대규모 데이터 공급업체는 점점 더 많은 기업들이 공급망 중단에 대응하고 공급망 관리 (SCM) 를 강화하기 위해 데이터 분석을 채택하고 있는 것으로 나타났습니다. 현재 몇 가지 주요 중단이 공급망에 영향을 미치고 있습니다. 빅 데이터 제공 업체를 공유해 보겠습니다.

빅 데이터 공급업체 1 글로벌 빅 데이터 시장의 주요 공급업체로는 Microsoft (미국), Teradata (미국), IBM (미국), Oracle (미국), SAS Institute (미국), Alteryx (미국), Sisense (미국), Informatica (미국), Cloudera (미국), Splunk (미국), Palantir Technologies

10 10data (미국), 히타치 Vantara (미국), Fusionex (말레이시아), Information Builders (미국)

이들 공급업체는 신제품 출시, 파트너십 및 협력, 인수 등 유기적이고 무기적인 성장 전략을 채택하여 전 세계 빅 데이터 시장에 대한 영향력을 확대했습니다.

AWS (미국) 는 클라우드 컴퓨팅 서비스를 웹 서비스로 제공합니다. 이 회사는 190 개국 고객에게 광범위한 제품과 서비스를 제공합니다. 아마존의 포트폴리오는 컴퓨팅, 스토리지, 데이터베이스, 마이그레이션, 네트워킹 및 콘텐츠 제공, 개발자 도구, 관리 도구, 미디어 서비스, 기계 학습 및 분석을 포함합니다. 또한 솔루션 부서에서는 웹 사이트 및 네트워크 애플리케이션, 모바일 서비스, 백업, 스토리지 및 아카이빙, 금융 서비스 및 디지털 미디어를 제공합니다.

미디어 및 엔터테인먼트, 자동차, 교육, BFSI, 게임 기술, 정부, 의료 및 생명과학, 제조, 소매, 통신, 석유 및 가스, 전력 유틸리티 등 다양한 업종을 대상으로 합니다. 빅 데이터 시장에는 아마존 QuickSight, 아마존 S3, 아마존 빙하, AWS Glue 등이 있습니다.

빅 데이터 공급업체 2 는 빅 데이터가 공급망에 제공하는 이점을 포괄적으로 분석합니다.

오늘날, 빅데이터는 개념 투기를 완전히 뛰어넘어 많은 업종의 업무 발전을 위한 중요한 무기가 되었다. 공급망 관리 분야에서는 빅데이터 기술의 응용업계가 초기 단계에 있지만, 다른 업종에서 빅데이터가 급속히 발전함에 따라 공급망 관리의 빅데이터도 빠르게 따라잡을 수 있을 것으로 믿습니다. 그래서 사람들은 빅데이터가 공급망에 어떤 이득을 가져다 줄 수 있는지 물어볼 수밖에 없다. Gan 을 따라 나와 함께 큰 데이터가 공급망에 제공하는 이점을 알아보시기 바랍니다.

빅 데이터 및 공급망

1, 재고 최적화. 예를 들어 SAS 고유의 강력한 재고 최적화 모델을 통해 높은 고객 만족도를 유지하면서 공급 비용을 최소화하고 공급망의 대응 속도를 높일 수 있습니다.

그 재고 비용은 첫해에 15% ~ 30% 하락할 것이며, 미래에 대한 예측 정확도는 20% 증가하여 전체 매출 증가율이 7% ~ 10% 가 될 것이다. 물론 시장 점유율 증가와 같은 다른 잠재적 이점도 있습니다. 또한 SAS 시스템을 사용하면 제품 품질이 크게 향상되고 불량률이 10% ~ 20% 감소합니다.

2. 상업이익을 창출하고 생산현장에서 공급망 채널과 기기 또는 센서 네트워크에서 대량의 데이터를 수집합니다. 대용량 데이터를 사용하여 이러한 데이터베이스를 보다 긴밀하게 통합 및 분석하면 재고 관리, 판매 및 배포 프로세스, 장비의 지속적인 모니터링 효율성을 높일 수 있습니다. 제조업이 발전하려면 기업은 큰 데이터가 생산할 수 있는 비용 효율을 이해해야 한다. 장비의 예측적 유지 관리는 이제 대용량 데이터 기술을 채택할 수 있는 조건을 갖추고 있습니다. 제조업은 빅 데이터 수입의 주요 원천이 될 것이다.

3.B2B 전자 상거래 공급망 통합. 강력한 전기상이 상류 하류 생산 계획, 즉 하류 판매 도킹을 이끌 것이다. 이러한 도킹 추세는 업스트림 제조 아웃소싱 공급망 관리가 제조, 생산 체인 (:D) 에만 초점을 맞추고 있다는 것입니다.

