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大数据驱动的先进制造业供应链优化策略

[摘要]大数据技术的快速发展，为先进制造业供应链优化提供了新的技术支撑和发展方向。文

章从先进制造业供应链的特征出发，深入分析了大数据驱动下供应链优化的技术路径，通过探索预测

分析技术和优化决策技术的集成应用，构建包含精准采购、智能制造、智慧仓储和市场响应的全链条

优化策略，旨在为先进制造业实现供应链数字化转型提供技术方案与实施路径。

[关键词]大数据；制造业；供应链；优化策略

随着制造业朝智能化、柔性化方向发展，供应链面临的不确定性和复杂性不断提升。全球化分工

深化带来的供应商地域分散、需求波动加剧、库存积压等问题，对供应链管理能力提出了更高的要求。

大数据技术为解决这些问题提供了新思路，通过对海量多源异构数据的采集、存储和分析，能够实现

对供应链关键环节的精准预测和动态优化。传统供应链模式暴露出韧性不足、响应迟缓等问题，亟需

利用大数据技术增强供应链的敏捷性和适应性，构建更具弹性的供应网络体系。同时，制造业数字化

转型进程的加快，为供应链优化提供了坚实的数据基础和有力的技术支撑，推动供应链朝智能化、网

络化方向演进。

一、先进制造业供应链的特征

先进制造业是基于信息技术、智能技术与先进工艺的深度融合，以数字化、网络化、智能化为主

要发展方向的现代制造业形态[1]。在此背景下，先进制造业供应链呈现出以下三个特征。

一是数据驱动的网络协同性。先进制造业供应链建立了基于物联网和工业互联网的多层级网络结

构，供应商、制造商、分销商等多方主体通过数字化平台实现信息共享和业务协同。实时数据在供应

链各节点间高速流动，推动了从分散决策向协同决策的转变，形成了数据驱动的价值网络体系。

二是智能化的柔性响应能力。在产品定制化趋势下，先进制造业供应链需要支持智能化、柔性化

的生产方式，如表1所示。

三是全链路的数字集成度。先进制造业供应链通过数字化手段实现了从采购、生产到销售的全流

程集成。数字孪生技术构建了物理世界与数字世界的映射关系，使供应链各环节的运营状态可视可控。

大数据分析贯穿供应链各环节，支撑起从战略规划到运营执行的多层次决策体系，推动了供应链管理

的系统性变革。

二、大数据驱动供应链优化的技术实现

（一）构建数据基础

构建大数据驱动的供应链优化数据基础，需要从数据采集与集成体系、数据质量管理、数据安全

架构三个维度进行系统化建设[2]。

在数据采集与集成体系方面，采用分布式数据采集架构（DAC），通过工业以太网、OPCUA

协议和MQTT消息队列实现多源异构数据的统一接入。采集数据经过ETL（ExtractTransformLoad）

处理后，通过数据总线实现跨系统的数据集成，形成统一的数据资产池。集成过程的时间效率E可表

示为公式（1）。

在数据质量管理方面，建立基于PDCA循环的质量控制体系。通过设置完整性、准确性、一致

性、时效性四个核心指标，构建量化的评估体系。质量控制体系通过持续监控和反馈优化，确保数据

在采集、传输、存储和使用各环节的质量稳定性，为供应链优化提供高质量的数据支撑[3]。在数据

安全架构方面，采用“分层防护、纵深防御”的安全框架，如图1所示。

（二）应用核心技术

1.预测分析技术

预测分析技术主要应用于需求预测、库存预警和设备维护三个核心场景。在需求预测方面，采用

集成学习框架，将时间序列分析与深度学习模型相结合。具体而言，通过LSTM（LongShort-Term

Memory）神经网络捕捉需求的长期依赖性，结合XGBoost处理短期波动特征，构建混合预测模型。

预测精度可表示为公式（2）。

在库存预警领域，开发基于深度强化学习的智能预警系统。通过建立库存状态空间模型，结合多

层感知机（MLP）网络，实现库存水平的动态预测。

2.优化决策技术

基于预测分析的输出结果，优化决策技术通过数字规划、启发式算法和智能优化