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随着当今可用的海量数据，公司变得难以选择正确的数据进行分析。不同的行业和职能部门都面临这个问题，而供应链也存在同样的问题。为了解决这个问题，公司正在利用大数据分析。最新研究揭示了他们正在采用的策略，以帮助他们利用大数据的力量。

技术可帮助供应链组织从越来越多的来源中收集信息。主要目的是分析可用数据并找到创新和改进的范围。但是，很少有公司仍在努力确保数据质量以及如何有效分析数据。

为了解决该问题，大量的C级主管正在将大数据分析纳入其供应链实践。一家领先的全球分析解决方案提供商表示，几乎每个行业都在寻找将大数据和高级分析集成到其业务流程中以帮助简化运营的新方法。专家认为，大数据可以在提高供应链实践的生产率和效率方面发挥重要作用，并且可以在竞争者中占优势。除了提高效率和生产力，它还可以帮助公司发现新的商机。

以下是将大数据分析整合到供应链系统中的方法：

供应链可追溯性

主要挑战之一是找到合适的产品在供应链中的放置位置。数字技术的发展以及条形码扫描仪使供应链管理人员能够精确跟踪其产品在供应链中的位置。物联网所使用的传感器可以实现端到端的可追溯性，这有助于公司快速识别任何问题的实例。

适当的采购

在确定了必须交付产品的正确位置之后，下一步就是找到要提供的合适数量和数量。采购部门生成的数据非常庞大，并且使用机器学习和优化算法处理此类数据可以帮助发现数据集之间的模式和关联，从而制定战略和战术采购决策。此外，挖掘历史数据可以揭示未来趋势，并帮助识别风险，包括供应商风险，价格风险，地理风险等。此外，预测分析可以帮助公司为未来的情况做准备。

优化的物流网络

现在，由于物联网和传感器技术的出现，下一步就是寻找最佳的出行路线。车辆通过远程信息处理相互通信，以协调最佳路线并提醒不太理想的路线。大量数据可用于改善驾驶性能，按时交付并最大程度地减少风险区域。

提高仓储效率

大数据可帮助供应链经理保持最佳库存水平，这样他们就不会在没有库存过多的情况下面对缺货的情况。大数据不仅限于库存优化，还可以建议在战略上在何处放置仓库，最佳大小应如何以及如何安排库存以方便检入和调度。

结论

在供应链中使用大数据分析已帮助许多公司提高了效率和生产力。它有助于使整个物流步骤变得简单而有效。借助人工智能，物联网公司可以进一步提高其工作效率和生产力。

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