供應鏈的數據分析，越來越多的企業利用數據分析來應對供應鏈中斷，加強供應鏈管理(SCM)。目前，幾個主要的中斷正在影響供應鏈。下面分享壹下供應鏈的數據分析，看看吧。
供應鏈1數據分析全面分析大數據對供應鏈的好處。
如今，大數據已經完全跨越了概念炒作，成為很多行業業務發展的重要武器。而在供應鏈管理領域，大數據技術的應用行業發展處於起步階段，但我相信隨著大數據在其他行業的快速發展，供應鏈管理的大數據也會快速趕上，所以人們難免會問大數據能給供應鏈帶來什麽好處。請跟隨甘和我壹起了解大數據給供應鏈帶來的好處。
大數據和供應鏈
1，庫存優化。比如SAS獨有的強大庫存優化模型，可以在保持高客戶滿意度的同時，最大限度地降低供應成本，提高供應鏈的響應速度。
其庫存成本在第壹年將下降15% ~ 30%，對未來的預測準確率將提高20%，從而帶來其整體收入增長7% ~ 10%。當然，還有壹些其他潛在的好處，比如增加市場份額。此外，使用SAS系統，產品質量將顯著提高，不良率將降低10% ~ 20%。
2.創造商業利益，在生產現場從供應鏈渠道和儀器或傳感器網絡收集大量數據。使用大數據更緊密地整合和分析這些數據庫，有助於提高庫存管理、銷售和分銷流程以及設備持續監控的效率。制造業要發展，企業必須明白大數據能產生的成本效益。設備的預測性維護，現在已經有條件采用大數據技術。制造業將成為大數據收入的主要來源。
3.B2B電子商務供應鏈整合。強大的電商將引領上下遊生產計劃——下遊銷售對接。這種對接趨勢是，上遊制造外包供應鏈管理只關註制造，生產鏈(:D)。
物流外包上升到供應鏈外包是壹個巨大的飛躍，體現了電子商務強大的競爭力和整合能力，支持海量數據和跨平臺、跨公司對接成為可能。B-B供應鏈整合具有很強的市場空間，可以完善中國的產業布局、產業鏈優化、產能配置優化、庫存減少、供應鏈成本降低、供應鏈效率提升。
4.隨著物流平臺規模的發展，B-C商業模式的融合已經成為現實，但物流執行平臺的建設是壹個瓶頸。多元化產品的銷售供應鏈整合存在很大的技術問題，如供應周期、庫存周期、配送時效、物流運作要求等。，而這樣的物流中心是非常困難的。
大數據平臺的建設將帶動整體銷售供應鏈的整合；國內也有現實問題，比如跨區域物流配送，城鄉差異等。政府監管是壹大難點/不治之癥，大數據平臺有助於政府職能調整到位。
5.產品協同設計。以前大家最關心的是產品設計。但現在在產品設計開發過程中，相關人員相互配合，工廠和制造能力也在同步設計開發。當前的壓力是向市場交付更具競爭力、更高配置、更低價格和更高質量的產品，同時滿足所有這些要求，這是制造和工程企業的下壹個巨大價值。這就是大數據的用武之地。
企業如何部署大數據？
要讓數據發揮作用，首先要處理大數據，要能夠* * *享受、整合、存儲、搜索眾多來源的海量數據。就供應鏈而言，這意味著能夠接受來自第三方系統的數據並加快反饋速度。
其總體影響是增強協同作用、加快決策速度和提高透明度，這對所有相關人員都有幫助。傳統供應鏈壹直使用大量結構化數據，企業部署了先進的供應鏈管理系統來存儲資源數據、交易數據、供應商數據、質量數據等，用於跟蹤供應鏈執行效率、成本和控制產品質量。
大數據給供應鏈帶來的好處
目前，大數據的概念超越了傳統的數據生成、獲取、轉換、應用分析和存儲的概念，數據非結構化，數據內容多樣化，大數據的部署將面臨新的挑戰。
簡單處理今天生成、傳輸和存儲的大量信息帶來的挑戰。目前，數據量呈爆炸式增長，隨著M2M(機器對機器通信)的應用，這壹趨勢還將繼續。
但是，如果能夠解決這些挑戰，將會打開壹個全新的局面？核心在兩個方面:
1.解決數據生成問題，即如何利用物聯網技術M2M獲取實時流程數據，虛擬化供應鏈流程。通過挖掘這些新數據集的潛力並結合來自廣泛來源的信息，有可能獲得新的見解。這樣，企業可以開發新的流程，這些流程與產品生命周期的各個方面直接相關。與它相結合的是報告和分析功能，為流程提供反饋，從而創造壹個良性的強化循環。
2.解決數據應用問題，如何讓供應鏈中各種價值轉化過程產生的數據具有商業價值，是發揮數據部署革命性生產力的基礎。大數據在供應鏈中的應用，不再是簡單的‘看得見的交易狀態’，支撐決策庫存水平，傳統的ERP架構無法承受。因此，企業必須重新設計數據應用的頂層設計，建立強大而全面的大數據應用分析模型，才能迎接如何發揮復雜海量數據價值的挑戰。
