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    大數(shù)據(jù)分析在供應(yīng)鏈管理中的應(yīng)用

    2017-10-18 11:13:22官志華
    物流技術(shù) 2017年9期
    關(guān)鍵詞:供應(yīng)鏈運(yùn)輸領(lǐng)域

    官志華

    (廣東工程職業(yè)技術(shù)學(xué)院,廣東 廣州 510240)

    大數(shù)據(jù)分析在供應(yīng)鏈管理中的應(yīng)用

    官志華

    (廣東工程職業(yè)技術(shù)學(xué)院,廣東 廣州 510240)

    首先概述了大數(shù)據(jù)分析對(duì)供應(yīng)鏈管理的影響以及大數(shù)據(jù)分析的現(xiàn)狀與問(wèn)題,接著深入剖析了大數(shù)據(jù)分析在供應(yīng)鏈管理的市場(chǎng)開發(fā)領(lǐng)域、物流領(lǐng)域、運(yùn)營(yíng)領(lǐng)域、生產(chǎn)資源領(lǐng)域等應(yīng)用中發(fā)揮的效用。

    大數(shù)據(jù)分析;供應(yīng)鏈管理;決策制定

    1 引言

    過(guò)去幾年,大數(shù)據(jù)時(shí)代已經(jīng)開始影響我們的技術(shù)革新和企業(yè)經(jīng)營(yíng),并推動(dòng)著商業(yè)革新、社會(huì)變革和科技創(chuàng)新的發(fā)展[1]?,F(xiàn)代市場(chǎng)的生存法則也離不開大數(shù)據(jù)分析。大數(shù)據(jù)分析已經(jīng)成為21世紀(jì)最具應(yīng)用前景的研究領(lǐng)域[2]。一些商業(yè)評(píng)論家和研究學(xué)者認(rèn)為,大數(shù)據(jù)分析能夠更好地理解我們未知的世界和商業(yè)競(jìng)爭(zhēng),并獲得基于技術(shù)層面的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。因此,對(duì)于各行各業(yè)的商業(yè)領(lǐng)袖和業(yè)界精英們來(lái)說(shuō),大數(shù)據(jù)分析都將發(fā)揮越來(lái)越重要的作用[3]。

    很顯然,對(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō),獲取、儲(chǔ)存、積累、分析數(shù)據(jù)的能力,以及從數(shù)據(jù)中挖掘數(shù)據(jù)智能的能力都是非常重要的。處于行業(yè)領(lǐng)先地位的公司已從數(shù)據(jù)挖掘中獲取了實(shí)實(shí)在在的利益,比如 Walmart、eBay、Target等這些公司在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中不光是贏得了競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì),還利用大數(shù)據(jù)分析開始主導(dǎo)制定新的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)游戲規(guī)則。他們利用大數(shù)據(jù)分析增強(qiáng)了盈利能力并創(chuàng)立了新的價(jià)值增值模式。

    2 大數(shù)據(jù)分析對(duì)供應(yīng)鏈管理的影響及現(xiàn)狀

    2.1 大數(shù)據(jù)分析優(yōu)化供應(yīng)鏈的決策體系

    大數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用可以在目標(biāo)市場(chǎng)的營(yíng)銷決策、供應(yīng)鏈存貨決策的優(yōu)化、供應(yīng)鏈運(yùn)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估等方面為整個(gè)供應(yīng)鏈的決策體系增強(qiáng)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。供應(yīng)鏈在運(yùn)作過(guò)程中會(huì)產(chǎn)生大量的信息,供應(yīng)鏈的企業(yè)成員從各自的POS、GPS、RFID等渠道可以輕松獲得大量信息,并通過(guò)大數(shù)據(jù)分析,把這些信息轉(zhuǎn)變?yōu)樯虡I(yè)智能。利用大數(shù)據(jù)分析帶來(lái)精準(zhǔn)獲利的供應(yīng)鏈或企業(yè)不斷增多,但是,大多數(shù)公司還不能通過(guò)大數(shù)據(jù)分析來(lái)促進(jìn)供應(yīng)鏈的發(fā)展[4]。究其原因,是因?yàn)樵诓磺宄顿Y回報(bào)率的情況下,這些公司不會(huì)貿(mào)然花費(fèi)大量資金開展新的技術(shù)和軟件的應(yīng)用。許多公司雖已意識(shí)到大數(shù)據(jù)的重要性,但是并不清楚如何進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析來(lái)驅(qū)動(dòng)供應(yīng)鏈的運(yùn)營(yíng)。因此,除了少數(shù)大型公司,如Linkdin、Facebook、Google等達(dá)到先進(jìn)信息技術(shù)水準(zhǔn)的公司之外,大多數(shù)公司仍然不清楚要做些什么以及如何進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析。

