浅谈大数据分析技术在供应链管理中的应用

漆 楚

(西南大学 重庆 402460)

引言

随着供应链管理的信息化，大数据分析技术逐渐渗透到供应链的各个环节。目前学界对于大数据在供应链领域的应用有不同的看法。周粤湘等人认为大数据分析技术的发展为供应链信息共享提供了新的共享模式和渠道，但同时导致了海量信息的存储和处理等问题；吴忠县等人认为大数据分析法推动了智慧型供应链的出现；李军臣等人认为大数据分析在供应链升级管理和风险管理中有着重要作用。目前的研究奠定了本文的基础，本文主要探讨大数据分析技术在供应链管理中是如何应用的，并针对其出现的问题给出建议。

一、供应链管理的现存问题

供应链管理是基于互联网信息技术，将供应链中的各环节进行有效衔接，主要包括对上游企业的原材料采购，中游企业的加工运输，下游企业的销售等环节的管理。但现阶段，随着供应链管理实践的不断深入，供应链管理的问题也日益凸显。以物流企业为例，供应链管理模式主要存在着产品质量有待提高、数据管理不够完善、产业模式亟待优化等问题。产品质量问题的出现主要原因在于物流企业更多侧重于物流和送达的业务，管理工作重点在货物的送达，缺乏对产品质量的严格把控。数据管理问题的出现主要在于现代物流企业在运用大数据分析技术对数据进行管理方面尚未形成合理完善的体系，还存在一定程度的改进空间。产业模式问题的出现是因为大数据冲击了传统的管理方式，为了能够有效适应当前条件下物流企业的发展，产业模式的升级成为了必然选择。

二、大数据分析技术在供应链管理中的应用

(一)大数据分析技术在资源领域的应用

大多数制造企业在生产资源方面的资金消耗巨大，通常占其销售收入的一半以上，在采购生产资源时采用大数据分析技术主要是为了降低原有的采购成本。多数企业在引入大数据分析技术之后，优化了其原有的采购渠道，并且把供应商作为自己一体化经营的环节之一。与此同时，在不改变采购策略和控制成本风险的前提下，企业还能根据大数据分析的结果对供应商进行有效的分组，不同分组的供应商有不同的合作模式。这样一来，物流配置效率得到很大提升，推动了企业的进一步扩张。通过大数据的分析，企业能够充分了解消费者的消费需求和消费行为，从而更好地与供应商进行协商。

(二)大数据分析技术在物流领域的应用

大数据分析技术在物流领域主要应用于库存的优化，运输成本的控制，分销中心的选址等。其中最主要的便是对于运输成本的控制，主要包括两个方面：一是运输路径的选择，二是特殊商品运输的优化。通过技术分析，可以有效规范运输人员的行为，安排不同车辆的运输路线，定期对机器设备进行维修和保养，提升物流企业的产出效益。对于一些特殊商品，要考虑到其在运输过程中可能存在的问题，制定更加精细化的运输方案。例如，对于一些在运输过程中易腐烂的商品，要保证其顺利送达，一旦发生变故，要能及时采取相应的措施进行补救。对于需要冷链的产品，要对货物温度进行及时反馈，并且根据货物温度和路面状况来考虑运输方案的可行性。

(三)大数据分析技术在运营领域的应用

在供应链的运营环节，大数据分析技术更多的应用于管理者的决策。在对产品质量进行评估和对生产效率进行测量等一系列环节中，企业应用大数据分析技术可以有效帮助其进行日常的运营，对各类信息进行实时处理，时刻把控产品的质量。大数据分析技术对人力资本方面的影响也越来越大。通过大数据分析，可以获取业务人员的工作信息，了解不同人员的素质，为人力资本的优化提供可靠数据支撑。例如，对于连锁超市，可以追踪不同收银员在相同时间内处理业务的数量，分析其工作效率。当然，在了解不同员工的工作能力后，可以帮助管理者在用工高峰期更好地实现员工的调度。

三、大数据分析技术在供应链管理中的挑战

首要问题是安全性问题和隐私性问题。供应链在运营过程中要和大量用户打交道，其中产生的大量数据涉及到用户和商家的隐私信息。面对这些信息，企业要充分保证其安全性，在实现信息共享的同时，保障客户信息不受侵犯。数据质量问题也非常突出，各类数据的来源很广泛，数据类型复杂，时效性相差很大，质量参差不齐，这给数据管理人员带来了很大的挑战。同时，企业的大数据分析能力有待提高，很多企业并不是缺乏数据，而是缺少能够在海量数据中提取商业信息的人才。

四、结论和建议

大数据分析技术为供应链管理体系的科学化提供了有利的条件，帮助企业做出更加合理的营销决策，优化供应链中的存货决策，进行供应链运营的风险评估等。但同时大数据分析技术的应用对企业的运作模式提出了更高的要求。企业在应用大数据分析技术时要对信息安全进行防护管理，在供应链各节点企业之间建立信息共享的平台，与此同时，引进大数据方面的人才，形成自己的数据分析团队。