공급망 빅데이터의 개념

공급망 빅데이터의 개념

공급망 빅데이터의 개념 '빅데이터'는 많은 양의 데이터가 포함된 매우 큰 데이터 세트입니다. 이러한 개념은 모두 거의 이해되지 않으므로 공급망 빅데이터의 개념을 소개하겠습니다. 공급망 빅데이터의 개념 1

빅데이터 공급망은 실제로 데이터로 공급망을 관리합니다. 더 중요한 것은 공급망의 다양한 비즈니스 시스템을 데이터를 통해 연결하고, 이러한 데이터를 서로 연관시키는 것입니다.

그들 사이의 관계를 발견하여 생산 과정에서 자재, 생산, 물류를 더 잘 통제함으로써 유통 효율성을 높이고 비용을 절감할 수 있습니다.

Gree Electric Appliances (Wuhu)의 실제 적용 사례를 알려 드리겠습니다.

데이터 분석 적용에는 물류 분석, 운영 효율성 모니터링, 생산 라인 모니터링, 품질 관리의 네 가지 측면이 있습니다.

1. 물류 분석

대형 화면 분할 화면을 모니터링하여 비즈니스 운영을 실시간으로 모니터링하여 문제가 있는 링크를 대시보드에 최대한 빨리 경고하고, 정보가 효과적이고 시의적절합니다.

재고 내 각 창고의 자재 비율과 재고를 모니터링합니다.

2. 운영 효율성 모니터링

주문 수량 완료율, 피킹 진행률, 주문 수량 및 비율을 모니터링합니다.

각 생산 단위의 성과를 모니터링합니다. 생산 작업장 생산 효율성 및 오프라인 비율.

3. 생산라인 모니터링

MES와 MPR을 통해 수집된 시스템 데이터를 통해 Yonghong Z-Suite를 연결하여 실시간 다차원 분석을 수행합니다.

예를 들어, 전체 자재 세트에 대한 검사는 관련 인력의 지점 간 검사가 필요했지만 이제는 검사 결과가 분석 플랫폼에 실시간으로 표시되고 지표 시스템을 통해 상황에 따라 유연하게 조정할 수 있어 업무 효율성이 30% 이상 향상되었습니다.

4. 품질 관리

과거에는 현장 생산 공정 및 품질 관리를 위해 시스템 데이터를 수동으로 가져온 후 내장된 간단한 처리 분석을 위해 EXCEL의 차트 처리를 사용했습니다.

이제 탐색적 분석과 예측을 위해 더 많은 비즈니스 분석 차원을 결합하고 빅데이터 분석 플랫폼을 사용하여 생산 라인, 팀, 지점 등 다양한 차원에서 회사의 전반적인 생산 운영을 표시하기 시작했습니다. . 상태.

데이터 분석 플랫폼을 통해 생산 과정의 핵심 경쟁력을 높일 수 있고, 자재와 생산 링크를 완벽하게 모니터링할 수 있어 작업 효율성을 높이는 동시에 생산 라인의 불량률도 줄일 수 있다. .

실제로 Gree Electric(Wuhu)의 적용을 통해 데이터 분석이 두 가지 중요한 점에서 공급망에 도움이 될 수 있다는 결론을 내릴 수 있습니다.

1. BI는 모든 측면을 통합합니다. 공급망 데이터가 종합적으로 모니터링되었습니다.

2. 생산 공정의 각 단계에 대한 자재 재고 일치를 적시에 조정하여 효율성을 높일 수 있습니다.

여기서 말하는 내용은 공급망 관리가 어느 정도 달성될 수 있는지에 대해 매우 생생하게 보여줍니다.

창고가 전혀 필요하지 않습니다. 운송 도구(예: 차량)는 창고가 항상 도로 위에 있을 수 있도록 하는 소형 이동식 창고입니다. 이는 컨테이너 해운사가 빈 컨테이너를 관리하는 것과 약간 비슷하다. 빈 컨테이너 보관소는 육지가 아닌 선박에 있어 필요한 곳이다.

물론 이는 너무 이상적일 수도 있지만, 제조업체 입장에서는 한 푼도 줄이고, 엄청난 금액을 곱하면 천문학적인 수치이다.

그래서 공급망 관리를 위해서는 데이터 플랫폼을 적용하는 것이 매우 필요합니다. 공급망의 빅데이터 개념 2

빅데이터란 무엇인가

빅데이터는 실제로 저장 단위로 표현되는데, 우리가 일반적으로 사용하는 것은 M과 G이다.

G 위에 T도 있습니다. 현재 우리가 사용하는 하드 드라이브 등 일상생활에서 이러한 것들을 여전히 볼 수 있습니다.

다음은 PB, EB, ZB, YB이며, 더 궁금하신 분들은 두니앙에게 물어보시면 됩니다.

