基于大数据的智慧供应链管理解决方案研究

基于大数据的智慧供应链管理解决方案研究TOC\o"1-2"\h\u30075第一章绪论 3251881.1研究背景 3271941.2研究目的与意义 3260401.3研究内容与方法 3323001.3.1研究内容 320991.3.2研究方法 421353第二章大数据与智慧供应链概述 4193542.1大数据的定义与特征 4216302.2智慧供应链的概念与特点 4103962.3大数据与智慧供应链的关系 522096第三章供应链数据采集与处理 5111903.1数据采集技术 5148313.1.1简介 597813.1.2物联网技术 556353.1.3互联网技术 6318463.1.4移动通信技术 6278473.1.5人工智能技术 687583.2数据预处理方法 6232073.2.1数据清洗 686483.2.2数据整合 7191953.2.3数据转换 791683.3数据存储与管理 7275133.3.1数据存储 7285963.3.2数据管理 77249第四章数据挖掘与分析 7188804.1数据挖掘方法 7189624.2供应链数据分析模型 820334.3分析结果应用 818373第五章智慧供应链协同管理 9148835.1协同管理理论 9130335.2协同管理实践 9267925.3协同管理评价 1030763第六章需求预测与库存优化 10175486.1需求预测方法 1018176.1.1引言 10161526.1.2时间序列分析法 10297196.1.3回归分析法 10272206.1.4机器学习法 118686.1.5深度学习法 11211326.2库存优化策略 11115146.2.1引言 11166896.2.2经济订货量（EOQ）策略 11267446.2.3安全库存策略 1170506.2.4多周期库存策略 11188296.2.5供应链协同库存策略 11256106.3预测与优化结果评价 11308346.3.1引言 11233746.3.2预测精度评价 11121476.3.4服务水平评价 12261226.3.5综合评价 1228065第七章供应链风险管理与预警 12182957.1供应链风险类型与识别 12205067.1.1供应链风险类型 12317327.1.2供应链风险识别 12201087.2风险评估与预警模型 1376797.2.1风险评估方法 13155867.2.2预警模型构建 13204067.3预警系统应用 13172067.3.1预警系统架构 13136807.3.2预警系统应用实例 1418049第八章智慧供应链信息技术支持 14128648.1信息技术概述 14203848.1.1计算机技术 14238938.1.2网络技术 14111748.1.3数据库技术 1480868.1.4数据挖掘技术 1460328.2关键技术分析 1589438.2.1物联网技术 1568768.2.2云计算技术 15187248.2.3大数据技术 1539858.2.4人工智能技术 15200108.3技术应用案例 1529938.3.1某家电企业智慧供应链管理 1567398.3.2某电商平台智慧供应链管理 15161878.3.3某制造企业智慧供应链管理 15109598.3.4某物流企业智慧供应链管理 1613080第九章智慧供应链实施策略 16274819.1组织结构优化 16309009.2人力资源管理 16291799.3企业文化与创新能力 165901第十章结论与展望 172210110.1研究结论 171061510.2研究局限 172657610.3未来研究方向 18第一章绪论1.1研究背景我国经济的快速发展，供应链管理作为企业核心竞争力的重要组成部分，日益受到广泛关注。大数据技术的兴起为供应链管理提供了新的视角和方法。我国高度重视大数据产业的发展，将其作为国家战略新兴产业进行布局。在此背景下，基于大数据的智慧供应链管理应运而生，成为企业转型升级的重要途径。供应链管理涉及多个环节，如采购、生产、库存、销售等，各环节之间的协同与优化是提高整体供应链效率的关键。