensiones de análisis empresarial para análisis exploratorios, análisis y predicciones, y utilizan la plataforma de análisis de big data para mostrar las operaciones de producción generales de la empresa desde múltiples dimensiones de líneas de producción, equipos y sucursales. . Condición.
A través de la plataforma de análisis de datos, se puede mejorar la competitividad central en el proceso de producción y se pueden monitorear completamente los materiales y los enlaces de producción. Al mismo tiempo que se mejora la eficiencia del trabajo, también se puede reducir la tasa de defectos de la línea de producción. .
De hecho, de la aplicación de Gree Electric (Wuhu), podemos concluir que el análisis de datos puede ayudar a la cadena de suministro en dos puntos importantes:
1. BI integra todos los aspectos de la cadena de suministro Los datos han sido monitoreados exhaustivamente;
2. La coincidencia del inventario de materiales de cada paso en el proceso de producción se puede ajustar de manera oportuna para mejorar la eficiencia.
Lo que se dice aquí es muy vívido sobre hasta qué punto se puede lograr la gestión de la cadena de suministro.
Sin necesidad de almacenamiento. Una herramienta de transporte (como un vehículo) es un pequeño almacén móvil que permite que el almacén esté en la carretera en todo momento. Esto es un poco como la gestión de contenedores vacíos por parte de las empresas navieras de contenedores. El patio de almacenamiento de contenedores vacíos no está en tierra, sino en el barco, donde es necesario.
Por supuesto, esto puede ser demasiado ideal, pero para las empresas manufactureras, cada céntimo reducido, multiplicado por una cantidad enorme, es una cifra astronómica.
Por lo tanto, es muy necesario aplicar una plataforma de datos para gestionar la cadena de suministro. El concepto de big data en la cadena de suministro 2
¿Qué es big data?
Big data en realidad se expresa en términos de unidades de almacenamiento. Las que usamos comúnmente son M y G.
Encima de G, también está la T. Todavía podemos ver algunas de ellas en nuestra vida diaria, como los discos duros que utilizamos ahora.
Los siguientes son PB, EB, ZB, YB, y hay más. Si estás interesado, puedes preguntarle a Du Niang.
El de Alibaba parece ser un sistema Pangu.
Los datos son como las estrellas. En la antigüedad, sólo se podían contar con los ojos. Ahora puedes verlo, puedes deducir lo que no puedes ver y puedes subir y observar qué atributos tiene. Una vez que se logra la tecnología, se puede analizar.
Después de analizar esta información trivial podrás saber si eres hombre o mujer en Internet, en qué área te mueves principalmente, qué te gusta comprar, tus ingresos aproximados, etc. Los comerciantes pueden encontrar empresas de análisis de big data basadas en ellas y luego lanzar los productos que les interesan.
Es un poco como los espías del pasado que se enteraron del aumento de la guarnición en la zona gracias al aumento de los precios de las patatas. Concepto 3 de big data de la cadena de suministro
Cadena de suministro de big data
A medida que las cadenas de suministro se vuelven cada vez más complejas, se deben utilizar mejores herramientas para maximizar de manera rápida y eficiente el valor de los datos. Como cadena de red central de una empresa, la cadena de suministro cambiará por completo los límites del mercado, la cartera de negocios, el modelo de negocios y el modelo operativo de la empresa.
El mercado de aplicaciones colaborativas de la cadena de suministro de la industria terciaria tiene un gran espacio para ingresar, especialmente en subdivisiones médicas, financieras, de comercio electrónico y otras subdivisiones donde la demanda es alta. La madurez del mercado de colaboración de la cadena de suministro en la industria secundaria está mejorando gradualmente, especialmente en logística, automóviles, comercio minorista y servicios públicos. Los datos de colaboración de la cadena de suministro desempeñarán un papel impulsor fundamental en la mejora del mercado.
Ya sea en la industria terciaria o en la industria secundaria
¿Cómo aplicar big data?
