淺談大數據分析技術在供應鏈管理中的應用

漆 楚

(西南大學 重慶 402460)

引言

隨著供應鏈管理的信息化，大數據分析技術逐漸滲透到供應鏈的各個環節。目前學界對于大數據在供應鏈領域的應用有不同的看法。周粵湘等人認為大數據分析技術的發展為供應鏈信息共享提供了新的共享模式和渠道，但同時導致了海量信息的存儲和處理等問題；吳忠縣等人認為大數據分析法推動了智慧型供應鏈的出現；李軍臣等人認為大數據分析在供應鏈升級管理和風險管理中有著重要作用。目前的研究奠定了本文的基礎，本文主要探討大數據分析技術在供應鏈管理中是如何應用的，并針對其出現的問題給出建議。

一、供應鏈管理的現存問題

供應鏈管理是基于互聯網信息技術，將供應鏈中的各環節進行有效銜接，主要包括對上游企業的原材料采購，中游企業的加工運輸，下游企業的銷售等環節的管理。但現階段，隨著供應鏈管理實踐的不斷深入，供應鏈管理的問題也日益凸顯。以物流企業為例，供應鏈管理模式主要存在著產品質量有待提高、數據管理不夠完善、產業模式亟待優化等問題。產品質量問題的出現主要原因在于物流企業更多側重于物流和送達的業務，管理工作重點在貨物的送達，缺乏對產品質量的嚴格把控。數據管理問題的出現主要在于現代物流企業在運用大數據分析技術對數據進行管理方面尚未形成合理完善的體系，還存在一定程度的改進空間。產業模式問題的出現是因為大數據沖擊了傳統的管理方式，為了能夠有效適應當前條件下物流企業的發展，產業模式的升級成為了必然選擇。

二、大數據分析技術在供應鏈管理中的應用

(一)大數據分析技術在資源領域的應用

大多數制造企業在生產資源方面的資金消耗巨大，通常占其銷售收入的一半以上，在采購生產資源時采用大數據分析技術主要是為了降低原有的采購成本。多數企業在引入大數據分析技術之后，優化了其原有的采購渠道，并且把供應商作為自己一體化經營的環節之一。與此同時，在不改變采購策略和控制成本風險的前提下，企業還能根據大數據分析的結果對供應商進行有效的分組，不同分組的供應商有不同的合作模式。這樣一來，物流配置效率得到很大提升，推動了企業的進一步擴張。通過大數據的分析，企業能夠充分了解消費者的消費需求和消費行為，從而更好地與供應商進行協商。

(二)大數據分析技術在物流領域的應用

大數據分析技術在物流領域主要應用于庫存的優化，運輸成本的控制，分銷中心的選址等。其中最主要的便是對于運輸成本的控制，主要包括兩個方面：一是運輸路徑的選擇，二是特殊商品運輸的優化。通過技術分析，可以有效規范運輸人員的行為，安排不同車輛的運輸路線，定期對機器設備進行維修和保養，提升物流企業的產出效益。對于一些特殊商品，要考慮到其在運輸過程中可能存在的問題，制定更加精細化的運輸方案。例如，對于一些在運輸過程中易腐爛的商品，要保證其順利送達，一旦發生變故，要能及時采取相應的措施進行補救。對于需要冷鏈的產品，要對貨物溫度進行及時反饋，并且根據貨物溫度和路面狀況來考慮運輸方案的可行性。

(三)大數據分析技術在運營領域的應用

在供應鏈的運營環節，大數據分析技術更多的應用于管理者的決策。在對產品質量進行評估和對生產效率進行測量等一系列環節中，企業應用大數據分析技術可以有效幫助其進行日常的運營，對各類信息進行實時處理，時刻把控產品的質量。大數據分析技術對人力資本方面的影響也越來越大。通過大數據分析，可以獲取業務人員的工作信息，了解不同人員的素質，為人力資本的優化提供可靠數據支撐。例如，對于連鎖超市，可以追蹤不同收銀員在相同時間內處理業務的數量，分析其工作效率。當然，在了解不同員工的工作能力后，可以幫助管理者在用工高峰期更好地實現員工的調度。

三、大數據分析技術在供應鏈管理中的挑戰

首要問題是安全性問題和隱私性問題。供應鏈在運營過程中要和大量用戶打交道，其中產生的大量數據涉及到用戶和商家的隱私信息。面對這些信息，企業要充分保證其安全性，在實現信息共享的同時，保障客戶信息不受侵犯。數據質量問題也非常突出，各類數據的來源很廣泛，數據類型復雜，時效性相差很大，質量參差不齊，這給數據管理人員帶來了很大的挑戰。同時，企業的大數據分析能力有待提高，很多企業并不是缺乏數據，而是缺少能夠在海量數據中提取商業信息的人才。

四、結論和建議

大數據分析技術為供應鏈管理體系的科學化提供了有利的條件，幫助企業做出更加合理的營銷決策，優化供應鏈中的存貨決策，進行供應鏈運營的風險評估等。但同時大數據分析技術的應用對企業的運作模式提出了更高的要求。企業在應用大數據分析技術時要對信息安全進行防護管理，在供應鏈各節點企業之間建立信息共享的平臺，與此同時，引進大數據方面的人才，形成自己的數據分析團隊。