물류 아웃소싱이 공급망 아웃소싱으로 상승하는 것은 전자 상거래의 강력한 경쟁력과 통합 기능을 반영하여 방대한 양의 데이터와 플랫폼 간, 기업 간 도킹을 지원하는 데 큰 도약입니다. B-B 공급망 통합은 중국의 산업 레이아웃, 산업 체인 최적화, 생산능력 구성 최적화, 재고 감소, 공급망 비용 절감, 공급망 효율성 향상을 보완할 수 있는 강력한 시장 공간을 갖추고 있습니다.

4. 물류 플랫폼 규모가 발전하면서 B-C 비즈니스 모델의 융합이 현실화되었지만 물류 실행 플랫폼 건설은 병목 현상이다. 다양화 제품의 판매 공급망 통합에는 공급 주기, 재고 주기, 배송 시효, 물류 운영 요구 사항 등 큰 기술적 문제가 있습니다. 그런 물류 센터는 매우 어렵습니다.

대형 데이터 플랫폼의 건설은 전체 판매 공급망의 통합을 이끌 것이다. 국내에도 지역간 물류 배송, 도시와 농촌의 차이 등과 같은 현실적인 문제가 있다. 정부 규제는 큰 어려움/불치병이며, 빅 데이터 플랫폼은 정부 기능을 제자리에 맞추는 데 도움이 된다.

5. 제품 협업 설계. 예전에 여러분들이 가장 관심을 가졌던 것은 제품 디자인이었습니다. 하지만 현재 제품 설계 개발 과정에서 관계자들은 서로 협력하고 공장과 제조 역량도 동시에 설계 개발을 진행하고 있다. 현재의 압력은 시장에 경쟁력, 구성, 가격, 품질이 높은 제품을 제공하는 동시에 이러한 모든 요구 사항을 충족하는 것이 제조 및 엔지니어링 기업의 다음 큰 가치라는 것입니다. 이것은 빅 데이터의 사용처입니다.

기업은 어떻게 큰 데이터를 배포할 수 있습니까?

데이터가 작동하려면 먼저 큰 데이터를 처리하고 여러 소스의 방대한 데이터를 공유, 통합, 저장 및 검색할 수 있어야 합니다. 공급망의 경우 이는 타사 시스템의 데이터를 받아들이고 피드백 속도를 높일 수 있음을 의미합니다.

전반적인 영향은 시너지 효과 향상, 의사 결정 속도 향상, 투명성 향상으로 모든 관계자에게 도움이 됩니다. 전통적인 공급망은 항상 대량의 구조화된 데이터를 사용하고 있으며, 기업은 고급 공급망 관리 시스템을 구축하여 자원 데이터, 거래 데이터, 공급자 데이터, 품질 데이터 등을 저장하여 공급망 실행 효율성, 비용 및 제품 품질 관리를 추적합니다.

빅 데이터가 공급망에 제공하는 이점

현재 빅 데이터의 개념은 기존의 데이터 생성, 수집, 변환, 애플리케이션 분석 및 저장 개념, 구조화되지 않은 데이터, 다양한 데이터 콘텐츠, 대용량 데이터 배포에 대한 새로운 과제에 직면해 있습니다.

오늘날 생성, 전송, 저장되는 대량의 정보로 인해 발생하는 문제를 간단히 처리합니다. 현재 데이터의 양은 폭발적으로 증가하고 있으며, M2M (기계 대 기계 통신) 이 적용됨에 따라 이러한 추세는 계속될 것입니다.

그러나 만약 이러한 도전을 해결할 수 있다면, 완전히 새로운 국면을 열 수 있을까? 핵심은 두 가지입니다.

1. 데이터 생성 문제 해결, 즉 인터넷 기술 M2M 을 사용하여 실시간 프로세스 데이터를 얻고 공급망 프로세스를 가상화하는 방법. 이러한 새로운 데이터 세트의 잠재력을 활용하고 광범위한 출처의 정보를 결합하여 새로운 통찰력을 얻을 수 있습니다. 이를 통해 기업은 제품 수명 주기의 모든 측면과 직접 관련된 새로운 프로세스를 개발할 수 있습니다. 보고 및 분석 기능이 결합되어 프로세스에 피드백을 제공하여 양성 강화 주기를 만듭니다.