알리바바는 판구 시스템인 것 같습니다.

고대에는 눈으로만 셀 수 있었던 별과 같습니다.

이제 당신은 그것을 볼 수 있고, 볼 수 없는 것을 추론할 수 있고, 올라가서 그것이 어떤 속성인지 관찰할 수 있습니다. 기술이 완성되면 분석이 가능합니다.

이런 사소한 정보들을 분석해보면 인터넷상에서 당신이 남자인지 여자인지, 주로 어떤 분야에서 활동하는지, 무엇을 사고 싶어하는지, 대략적인 수입 등을 알 수 있다. 이를 바탕으로 가맹점에서는 빅데이터 분석 업체를 찾아 관심 있는 상품을 출시할 수 있습니다.

과거 감자 가격 상승을 통해 주변 수비대 증가 사실을 알게 된 간첩들과 조금 비슷하다. 공급망 빅데이터의 개념 3

빅데이터 공급망

공급망이 점점 더 복잡해짐에 따라 데이터 가치를 빠르고 효율적으로 극대화하려면 더 나은 도구를 사용해야 합니다. 기업의 핵심 네트워크 체인인 공급망은 기업의 시장 경계, 비즈니스 포트폴리오, 비즈니스 모델 및 운영 모델을 완전히 변화시킬 것입니다.

3차 산업 공급망 협업 애플리케이션 시장은 특히 의료, 금융, 전자상거래 및 수요가 높은 기타 하위 부문에서 진입할 수 있는 공간이 넓습니다. 2차 산업, 특히 물류, 자동차, 소매, 공공 유틸리티 분야의 공급망 협업 시장 성숙도가 점차 향상되고 있으며, 공급망 협업 데이터는 시장 업그레이드에 핵심적인 추진 역할을 할 것입니다.

3차 산업이든 2차 산업이든

빅데이터를 어떻게 적용할 것인가?

1. 예측

정확한 수요 예측. 수요 예측은 전체 공급망의 원천이자 전체 시장의 수요 변동을 나타내는 척도입니다. 판매 예측의 민감도는 재고 전략, 생산 준비 및 최종 고객에 대한 주문 배송 속도와 직접적인 관련이 있습니다. 주식은 기업에 큰 손실을 가져올 것입니다. 기업은 과거 수요 데이터와 안전 재고 수준을 결합한 효과적인 정성적, 정량적 예측 분석 방법과 모델을 통해 정확한 수요 예측 계획을 종합적으로 지정해야 합니다.

예를 들어 자동차 산업에서는 데이터 분석 플랫폼을 적용해 정확한 예측을 한 뒤, 언제 판매됐는지, 언제 고장이 났는지, 보증 기간이 지났는지 등 일련의 정보를 얻을 수 있다. 이를 통해 설계, R&D, 생산, 제조, 수요예측, 애프터마켓, 물류관리 등을 최적화하여 효율성을 높이고 고객에게 더 나은 사용자 경험을 제공합니다.

2. 자원 획득

민첩하고 투명한 소싱 및 조달. 신제품에 대한 생산 요구를 충족하고 동시에 비용을 최적화할 수 있는 자격을 갖춘 새로운 공급업체를 찾습니다. 공급업체 성과 평가 및 계약 관리를 통해 조달 프로세스가 표준화, 표준화, 시각화 및 비용 최적화됩니다.

3. 협업 및 효율성

좋은 공급업체 관계를 구축하고 양 당사자 간의 정보 교환을 실현합니다. 좋은 공급업체 관계는 공급업체와 제조업체 간의 불신으로 인한 비용을 없애는 열쇠입니다. 양 당사자 간의 재고 및 수요 정보 교환과 VMI 운영 메커니즘 구축은 부족으로 인한 생산 손실을 줄일 것입니다. 다양한 채널을 통한 구매 주문 및 생산 주문에 신속하고 정확하게 대응하는 능력은 현재의 대기업, 세계화, 다중 조직 운영 환경에서 특히 중요합니다. 주문 처리 속도는 어느 정도 공급망의 운영 효율성을 반영할 수 있습니다.

4. 자재 주문과 동기화된 공급망 계획, 생산 계획 및 일정

효과적인 공급망 계획 시스템은 수요 예측 및 예측을 포함하여 기업의 모든 계획 및 의사 결정 작업을 통합합니다. 재고 계획, 자원 배분, 장비 관리, 채널 최적화, 생산 운영 계획, 자재 수요 및 조달 계획 등

기업은 자재 공급의 분해 및 생산 주문의 분할을 포함하여 생산 프로세스의 질서와 균일성을 보장하기 위해 여러 공장의 생산 능력을 기반으로 생산 계획 및 일정을 준비합니다. 이 링크에서 기업은 주문, 생산 능력, 일정, 재고 및 비용 간의 관계를 포괄적으로 균형을 유지해야 하며 복잡한 생산 및 공급 문제에 대한 최적의 솔루션을 찾기 위해 수많은 수학적 모델, 최적화 및 시뮬레이션 기술이 필요합니다.

