Concepto de big data en la cadena de suministro

El concepto de big data en la cadena de suministro "Big data" es un conjunto de datos con un volumen muy grande y una gran cantidad de datos. Mucha gente sabe poco sobre el concepto de big data. Vamos a presentarle el concepto de big data de la cadena de suministro.

Big data de la cadena de suministro 1 El concepto de cadena de suministro de big data es en realidad utilizar datos para gestionar la cadena de suministro. Lo que es más importante es utilizar datos para conectar varios sistemas comerciales en la cadena de suministro y luego correlacionar estos datos entre sí.

Puede encontrar la relación entre ellos para controlar mejor los materiales, la producción y la logística en el proceso de producción, mejorando así la eficiencia de la circulación y reduciendo los costos.

Déjame exponerte un caso práctico de aplicación de Gree Electric Appliances (Wuhu).

Su análisis de datos tiene cuatro aplicaciones: análisis logístico, seguimiento de la eficiencia operativa, seguimiento de la línea de producción y control de calidad.

1. Análisis logístico

Monitorear la operación del negocio en tiempo real mediante el monitoreo de pantallas grandes y pantallas divididas. Los problemas en cualquier enlace serán advertidos en el tablero lo antes posible, y el. la información es efectiva y oportuna;

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Monitorear las proporciones de materiales y el inventario en cada ubicación del inventario.

En segundo lugar, monitoreo de la eficiencia operativa

Monitorear la tasa de finalización de la cantidad del pedido, el progreso de la entrega, la cantidad y la proporción de finalización del pedido;

Monitorear la producción de cada unidad de producción en el taller de producción Eficiencia y tasa fuera de línea.

En tercer lugar, monitoreo de la línea de producción

Los datos del sistema recopilados por MES y MPR están conectados a Yonghong Z-Suite para un análisis multidimensional en tiempo real.

Por ejemplo, en el pasado, era necesario realizar inspecciones punto a punto al personal relevante, pero ahora los resultados de la inspección se muestran en tiempo real en la plataforma de análisis y el sistema de indicadores puede ser ajustado de manera flexible según la situación, mejorando la eficiencia laboral del personal de TI en más del 30%.

Cuarto, control de calidad

En el pasado, el análisis de los procesos de producción in situ y la gestión de calidad se realizaba simplemente importando manualmente los datos del sistema y luego utilizando el procesamiento de gráficos integrado de EXCEL.

Ahora están empezando a combinar más dimensiones de análisis operativo para el análisis exploratorio, el análisis y la predicción. Con la ayuda de la plataforma de análisis de big data, pueden mostrar el estado general de producción y operación de la empresa desde múltiples dimensiones, como líneas de producción, equipos y sucursales.

A través de la plataforma de análisis de datos, se puede mejorar la competitividad central en el proceso de producción, y el monitoreo integral de los materiales y los procesos de producción no solo puede mejorar la eficiencia del trabajo, sino también reducir la tasa de defectos de la producción. línea.

De hecho, a partir de la aplicación de Gree Electric Appliances (Wuhu), podemos concluir que el análisis de datos ayuda a la cadena de suministro de dos maneras importantes:

1. en la cadena de suministro se monitorean exhaustivamente;

2. La coincidencia del inventario de materiales en cada paso del proceso de producción se puede ajustar a tiempo para mejorar la eficiencia.

Esta es una descripción muy vívida de hasta qué punto se puede lograr la gestión de la cadena de suministro.

Sin ningún tipo de almacenamiento. Una herramienta de transporte (como un vehículo) es un pequeño almacén móvil que lo mantiene en la carretera. Esto se parece un poco a la gestión de contenedores vacíos por parte de las empresas navieras de contenedores. El patio de contenedores vacíos no está en tierra, sino en el barco, donde es necesario colocarlos.

Por supuesto, esto puede ser demasiado ideal, pero para las empresas manufactureras, cada centavo reducido multiplicado por una cantidad enorme es una cifra astronómica.

Por lo tanto, es muy necesario aplicar una plataforma de datos para gestionar la cadena de suministro.

El concepto de big data de la cadena de suministro 2 ¿Qué es big data?

Los big data en realidad se miden en unidades de almacenamiento y, a menudo, utilizamos M y g.

Además de G, también está la T, que todavía podemos ver todos los días, como los discos duros que utilizamos ahora.

Luego PB, EB, ZB, YB, y luego más. Si está interesado, puede preguntarle a Du Niang.

El de Alibaba parece ser el sistema Pangu.

En la antigüedad, los datos, al igual que las estrellas, sólo se podían contar con los ojos. Ahora puedes ver, puedes deducir lo que no puedes ver, puedes subir y observar qué propiedades es. Una vez que llega la tecnología, se puede analizar.

