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随着电子商务的兴起，供应链业务也蓬勃发展。公司、利益相关者、托运人、零售商和分销商都相互联系，共同完成货物和原材料的运输任务。所有这些操作都需要监督和评估，以提高效率和生产力并增加利润率。不同类型的供应链分析有助于收集和筛选大量不同的数据集，以找到相关且准确的见解，从而有助于改善业务市场和客户体验。让我们来看看各种供应链分析以及它如何解决航运业的问题。 什么是供应链分析？ 参与供应链任务的公司（包括航运业的公司）使用供应链分析来提高运营效率。为此，集装箱、物流和运输行业在运输过程中每天收集大量数据。公司有效地利用这些多样化和庞大的数据集进行分析。供应链分析是指从多个系统收集数据并浏览它们以找到相关数据，然后进一步过滤以获得有价值的见解。供应链分析中使用的工具有助于提高采购、加工和分销货物的效率。这是通过实施新的行动计划和改进决策过程来实现的。 例如，如果一个从事供应链的组织想要找出其运营效率低下的原因并提高生产力，它可以将不同系统生成的所有数据与一些历史数据结合起来，然后进行分析。不同类型的供应链分析遵循不同的流程来过滤有价值的见解。它可以轻松管理运输业务，并通过追踪和解决漏洞来最大限度地减少挑战。每家公司都有不同的需求，可以通过分析市场趋势和客户数据来执行这种计算分析以识别潜在风险，从而进行准确的规划。 供应链分析的类型 各种类型的供应链分析针对供应链中的特定操作。 ●.描述性分析 旨在了解组织的供应商和分销市场。描述性分析从供应链中的各种系统中提取原始数据，以分析供应商、托运人和公司销售的行为。这可以更好地洞察供应链漏洞，发现客户趋势和模式，从而获得准确的决策数据。制造商、零售商和分销商使用它来预测需求和提高销售额。 ●.诊断 它使组织能够确定导致绩效不佳的漏洞和低效率。诊断供应链分析有助于深入挖掘数据以进行相关性分析并找出偏差和异常。然后可以单独研究这些数据集，以了解特定事件或事故发生的“原因”。它主要用于物流行业，该行业自动化正在蓬勃发展以完成任务。确定机器或设备故障的原因有助于最大限度地减少未来此类问题。 ●.预测 它对历史数据集进行计算数学分析，以预测航运业中使用的机器、车辆或设备的任何潜在事故或故障。预测供应链分析使用技术来预测和防止由于不确定或突然的故障而导致供应链中断而发生的巨大损失。它还可用于预测销售、需求涌入和库存管理。 ●.规范性 预测并确定潜在的漏洞和挑战及其原因后，需要采取行动。规范性供应链分析有助于使用数据预测各种结果，以筛选出最准确和最合适的结果。数字孪生可以执行此任务，为各种解决方案提供效率报告。 ●.认知 利用机器学习来组织从其他分析中提取的信息，将见解转化为行动。认知供应链分析利用数据关联、语义学习和情境感知来促进航运业的自动化。因此，它试图将不同的数据集集成到机器中，以便它们能够在无人干扰的情况下自主执行操作。 供应链分析有哪些好处？ ●.定位潜在风险 供应链分析可以发现数据中的趋势和模式，并可以在任何潜在事故发生之前就发现它们。这使得公司能够更好地提前采取行动，并采取措施避免将来出现此类异常情况。 ●.降低运营成本 实时查看所有运营情况并分析各种数据范围有助于预测库存管理、维护任务、解决挑战和效率低下问题，并获得由准确数据支持的潜在解决方案。它有助于最大限度地减少运营支出并推动利润曲线。 ●.精准规划 收集来自各种来源和多个系统的数据，筛选出相关且准确的见解。