大數據在供應鏈中的應用才剛剛起步。隨著供應鏈、大數據分析、數據管理和大數據應用的快速發展，大數據存儲在供應鏈領域有著巨大的發展潛力，大數據投資只有與供應鏈結合才能產生可持續、規模化發展的產業。
供應鏈數據分析2。供應鏈管理中各類數據的價值分析
在供應鏈管理過程中，我們需要定義各種指標，收集和分析各種數據，分析和評估管理狀況，找出差距，然後指定行動計劃。
我們說所有的數據分析都是為了改善經營狀況，為客戶、股東、員工創造更多的價值。
在討論價值分析之前，先說說什麽是價值。
在顧客眼中
主要看是否增值。
比如供應商的返工過程出現在詳細的報價上，要求客戶付款，客戶可能會不太高興，因為他認為這些步驟並沒有給他增加任何價值。
簡單來說，站在客戶的角度判斷是否增值，主要看客戶是否願意付費，第壹次做得對不對。對於生產過程，主要看活動是否改變了物質的物理形態。
在老板的眼裏
第壹，主要看是否有必要。
比如員工培訓，各種報表的準備，合規檢查，風險控制，這些在客戶眼裏都不是增值，但對老板來說卻是非常必要的，或者說現階段沒有辦法消除。
第二，主要看是否高效。
在目前的商業模式下，是不是效率最高，成本最低，周轉最快，也就是能不能帶來更多的投資回報？
在員工眼中
他們這樣做的主要訴求是什麽？
企業能不能幫員工賺錢，取決於滿足客戶需求之前滿足員工需求，滿足客戶需求之後滿足老板需求。
試想，如果員工的需求得不到有效滿足，就不會盡力滿足客戶的需求。如果客戶的需求得不到滿足，他們就不會繼續購買甚至取消現有訂單，這樣老板就賺不到錢了。
在供應鏈管理過程中，數據可以分為以下幾種類型:
壹.業務數據
比如供應商的報價，員工的工資，和客戶壹樣的不同價格，都是業務數據，主要是由供求關系和競爭決定的。對於這些數據，我們主要是通過橫向對比來調節供需，滿足自己的需求。
二、交易/流程數據
目前，大多數企業已經將不同的業務流程數字化。電子化的主要優勢之壹是所有交易步驟都可以數字化存儲，這使得進壹步的數據分析成為可能。
例如，我們希望提高對客戶的交付績效，縮短交付周期。我們做精益調查的時候，可能是訪談，然後我們發現浪費在哪裏，然後有針對性的改進。但在采訪中，所有的內容，只要是人表達出來的，都是觀點，後面都會有立場。保持觀點客觀並不容易。
妳不妨直接從ERP、OA、SRM、CRM等系統中挖掘實時信息，真正讓現實說話，看看過去在滿足交付的過程中，時間都去了哪裏。不僅僅是每個環節花費的平均時間，還有他們時間的波動，以及他們處理壹項具體業務的周期，畫出實時的價值流圖，找到問題點，確認改進點，都會變得極其容易。
第三，商業數據
業務數據主要看與企業戰略目標的關聯程度，是系統數據還是可以修正的數據，以及這些數據對下壹步的指導意義。要綜合考慮，制定適用的業務數據考核指標。
供應鏈的數據分析3如何做好供應鏈管理的數據分析；
壹、供應商訪問數據分析:
供應商可以查看和修改自己的企業信息:營業執照、產品合格證、供應商產品信息等。同時，采購方還可以對各個供應商提供的數據信息進行比較和選擇。
二、采購需求數據分析
統壹入口管理公司內部采購需求，無需使用Excel按部門統計，可以直接在系統中上傳采購需求，然後集中收集匯總采購信息，大大提高了申請效率。采購申請管理流程化，歷史數據也可以隨時查看。
三、采購報價、價格對比數據分析
根據公司采購業務的需要，使用供應商管理系統進行報價？模板:選擇需要發起報價的供應商，系統壹鍵生成報價。系統會批量發送報價，並自動通知相應的供應商。供應商只需輸入方便的價格報價，采購方將根據報價自動匯總生成比價清單，比價數據結果公開透明。
四。采購、發貨、倉儲和退貨的數據管理
供應商壹鍵發貨時，發票會自動打印，電子發票也會保存。當買家收到貨物時，數據可以自動傳輸，無需手動輸入。檢查數量並確認即可。雙方發貨、入庫、退貨數據實時同步，避免信息滯後和遺漏。
動詞 （verb的縮寫）采購對賬、發票和付款數據的管理
發貨、入庫等數據實時自動生成匯總看板，雙方可以實時在線對賬。對賬、發票和付款的流程管理可隨時審計。
不及物動詞供應品到達數據的分析
系統自動統計供應商協作流程的數據，自動生成多維度的考核看板，對供應商的到貨入庫數量、每個供應商的及時到貨率、合格率進行統計分析，看是否與合同壹致，從而判斷是否可以繼續與該供應商合作，也幫助企業通過“優勝劣汰”來沈澱和選擇優秀的供應商資源。