1. Previsión
Previsión precisa de la demanda. El pronóstico de la demanda es la fuente de toda la cadena de suministro y un barómetro de las fluctuaciones de la demanda en todo el mercado. La sensibilidad de los pronósticos de ventas está directamente relacionada con las estrategias de inventario, los arreglos de producción y las tasas de entrega de pedidos a los clientes finales. Las acciones traerán consecuencias para las empresas, ya que se producirán enormes pérdidas. Las empresas deben diseñar de manera integral planes precisos de pronóstico de la demanda a través de métodos y modelos efectivos de análisis de pronóstico cualitativo y cuantitativo combinados con datos históricos de la demanda y niveles de existencias de seguridad.
Por ejemplo, en la industria del automóvil, tras aplicar una plataforma de análisis de datos para realizar predicciones precisas, se puede obtener una serie de información como cuándo se vende, cuándo se avería y cuándo está en garantía. A partir de esto, desde el diseño y la I+D, la producción y la fabricación, la previsión de la demanda, el mercado posventa y la gestión logística se optimizan para mejorar la eficiencia y proporcionar a los clientes una mejor experiencia de usuario.
2. Adquisición de recursos
Aprovisionamiento y adquisiciones ágiles y transparentes. Encuentre nuevos proveedores calificados para satisfacer las necesidades de producción de nuevos productos y optimice los costos, al mismo tiempo, a través de la evaluación del desempeño de los proveedores y la gestión de contratos, el proceso de adquisiciones se estandariza, estandariza, visualiza y optimiza los costos;
3. Colaboración y eficiencia
Establecer una buena relación con proveedores y realizar el intercambio de información entre ambas partes. Las buenas relaciones con los proveedores son la clave para eliminar el costo de la desconfianza entre proveedores y fabricantes. El intercambio de información sobre inventarios y demanda entre las dos partes y el establecimiento de un mecanismo operativo VMI reducirán las pérdidas de producción causadas por la escasez. La capacidad de responder con rapidez y precisión a las órdenes de compra y de producción a través de diversos canales es particularmente importante en el entorno actual de conglomeración, globalización y operaciones multiorganizacionales. La velocidad del procesamiento de pedidos puede, hasta cierto punto, reflejar la eficiencia operativa de la cadena de suministro.
4. Planificación de la cadena de suministro, planificación y programación de la producción sincronizadas con los pedidos de materiales.
Un sistema eficaz de planificación de la cadena de suministro integra todas las operaciones de planificación y toma de decisiones de la empresa, incluida la previsión de la demanda y Planificación de inventario, asignación de recursos, gestión de equipos, optimización de canales, planificación de operaciones de producción, demanda de materiales y planificación de adquisiciones, etc.
Las empresas preparan planes y cronogramas de producción basados en la capacidad de producción de múltiples fábricas para garantizar el orden y la uniformidad del proceso de producción, incluida la descomposición del suministro de materiales y la división de las órdenes de producción. En este vínculo, las empresas necesitan equilibrar integralmente la relación entre pedidos, capacidad de producción, programación, inventario y costos, y requieren una gran cantidad de modelos matemáticos, tecnologías de optimización y simulación para encontrar soluciones óptimas a problemas complejos de producción y suministro.
5. Optimización del inventario
Los mecanismos maduros de reabastecimiento y coordinación del inventario eliminan el exceso de inventario y reducen los costos de mantenimiento del inventario. Supervise la estructura de inventario optimizada y la configuración del nivel de inventario considerando de manera integral los cambios en la demanda, los niveles de stock de seguridad, los tiempos de entrega de compras, la configuración máxima del inventario, las cantidades de las órdenes de compra, los cambios de compra, etc.
6. Eficiencia logística
Establezca una gestión eficiente del centro de transporte y distribución y utilice análisis de big data para analizar la gestión razonable del transporte y la gestión de recursos del transporte por carretera para construir un proceso visualizado y razonable de la todo el proceso de negocio. La asignación de mercancías entre centros de distribución y la correcta selección y gestión de transportistas subcontratados y flotas propias mejoran la capacidad de la empresa para controlar los riesgos comerciales y mejorar las operaciones corporativas y la calidad del servicio al cliente.