A través de estos triviales análisis de información podrás saber si eres hombre o mujer online, qué te gusta comprar, tus ingresos aproximados, etc. En base a esto, los comerciantes pueden encontrar empresas de análisis de big data para ofrecerle los productos que le interesan.

Esto es un poco como los viejos espías que aprovecharon el aumento de los precios de las patatas para enterarse del aumento de tropas cercanas.

El concepto de big data de la cadena de suministro 3 Big Data Supply Chain

A medida que las cadenas de suministro se vuelven cada vez más complejas, se deben utilizar mejores herramientas para obtener rápida y eficientemente el valor de los datos. maximizar. Como cadena de red central de una empresa, la cadena de suministro cambiará por completo los límites del mercado, la cartera de negocios, el modelo de negocios y los métodos de operación de la empresa.

Existe un gran espacio para ingresar al mercado de aplicaciones colaborativas de la cadena de suministro de la industria terciaria, especialmente en subsectores como la atención médica, las finanzas y el comercio electrónico. La madurez del mercado de colaboración en la cadena de suministro de la industria secundaria está mejorando gradualmente, especialmente en campos importantes como la logística, los automóviles, el comercio minorista y las empresas públicas. Los datos colaborativos de la cadena de suministro desempeñarán un papel fundamental en la mejora del mercado.

Ya sea la industria terciaria o la industria secundaria.

¿Cómo aplicar el big data?

1. Pruebas previas

Previsión de demanda precisa. La previsión de la demanda es la fuente de toda la cadena de suministro y un barómetro de las fluctuaciones de la demanda en todo el mercado. La sensibilidad de los pronósticos de ventas está directamente relacionada con las estrategias de inventario, los cronogramas de producción y las tasas de entrega de pedidos a los clientes finales. La escasez de productos y la falta de existencias pueden causar enormes pérdidas a las empresas. Las empresas necesitan especificar planes precisos de previsión de la demanda mediante métodos y modelos eficaces de análisis de previsión cualitativos y cuantitativos, combinados con datos históricos de la demanda y niveles de existencias de seguridad.

Por ejemplo, en la industria automotriz, después de utilizar la plataforma de análisis de datos para hacer predicciones precisas, se puede recopilar de manera oportuna una serie de información como cuándo vender, cuándo fallar y cuándo garantizar. manera, optimizando así el diseño y el desarrollo, la fabricación, la previsión de la demanda y la gestión posventa, mejoran la eficiencia y brindan una mejor experiencia de usuario a los clientes.

2. Adquisición de recursos

Compras y adquisiciones ágiles y transparentes. Encuentre nuevos proveedores calificados para nuevos productos y optimice los costos para satisfacer las necesidades de producción al mismo tiempo, a través de la evaluación del desempeño de los proveedores y la gestión de contratos, el proceso de adquisición se estandariza, normaliza, visualiza y optimiza los costos;

3. Eficiencia colaborativa

Establecer buenas relaciones con los proveedores y realizar el intercambio de información entre ambas partes. Las buenas relaciones con los proveedores son clave para eliminar el costo de la desconfianza entre proveedores y fabricantes. Las dos partes intercambian información sobre inventarios y demandas y establecen un mecanismo operativo VMI, que reducirá las pérdidas de producción causadas por la escasez. En el entorno actual de conglomeración, globalización y operaciones multiorganizacionales, la capacidad de responder con rapidez y precisión a las órdenes de compra y de producción a través de diversos canales es particularmente importante. La velocidad de procesamiento de pedidos puede, hasta cierto punto, reflejar la eficiencia operativa de la cadena de suministro.

4. La planificación de la cadena de suministro, la planificación y la programación de la producción están sincronizadas con los pedidos de materiales.

Un sistema eficaz de planificación de la cadena de suministro integra todas las operaciones de planificación y toma de decisiones de la empresa, incluida la previsión de la demanda, la planificación del inventario, la asignación de recursos, la gestión de equipos, la optimización de canales, la planificación de las operaciones de producción, los requisitos de materiales y la planificación de adquisiciones. , etc.

Las empresas desarrollan planes y cronogramas de producción basados ​​en la capacidad de producción de múltiples fábricas para garantizar el proceso de producción ordenado y unificado, incluida la descomposición del suministro de materiales y la división de las órdenes de producción. En este vínculo, las empresas necesitan equilibrar integralmente la relación entre pedidos, capacidad de producción, programación, inventario y costos, y requieren una gran cantidad de modelos matemáticos, tecnologías de optimización y simulación para encontrar soluciones óptimas a problemas complejos de producción y suministro.

