큰 데이터는 공급망에 어떤 영향을 미칩니까

빅데이터가 공급망에 어떤 영향을 미칠지 빅데이터가 공급망에 어떤 영향을 미칠지, 빅데이터 시대가 도래하면서 공급망 관리에 얻기 어려운 기회를 제공하지만, 좋지 않은 영향도 동반하고, 장단점도 있다. 시대에 따라 변화할 수 있는 것이 올바른 방향이다. 빅데이터가 공급망에 어떤 영향을 미칠지에 대한 것이다. 빅 데이터가 공급망에 어떤 영향을 미칠지 1

기존 공급망 관리 모델이 직면한 과제 빅 데이터 시대의 도래는 우리에게 큰 발전 기회를 제공하는 것이 아니라 기존 공급망 모델이 직면한 도전이 새로운 생산성 조건 하에서 기업 간의 경쟁을 크게 악화시키는 것이 중요합니다. 빅데이터 시대의 생산성 특성인 이런 새로운 사물과 전통적인 생산성 특징인 공급망 관리 모델 간의 갈등 때문에 전통적인 공급망 관리 모델이 직면한 도전도 심각하다. 새로운 것이 낡은 것을 대체하는 것은 반드시 낡은 사물 자체의 변화와 업그레이드에 적응하고, 새로운 사물의 발전에 적응하고, 공급망 관리 모델도 예외가 아니다.

1, 응답 속도가 느린 기존 공급망 관리는 기술 수준이 높아지면서 가장 기본적인 MIS 에서 ERP 로, ERP 에서 현재 공급망 통합으로의 진화를 거쳤지만, 전반적으로 볼 때 기존 공급망 관리에는 여전히 주문 중심의 재고 관리가 존재하고, 회전 재고 관리는 본질적으로 전통적인 공급망을 다루는 것이다. 반면에, 이 모델의 출현은 또한 제품 수명 주기 이론의 응답 속도가 고객의 서비스 수준을 보장하기 위해 회전 재고와 안전 재고에 의존한다는 것을 어느 정도 보여 주기 때문에, 이 모드에서는 고객 수요의 응답 속도가 비교적 느리다.

2, 터미널 소비 수요는 기존 공급망 모델이 기업 경영에 기여하는 것을 효과적으로 충족시킬 수 없습니다. 주로 기업이 시장에 대한 영구적인 형태로 일부 수요를 충족시키는 제품 디자인에 있습니다. 이 경우 터미널 소비자의 기본 수요는 충족될 수 있지만 기존 제품은 최종 소비자의 잠재적인 심층적인 수요를 충족시킬 수 없습니다. 이런 제품 경영의 디자인과 생태는 터미널 소비 수요와 공급측의 생산 제조는 최종 사용자의 경험에 맞게 개인화할 수 없으며 단기간에만 대량 모델로 생산성을 높일 수 있습니다. 예를 들어, 인터넷 시대가 출현하기 전에 시장에 나온 옷의 대부분은 더 많은 사용자, 특히 일반 사용자의 맞춤형 요구에 맞게 사용자 정의하지 않고 최종 사용자 경험에 대한 디자이너의 평가에 따라 설계되었으며, 의류 맞춤형 비용은 매우 높고 시간이 오래 걸리기 때문에 최종 소비자 수요의 보편성 충족을 근본적으로 제한하고 있습니다.

3, 긴 재고 주기

기존 공급망 관리 모델은 재고 관리를 통해 기업 운영을 지원하는 기본 조건을 구성하며, 재고는 경영을 실현하는 유동 자산이 되고, 대부분의 업종의 재고 실사는 월 단위로 계산됩니다. 제품 속성이 다르기 때문에 재고 관리 실사가 다릅니다.

전체 수준에서 재고 주기를 보면 대부분 창고, 포장을 계산하고 있습니다

4, 시너지 효과 저하 공급망 관리 모델 시너지 효과가 떨어지는 것은 주로 생산제조업체들이 채널 설립을 빠르게 실현할 수 없고, 판매 채널이 최종 소비자와의 효과적인 상호 작용을 실현하지 못하고, 최종 소비자의 피드백도 사실상 생산제조업체가 제품을 교체하는 업그레이드의 근거가 될 수 없다는 점이다. 전체 공급망의 관리 수준에서 각 부분이 자신의 이익을 극대화하고 있다는 것을 알 수 있다. 그러나 전반적인 효과를 극대화하지 못하고 시장 경쟁에 직면했을 때 서로 압박하고, 자신의 이익을 지키기 위해 전체 공급망의 전반적인 이익을 희생하는 경우가 흔하다.

