大数据应用供应链管理绩效提升的研究

2022-07-04 05:29张浪浪
科学与财富 2022年5期
关键词:供应链管理大数据

摘 要:大数据分析是当下企业运营管理中必须具备的一项技能,根据所呈现的数据来分析在竞争市场中存在的优劣势,为供应链决策提供参考。从营销方向的定位、供应链库存管理以及供应链的风险评估。虽然许多公司通过大数据分析获取了很多的有利建议和新的供应链管理模式,但还有部分公司没有使用大数据来改变现有的供应链运营管理模式,目前,大数据分析在供应链中的应用研究还比较少。本文翻阅参考文献之后,深入分析了大数据在国外供应链中的应用,探讨了大数据在不同供应链行业中的应用及其商业价值,探讨了大数据在不同供应链管理环节中的应用及绩效提升。

关键词:大数据;供应链管理;绩效提升

一、引言

供应链的多个环节都可以使用到大数据进行分析,借助大数据分析来提升供应链管理绩效水平。从企业运营管理角度来看,大数据分析对企业总体绩效有着关键影响,高效的使用大数据进行分析,可以使供应商及时对产品进行创新以及提升服务质量,让产品的使用者有一个良好的体验感受。

我国大部分企业对于大数据分析的使用率还是较低的,国内知名的前50家企业都还没有投入使用大数据分析。以此来看,我国企业大数据运用还处于初期探索阶段,但是已经有部分企业已经运用了大数据进行运营管理,并且使用效果非常好,比如字节跳动、百度、海尔等企业。根据大数据运用的发展,学者和专家对供应链大数据的运用深入展开了研究。

二、大数据在供应链管理中运用的现状

进入到21世纪之后,中国的IT技术在高速的发展,也是成为热门的研究课题。大数据分析的诞生,对IT技术研究带来了新的研究突破口,提出了很多不同的见解,也为学术研究推开了新的大门。很多研究IT技术的专家和学者称其为“21世纪最好玩的工作”。当学者和专家还在探索IT技术,能为社会发展带来什么改变时,企业家们已经准备借助IT技术来帮助自己提升市场竞争优势了。因此,大数据分析的运用已经成为行业精英们必备的一项技能,不仅已经投入到商业使用,在航天、軍事多个领域也已经进行运用。

通过运用大数据调查研究发现,在金融行业供应链在所有行业中占到了一半,其次就是高新技术行业、医疗、消费、制造业供应链,由此看出金融行业对大数据应用非常重视,并且在其他领域也在高效的使用。我国对近五年的金融行业分析和投资风险评估报告中显示,中国大数据IT应用投资占据榜首。其中互联网行业在整个应用投资中占有很大比例,其次是电信、金融、政府、医疗。在金融行业当中银行占比为最高,然后是证券和保险。通过我国对金融投资来看,大数据的开发和运用已经被所有行业作为非常重要的发展目标,尤其是大数据运用价值对企业发展来说极为关键。

三、大数据运用在供应链管理中的具体分析

大数据从企业在采购生产的原料到最后产品的销售整个运营过程都可以进行详细的分析。大数据运用最频繁的地方就是产品的销售过程,也是企业运营最关注的地方,大数据程序的发展,可以为企业进行详细的市场分析,来为企业提供有效的营销策略。对原材料采购的运用上,更多的是利用应用程序对供应商的风险进行评估,选取更优质的供应商,来降低企业的运营风险。原材料的采购相比销售,大数据的应用程序技术要相对落后一些,但是根据市场发展来看,会在短期内得到快速的提升。近几年,物流借助大数据分析应用程序得到了快速的发展,通过大数据对运输路线以及车辆进行管理,在运用上也是一直不断的改善大数据运用程序,从货物存储和人员管理都有详细的部署。虽然物流大数据应用程序对比销售存在着差距,但是在物流和运营的应用程序已经迎来了关键发展时期。

(一)产品销售的应用

从销售方面来说,运用大数据分析主要就是以客户为重点,也是销售的关键。企业所产出的产品需要通过卖出去才能快速回拢生产成本,以此来保证企业长期健康的发展,所以很多企业对大数据应用程序产生了重视。通过大数据应用进行客户消费需求分析、微观细分和推测消费行为,根据数据来进行下一步的产品研发和生产。在实际情况中,微观细分已经成为企业运用最关注的应用方面。

企业通过互联网技术和信息技术对客户的信息和消费行为进行收集,以数据的形式呈现出来,然后解除与现有的市场研究工具,来加强企业的判断力。信息越多越精准,企业能够针对性地来调整生产战略。根据信息识别出关键客户和潜在客户,制定促进消费的措施,以此来推动企业利润率的增长。

还有一个重要销售应用就是调整价格。大数据运用程序可以对价格和销售高密度数据进行准确的分析,依托于各种数据来进行价格调整,促进客户来进行消费。应用最广的就是酒店行业,依托对客户的了解、周边酒店客房价格和天气变化对价格进行调整。目前,对于销售的应用程序逐渐被细化,根据客户的消费行为来发现在本公司购买产品类型和在竞争对手那里购买的产品类型。