但是传统的供应链管理方法往往存在信息孤岛、决策滞后等问题，难以满足现代企业对供应链管理的需求。大数据技术的出现为解决这些问题提供了新的思路和方法。1.2研究目的与意义本研究旨在探讨基于大数据的智慧供应链管理解决方案，主要目的如下：（1）梳理大数据技术在供应链管理中的应用现状，分析其优势和不足。（2）构建基于大数据的智慧供应链管理框架，为企业提供理论指导和实践参考。（3）通过实证分析，验证基于大数据的智慧供应链管理解决方案的有效性和可行性。研究的意义主要体现在以下几个方面：（1）理论意义：本研究从大数据视角对供应链管理进行探讨，有助于丰富和发展供应链管理理论。（2）实践意义：为企业提供一种基于大数据的智慧供应链管理解决方案，有助于提高企业供应链管理水平和核心竞争力。（3）战略意义：本研究有助于推动我国大数据产业发展，为我国供应链管理现代化提供支持。1.3研究内容与方法1.3.1研究内容本研究主要围绕以下三个方面展开：（1）大数据技术在供应链管理中的应用现状分析。（2）基于大数据的智慧供应链管理框架构建。（3）基于大数据的智慧供应链管理解决方案实证分析。1.3.2研究方法本研究采用以下方法：（1）文献综述：通过查阅相关文献，梳理大数据技术在供应链管理中的应用现状和发展趋势。（2）理论分析：结合大数据技术和供应链管理理论，构建基于大数据的智慧供应链管理框架。（3）实证分析：选取典型企业作为研究对象，运用大数据分析方法，验证基于大数据的智慧供应链管理解决方案的有效性和可行性。第二章大数据与智慧供应链概述2.1大数据的定义与特征大数据是指在规模、多样性和速度上超出传统数据处理软件和硬件能力的庞大数据集。其定义来源于三个维度，即数据量（Volume）、数据多样性（Variety）和数据增速（Velocity），通常被称为3V模型。除此之外，大数据还具有以下几个特征：（1）价值性（Value）：大数据中蕴含着丰富的信息，具有很高的价值，但如何从海量数据中提取有价值的信息，是大数据处理的关键。（2）真实性（Veracity）：大数据中的数据质量对分析结果具有重要影响。数据真实性越高，分析结果越可靠。（3）可扩展性（Scalability）：大数据处理技术应具备良好的可扩展性，以满足不断增长的数据处理需求。2.2智慧供应链的概念与特点智慧供应链是指在供应链管理过程中，运用物联网、大数据、人工智能等先进技术，实现对供应链各环节的智能化监控、分析和优化，以提高供应链整体运作效率、降低成本、提升客户满意度。智慧供应链具有以下特点：（1）全面感知：通过物联网技术，实现对供应链各环节的实时监控，保证信息传递的准确性和及时性。（2）智能决策：运用大数据分析技术，对供应链数据进行深度挖掘，为决策者提供有力的数据支持。（3）协同优化：通过供应链协同作业，实现资源整合、降低成本、提高效率。（4）动态调整：根据市场需求和供应链运行状况，实时调整供应链策略，保证供应链的灵活性和适应性。2.3大数据与智慧供应链的关系大数据与智慧供应链之间存在密切关系。大数据为智慧供应链提供了丰富的数据资源，使得供应链管理更加精细化、智能化。具体表现在以下几个方面：（1）数据驱动：大数据技术为智慧供应链提供了强大的数据支持，使得供应链管理从传统的经验驱动向数据驱动转变。（2）智能决策：大数据分析技术可以帮助企业从海量数据中挖掘出有价值的信息，为供应链决策提供有力支持。（3）优化资源配置：大数据技术可以实时监控供应链各环节的运行状况，帮助企业优化资源配置，提高供应链整体效率。（4）提升客户满意度：通过大数据分析，企业可以更好地了解客户需求，提供个性化服务，提升客户满意度。大数据技术与智慧供应链管理相互促进，共同推动供应链向更加智能化、高效化的方向发展。第三章供应链数据采集与处理3.1数据采集技术3.1.1简介供应链数据采集是智慧供应链管理解决方案的基础环节，涉及多种数据采集技术的应用。数据采集技术主要包括物联网技术、互联网技术、移动通信技术以及人工智能技术等。本节将对这些技术进行简要介绍，并探讨其在供应链数据采集中的应用。