2. 데이터 응용 문제를 해결하고 공급망에서 다양한 가치 변환 프로세스로 생성된 데이터를 상업적 가치로 만드는 방법은 데이터 배포에 혁명적인 생산성을 발휘할 수 있는 토대입니다. 공급망에 대용량 데이터를 적용하는 것은 더 이상 단순한 트랜잭션 상태 시각화가 아니며 의사 결정을 지원하는 재고 수준도 기존 ERP 아키텍처를 능가합니다. 따라서 기업은 데이터 어플리케이션의 최상위 수준 설계를 재설계하고, 복잡하고 포괄적인 대용량 데이터 애플리케이션 분석 모델을 구축해야 복잡한 대규모 데이터 가치를 최대한 활용할 수 있는 과제를 해결할 수 있습니다.

공급망에서 빅 데이터의 적용은 이제 막 시작되었다. 공급망, 빅 데이터 분석, 데이터 관리 및 빅 데이터 어플리케이션의 급속한 발전으로 빅 데이터 스토리지는 공급망 분야에서 큰 발전 잠재력을 가지고 있으며, 빅 데이터 투자는 공급망과 결합하여 지속 가능하고 대규모 개발 산업을 창출 할 수 있습니다.

대형 데이터 공급 업체 3 공급망 사례 분석 방법

I. 공급망 사례 유형

공급망 사례는 원자재 공급에서 최종 제품에 이르기까지 최종 사용자에게 납품되는 전체 공급망이거나 공급망의 한 부분에만 관련되거나 단일 물류 활동에 초점을 맞춘 사례일 수 있습니다. 두 경우 모두 공급망 전체의 관점에서 분석해야 하며, 공급망의 단일 링크 변경이 다른 링크에 미치는 영향을 고려해야 합니다.

둘째, 공급망 사례 분석의 목표

고객 서비스 수준 향상과 총 운영 비용 절감은 공급망 관리의 두 가지 주요 목표이며 사례 연구에서 명심해야 합니다.

셋째, 공급망 사례 분석

공급망 사례 연구는 다음 단계로 나눌 수 있습니다.

첫째, 공급망의 현재 상황을 분석합니다.

첫째, 공급망의 구조를 분석합니다. 분석 과정에서 원자재 또는 부품 공급의 시작점에서 제조 및 유통 과정을 거쳐 최종 사용자의 화물 흐름 도식도를 그릴 수 있습니다. 도식의 목적은 공급망에 있는 고정 노드 (예: 공장, 창고) 의 구조와 이러한 노드 간에 상품이 흐르는 방식을 설명하는 것입니다. 상품의 흐름입니다.

그런 다음 주문 정보 처리, 수요 예측 정보, 관리 정보 및 컴퓨터 시스템을 포함하여 상품의 흐름을 지원하는 정보 흐름 및 정보 시스템을 분석했습니다. 둘째, 현재 공급망 성과를 분석하는 것은 매우 효과적이며 공급망의 전체 성과, 공급망의 상대 성과 및 개별 물류 기능의 성과를 포함할 수 있습니다.

둘째, 현상 분석을 바탕으로 문제를 찾으십시오.

이것은 종종 사례 분석에서 가장 어렵고 중요한 단계이다. 주요 문제를 제대로 식별하지 못하면 올바른 선택을 할 수 없기 때문이다. 분석할 때는 증상과 원인 구분에 주의해야 한다. 일반적으로 증상은 분석 시 더 쉽게 식별할 수 있습니다.

예를 들어 관리자는 스토리지 용량 부족이 문제라고 생각할 수 있습니다. 사실, 그것은 단지 증상 일 수 있습니다. 재고 관리가 좋지 않거나 생산 약정이 불합리하여 실제 수요를 크게 초과 할 수 있습니다. 그래서 분석에서 반드시 문제의 진짜 원인을 찾아야 한다.

셋째, 문제를 해결하는 방법을 상상하고 제안한다.

솔루션 제안은 현상 분석과 밀접하게 연결되어 있으며, 좋은 현상 분석을 통해 주요 문제를 명확하게 파악하여 올바른 솔루션이나 행동 경로를 식별할 수 있습니다. 문제 해결을 위한 방안을 제시할 때, 우리는 보통 세 가지 수준, 즉 특정 기능 부서의 측면을 고려할 수 있다. 회사 차원에서 회사 내부는 부문 간 개혁을 실시한다. 공급망 수준에서, 같은 공급망에 있는 회사 간의 협력이 개혁되었다.

마지막으로 제안 된 프로그램을 완전히 설명해야합니다.

공급망 문제 분석을 위한 사고와 분석 프레임워크를 제공합니다. 이것은 모든 공급망 문제에 적용되는 보편적인 방법이 아니라 문제를 분석할 때 고려할 수 있는 요소를 나열하며, 관련 연구 요소는 사례 분석에서 실제 문제에 따라 결정되어야 합니다.