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文档简介
供应链数据分析与决策时下，大数据已经完全跨越概念炒作，成为很多行业在业务发展应用中的重要武器。随着供应链变得越来越复杂，必须采用更优质的工具来迅速高效地发挥数据的最大价值。供应链作为企业的核心网链，数据分析在供应链管理中发挥着巨大作用。下面我们来了解下数据分析给供应链管理带来的相关改变：logo库存优化。比如，SAS查询系统独有的功能强大的库存优化模型可以实现在保持很高的客户满意度基础上，把供应成本降到最低并提高供应链的反应速度。此外，运用SAS系统，产品质量会得到显著提升，次品率也会因此显著减少。2.创造经营效益，从供应链渠道，以及生产现场的仪器或传感器网络收集了大量数据。利用大数据对这些数据库进行更紧密的整合与分析，可以帮助改善库存管理、销售与分销流程的效率。2、B2B电商供应链整合。强大的电商将引领上游生产计划与下游销售对接。物流外包上升到供应链外包是一个巨大的飞跃，体现了电商的强大竞争力和整合能力，海量数据支持和跨平台、跨公司的对接成为可能。B2B供应链整合具有强大的市场空间，能够改善我国产业布局、产业链优化、产能分配、降低库存、降低供应链成本、提高供应链效率。供应链决策根据作出决策所覆盖时间长短和范围大小不同分为设计、规划和运营3个阶段:供应链数据分析除了带来以上改变，还可以辅助供应链的决策。供应链设计、规划和运作决策对公司的成败起重要作用。1、供应链设计阶段，确定供应链的结构和每一个环节必经的流程。内容:生产地点，生产能力，仓储设施，在不同地点生产或储存产品，沿不同线路的运输方式，使用信息系统的类型等;长期决策(以年计)，短期调整代价很高，当公司做出这些决策时，要把今后几年内市场上的不确定因素考虑在内。2.供应链规划阶段，制定一套运营政策用以控制短期运营。规划限定了一条供应链在给定时间段的经营范围。内容:供货地点，库存的增加，生产的转包、补充和仓储政策，为防止仓库容量不足制定的后备库存政策，促销的时机和规模政策等;公司从预测不同市场在下一年的需求入手来制定规划，必须考虑在这段时间里的需求、汇率、竞争等因素的不确定性。与设计阶段相比，因为给定的时段较短，所以可以做更好的预测，在规划阶段，公司设法将柔性融入，以优化供应链绩效。3、供应链运营阶段（时间范围是1周或1天），公司针对每个顾客的订单制定运营决策。目标:减少不确定性，同时使供应链在结构和计划政策限定下的运营业绩最佳。内容:把订单分
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