3.1.2物联网技术物联网技术是通过计算机网络将各种实体物品连接起来，实现智能识别、定位、跟踪、监控和管理的一种技术。在供应链数据采集过程中，物联网技术可以应用于以下几个方面：（1）射频识别技术（RFID）：通过在物品上粘贴RFID标签，实现对物品的实时追踪和监控。（2）传感器技术：通过在供应链各个环节部署传感器，实时采集环境、设备、物品等信息。（3）网络传输技术：利用无线网络将采集到的数据传输至数据处理中心。3.1.3互联网技术互联网技术是供应链数据采集的重要手段，主要包括以下几种方式：（1）网络爬虫：通过编写程序，自动抓取互联网上的供应链相关数据。（2）API接口：利用开放的应用程序编程接口（API），从第三方数据源获取供应链数据。（3）数据共享平台：通过数据共享平台，实现供应链数据的互通和共享。3.1.4移动通信技术移动通信技术在供应链数据采集中的应用主要体现在以下几个方面：（1）移动设备：通过智能手机、平板电脑等移动设备，实时采集供应链现场数据。（2）移动APP：开发移动应用程序，方便供应链相关人员随时随地进行数据录入和查询。3.1.5人工智能技术人工智能技术在供应链数据采集中的应用主要包括：（1）语音识别：通过语音识别技术，实现供应链相关语音数据的自动采集和转换。（2）图像识别：利用图像识别技术，自动识别供应链中的物品、设备等图像信息。3.2数据预处理方法3.2.1数据清洗数据清洗是数据预处理的重要环节，旨在去除原始数据中的错误、重复、不一致等信息。数据清洗的方法包括：（1）去除重复数据：通过数据比对，删除重复的数据记录。（2）纠正错误数据：对数据中的错误进行修正，保证数据的准确性。（3）数据标准化：将数据转换为统一的格式，便于后续处理和分析。3.2.2数据整合数据整合是将来自不同数据源的数据进行整合，形成一个完整的数据集。数据整合的方法包括：（1）数据关联：通过建立数据之间的关联关系，实现数据的整合。（2）数据合并：将多个数据集合并为一个数据集，便于后续分析。3.2.3数据转换数据转换是将原始数据转换为适合分析、挖掘的形式。数据转换的方法包括：（1）数据规范化：将数据转换为[0,1]之间的数值，便于后续处理。（2）数据离散化：将连续变量转换为离散变量，便于数据挖掘。3.3数据存储与管理3.3.1数据存储数据存储是将采集到的供应链数据保存到数据库或文件系统中。数据存储的方法包括：（1）关系型数据库：利用关系型数据库存储结构化数据，如MySQL、Oracle等。（2）非关系型数据库：利用非关系型数据库存储非结构化数据，如MongoDB、Redis等。（3）文件系统：将数据保存为文件，如CSV、JSON等格式。3.3.2数据管理数据管理是对存储的数据进行有效管理和维护，主要包括以下几个方面：（1）数据安全：保证数据在存储、传输、使用过程中的安全性。（2）数据备份：定期对数据进行备份，防止数据丢失。（3）数据维护：对数据进行分析和维护，保证数据的准确性和完整性。（4）数据共享：实现数据在不同部门、不同系统之间的共享和交换。第四章数据挖掘与分析4.1数据挖掘方法数据挖掘作为一种从大量数据中提取有价值信息的技术，已经成为智慧供应链管理中不可或缺的部分。本文主要探讨以下几种常用的数据挖掘方法：（1）关联规则挖掘：关联规则挖掘旨在发觉数据集中的关联性，找出各属性之间的相互依赖关系。在供应链管理中，关联规则挖掘可以用于发觉商品之间的关联性，从而优化商品组合、提高销售额。（2）聚类分析：聚类分析是将数据集划分为若干个类别，使得同类别中的数据对象尽可能相似，不同类别中的数据对象尽可能不同。在供应链管理中，聚类分析可以用于客户分群、供应商分类等，以便于制定针对性的策略。（3）决策树：决策树是一种用于分类和回归的树形结构。通过构建决策树，可以将数据集划分为不同的类别或预测目标值。在供应链管理中，决策树可以用于预测客户需求、优化库存策略等。（4）时间序列分析：时间序列分析是研究数据随时间变化的规律，以便于对未来进行预测。在供应链管理中，时间序列分析可以用于预测市场需求、优化生产计划等。4.2供应链数据分析模型在智慧供应链管理中，数据分析模型是关键组成部分。