큰 데이터는 공급망에 어떤 영향을 미칩니까? 빅 데이터 시대의 도래는 공급망 관리를 위한 드문 기회를 제공하지만, 좋지 않은 영향과 장단점을 동반할 수도 있다. 시대와 보조를 맞추는 것이 올바른 방향이다. 다음은 큰 데이터가 공급망에 미치는 영향에 대한 것입니다.
큰 데이터는 공급망에 어떤 영향을 미칩니까? 1 기존 공급망 관리 모델의 과제
빅 데이터 시대의 도래는 우리에게 엄청난 발전 기회를 제공 할뿐만 아니라 전통적인 공급망 모델이 직면 한 도전도 새로운 생산성 조건 하에서 기업 간의 경쟁을 크게 악화 시켰습니다. 빅 데이터 시대의 생산성 특성과 전통적인 생산성 특성 공급망 관리 모델 간의 모순 때문입니다.
따라서 전통적인 공급망 관리 모델이 직면한 도전도 매우 심각하다. 새로운 사물에 대한 낡은 사물에 대한 대체는 반드시 낡은 사물 자체의 변화와 업그레이드이며, 새로운 사물의 발전에 적응하고, 공급망 관리 모델도 예외는 아니다.
1, 응답 속도가 느림
전통적인 공급망 관리는 기술 수준이 지속적으로 향상되면서 가장 기본적인 MIS 에서 ERP, ERP 에서 현재의 공급망 통합으로의 진화를 경험했습니다. 그러나 전반적으로 전통적인 공급망 관리에는 여전히 주문 중심 재고 관리가 있으며, 회전 재고 관리는 본질적으로 전통적인 공급망 관리에 대응하는 비즈니스 모델입니다. 두 번째 비즈니스 모델의 관리 수준에서 회전 재고는 영롱한 기본 보증을 구성합니다.
안전 재고는 이미 주문 관리 서비스 수준의 최종선이 되었다. 한편, 이 모델의 출현은 제품 수명 주기 이론의 응답 속도가 고객의 서비스 수준을 보장하기 위해 회전 재고 및 안전 재고에 의존한다는 것을 보여 주기 때문에 이 모델에서는 고객 수요의 응답 속도가 상대적으로 느립니다.
터미널 소비 수요는 효과적으로 충족 될 수 없습니다.
전통적인 공급망 모델이 기업 관리에 기여한 것은 주로 기업이 시장에 영구적인 형태이며 일부 수요를 충족하도록 제품을 설계하는 데 있다. 이 경우 최종 소비자의 기본 수요는 충족될 수 있지만, 기존 제품은 최종 소비자의 잠재적인 심층적인 수요를 충족시킬 수 없습니다.
이런 제품 경영의 디자인과 생태는 단말기 소비 수요와 원천 생산 제조가 단절되는 상업 논리를 정해 놓았다. 공급측 제조는 최종 사용자의 경험에 맞게 개인화할 수 없으며 단시간 내에 배치 모드로 생산성을 높일 수 있습니다.
예를 들어, 인터넷 시대가 도래하기 전에 시중에 나와 있는 옷의 대부분은 더 많은 사용자, 특히 일반 사용자의 개인화된 요구에 맞게 설계된 것이 아니라 최종 사용자 경험에 대한 디자이너의 평가에 따라 설계되었다. 그리고 의류 커스터마이징의 비용은 높고 시간도 길어 최종 사용자의 소비 수요에 대한 보편적인 만족을 근본적으로 제한하고 있다.
3. 재고 주기가 길다
전통적인 공급망 관리 모드에서 재고 관리는 기업 운영을 지원하는 기본 조건이며 재고는 운영을 실현하는 유동 자산이 됩니다. 대부분의 산업에 대한 재고 실사는 월별로 계산됩니다. 제품 속성이 다르기 때문에 재고 관리 재고도 다릅니다.
전반적으로 재고 주기는 대부분 창고, 포장, 취급, 하역, 운송 등의 조건을 기준으로 계산됩니다. 기본적으로 미착 재고와 회전 재고 주기는 모두 두 달 이상이다. 자금 운용의 관점에서 볼 때, 운전 자금의 이용률을 크게 제약하고 있다.
4. 시너지 효과가 떨어집니다.
공급망 관리 모델의 시너지 효과는 주로 제조 기업이 채널을 신속하게 구축할 수 없고, 판매 채널이 최종 소비자와 효과적으로 상호 작용할 수 없으며, 최종 소비자의 피드백은 실제로 제조 기업의 제품 업그레이드의 근거가 될 수 없다는 것을 의미합니다.