5, 관리 비용이 매우 높음 기존 공급망 모델의 관리 비용은 정보화 수준이 낮기 때문에 각 단계에서 설계된 기업을 효과적으로 전달할 수 없어 각 기업이 지불하는 고정 비용 중 상각 비용이 매우 높고 인건비가 특히 두드러집니다. 블록 분할의 심각성으로 인한 관리 혼란으로 인한 관리 비용은 이미 공급망 관리의 비교적 높은 부분 중 하나가 되었습니다. 공급망 관리는 빅데이터 시대 발전의 역사적 흐름에 순응해야 한다. 마르크스주의의 경제학에 대한 심도 있는 연구이론으로 볼 때, 변혁시대의 정확한 연구방법은 생산성과 생산관계의 모순으로 시작해야 하고, 시간에 대한 생산력 요소의 특징을 분석해야 생산관계의 각 방면에 대한 목표적인 개혁을 할 수 있다. 이는 생산력이 생산관계를 결정하는 집중적인 표현이자 생산관계가 생산력 발전의 필연적인 요구에 순응해야 한다는 점이다. (1) 빅데이터 시대 생산성의 주도요소 분석 생산성의 세 가지 요소는 노동자, 생산도구, 노동 대상이다. 빅데이터 시대는 전통적인 생산성의 세 가지 요소 특징을 변화시켜 과학기술, 특히 인터넷을 핵심으로 하는 인공지능을 대표하는 데이터 수집, 처리, 분석 및 응용기술이 생산성의 핵심 특징이 되었다. 이러한 핵심 기능은 전통적인 공급망 관리의 생존 환경, 즉 공급망 관리의 생태적 특징을 근본적으로 변화시킵니다.

1, 빅 데이터 시대의 생산성 변화는 공급망 관리의 변화를 결정합니다. 각 시대의 생산성은 해당 시대의 생산 관심사에 대한 관리 특성과 관리 모델을 결정합니다. 이는 인간 문명의 발전에 따라 결정되며 빅 데이터 시대도 예외는 아닙니다. 따라서 빅 데이터 시대의 생산성의 세 가지 요소가 근본적으로 바뀌면 그에 따른 공급망 관리도 실제 상황에 따라 변화해야 생산성 발전 특성에 맞게 경쟁력을 높이고 효율성을 높이고 발전시킬 수 있습니다.

2, 근로자가 결정적인 변화를 겪었다. 빅데이터 시대가 출현하기 전에 전통적인 근로자는 육체노동과 기본적인 정신노동으로 공급망을 관리했다. 이런 정신노동은 주로 기본적인 정보 처리, 업무지식의 일부 규범, 업무관련 데이터 처리 등을 포함한다. 하지만 빅데이터 시대가 출현한 후 근로자들은 예를 들어 데이터 수집, 공급망 데이터 분석, 소비자 관련 데이터 연구 및 예측 제품 설계와 관련된 제품 성능 모니터링 및 분석 등이 있습니다. 이는 근로자의 지식 파악에 대한 수요 수준을 근본적으로 변화시켰습니다. 공급망 관리에 대한 근로자의 사고 패턴 인식의 변화와 이념의 변화를 변화시켰다. 이에 따라 인사행정관리를 포함해 채용 성과 평가 등 모든 방면에서 공급망 관리자에 대한 요구가 달라졌다. 공급망 관리는 소비자의 프런트 엔드에 가깝고, 수학 수집과 소비자 행동에 대한 묘사가 더 필요하다. 이런 정보 처리는 원래 연구예측에 의존해 관리했던 모델을 크게 바꿔 소비측 근로자에 대한 요구 사항 를 근본적으로 변화시켜야 한다. 기존 관리 모델 또한 근로자의 가치 창출에 효과적인 향상이지만, 이런 창조의 주체는 근로자 자체의 변화여야 한다. 따라서 전체적으로 인적 자원에 대한 수요는 빅 데이터 시대의 생산성 변화의 최우선 과제입니다.

