在當今競爭激烈的市場中，供應鏈專家正試圖管理大量數據，以構建統一、功能齊全、有效且敏捷的供應鏈。 因此，整個供應鏈中數據量和數據類型的快速增長促使人們創建了能夠智能且快速地評估大量數據的系統。 大數據分析是幫助企業找出解決問題的最佳方法之一。 它允許您在大量數據中找到模式和有用的信息。 那麼，讓我們看看大數據分析如何幫助供應鏈管理克服挑戰：

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加強供應鏈可追溯性：

大數據可以更容易地追踪需要召回或修復的產品。 它還可以訪問、集成和管理列出需要召回或修復的產品的產品數據庫。 供應鏈經理可以通過使用條形碼掃描儀並在產品上附加射頻識別設備來輕鬆追踪產品。 企業可以使用分析大數據的工具來獲取有關其產品的準確信息，這有助於運營商跟上他們的分銷週期。 例如，食品和飲料經理很容易猜測食品什麼時候會變質。 有了更好的可追溯性，貨物從工廠到商店都可以追踪。 通過更好的可追溯性，企業可以更好地與供應鏈合作。 有了更好的可追溯性，貨物從工廠到商店都可以追踪。 企業可以與供應鏈中的其他人更好地合作，以加快配送速度並簡化跟踪。

機器維護：

大數據在機器維修中的應用越來越多，改善了維修團隊的工作。 向數據分析的轉變使維護部門更加有效，這意味著運營正常運行時間正在改善。 通過將機器數據與其他領域的數據相結合，企業可以很好地了解其機器的運行狀況和性能。 安裝傳感器並使用它們的數據來複製設備的工作方式是完成它的主要方式。 製作模型後，實時數據可用於預測機器何時會發生故障。 借助數據分析，您可以做的不僅僅是在事情崩潰之前進行修復。 高級數據可以幫助您弄清楚如何延長已有資產的使用壽命。

需求規劃：

未正確完成或根本未完成的訂單可能會損害任何公司的聲譽。 在客戶時代，通過在正確的時間和地點將正確的產品提供給正確的人來保持客戶的滿意度和忠誠度至關重要。 聰明的公司可以使用大數據來了解有關其客戶的所有信息。 它可以幫助他們更好地預測自己的需求，找出他們喜歡的東西，並為他們提供獨特的品牌體驗。

通過預測分析，您可以了解問題發生的可能性以及如果發生可能意味著什麼。 通過查看大量歷史數據並使用風險映射技術，大數據中的預測分析可以幫助發現供應鏈中的風險。 此外，準確的風險預測有助於製定有助於減輕可能威脅影響的工具和程序。

管理與供應商的關係：

使用供應商關係管理和大數據的方法，您可以使供應鏈運作良好。 儘管供應鏈公司不使用大數據分析，但機器學習和大數據分析將在未來大量用於管理與供應商的關係。 供應鏈中的公司需要準確的供應商數據來製定良好的關係管理計劃。 他們想知道的很多東西都是定性的。 它包括評估、審計和評估。

這些組織可以在供應鏈管理中使用大數據分析來收集和分析數據。 因此，他們可以隨時跟踪供應商的活動和信息，以供現在和將來使用。 此外，他們將能夠進行智能且基於預測的供應商選擇活動。 該項目將更容易了解合同是如何制定的，並為長期合作夥伴關係開闢更多機會。

產品設計與開發：

大數據分析有助於智能製造，因為它有助於快速解決公司的業務需求。 大數據分析對製造商來說是一個有用的工具，因為它允許他們制定計劃、共享數據、製作預測模型並連接工廠以控制他們的運營。 在供應鏈管理中使用大數據分析還可以幫助提取和交付訂單，並將訂單交給合適的代理商。

此外，設計師需要工具來預測和衡量用戶偏好和期望在產品生命週期中的變化。 以新的方式收集、管理和分析數據以獲得洞察力和有價值的信息，然後用於決策，有助於減少不確定性。

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結論

數據是製造我們今天使用的操作系統的重要組成部分。 在物流解決方案中使用大數據有助於跟踪現金、信息和貨物如何在供應鏈中移動。 主要是為了保證客戶能以盡可能低的成本得到很多的產品和良好的服務。 供應鏈經理還可以使用數據分析來跟踪這些流程，並使用結果來提高他們的工作表現。