    2.2 大數(shù)據(jù)分析的現(xiàn)狀與問(wèn)題

    大量數(shù)據(jù)如果不經(jīng)過(guò)分析,就是一堆龐大的不起任何作用的數(shù)據(jù),而如果企業(yè)的分析和決策不以數(shù)據(jù)為載體,也就只是數(shù)學(xué)或統(tǒng)計(jì)學(xué)上的純粹數(shù)理分析,只有將大數(shù)據(jù)和企業(yè)的分析決策結(jié)合在一起,利用當(dāng)今的先進(jìn)計(jì)算機(jī)運(yùn)算技術(shù),才能發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)背后的重大價(jià)值,將商業(yè)數(shù)據(jù)變成商業(yè)智能。不管是經(jīng)濟(jì)活動(dòng)還是社會(huì)活動(dòng),都會(huì)在網(wǎng)絡(luò)上以極快的速度產(chǎn)生多種交易活動(dòng),也同樣會(huì)產(chǎn)生實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)。捕捉和理解這些數(shù)據(jù)和信息的能力是大數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)。

    最近的研究表明,大數(shù)據(jù)分析在以下五個(gè)方面有重大進(jìn)展,分別是電子商務(wù)和商業(yè)智能、電子政務(wù)和政策方案、科學(xué)和技術(shù)、健康和醫(yī)療、安保和公共安全。在這五個(gè)方面中,商業(yè)智能是與供應(yīng)鏈管理相關(guān)的。而且,隨著大數(shù)據(jù)分析帶來(lái)的對(duì)市場(chǎng)越發(fā)深入的洞察,我們意識(shí)到,現(xiàn)階段對(duì)大數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用還是碎片化的。這種碎片化的應(yīng)用讓系統(tǒng)性的開發(fā)和應(yīng)用大數(shù)據(jù)分析的目標(biāo)變得越來(lái)越難以實(shí)現(xiàn),因此對(duì)于供應(yīng)鏈管理來(lái)說(shuō),如果不解決大數(shù)據(jù)系統(tǒng)化的應(yīng)用問(wèn)題,后果將會(huì)越來(lái)越嚴(yán)重。

    3 大數(shù)據(jù)分析在供應(yīng)鏈管理中的應(yīng)用

    大數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用貫穿于供應(yīng)鏈從原料來(lái)源到售后服務(wù)的全過(guò)程。目前為我們所熟知的應(yīng)用集中在市場(chǎng)開發(fā)方面,處于領(lǐng)先地位的應(yīng)用表現(xiàn)在市場(chǎng)開發(fā)的智能應(yīng)用方面。同時(shí),在物流配送領(lǐng)域,多年以來(lái)大數(shù)據(jù)分析一直應(yīng)用于常規(guī)的運(yùn)輸管理與車輛調(diào)度方面,而在供應(yīng)鏈的運(yùn)營(yíng)方面,從庫(kù)存和勞動(dòng)力配置著手應(yīng)用其優(yōu)化整個(gè)供應(yīng)鏈的運(yùn)作。雖然在物流和運(yùn)營(yíng)方面的大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用落后于市場(chǎng)開發(fā)中的應(yīng)用,但也處于高速的發(fā)展過(guò)程中。積極運(yùn)用新一代的運(yùn)算方法推動(dòng)數(shù)據(jù)分析朝復(fù)雜化和深入化發(fā)展,可以增加更多我們暫時(shí)不可預(yù)見(jiàn)的潛能。在供應(yīng)商劃分、運(yùn)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與信息來(lái)源協(xié)商等工作流程中,大數(shù)據(jù)應(yīng)用分析也越來(lái)越多,并且被認(rèn)為是未來(lái)幾年最有前途的應(yīng)用領(lǐng)域。