(二)采购的应用

大数据分析在公司采购方面也逐渐的被重视起来,并且发展速度非常迅速。尤其在制造企业中,每天需要大量的进行采购生产材料,占整个资金比例一半以上。所以,通过大数据应用分析可以极大地降低生产成本,大部分公司使用大数据来改善采购渠道,将供应商添加到自己的整体运营当中。应用程序主要是根据重点特性来对供应商进行区分,同时根据动态数据来协助制定采购方案,降低生产成本和风险。比如,亚马逊就是利用大数据分析来制定适宜的采购策略,并且管理产品销售和运输过程。通过多种渠道采购,保证产品生产数量更够整好满足客户需求,同时亚马逊为了对供应链进行高效管理,在订单处理、产能提升、产品管理、采购和物流等多方面都进行了全面的分析。

(三)物流角度

利用大数据应用程序来协助货物在供应链中进行易懂,是最传统的应用程序。一般是用来减少库存,精准确定配送位置和提供最佳的运输路线,从而最大程度减少运输成本,其中重点运用在优化运输路线。通过GPS大数据远程信息技术来调整运输路线,避免交通因素对物流运输造成不利影响。此外,大数据分析技术还可以用于改进车辆燃油效率、车辆维修等多方面来提高企业的生产力。对意外破坏性因素进行预测,其中最关键的就是天气,根据大数据的分析可以不断调整运输路线。在物流运用大数据运用程序使用企业当中,USP就是一个很好的例子,早在21世纪初期就已经收集天气等方面的数据来运用到交通运输当中。90E8D986-3F82-4871-BC04-3CB44F4F0F1E

USP公司所使用的分析工具,可以为司机提供最短时间的行程路线,来完成高效率送货。大数据应用程序可以根据产品的不同来区分物流的运输路线,考虑运输当中所有存在干扰因素信息。在库存管理当中就是非常好的例子,在RFID技术中可以对货物运输进行实时的跟踪,根据车辆位置信息和货物数量进行严格监控,为提高运输过程的安全性有着很大的帮助。并且,RFID技术对车辆的环境和物流运输时间的“冷链”发挥着积极关键的作用,尤其是在运输容易腐坏的物品时,就发挥了它的使用价值。在大数据应用根据物流运输时间来对确定订单数量和服务等级,如果在运输过程当中一旦发生意外,就会立即启动警报来进行补救。

四、大数据应用对企业供应链管理绩效提升的作用

当前很多企业将大数据技术视为发展核心内容,在整个企业业务发展中供应链管理主要为产品研发、选取供应商、采购生产材料、生产产品、生产管理、分析市场和产品定位、产品管理和运输、客户反馈等为整个供应链流程,通过收集每个部分数据信息,再运用大数据分析来获取有利信息,来优化整个供应链的流程,对供应链管理人员进行培训,提高培训的有效性,从而来真实做到降低运用成本,供应链的管理能夠可以将供应链周边的所有资源、工具和技术进行整合,重视大数据应用程序在供应链管理中发挥的作用,让企业发展能够适应到社会市场发展当中,当市场发生变化时,公司能够及时进行调整运营状态,制定出新的企业发展战略方案,对供应链风险管理能够进行控制,从而减少企业的生产成本,从而提升公司整体的利润率。

随着大数据应用程序对供应链管理中采供、供应、生产、运输、营销等环节的不断深入,对企业产生的复杂性数据进行不断调整和改进。供应链管理中存在的差异和每个环节的智能数据资源,推动管理部署和大数据使用有机结合,企业打造极具特色的智能化供应链管理,让大数据在企业供应管理方面发挥它真正的价值。

五、结论

大数据分析不仅是一个IT技术,也是通过计算机、互联网技术、信息技术等多种技术的联系,改变整个世界气场的竞争模式,在企业之间掀起了一场技术革命。对于大数据的研究,目前来说还是处于一个初期探索阶段,对于大数据分析应用的技术,企业家们各抒己见,大部分的公司还并没有完全投入运用大数据分析技术来进行供应链管理,对于供应链管理绩效的提升都是在不断地尝试,其实大多数的公司并不知道该如何正确的使用大数据技术。大数据的技术投入使用时也为企业供应链管理带来了很多挑战,引入新的技术之后,供应链管理人员需要对整个供应链的组织系统进行调整。根据实际情况来看,学术界更多是将供应链理论和大数据理论分开研究,将二者相结合的研究还是非常少的,都是根据供应链理论对管理绩效的研究或者大数据对提高供应链管理绩效的研究。随着时代的发展,将大数据研究更加细化,把大数据的理论融入到各个行业中的不同领域的研究当中,从而实现现代化生产管理,体现大数据的核心运用价值以及理论价值。

参考文献:

[1]张东翔.基于大数据应用的供应链绩效管理研究[D].石河子大学,2017.

[2]王辉,赵飞燕.应用大数据进行供应链管理绩效提升的研究[J].物流工程与管理,2019,4103:106-108.

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[4]韩越.大数据技术对供应链管理的影响[J].中国商论,2021,02:108-109.

作者简介:张浪浪 男 汉族 四川渠县 199804 研究生 武汉大学经济与管理学院 湖北武汉 (430072) 研究方向 供应链管理 写作方向 供应链管理90E8D986-3F82-4871-BC04-3CB44F4F0F1E

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