供应链大数据分析与业务决策支持方法.pptx

供应链大数据分析与业务决策支持方法2024-01-21汇报人：PPT可修改

CATALOGUE目录引言供应链大数据分析基础供应链业务决策支持方法供应链大数据分析应用案例挑战与对策未来展望与发展趋势

CHAPTER引言01

全球化背景下供应链复杂性增加随着全球化进程的加速，供应链网络日益复杂，涉及多个环节和参与者，对业务决策提出了更高要求。大数据技术的快速发展近年来，大数据技术的迅猛发展为企业提供了处理和分析海量数据的能力，为供应链优化提供了有力支持。业务决策对数据的依赖程度加深在供应链管理中，业务决策越来越依赖于数据分析，大数据技术能够帮助企业实现数据驱动的决策，提高决策效率和准确性。背景与意义

利用大数据技术对历史销售数据、市场趋势等进行分析，实现更准确的需求预测和计划制定。需求预测与计划库存优化与管理供应链网络优化风险管理通过大数据分析，实现库存水平的实时监控和优化，减少库存积压和成本浪费。运用大数据技术对供应链网络进行分析，发现潜在瓶颈和改进空间，提高供应链整体效率。利用大数据技术对供应链中的风险因素进行识别和评估，实现风险的有效管理和控制。大数据在供应链中的应用

CHAPTER供应链大数据分析基础02

大数据定义大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据特点大数据具有数据量大、数据类型繁多、处理速度快、价值密度低等特点。大数据概念及特点

供应链数据来源与类型供应链数据来源供应链数据主要来源于企业内部运营数据、市场数据、竞争对手数据、客户数据等。供应链数据类型供应链数据类型包括结构化数据（如数据库中的表格数据）、非结构化数据（如文本、图像、音频、视频等）以及半结构化数据（如XML、JSON等格式的数据）。

数据处理技术数据处理技术包括数据清洗、数据转换、数据集成、数据规约等，旨在提高数据质量和降低数据处理复杂性。数据分析技术数据分析技术包括统计分析、机器学习、深度学习等，用于挖掘数据中的潜在规律和模式，为业务决策提供支持。数据可视化技术数据可视化技术可将分析结果以图形化方式呈现，帮助决策者更直观地理解数据和分析结果。数据处理与分析技术

CHAPTER供应链业务决策支持方法03

从供应链各个环节收集数据，并进行清洗、整合，形成统一的数据视图。数据收集与整合运用统计分析、机器学习等方法，对数据进行深入分析，发现数据中的规律与趋势。数据分析与挖掘通过图表、图像等方式将数据直观地展现出来，帮助决策者更好地理解数据。数据可视化基于数据分析结果，结合业务知识与经验，制定科学合理的决策。决策制定基于数据的决策制定过程

ABCD决策支持系统框架设计数据层存储供应链各环节的数据，包括采购、生产、库存、销售等。应用层将分析结果以可视化形式展现给决策者，并提供决策支持工具，如预测模型、优化算法等。分析层运用数据分析技术对数据进行处理和分析，提取有用信息。交互层实现用户与系统的交互，包括数据输入、参数设置、结果展示等。

生产计划排程根据需求预测结果和企业生产能力，运用优化算法进行生产计划排程，实现生产资源的合理配置和生产效率的提升。需求预测基于历史销售数据和市场趋势分析，运用时间序列分析、回归分析等方法进行需求预测，为生产计划和库存管理提供依据。库存优化通过建立库存模型，分析库存成本、缺货成本等因素，确定最优库存水平，实现库存成本的降低和服务水平的提升。采购策略制定基于供应商评估结果和市场行情分析，制定采购策略，包括供应商选择、采购量分配、采购价格谈判等。关键业务决策支持方法

CHAPTER供应链大数据分析应用案例04

01结合实时数据，如天气、促销活动、社交媒体趋势等，对预测结果进行动态调整。通过建立库存优化模型，确定最佳库存水平，减少库存积压和缺货现象。应用智能补货系统，根据实时库存和销售数据自动触发补货订单。基于历史销售数据，利用时间序列分析、机器学习等方法进行需求预测。020304需求预测与库存管理优化

01收集供应商的历史绩效数据，包括质量、交货期、价格等。02利用数据分析技术对供应商绩效进行评估和排名。03通过建立供应商选择模型，综合考虑多个因素，如成本、质量、风险等，确定最优供应商组合。04监控供应商绩效数据，及时发现潜在问题并采取相应的改进措施。供应商选择与评估流网络优化与路径规划分析历史物流数据，包括运输时间、成本、损耗等。应用网络优化算法，如线性规划、整数规划等，确定最佳物流网络布局。结合实时交通信息、天气状况等，对物流路径进行动态规划，提高运输效率。利用智能调度系统，实现自动化派单、路线规划和实时跟踪。

风险管理及应对策略01识别供应链中的潜在风险，如供应商破产、自然