    大數(shù)據(jù)分析在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用能夠?yàn)楣?yīng)鏈的管理者提供更深入的視角,去洞悉管理的各環(huán)節(jié)如何在供應(yīng)鏈管理中有效運(yùn)用大數(shù)據(jù)分析,如圖1所示。

    圖1 大數(shù)據(jù)分析在供應(yīng)鏈管理中的應(yīng)用模式

    3.1 大數(shù)據(jù)分析在市場(chǎng)開發(fā)領(lǐng)域的應(yīng)用

    3.1.1 市場(chǎng)的精細(xì)細(xì)分。大數(shù)據(jù)分析在市場(chǎng)開發(fā)領(lǐng)域的應(yīng)用是以客戶為導(dǎo)向的,并且屬于供應(yīng)鏈銷售端的應(yīng)用。根據(jù)市場(chǎng)開發(fā)的核心訴求,大數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用將核心逐步轉(zhuǎn)向?yàn)椴蹲娇蛻粜枨?、客戶的精?xì)細(xì)分和評(píng)價(jià)消費(fèi)者的消費(fèi)行為上了。實(shí)際上,客戶的精細(xì)細(xì)分已然成為大數(shù)據(jù)分析最重要的應(yīng)用領(lǐng)域。市場(chǎng)細(xì)分是市場(chǎng)開發(fā)的一項(xiàng)基本能力,在借助一些復(fù)雜計(jì)算工具的基礎(chǔ)上開展的大數(shù)據(jù)分析更能將市場(chǎng)和客戶的細(xì)分提高到一個(gè)更加精細(xì)的水平。公司可以更容易根據(jù)消費(fèi)者的個(gè)體消費(fèi)行為來(lái)捕捉和跟蹤消費(fèi)過(guò)程中產(chǎn)生的大數(shù)據(jù),并且在傳統(tǒng)的市場(chǎng)研究手段的幫助下獲得更有價(jià)值的商業(yè)參考。捕捉到的大數(shù)據(jù)也能得到真正意義上的實(shí)時(shí)追蹤,使得公司可以快速及時(shí)地矯正他們的客戶策略。許多公司通過(guò)復(fù)雜的分析活動(dòng),都能發(fā)現(xiàn)最核心的客戶并能有針對(duì)性地配合目標(biāo)客戶銷售激勵(lì)來(lái)為公司創(chuàng)造更高的邊際利潤(rùn),同時(shí)也為消費(fèi)者帶來(lái)更多的邊際收益。

    3.1.2 定價(jià)優(yōu)化。大數(shù)據(jù)分析在市場(chǎng)開發(fā)領(lǐng)域的另一個(gè)應(yīng)用就是價(jià)格優(yōu)化。價(jià)格優(yōu)化過(guò)程已經(jīng)進(jìn)展到一個(gè)新的程度,將與價(jià)格和銷售有關(guān)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的水準(zhǔn)提高到更加精準(zhǔn)的程度,通過(guò)多渠道的數(shù)據(jù)來(lái)源基本上能實(shí)現(xiàn)根據(jù)需要進(jìn)行實(shí)時(shí)的定價(jià)或價(jià)格調(diào)整。這已經(jīng)在越來(lái)越多的公司得以實(shí)現(xiàn)了。

    3.1.3 B2C和B2B的客戶開發(fā)。大數(shù)據(jù)分析在市場(chǎng)開發(fā)中的應(yīng)用不只局限于傳統(tǒng)的B2C關(guān)系模式,同樣也適用于其他的關(guān)系模式。盡管在B2B模式下,大數(shù)據(jù)分析比B2C模式情況更為復(fù)雜,如訂單不是日常性的,更多是偶發(fā)性的;訂單量也不是小量,而是比較大的量等,也可以依靠先進(jìn)算法做到追蹤、歸類并更好地理解、辨識(shí)商業(yè)客戶或企業(yè)用戶的消費(fèi)情況。目前來(lái)看,這些在市場(chǎng)開發(fā)領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)分析發(fā)展得越來(lái)越復(fù)雜與完善,甚至可以通過(guò)“親和分析”來(lái)判斷一家企業(yè)客戶會(huì)從自己公司而不是自己的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手那里來(lái)購(gòu)買哪一種產(chǎn)品。