3, 생산자료에서 생산도구가 크게 달라졌다. 전통적인 공급망 관리는 기본적으로 정보 기반 전송을 위한 전통적인 인터넷 컴퓨터 네트워크 설정이다. 이 모드에서 인터넷은 정보 전송용 도구일 뿐 정보 수집의 입력 포트이기도 하다. 대부분의 컴퓨터 사용자는 관련 정보를 입력하거나 컴퓨터 네트워크를 사용하여 관련 업무 데이터를 전달하는 데 사용된다. 빅데이터 시대 컴퓨터는 분석 처리와 관련된 데이터를 수집하는 경향이 더 많았고, 소프트웨어와 스마트 하드웨어의 결합 의 최종 목표는 인간통합을 실현하는 것일 수 있고, 관련 데이터의 입력과 전송은 가장 기본적인' 기능' 이 될 수 있다는 점을 강조하며, 따라서 컴퓨터 네트워크의 용도에 따라 기능적으로 원래의 목표가 완전히 바뀌었다.

4, 노동 대상이 크게 달라졌다. 빅데이터 시대 공급망 관리의 노동 대상은 기존 재고 관리를 기반으로 한 제품 생산 제조, 유통 및 판매에서 점차 제품 생산 제조의 특징, 즉 소비자의 심도 있는 수요를 충족시키는 특징으로 바뀌고 있다. 설계 데이터 활용은 기존의 사후 분석 설명에서 빅 데이터의 상관 관계 응용으로 점차 전환되고 있습니다. 이는 거의 매년 대규모 지불 정보의 통계 분석에 반영된다. 예를 들어 최근 2 년간 위챗 발봉량 통계 알리페이는 사용자가 매월 청구서를 지적하는 통계 분석, 전자상인에 의한 소비자 구매 행위에 대한 통계 분석, 이런 데이터 분석은 결국 공급망 관리에서 공급에 대한 판단을 형성하고 소비자의 미래 심도 수요에 대한 판단과 평가를 형성했다. 원래의 분석과 예측은 점차 큰 데이터 관련성의 응용으로 바뀌었다. 빅 데이터가 공급망에 미치는 영향 2

빅 데이터 시대의 생산성 특성 빅 데이터 시대의 생산성은 이전 기술 변화로 인한 생산성 요소의 변화와 다르며 다음과 같이 요약할 수 있습니다. 전체 농업문명에서 공업문명 시대까지 다양한 변화의 전체적인 특징으로 볼 때 농업문명 시대는 생산도구의 변화를 주요 특징으로 하고 있는데, 그 중 전형적인 변화로는 청동기의 출현과 응용, 철기 도구의 출현, 광범위한 보급과 응용이 주요 특징이다. 생산효율 향상을 크게 추진하여 전체 사회효율 향상, 물질적 부의 대폭적인 축적을 촉진하여 봉건문명이 전례 없는 전성기를 나타나게 하였다. 산업문명은 주로 생산도구 에너지의 변화에 초점을 맞춘 생산도구 동력 변혁으로, 주로 오랜 경험의 축적, 18 세기 증기시대 증기기관의 발명과 응용, 공업화 시대 전기와 전기를 동력에너지로 하는 기계 응용, 사회생산력의 변화를 크게 높여 인류 문명을 봉건문명에서 자본주의 문명과 사회주의 문명으로, 정치제도 방면에서 오늘날까지 발전시켰다.

시간이 지남에 따라 2 세기 초반 일부 학자들은 새로운 에너지, 신소재, 컴퓨터 기술 등 신기술을 대표하는 생산성 변화의 도래를 제안했다. 반세기 동안의 발전을 거쳐 이러한 기술의 응용도 생산성 향상을 크게 촉진하고 생산 방식의 구체적인 특징을 변화시켰다. 는 주로 신경제학의 흥기와 관리학파의 정제로 나타난다. 새로운 비즈니스 모델과 기업 조직 방식이 끊임없이 등장하고, 자본시장은 증권시장을 대표해 경제 발전의 청우계가 되었다. 이러한 생산성 발전 현상은 이미 사람들의 * * * 지식이 되었다.