7. Diseño y optimización de la red
Para la inversión y la expansión, el análisis de los costos, la capacidad de producción y los cambios de las empresas desde la perspectiva de la cadena de suministro es más intuitivo, más rico y más razonable. . Las empresas deben aplicar suficientes análisis de escenarios y modelos dinámicos de optimización de costos para ayudarlas a completar la integración de la distribución y las decisiones de configuración de la línea de producción.
8. Las características de gestión de varias industrias manufactureras son prominentes, lo que muestra diferencias de gestión de la industria en la gestión de la cadena de suministro.
Por ejemplo, la industria del automóvil se centra en el lanzamiento y la distribución a tiempo, y la industria de alimentos y bebidas se centra en Los puntos clave y difíciles en la gestión de la cadena de suministro en la cadena de frío y los eslabones de distribución y la industria de la confección son eliminar el alto inventario en la cadena, etc.
9. La advertencia de riesgos presenta diferencias en la gestión de la industria en la gestión de la cadena de suministro.
En big data y análisis predictivo, existe una gran cantidad de oportunidades en la cadena de suministro. Por ejemplo, la predicción de problemas puede preparar soluciones antes de que ocurran los problemas para evitar ser tomados por sorpresa y causar desastres comerciales.
También se puede aplicar al control de riesgos de calidad, como Shanghai Baosteel, cuyas líneas de producción están optimizadas. Los sensores en la línea de producción pueden obtener una gran cantidad de datos en tiempo real, que se pueden utilizar. para controlar eficazmente la calidad del producto. Al recopilar una gran cantidad de datos sobre la línea de producción, podemos juzgar el estado operativo del equipo y predecir el tiempo y la probabilidad de falla del equipo. De esta manera, las empresas pueden organizar el mantenimiento de los equipos con antelación para garantizar la seguridad de la producción.
Big data se utilizará en todos los aspectos de la cadena de suministro, desde la generación de demanda, el diseño del producto hasta la adquisición, la fabricación, los pedidos, la logística y la colaboración. Mediante el uso de big data, la cadena de suministro se puede controlar. comprender en detalle y con mayor claridad el nivel de inventario, la tasa de finalización de pedidos, el estado de distribución de materiales y productos, etc., ajustar la oferta y la demanda mediante un análisis de datos avanzado, utilizar una nueva planificación para optimizar la estrategia y la red de la cadena de suministro, y promover la cadena de suministro. convertirse en el núcleo de la competitividad del desarrollo empresarial.
¿Cómo implementan las empresas big data?
Para que los datos sean valiosos, primero debemos procesar big data y poder compartir, integrar, almacenar y buscar datos enormes de muchas fuentes. Para las cadenas de suministro, esto significa poder aceptar datos de sistemas de terceros y proporcionar comentarios más rápido. El impacto general es una mayor colaboración, una toma de decisiones más rápida y una mayor transparencia, lo que ayuda a todos los involucrados.
Las cadenas de suministro tradicionales ya utilizan una gran cantidad de datos estructurados. Las empresas han implementado sistemas avanzados de gestión de la cadena de suministro para almacenar datos de recursos, datos de transacciones, datos de proveedores, datos de calidad, etc. para rastrear la ejecución de la cadena de suministro. eficiencia, costo, control de calidad del producto.
La aplicación de big data en el campo de la cadena de suministro acaba de comenzar Con el rápido desarrollo de la cadena de suministro, el análisis de big data, la gestión de datos, las aplicaciones de big data y el almacenamiento de big data contienen un enorme potencial de desarrollo. El campo de la cadena de suministro sólo cuando la inversión en big data se combina con la cadena de suministro podrá desarrollarse una industria sostenible y a gran escala.