    3.2 大數(shù)據(jù)分析在物流領(lǐng)域的應(yīng)用

    3.2.1 運(yùn)輸方案和運(yùn)輸路線的優(yōu)化。大數(shù)據(jù)分析在物流領(lǐng)域的應(yīng)用是發(fā)展歷史最久遠(yuǎn)的一種應(yīng)用。它能夠幫助商品順利地通過(guò)整個(gè)供應(yīng)鏈而到達(dá)市場(chǎng),最優(yōu)化地滿足客戶的需求。具體來(lái)看,大數(shù)據(jù)分析被用于優(yōu)化庫(kù)存、確定最佳的分銷中心地址和供應(yīng)鏈的路徑選擇、運(yùn)輸成本最小化控制等方面。其中,應(yīng)用最多的是運(yùn)輸方案和運(yùn)輸路徑的選擇。GPS可以做到大數(shù)據(jù)的遠(yuǎn)程信息傳播,從路徑優(yōu)化過(guò)渡到運(yùn)輸方案的優(yōu)化[5]。一方面,通過(guò)大數(shù)據(jù)的分析,將資源效率充分發(fā)揮,定期維修保養(yǎng)機(jī)器設(shè)備,規(guī)范運(yùn)輸從業(yè)人員的行為,安排車輛的行駛路線,從而最終提高物流行業(yè)的產(chǎn)出效益;另一方面,通過(guò)追蹤一些事故,比如氣候因素造成的安全事故等,可以持續(xù)性地修正運(yùn)輸方案或運(yùn)輸路徑,并進(jìn)一步將這些修正投入實(shí)施改造,循環(huán)往復(fù),將這些優(yōu)化的物流流程進(jìn)行實(shí)時(shí)的再優(yōu)化。在這方面做得最好的就是UPS,他們甚至收集到了20年前的數(shù)據(jù),運(yùn)用了一種叫做ORION(On-Rood Integrated Optimization and Navigation)的在途一體化優(yōu)化與導(dǎo)航方案的工具來(lái)引導(dǎo)公司員工在他們的物流負(fù)責(zé)區(qū)域內(nèi)找到最具效率的運(yùn)輸路線。

    3.2.2 特殊商品的運(yùn)輸方案的優(yōu)化。在為不同的產(chǎn)品設(shè)計(jì)運(yùn)輸方案的時(shí)候,要考慮產(chǎn)品自身的特點(diǎn)和特殊需求,因此需要設(shè)計(jì)不同的運(yùn)輸方案。在物流領(lǐng)域,大數(shù)據(jù)分析能夠提供有關(guān)不同運(yùn)輸路徑的更加精準(zhǔn)化的信息來(lái)更好地為不同產(chǎn)品設(shè)計(jì)不同的運(yùn)輸方案。例如,在庫(kù)存管理中,RFID技術(shù)可以用來(lái)追蹤存貨的位移,了解庫(kù)存所處的位置和現(xiàn)有的數(shù)量,同時(shí)也能監(jiān)控在途存貨的安全。對(duì)于冷鏈的運(yùn)輸貨物,這項(xiàng)技術(shù)的應(yīng)用就顯得更為重要了。在冷鏈的運(yùn)輸過(guò)程中,要實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)貨物在途的溫度,更需要根據(jù)運(yùn)輸?shù)穆窙r和貨物溫度來(lái)考核運(yùn)輸方案的可持續(xù)性。運(yùn)輸易腐爛的商品,按照商品的運(yùn)輸質(zhì)量和數(shù)量的要求順利送達(dá),并且保證一旦有變故發(fā)生能馬上預(yù)警,并妥善處置,這是大數(shù)據(jù)分析要處理的更為重要的問(wèn)題。

