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大数据成为供应链利器

来源:亚搏体育客户端 发布时间:2017-02-14       点击数:699

      随着供应链的迅速发展,大数据在其中发挥的作用也越来越大。
  易观智库日前发布的《2014中国供应链大数据市场专题研究报告》显示,在2014年中国供应链大数据份额中,零售业、制造业、服务业(非金融)、医疗业占比最多,约占83%市场份额,而能源仅占1%。而据易观智库预测,2016年中国供应链大数据市场将达到60亿左右(不含供应链金融部分)。
  该报告把供应链大数据分为结构数据、非结构数据、传感器数据及新类型数据四种,涵盖了交易数据、时间段数据、库存数据、客户服务数据、位置数据等各个方面。报告显示,目前,大数据已经被广泛应用于包括物流、服务和金融等供应链环节。
  有效推进物流模式变革
  在供应链中,大数据的作用首先体现在物流中。2014年12月26日,中国物流信息中心公布的数据显示,1-11月,全国社会物流总额196.9万亿元,按可比价格计算,增长8.3%,较上年同期回落1.3个百分点。而从近五年的情况来看,物流企业资产规模增速逐步放缓,物流企业经营效益偏弱。
  在这种情况下,物流企业需要从价值延伸的角度提供超过客户预期的服务,以高效物流+增值服务的思路发展,而大数据是物流企业提供增值服务的基础要素。另外,随着众多专业化物流模式的兴起,降低供应链成本的核心将是数据资产的运用,大数据能够有效地推进高效率的物流模式变革,是降低物流成本费用的有效手段。
  利用大数据,企业可以与中国气象服务中心合作,收集高速公路信息,提供全国高速公路的天气预报和道路实况服务,可以优化行车路线,并对车辆和货物状态进行实时监控、评估和预警,对产品的运输进行智能追溯。
  企业通过大数据,依据物流的时间、成本、服务、物流数据、客户需要等决策因素,可以对风险进行有效预测和评估,制定出合理、准确和科学的决策。利用物流数据,企业可以进行详细的区域和网店预测,帮助电商平台和快递公司迅速做出决策。
  例如,亚马逊已经申请专利的“预测性物流”就是个利用大数据洞察用户需求的典范。“预测性物流”会检测用户的鼠标在商品上的停留时间,再综合考虑用户的购买历史、搜索记录、愿望清单等,从而根据这些海量数据预判用户的购买行为,提前将这些商品运出仓库,放到托运中心寄存,等到用户真的下单了,就可以立即开始运送商品。通过利用大数据,亚马逊大幅缩减了商品的送货时间。
  构建预测模式提高协同效应
  根据大数据的分析,物流企业可以构建预测模式,实现对产品销量的精准预测,进而实现对未来库存量的精准计算,使工厂、区域市场、本地市场的库存配置更加合理,从而提高协同效应。企业可以通过充分掌握供应链物流过程中的所有基础数据,结合企业自身的资源、能力状况,对整个供应链进行必要的控制和监督。例如,神州租车的车辆租用率曾经在达到一定程度后出现了瓶颈,一部分车辆出现空置状态。通过使用SAP推出的数据库平台SAPHana,神州租车优化了流程,将车辆使用率再次提高了15%。
  提供精准金融服务
  通过大数据技术进行行业分析和价格波动分析,能够尽早提出预警,规避信贷风险,可以对目标客户进行资信评估、审批短期小额贷款,以及精准金融和物流服务贷款。
  例如,为了实现银行和中小外贸企业之间的对接、打破信息不对等的状态,阿里巴巴旗下一达通公司运用自身的系统处理能力,将监管、申请、投放、还款、放贷等相关融资工作纳入一个统一的信息化网络处理平台,通过全程掌控交易流程,获取交易环节的详细数据和信息,以第三方服务平台的角色验证企业贸易真实性,实现各方信息交互、业务协同、交易透明,从而为解决中小企业融资难问题找到可行的方案。
  在供应链金融中,大数据还可以提供诸多的增值服务。利用大数据,从源头获取用户需求信息,洞察潜在需求,为供应链提供信息咨询;可以对供应链金融上下游客户进行全方位信用管理,形成互动的监管和控制机制,降低交易成本和风险;对供应链绩效进行分析与预测,指导供应链管理,尤其是供应链协同数据的运营。