5. 재고 최적화

성숙한 보충 및 재고 조정 메커니즘은 초과 재고를 제거하고 재고 유지 비용을 줄입니다. 수요변화, 안전재고수준, 구매리드타임, 최대재고설정, 발주수량, 구매변화 등을 종합적으로 고려하여 최적화된 재고구조 및 재고수준 설정을 관리합니다.

6. 물류 효율성

효율적인 운송 및 물류센터 관리를 구축하고, 빅데이터 분석을 활용하여 합리적인 운송관리 및 도로교통자원 관리를 분석하여 가시화되고 합리적인 프로세스를 구축한다. 전체 비즈니스 프로세스. 유통 센터 간의 상품 할당과 아웃소싱 운송업체 및 자체 소유 차량의 올바른 선택 및 관리는 회사의 비즈니스 위험 제어 능력을 향상시키고 기업 운영 및 고객 서비스 품질을 향상시킵니다.

7. 네트워크 설계 및 최적화

투자 및 확장을 위해 공급망 관점에서 기업의 비용, 생산 능력 및 변화에 대한 분석이 보다 직관적이고 풍부하며 합리적입니다. . 기업은 유통 통합 및 생산 라인 설정 결정을 완료하는 데 도움이 되도록 충분한 시나리오 분석 및 동적 비용 최적화 모델을 적용해야 합니다.

8. 다양한 제조업의 경영특성이 두드러지며, 공급망 관리에 있어 업계 경영의 차이를 보여준다.

예를 들어 자동차 산업은 정시 출시와 유통에 중점을 두고, 식품 및 음료 산업은 콜드 체인 및 유통 링크의 공급망 관리와 의류 산업의 핵심이자 어려운 점은 체인의 높은 재고를 제거하는 것입니다.

9. 위험 경고는 공급망 관리의 업계 관리 차이를 나타냅니다.

빅 데이터 및 예측 분석에는 수많은 공급망 기회가 있습니다. 예를 들어, 문제 예측을 통해 문제가 발생하기 전에 솔루션을 준비하여 방심하여 비즈니스 재난을 초래하는 것을 방지할 수 있습니다.

생산 라인이 모두 간소화된 Shanghai Baosteel과 같은 품질 위험 관리에도 적용할 수 있으며, 생산 라인의 센서는 대량의 실시간 데이터를 얻을 수 있어 사용할 수 있습니다. 제품 품질을 효과적으로 관리합니다. 생산라인에서 대량의 데이터를 수집함으로써 설비의 가동상태를 판단하고 설비의 고장 발생 시기와 확률을 예측할 수 있습니다. 이러한 방식으로 기업은 생산 안전을 보장하기 위해 사전에 장비 유지 관리를 준비할 수 있습니다.

수요 창출, 제품 설계부터 조달, 제조, 주문, 물류, 협업에 이르기까지 공급망의 모든 측면에서 빅데이터가 활용됩니다. 재고 수준, 주문 완료율, 자재 및 제품 유통 상태 등을 정확하게 파악하고 사전 데이터 분석을 통해 새로운 계획을 사용하여 공급망 전략 및 네트워크를 최적화합니다. 기업 발전의 핵심 경쟁력이 될 것입니다.

기업은 빅 데이터를 어떻게 배포합니까?

데이터를 가치있게 만들려면 먼저 빅 데이터를 처리하고 다양한 소스의 거대한 데이터를 공유, 통합, 저장 및 검색할 수 있어야 합니다. 공급망의 경우 이는 제3자 시스템의 데이터를 수용하고 더 빠른 피드백을 제공할 수 있음을 의미합니다. 전반적인 영향은 협업 증가, 의사 결정 속도 향상 및 투명성 향상으로, 관련된 모든 사람에게 도움이 됩니다.

전통적인 공급망은 이미 대량의 구조화된 데이터를 사용하고 있습니다. 기업에서는 공급망 실행을 추적하기 위해 자원 데이터, 거래 데이터, 공급업체 데이터, 품질 데이터 등을 저장하는 고급 공급망 관리 시스템을 배포했습니다. 효율성, 비용, 제품 품질 관리.

공급망 분야의 빅데이터 적용은 이제 막 시작되었습니다. 공급망의 급속한 발전으로 인해 빅데이터 분석, 데이터 관리, 빅데이터 응용 및 빅데이터 저장은 엄청난 발전 잠재력을 가지고 있습니다. 공급망 분야 빅데이터 투자가 공급망과 결합되어야 지속 가능하고 대규모 산업이 발전할 수 있습니다.