    3.3 大數(shù)據(jù)分析在運(yùn)營(yíng)領(lǐng)域的應(yīng)用

    3.3.1 運(yùn)用實(shí)時(shí)精細(xì)信息幫助企業(yè)決策。在供應(yīng)鏈的運(yùn)營(yíng)領(lǐng)域,大數(shù)據(jù)分析主要用于廣泛的決策過(guò)程,從存貨管理和庫(kù)存水平的優(yōu)化到設(shè)備維護(hù)和工廠選址等決策,都離不開大數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用。在測(cè)量生產(chǎn)效率和評(píng)估產(chǎn)品質(zhì)量等一系列決策過(guò)程中,公司大量運(yùn)用大數(shù)據(jù)分析,可以管理公司的日常運(yùn)營(yíng)[6]。這些統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)可以被歸類并提煉為更精細(xì)的數(shù)據(jù)信息,如門店的銷售數(shù)據(jù)、每個(gè)銷售單元的銷售數(shù)據(jù),甚至可以細(xì)化到人均數(shù)據(jù),得知每個(gè)人的銷售數(shù)據(jù)。盡管這種應(yīng)用從幾年前就開始了,但是發(fā)展到現(xiàn)在,應(yīng)用的規(guī)模和范圍已經(jīng)大大擴(kuò)大了?,F(xiàn)在的大數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用,更加接近于實(shí)時(shí)的處理,能夠在一定程度上對(duì)公司的問(wèn)題進(jìn)行預(yù)警,如實(shí)時(shí)監(jiān)控產(chǎn)能或更改產(chǎn)品的設(shè)計(jì)與產(chǎn)品質(zhì)量等;并且大數(shù)據(jù)分析還能夠通過(guò)將大量信息在更短的時(shí)間內(nèi)進(jìn)行精細(xì)化處理,使企業(yè)管理者借助實(shí)時(shí)信息的分析處理來(lái)矯正目標(biāo)管理從可能變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)。

    3.3.2 優(yōu)化人力資本建設(shè)。在供應(yīng)鏈的運(yùn)營(yíng)領(lǐng)域中,在人力資本方面應(yīng)用大數(shù)據(jù)分析已變得越來(lái)越重要了。大數(shù)據(jù)分析在實(shí)現(xiàn)人力資本的優(yōu)化、自動(dòng)追蹤勞動(dòng)力的各方面信息和積累各項(xiàng)數(shù)據(jù)、實(shí)施提升勞動(dòng)力素質(zhì)的有關(guān)計(jì)劃等方面都有一系列的措施正在開展?,F(xiàn)有的數(shù)據(jù)分析技術(shù)能有效地節(jié)省成本,并保持人力資本的服務(wù)水準(zhǔn)。例如,通過(guò)追蹤連鎖超市的收銀員在1h內(nèi)完成了多少筆收銀的業(yè)務(wù),可以分析超市收銀員平均的工作效率;在呼叫中心,公司經(jīng)理可以通過(guò)客戶投訴率、客戶滿意度或者單個(gè)通話解決客戶問(wèn)題的比率等指標(biāo)來(lái)評(píng)判一名客服人員的工作質(zhì)量。除此之外,大數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用還能提升滿足員工需求的能力,這一點(diǎn)對(duì)于處于用工高峰期的企業(yè)來(lái)說(shuō)是大為幫助的。

    3.4 大數(shù)據(jù)分析在生產(chǎn)資源領(lǐng)域的應(yīng)用

    3.4.1 資源有效組合,供應(yīng)商區(qū)分對(duì)待。大數(shù)據(jù)分析中發(fā)展最快和增長(zhǎng)最迅速的部分就是在生產(chǎn)資源領(lǐng)域中的應(yīng)用。對(duì)于大多數(shù)的制造型企業(yè)來(lái)說(shuō),企業(yè)花費(fèi)的大頭部分就是用于生產(chǎn)資源的消費(fèi),大概占到銷售收入的50%到90%,因此,在生產(chǎn)資源領(lǐng)域開展大數(shù)據(jù)分析的主要訴求就是大幅度降低采購(gòu)成本。多數(shù)制造企業(yè)在大數(shù)據(jù)分析的幫助下,做到了原料來(lái)源渠道的優(yōu)化,并且能夠進(jìn)一步將供應(yīng)商統(tǒng)一到自己企業(yè)的一體化運(yùn)營(yíng)中來(lái)。除此之外,根據(jù)管理需要,在原料策略和成本風(fēng)險(xiǎn)平衡的指導(dǎo)思想下,企業(yè)還能根據(jù)大數(shù)據(jù)分析結(jié)果中的一些關(guān)鍵指標(biāo),將原料供應(yīng)商進(jìn)行有效的分組,根據(jù)不同的分組情況采用不同的合作策略。例如亞馬遜公司借助大數(shù)據(jù)分析的幫助,能清晰了解各種商品的補(bǔ)貨決策、供應(yīng)商的協(xié)同補(bǔ)貨決策與單一資源的貨品的供應(yīng)情況,有效實(shí)現(xiàn)企業(yè)的進(jìn)一步擴(kuò)張,加強(qiáng)存貨的高效管理,并提升物流的配置效率,協(xié)同推進(jìn)整個(gè)供應(yīng)鏈的管理流程。