5. Optimización del inventario

El mecanismo maduro de reabastecimiento y coordinación del inventario elimina el exceso de inventario y reduce los costos de mantenimiento del inventario. A través de una consideración integral de los cambios en la demanda, los niveles de existencias de seguridad, los plazos de entrega de adquisiciones, la configuración máxima del inventario, los lotes de órdenes de compra, los cambios en las adquisiciones, etc., la supervisión optimiza la estructura del inventario y la configuración del nivel de inventario.

6. Eficiencia logística

Establezca una gestión eficiente del centro de transporte y distribución y utilice análisis de big data para analizar la gestión razonable del transporte y la gestión de recursos de la capacidad del transporte por carretera para crear una visualización de todo el proceso empresarial. Asignación razonable de carga en el tiempo, correcta selección y gestión de transportistas subcontratados y flotas propias, mejorando así la gestión y control de los riesgos operativos y mejorando la calidad de las operaciones corporativas y del servicio al cliente.

7. Diseño y optimización de la red

Para la inversión y la expansión, el análisis de los costos, la capacidad de producción y los cambios de las empresas desde la perspectiva de la cadena de suministro es más intuitivo, más rico y más razonable. . Las empresas deben aplicar suficientes análisis de escenarios y modelos dinámicos de optimización de costos para ayudarlas a completar la integración de la distribución y las decisiones de configuración de la línea de producción.

8. La gestión de fabricación tiene características sobresalientes y existen diferencias en la gestión de la industria en la gestión de la cadena de suministro.

Por ejemplo, la industria del automóvil se centra en los enlaces de distribución y en línea a tiempo, la industria de alimentos y bebidas se centra en la cadena de frío y los enlaces de distribución, y la gestión de la cadena de suministro de la industria de la confección se centra en eliminar los altos inventario en la cadena.

9. La advertencia de riesgos presenta diferencias de gestión de la industria en la gestión de la cadena de suministro.

Existen enormes oportunidades en la cadena de suministro en big data y análisis predictivo. Por ejemplo, la predicción de problemas puede preparar soluciones antes de que ocurran los problemas para evitar desastres comerciales causados ​​por ser tomado por sorpresa.

También se puede aplicar al control de riesgos de calidad, como Shanghai Baosteel. Sus líneas de producción son del tipo línea de ensamblaje. Los sensores en la línea de producción pueden obtener una gran cantidad de datos en tiempo real y pueden controlar de manera efectiva. calidad del producto. Al recopilar una gran cantidad de datos sobre la línea de producción, se puede juzgar el estado de funcionamiento del equipo y se puede predecir el tiempo y la probabilidad de falla del equipo. De esta manera, las empresas pueden organizar el mantenimiento de los equipos con antelación para garantizar la seguridad de la producción.

Los macrodatos se utilizarán en todos los aspectos de la cadena de suministro, desde la generación de demanda y el diseño de productos hasta la adquisición, la fabricación, los pedidos, la logística y la colaboración. Mediante el uso de big data, podemos controlar completamente la cadena de suministro y tener una comprensión más clara del inventario, las tasas de finalización de pedidos, los materiales, la distribución de productos, etc. Ajustar la oferta y la demanda de antemano mediante el análisis de datos; utilizar una nueva planificación para optimizar las estrategias y redes de la cadena de suministro, y promover la cadena de suministro para que se convierta en la competitividad central del desarrollo empresarial.

¿Cómo implementan las empresas big data?

Para que los datos sean útiles, primero debemos procesar big data y poder * * * disfrutar, integrar, almacenar y buscar datos masivos de muchas fuentes. Para las cadenas de suministro, esto significa poder aceptar datos de sistemas de terceros y proporcionar comentarios más rápido. El impacto general es una mayor sinergia, una toma de decisiones más rápida y una mayor transparencia, lo que ayuda a todos los involucrados.

Las cadenas de suministro tradicionales siempre han utilizado una gran cantidad de datos estructurados. Las empresas han implementado sistemas avanzados de gestión de la cadena de suministro para almacenar datos de recursos, datos de transacciones, datos de proveedores, datos de calidad, etc., para rastrear la ejecución de la cadena de suministro. eficiencia, coste y control de la calidad del producto.

La aplicación del big data en el campo de la cadena de suministro acaba de comenzar. Con el rápido desarrollo de la cadena de suministro, el análisis de big data, la gestión de datos, la aplicación de big data y el almacenamiento de big data tienen un enorme potencial de desarrollo en el campo de la cadena de suministro. Sólo cuando la inversión en big data se combine con la cadena de suministro podrá desarrollarse una industria sostenible y a gran escala.