以下几种常用的供应链数据分析模型：（1）需求预测模型：需求预测模型通过对历史销售数据进行分析，预测未来一段时间内的市场需求。常用的需求预测模型包括时间序列模型、回归模型等。（2）库存优化模型：库存优化模型旨在确定最优的库存策略，以降低库存成本、提高库存周转率。常用的库存优化模型包括经济订货批量模型、周期盘点模型等。（3）供应链网络优化模型：供应链网络优化模型通过对供应链网络结构进行分析，优化物流运输路径、降低运输成本。常用的供应链网络优化模型包括最小树模型、最短路径模型等。（4）供应商评价模型：供应商评价模型旨在对供应商进行综合评价，以便于选择优质供应商。常用的供应商评价模型包括层次分析法、模糊综合评价法等。4.3分析结果应用数据挖掘与分析结果在智慧供应链管理中的应用如下：（1）优化商品组合：通过关联规则挖掘，发觉商品之间的关联性，优化商品组合，提高销售额。（2）客户关系管理：通过聚类分析，对客户进行分群，制定针对性的营销策略，提高客户满意度。（3）库存管理：通过需求预测模型，预测未来市场需求，优化库存策略，降低库存成本。（4）供应商管理：通过供应商评价模型，选择优质供应商，提高供应链整体竞争力。（5）物流运输优化：通过供应链网络优化模型，优化物流运输路径，降低运输成本。（6）生产计划优化：通过时间序列分析，预测市场需求，优化生产计划，提高生产效率。第五章智慧供应链协同管理5.1协同管理理论协同管理是指在供应链各环节之间，通过信息共享、资源整合和流程协同，实现供应链整体效率和效益的最大化。在智慧供应链中，协同管理理论主要包括以下几个方面：（1）信息共享机制：通过构建统一的信息平台，实现供应链各环节之间的信息共享，提高供应链的透明度和协同效率。（2）资源整合机制：对供应链中的资源进行整合，优化资源配置，降低供应链成本，提高整体效益。（3）流程协同机制：对供应链各环节的流程进行协同优化，减少冗余环节，提高供应链运作效率。（4）利益协调机制：通过合理分配供应链各环节的利益，激发各环节的积极性，实现供应链协同效应。5.2协同管理实践在智慧供应链协同管理实践中，以下措施具有重要意义：（1）搭建信息共享平台：通过建立统一的数据标准和接口，实现供应链各环节信息的实时共享，为协同管理提供数据支持。（2）优化资源配置：根据供应链需求，动态调整资源分配，实现资源优化配置，降低成本。（3）流程优化：对供应链各环节的流程进行梳理和优化，减少不必要环节，提高整体运作效率。（4）利益协调：通过制定合理的利益分配机制，保障供应链各环节的利益，促进协同效应的实现。（5）人才培养与团队建设：加强供应链协同管理人才培养，提高团队协作能力，为协同管理提供人才保障。5.3协同管理评价智慧供应链协同管理的评价体系应从以下几个方面进行：（1）信息共享程度：评价供应链各环节信息共享的实时性、准确性和完整性。（2）资源整合效果：评价资源整合对供应链成本、效益和竞争力的影响。（3）流程协同效率：评价流程协同对供应链整体运作效率的提升作用。（4）利益协调效果：评价利益分配机制对供应链协同效应的促进作用。（5）协同管理成熟度：评价供应链协同管理在组织、技术、人才等方面的成熟度。通过对以上方面的评价，可以全面了解智慧供应链协同管理的实施效果，为持续优化协同管理提供依据。第六章需求预测与库存优化6.1需求预测方法6.1.1引言需求预测是智慧供应链管理中的关键环节，准确的预测能够为企业带来显著的成本节约和效益提升。本章主要介绍几种常用的需求预测方法，包括时间序列分析法、回归分析法、机器学习法和深度学习法。6.1.2时间序列分析法时间序列分析法是一种基于历史数据分析未来需求的方法，主要包括移动平均法、指数平滑法等。该方法适用于需求具有明显周期性和趋势性的产品。6.1.3回归分析法回归分析法通过建立需求与影响因素之间的数学模型，预测未来需求。该方法适用于需求受多种因素影响的产品，如价格、促销、季节等。6.1.4机器学习法机器学习法利用算法自动从历史数据中学习规律，进行需求预测。常用的机器学习方法有决策树、随机森林、支持向量机等。6.1.5深度学习法深度学习法通过构建神经网络模型，自动提取数据特征，进行需求预测。该方法在处理复杂数据和大规模数据方面具有显著优势。