신기술 시대의 네트워크 정보 응용. 빅 데이터 시대의 출현은 정보화 시대를 기반으로 한 지능형 데이터 정보 처리 및 응용으로 인한 생산성이 생산 도구, 근로자, 즉 인적 자원 변화, 생산 방식 등에서 혁명을 주요 특징으로 하는 생산력의 변화로 요약될 수 있다. 이 같은 인류 역사상 다른 생산력의 변화와 비교해 볼 때, 빅 데이터 시대의 변화는 시간적으로 보면 더욱 갑작스럽고, 사회생산생활방식에 미치는 영향이 더 크고, 전파 속도가 더 빠르며, 공급망의 생산단과 소비단말기를 확대하고, 현대지능하드웨어와 소프트웨어를 결합해 양끝의 정보 수집 능력을 크게 향상시키고, 공급과 수요가 고도로 통일되어 제품 수명 주기의 회전을 가속화한다 빅 데이터가 공급망에 미치는 영향 3

빅 데이터 시대 변화에 따른 기회 빅 데이터 시대 생산성의 변화에 따라 기업 조직은 공급망 관리 측면에서

1, 공급망 관리 이념 정밀화 관리 이념 생산이 발전함에 따라 선진 생산 관리 방식의 핵심이 되고 있다. 빅 데이터 시대의 변화로 공급망 관리 개념은 공급망 소비자 터미널 수요 정보 수집 및 사용자 경험 피드백을 포함한 심층적이고 정확한 발전을 이룰 수 있게 되었습니다. 제품을 재설계하고 제조 및 생산하여 최종 소비자의 심층적이고 정확한 수요를 충족시킬 수 있습니다. 공급 채널의 경우 네트워크를 통한 정확한 정보 전달은 채널의 다양화에 도움이 되며 정확한 마케팅 광고 배치를 통해 채널의 빠른 판매 능력을 제공합니다. 재고 측면에서 주요 의미 소비 수요가 끌어당기는 재고 관리가 주를 이루고, 시간 재고 주문 로트 크기와 동시에 안전 재고가 재고를 크게 줄인다는 개념은 이미 회전 재고를 완전히 실현할 수 있게 되었다. 수준이 크게 낮아져 재고 비용의 관점에서 공급망 관리의 정밀화를 볼 수 있다.

결국 전체적으로. 소비자의 터미널 수요에 대한 깊은 수요를 충족시킬 뿐만 아니라 생산자의 비용 절감, 주문 시민 적시에 사용자 경험을 위한 완벽한 높은 수준의 목표도 충족합니다.

2, 시너지 효과 증가 지능형 하드웨어 및 소프트웨어 기술의 데이터 처리를 통해 공급망의 모든 부분에서 정보 처리 수집 분석 및 응용 프로그램을 적시에 효과적으로 최적화할 수 있습니다 예를 들어, 현대 전자 상거래의 공급망 관리에서 가장 대표적인 것은 징둥 쇼핑몰을 대표하는 자영 물류 시스템과 플랫폼의 시너지 조합 이 주문의 빠른 처리를 실현했을 뿐만 아니라 징둥 쇼핑몰의 자영 물류 시스템이 재고 관리를 최적화할 수 있도록 하는 것입니다. 또한 쇼핑몰 판매자가 큰 데이터를 기반으로 제품 선택, 마케팅 전략 수립, 구매 채널 최적화, 결국 공급망 통합의 최대 시너지 효과를 실현하였다. 전자상거래업체 같은 업계의 대표적 대표 외에도 중국의 자동차 후시장, 특히 자동차 부품 공급망 대데이터 실현을 위한 정확한 분류 포장 선정 등 물류 서비스를 통해 제품 다범주, 동일한 제품 다매개 변수의 복잡한 제품 특성을 효과적으로 실현하는 공급망 관리 는 중국 자동차 후시장 중소기업, 특히 최근 소비자의 단말 기업 실천이 성공한 사용자 경험을 위한 탄탄한 기반을 마련했습니다. 데이터를 이용한 공급망 관리를 하는 중소기업은 기존의 자동차 수리점 매장과 비교했을 때 경쟁력, 특히 사용자 경험 면에서 큰 장점을 가지고 있다.

3, 소비자 수요 맞춤화 드라이브 빅 데이터의 응용은 공급망 관리에서 소비자 정밀 수요를 효과적으로 만족시켰다. 거래 분석과 소비자 구매 행동 분석, 향후 예상에 대한 소비자 분석뿐만 아니라 이런 분석에 따라 생산 맞춤화를 실현할 수 있다. 공급측 문제의 대량 생산을 개성화 수요에 따른 맞춤형 생산으로 전환할 수 있다. 예를 들어, 의류의 생산은 전통적인 모드에서 거의 대부분 디자이너들이 디자인하여 소비자를 이끌고 있다.