智能供应链之路-大数据助力决策升级.pptx

智能供应链之路大数据助力决策升级Presentername

Agenda供应链决策的复杂性数据挖掘和分析的应用数据分析相关知识供应链管理相关知识加强合作提高决策质量大数据分析供应链决策

01.供应链决策的复杂性供应链决策的复杂性

运输成本考虑运输方式和距离等因素仓储成本考虑库存管理和仓储设施等因素包装成本考虑产品包装和保护的成本物流成本的多个方面物流成本的考虑因素

订单需求根据订单需求预测库存需求，避免缺货或积压库存01供应商交货时间考虑供应商的交货时间，以确保库存能及时满足订单需求02季节性需求变化根据季节性需求变化调整库存水平，以避免过剩或缺货情况03库存水平的重要性库存水平的考虑因素

订单需求的考虑因素市场需求的变化根据市场需求的变化来调整订单需求的量和时间安排产品生命周期根据产品生命周期的阶段来确定订单需求的量和时间安排供应链的可靠性根据供应链的可靠性来确定订单需求的量和时间安排订单需求的考虑因素：满足客户需求的关键

02.数据挖掘和分析的应用数据挖掘与分析在供应链中的应用

数据可视化的应用直观数据展示通过图表和图形展示数据，使数据更易于理解和解读01数据关联与趋势通过可视化工具，可以更容易地发现数据之间的关联和趋势02可视化决策支持通过可视化分析，供应链经理可以更准确地判断和决策03数据可视化的应用：直观展现数据价值

01数据收集收集供应链中的各类数据数据挖掘和分析的应用02数据清洗和预处理对收集到的数据进行清洗和预处理03模型构建和分析利用数据挖掘和分析技术构建模型并进行分析数据挖掘的流程

挖掘数据关联寻找数据之间的相关性和关联规律01发现数据模式识别数据中的重复模式和趋势02预测未来趋势利用历史数据进行模型训练，预测未来的发展趋势03数据挖掘的基本原理数据挖掘的基本原理：信息的宝藏

03.数据分析相关知识数据分析在供应链管理中的作用

数据分析的定义收集和清洗数据01.收集供应链中涉及的各类数据，并进行数据清洗和预处理，确保数据的质量和准确性。整理和解释数据02.将数据进行整理和分类，以便进行更深入的分析和解释，发现数据中的价值和洞察。发现模式和趋势03.通过数据分析技术，发现数据中存在的模式、关联和趋势，以支持供应链决策的制定和优化。数据分析的定义——解读数据的奥秘

需求预测通过分析历史数据和市场趋势，准确预测产品需求。01.数据分析供应链库存管理通过数据分析确定最佳库存水平，避免过剩或缺货。02.供应商评估通过分析供应商数据，评估供应商的绩效和可靠性。03.数据分析供应链应用

数据分析相关知识处理数据中的噪声和缺失值数据清洗02.收集供应链相关数据并整理数据收集01.应用统计方法和模型对数据进行分析数据分析03.数据分析的基本流程

04.供应链管理相关知识优化供应链管理

库存管理如何平衡库存成本和订单需求物流管理如何提高物流效率和降低运输成本供应商管理如何确保供应商的可靠性和合作稳定性核心问题和挑战供应链管理问题和挑战

管理生产计划、生产执行和质量控制等环节生产管理管理物流运输、仓储和库存控制等环节运输和库存管理管理供应商选择、采购计划和采购执行等环节采购管理供应链管理的流程供应链管理流程

确定供应链的结构、流程和资源配置，制定供应链战略和目标。规划供应链建立供应链的组织结构，明确各个环节的职责和关系，确保供应链的协同运作。组织供应链监控供应链的运作情况，及时发现问题并采取措施进行调整和改进。控制供应链定义与目的供应链管理的定义

05.加强合作提高决策质量供应链决策与数据分析师合作

010203合作提高决策质量确保数据分析师理解供应链经理的具体需求建立良好的沟通机制，及时反馈决策结果和改进方案促进双方之间的信息交流和知识共享明确需求和期望定期沟通和反馈共享数据和知识加强与数据分析师合作

供应链经理与数据分析师共享数据，促进信息流通数据共享合作协同数据分析师利用大数据技术提供决策支持和分析工具技术应用定期会议和讨论，共同解决决策过程中的问题定期沟通大数据提高供应链决策

建立供应链协同机制优化供应链流程简化流程，减少环节，提高效率加强供应商合作建立长期合作关系，优化供应链协同引入智能技术利用物联网、人工智能等技术提升供应链效能优化供应链建议与方案

06.大数据分析供应链决策大数据分析在供应链中的应用

优化物流成本精确预测订单需求优化库存水平提高决策质量和效率通过分析大数据，找到降低物流成本的策略和方法利用大数据分析结果来预测订单需求，提前做好备货和生产安排通过分析大数据，找到合理的库存水平，避免库存过高或过低的问题大数据分析进行决策

数据分析师提供的应用场景物流效率优化降低物流成本、提高效率库存管理降低库存水平、减少损失订单预测准确预测订单需求、规避风险大数据在供应链管理中

全面性分析范围覆盖供应链各环节，