6.2库存优化策略6.2.1引言库存优化是智慧供应链管理中的另一个重要环节，合理的库存策略可以降低库存成本，提高服务水平。以下介绍几种常见的库存优化策略。6.2.2经济订货量（EOQ）策略经济订货量策略是一种基于成本最优的订货策略，主要考虑订货成本、库存成本和缺货成本。该方法适用于需求稳定、供应充足的产品。6.2.3安全库存策略安全库存策略通过设定一定的安全库存量，降低因需求波动和供应不确定性导致的缺货风险。该方法适用于需求波动较大、供应不稳定的产品。6.2.4多周期库存策略多周期库存策略将库存分为多个周期进行管理，根据预测需求、实际销售情况调整订货量。该方法适用于需求变化较快的产品。6.2.5供应链协同库存策略供应链协同库存策略通过供应链上下游企业之间的信息共享和协同决策，实现库存优化。该方法可以提高整个供应链的库存管理水平。6.3预测与优化结果评价6.3.1引言对需求预测和库存优化结果进行评价，有助于企业了解预测与优化效果，持续改进供应链管理。以下介绍几种常用的评价方法。6.3.2预测精度评价预测精度评价主要关注预测值与实际值之间的偏差，常用的评价指标有均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）等。（6）.3.3库存成本评价库存成本评价主要关注库存策略实施后的成本变化，包括订货成本、库存成本、缺货成本等。通过比较不同策略下的成本差异，评估库存优化效果。6.3.4服务水平评价服务水平评价关注企业在满足客户需求方面的表现，常用的评价指标有服务水平（SL）、订单满足率（OR）等。6.3.5综合评价综合考虑预测精度、库存成本和服务水平等因素，对需求预测与库存优化结果进行综合评价。常用的方法有层次分析法（AHP）、数据包络分析（DEA）等。第七章供应链风险管理与预警7.1供应链风险类型与识别7.1.1供应链风险类型供应链风险管理是智慧供应链管理的重要组成部分。本文对供应链风险进行了分类，主要包括以下几种类型：（1）供应风险：包括供应商风险、原材料价格波动、供应中断等；（2）生产风险：包括生产过程风险、生产设备故障、生产效率低下等；（3）物流风险：包括运输风险、仓储风险、配送风险等；（4）需求风险：包括市场需求波动、客户满意度降低、订单取消等；（5）法律与合规风险：包括政策法规变化、知识产权侵权、环保要求等；（6）财务风险：包括资金链断裂、信用风险、汇率波动等；（7）系统风险：包括信息系统中断、网络安全风险、数据泄露等。7.1.2供应链风险识别供应链风险识别是风险管理的第一步。本文通过以下方法对供应链风险进行识别：（1）数据挖掘与分析：通过收集供应链各环节的数据，运用数据挖掘技术分析风险因素，找出潜在风险；（2）专家评估：邀请供应链管理领域的专家，根据他们的经验和知识，对供应链风险进行识别；（3）实时监控：通过建立实时监控系统，对供应链各环节进行实时监控，发觉异常情况及时预警；（4）内外部信息整合：整合企业内部和外部的信息资源，提高风险识别的准确性。7.2风险评估与预警模型7.2.1风险评估方法本文采用以下方法对供应链风险进行评估：（1）定性评估：通过专家评分、问卷调查等方式，对风险因素进行定性评估；（2）定量评估：运用数理统计方法，对风险因素进行定量评估；（3）模糊综合评价：将定性评估和定量评估相结合，对供应链风险进行模糊综合评价。7.2.2预警模型构建本文构建以下预警模型：（1）基于时间序列的预警模型：通过分析历史数据，建立时间序列预警模型，预测未来风险；（2）基于因果关系的预警模型：分析风险因素之间的因果关系，构建预警模型；（3）基于机器学习的预警模型：运用机器学习算法，对供应链风险进行预警。7.3预警系统应用7.3.1预警系统架构本文设计的预警系统主要包括以下几个模块：（1）数据采集模块：收集供应链各环节的数据；（2）数据处理模块：对采集到的数据进行预处理和清洗；（3）风险评估模块：根据评估方法对风险进行评估；（4）预警模块：根据预警模型预警信息；（5）预警发布模块：将预警信息发布给相关人员。7.3.2预警系统应用实例本文以某企业为例，介绍了预警系统的实际应用。