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物资全供应链大数据应用方法
作者：洪健 曾雪芳 陈金玉 来源：《物流技术》2018年第02期
[摘要]分析了大数据的三个潜在应用方向，明确其应用路径和方法，并构建了物资全供应链大数据应用体系，选取了关键业务节点进行描述和分析。 [关键词]物资供应链；大数据；路径与方法 [中图分类号]TP311.13；F274 [文献标识码]A [文章编号]1005-152X（2018）02-0111-03 1 引言
大数据的概念由来已久，最初是对在一定时间内无法用传统方法进行抓取、管理和处理的数据的统称。电力大数据是以业务趋势预测、数据价值挖掘为目标，利用数据集成管理、数据存储、数据计算、分析挖掘等方面的核心关键技术，实现面向典型业务场景的模式创新及应用提升。
2 物资供应链大数据的潜在应用方向
专家调研显示，2020年，驱动供应链提升的三个主要关键词是：数据可视化（46%）、增强供应链的可视性（39%）和大数据（37%）。其中，增强供应链信息的可视性是当前物资供应链大数据应用的热点。从物资供应链全流程管理的角度出发，物资供应链大数据的应用主要有以下三个潜在方向：
（1）供应链效率分析。按照需求提报、招标采购、库存管理、物资配送、报废处置等不同供应链环节划分，基于物资供应链每个阶段的业务时效、资源利用情况等进行综合业务效率分析，根据分析结果得出供应链响应效率因素和提升建议。
（2）供应链效益分析。综合考虑采购成本、库存成本、管理成本和供应链信息化水平、物力集约化成效等多方面因素，分析供应链各业务阶段的成本和收益情况，根据分析结果找出降低供应链成本的业务提升关键点。
（3）供应链预警监控。分析供应链各业务环节的关键业务节点，制定供应链各业务环节的监控预警分析模型，多维度分析业务情况，从大数据角度重新审视各业务关节相关性，并依据分析模型提供各业务环节的预警监控功能。 3 物资全供应链大数据应用的方法
目前各行业物资供应链大数据应用较多，或收获较大的环节主要体现在需求预测、采购战略和业务规则的制定、采购业务的分析与改善、供应商的管理、库存占有量的降低、日常业务可视化监控和预警等方面。物资供应链数据遍布在需求预测、价格管理、库存管控等多个环
物资全供应链大数据应用方法 - 图文