    3.4.2 加強(qiáng)供應(yīng)商協(xié)商。在獲得充分的消費(fèi)者偏好分析與消費(fèi)者購(gòu)買行為分析的大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上,能更好地加強(qiáng)與供應(yīng)商的協(xié)商。通過(guò)取材于消費(fèi)者行為的事實(shí)類的數(shù)據(jù)分析,公司可以更好地影響供應(yīng)商的判斷與決策,推動(dòng)雙方協(xié)商的順利進(jìn)行。例如,掌握了消費(fèi)行為大數(shù)據(jù)的公司,可以利用價(jià)格與交易信息在核心產(chǎn)品的談判中取得協(xié)商的勝利;而且,大數(shù)據(jù)分析還能用于銷售渠道的開發(fā)和延伸,自動(dòng)追蹤產(chǎn)品擴(kuò)展程度的情況,使供應(yīng)鏈獲取最佳的投入產(chǎn)出比。

    4 總結(jié)

    大數(shù)據(jù)分析在供應(yīng)鏈管理中發(fā)揮了重要的作用。通過(guò)大數(shù)據(jù)分析在供應(yīng)鏈管理中的應(yīng)用研究模式圖的展示,我們揭示出了供應(yīng)鏈的各個(gè)環(huán)節(jié)在大數(shù)據(jù)分析的幫助下可以取得怎樣的改變。

    大數(shù)據(jù)分析推動(dòng)著企業(yè)在整個(gè)供應(yīng)鏈管理中以協(xié)同合作的方式完成各自的戰(zhàn)略使命—核心企業(yè)制定戰(zhàn)略規(guī)劃、各個(gè)成員企業(yè)執(zhí)行戰(zhàn)略決策。盡管目前大數(shù)據(jù)分析的發(fā)展還處于初級(jí)水平,更進(jìn)一步的分析能力還有待于供應(yīng)鏈各個(gè)職能的協(xié)調(diào)合作才能得以提升。大數(shù)據(jù)分析在供應(yīng)鏈各個(gè)環(huán)節(jié)的應(yīng)用可以為在商業(yè)競(jìng)爭(zhēng)中的企業(yè)提供持續(xù)不斷和日益深入的深刻洞察力。若能將大數(shù)據(jù)分析結(jié)果在供應(yīng)鏈內(nèi)部或不同供應(yīng)鏈間進(jìn)行溝通和分享,那么產(chǎn)生的整體收益將是巨大而深遠(yuǎn)的。

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    Application of Big Data Analysis in Supply Chain Management

    Guan Zhihua
    (Guangdong Engineering Polytechnic,Guangzhou 510240,China)

    In this paper,we first summarized the influence of big data analysis on supply chain management as well as the current status and existing problems of big data analysis,then further studied the application of big data analysis in the market development,logistics,operations,and production resources and other fields of supply chain management.

    big data analysis;supply chain management;policy making

    F274;F253.9

    A

    1005-152X(2017)09-0132-04

    10.3969/j.issn.1005-152X.2017.09.029

    2017-07-15

    2016年廣州市哲學(xué)社會(huì)科學(xué)發(fā)展“十三五”規(guī)劃共建課題(2016GZGJ05);廣東省軟科學(xué)2015年度課題“技術(shù)創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)鏈整合與廣東制造業(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí)研究”(2013B070206059)

    官志華(1979-),女,廣東工程職業(yè)技術(shù)學(xué)院外語(yǔ)經(jīng)貿(mào)學(xué)院講師,產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)學(xué)碩士。

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