通过对该企业供应链各环节的数据进行采集、处理和风险评估，成功预警了以下风险：（1）供应商风险：发觉某供应商存在供应中断的风险，及时采取措施进行调整；（2）物流风险：发觉物流过程中存在运输风险，优化运输路线和方式；（3）需求风险：发觉市场需求波动较大，调整生产计划以应对。通过预警系统的应用，该企业成功降低了供应链风险，提高了供应链管理的效率和质量。第八章智慧供应链信息技术支持8.1信息技术概述信息技术作为智慧供应链管理的基础，是连接供应链各个环节的重要纽带。信息技术主要包括计算机技术、网络技术、数据库技术、数据挖掘技术等，它们在供应链管理中的应用，使得供应链各环节的信息传递、处理和存储更加高效、准确。8.1.1计算机技术计算机技术是供应链管理信息化的核心，主要包括硬件设施和软件系统。硬件设施包括服务器、存储设备、网络设备等，为供应链管理提供稳定的技术支持；软件系统则包括供应链管理软件、企业资源计划（ERP）软件、客户关系管理（CRM）软件等，以满足供应链管理的多样化需求。8.1.2网络技术网络技术是供应链管理信息化的基础，包括互联网、局域网、广域网等。网络技术使得供应链各环节的信息传递更加迅速、便捷，为供应链协同作业提供了可能。8.1.3数据库技术数据库技术是供应链管理信息化的关键，主要用于存储和管理供应链各环节的数据。数据库技术包括关系型数据库、非关系型数据库等，能够保证数据的完整性、一致性、安全性。8.1.4数据挖掘技术数据挖掘技术是供应链管理信息化的高级阶段，通过对大量数据进行分析，挖掘出有价值的信息，为供应链管理决策提供支持。8.2关键技术分析8.2.1物联网技术物联网技术是智慧供应链管理的关键技术之一，通过将供应链各环节的实体物品与互联网连接，实现物品的智能化管理。物联网技术在供应链管理中的应用主要包括物品追踪、智能仓储、智能运输等。8.2.2云计算技术云计算技术是一种分布式计算技术，通过将大量计算机资源整合在一起，为用户提供高效、可靠的计算服务。云计算技术在供应链管理中的应用主要包括数据存储、数据处理、数据分析等。8.2.3大数据技术大数据技术是智慧供应链管理的重要支撑，通过对海量数据的采集、处理、分析，挖掘出有价值的信息，为供应链管理决策提供支持。大数据技术在供应链管理中的应用主要包括需求预测、库存管理、供应链优化等。8.2.4人工智能技术人工智能技术是智慧供应链管理的核心技术，主要包括机器学习、深度学习、自然语言处理等。人工智能技术在供应链管理中的应用主要包括智能决策、智能调度、智能客服等。8.3技术应用案例8.3.1某家电企业智慧供应链管理某家电企业运用物联网技术，实现了产品从生产、仓储、运输到销售的全程追踪。通过物联网技术，企业可以实时掌握产品库存、销售情况，为生产计划、库存管理提供数据支持。8.3.2某电商平台智慧供应链管理某电商平台采用云计算技术，将用户数据、商品数据、订单数据等进行集中存储和管理。通过云计算技术，平台能够实现大数据分析，为商家提供精准营销、库存优化等服务。8.3.3某制造企业智慧供应链管理某制造企业运用大数据技术，对生产、销售、物流等环节的数据进行分析，实现了需求预测、库存管理、供应链优化的智能化。通过大数据技术，企业降低了生产成本，提高了市场竞争力。8.3.4某物流企业智慧供应链管理某物流企业运用人工智能技术，实现了运输车辆的智能调度、货物智能分拣等功能。通过人工智能技术，企业提高了运输效率，降低了运营成本。第九章智慧供应链实施策略9.1组织结构优化在智慧供应链管理解决方案的实施过程中，组织结构的优化是关键环节。以下为组织结构优化的具体策略：（1）构建扁平化组织结构：通过减少管理层级，提高信息传递效率，增强组织内部的沟通与协作。（2）设立专门的供应链管理部门：整合企业内部供应链相关职能，形成专业化的供应链管理团队，负责智慧供应链的规划、实施与监控。（3）建立跨部门协作机制：加强各部门之间的沟通与协作，保证供应链管理的顺畅运行。（4）优化决策流程：建立科学的决策体系，提高决策效率，降低决策风险。9.2人力资源管理人力资源管理在智慧供应链实施过程中同样。以下为人力资源管理策略：（1）引进与培养供应链专业人才：通过外