为了提高准确性，可以利用区块链数据来筛选有价值的见解并进行实时规划。可以衡量产品和资源的有效性和效率，以替换、修改或丢弃它们，从而获得更显著的效果。 ●.提高供应链效率 全面分析供应链的各个方面有助于提高客户满意度、仓库管理、供应商关系、物流和运输业务以及及时交货。它使供应链中的信息和货物流动更加平衡和系统化。 ●.未来规划 通过在供应链中整合人工智能、机器学习、数字孪生、区块链和大数据分析等技术，企业可以高效、准确地规划未来。这可以通过优化决策、预测产品和战略的成功以及平衡供应链关系来实现。 供应链分析的应用 ●.航运业 维护良好且管理良好的库存可以处理不确定的大量订单，并在不中断的情况下满足订单需求。它通过筛选不同类型的供应链分析收集的见解来帮助进行需求规划。例如，公司需要了解客户和市场趋势，因为这有助于发现需求何时会涌入。它还为航运公司提供人工智能预测性维护，以防止机械和其他技术资源的不确定故障，这些故障可能导致供应链严重延误和中断。 ●.物流行业 供应链分析有助于执行物流管理。物流行业面临的一个日益严峻的挑战是预计到达时间(ETA)和实际到达时间(ATA)之间的时间差。提前到达和延迟到达都是重大的财务问题。例如，供应链分析有助于减少可能导致交货延迟的潜在问题，如机器故障、由于库存管理不善导致的货物采购延迟、由于预测错误导致的拥堵以及资源不足。分析可以帮助解决、定位和呈现所有这些问题的原因，以便与物流行业合作的组织能够提高其效率和盈利能力。 ●.制造业 制造业负责产品升级，而分析证明是有益的。例如，供应链分析通过协助开发方法、设计模型和测试其效率、筛选最佳材料以及根据市场需求修改产品来帮助智能制造。从经济供应商处采购原材料有助于降低制造成本，预测和衡量用户需求以及产品在市场上的接受方式也在提高制造业的生产力和利润率方面发挥着至关重要的作用。 供应链分析中的挑战 ●.投资巨大 供应链分析中使用的软件工具价格昂贵，需要不时进行适当的更新和维护，以及资源更新。聘请专业技术人员来操作已安装的软件也需要投资。您需要花费一些时间才能获得更高的投资回报率。 ●.专家操作员 将任何软件集成到公司的技术生态系统中都是一项任务。无论是独立软件还是作为更广泛软件系统一部分的软件，都需要专家来有效地运行它们并解决工作中出现的基本问题。一些公司还提供专家培训，以提高员工的效率和生产力。 ●.数据质量和准确性 从事供应链分析的组织严重依赖数据，因此数据准确性是重中之重。从多个系统、多个来源收集数据可能会导致数据丢失或被操纵，从而影响决策。 ●.数据可扩展性 组织可能并不总是需要大型数据集来提出解决方案或筛选见解。将数据扩大或缩小到所需级别并确保数据集具有适当且足够的信息来筛选相关见解是一项挑战。 供应链分析的未来趋势 ●.区块链技术 供应链分析需要大量准确且高质量的数据集。从外部站点收集数据会降低准确性，还可能提供被操纵的数据。海运业中的区块链是数字账本，将大量数据集存储在区块中，其中包含有关资产、利益相关者和公司的准确信息。 ●.人工智能 很难完全高效地手动执行操作。人为错误的风险仍然可能阻碍分析流程。人工智能可以访问数据集或过滤后的见解，以预测供应链中的潜在挑战并提供可能的解决方案。 ●.数字孪生 数字孪生是人工智能和机器学习的融合，可以确定新产品或现有产品的效率，从而对其进行修改并改善供应链运营。使用供应链分析过滤的见解需要转化为潜在的解决方案，这些解决方案的实际实施可以通过技术进行测试。 这几种技术趋势可能使无缝满足不同类型的供应链分析需求变得更加容易，并使分析更加准确和可靠。 |