전체 공급망의 관리 차원에서 볼 때, 각 고리는 자신의 이익을 극대화하고 있지만, 전반적인 이익을 극대화하지는 못한다. (윌리엄 셰익스피어, 윈스턴, 공급망, 공급망, 공급망, 공급망, 공급망, 공급망, 공급망) 시장 경쟁에 직면하여 상호 압박이 존재하고 공급망 전체의 이익을 희생하여 자신의 고리 이익을 보호하는 경우가 흔하다.
5. 관리 비용이 높습니다
정보화 수준이 낮기 때문에 전통적인 공급망 모델의 관리 비용은 각 단계에서 설계된 기업 정보를 효과적으로 전달하지 못하여 각 기업이 지불하는 고정 비용 중 상각 비용, 특히 인건비가 높습니다. 심각한 조각화로 인한 관리 비용은 공급망 관리에서 상대적으로 높은 부분 중 하나가 되었습니다.
공급망 관리는 빅 데이터 시대의 역사적 발전 추세에 순응해야 한다
마르크스주의의 경제학에 대한 심도 있는 연구 이론으로 볼 때, 변혁시대의 정확한 연구 방법은 생산성과 생산관계의 모순으로 시작해야 하며, 생산력 요소의 특징을 적시에 분석해야 생산관계의 각 측면을 목표로 개혁할 수 있다. 이것은 생산력이 생산관계를 결정하는 집중적인 표현이자 생산관계가 반드시 생산력 발전의 필연적인 요구에 순응해야 한다는 것이다.
(a) 빅 데이터 시대의 생산성 선도 요인 분석
생산성의 세 가지 요소는 노동자, 생산 도구, 노동 대상이다. 빅 데이터 시대는 전통적인 생산성의 세 가지 주요 요소를 변화시켜 기술로 대표되는 데이터 수집, 처리, 분석 및 응용 기술, 특히 인터넷을 핵심으로 하는 인공지능이 생산성의 핵심 특징이 되었다. 이러한 핵심 특징은 전통적인 공급망 관리의 생존 환경, 즉 공급망 관리의 생태적 특징을 근본적으로 변화시켰다.
1, 빅 데이터 시대의 생산성 변화는 공급망 관리의 변화를 결정합니다.
각 시대의 생산성은 이 시대 생산의 관심의 관리 특징과 관리 모델을 결정한다. 이는 인류 문명의 발전에 따라 결정되며, 빅 데이터 시대도 예외는 아니다. 따라서 생산성의 세 가지 요소가 빅 데이터 시대에 근본적인 변화를 겪었을 때, 아래의 공급망 관리도 실제 상황에 따라 변화하고 생산성의 발전 특성에 순응해야 경쟁력을 높이고 효율성을 높이고 발전시킬 수 있다.
노동자들은 결정적인 변화를 겪었다.
빅 데이터 시대 이전에는 전통적인 노동자들이 기본적인 정보 처리, 비즈니스 지식의 일부 규범, 비즈니스 관련 데이터 처리 등 육체 노동과 기본적인 정신 노동으로 공급망을 관리했습니다. 그러나 빅 데이터 시대 이후 근로자는 데이터 수집, 공급망 데이터 분석, 소비자 관련 데이터 연구 및 예측과 같은 빅 데이터와 관련된 더 많은 정신 작업에 참여해야합니다.
제품 설계와 관련된 제품 성능 모니터링 및 분석 등 근로자의 지식 습득에 대한 수요 수준을 근본적으로 변화시켰고, 공급망 관리에 대한 근로자의 인지적 변화와 관념의 변화를 변화시켰다. (윌리엄 셰익스피어, 햄릿, 지식명언) 이어 인사행정관리를 포함해 원래 채용 성과 평가 등 각 측이 공급망 관리자의 요구에 직면했다.
공급망 관리는 소비자 프런트 엔드 근처에 있으며 소비자의 행동을 설명하기 위해 더 많은 수학을 수집해야 합니다. 이러한 정보 처리는 원래 연구와 예측에 의존했던 관리 모델을 크게 바꿔 소비자 근로자에 대한 요구를 바꾸었다.
이러한 요구 사항은 본질적으로 원래의 관리 모델을 변화시키고 근로자가 창조한 가치를 효과적으로 높여야 하지만, 이러한 창조의 주체는 노동자 자체의 변화여야 한다. 따라서 전반적으로 인적 자원에 대한 수요는 빅 데이터 시대의 생산성 변화의 최우선 과제입니다.
생산 방식에 큰 변화가 생겼다.
전통적인 공급망 관리는 기본적으로 정보 기반 전송과 전통적인 인터넷 컴퓨터 네트워크의 설정입니다. 이 모드에서 인터넷은 정보 전달의 도구일 뿐, 컴퓨터도 정보 수집의 입력 포트다.
대부분의 컴퓨터 사용자는 관련 정보를 입력하거나 컴퓨터 네트워크를 사용하여 관련 비즈니스 데이터를 전송하는 데 익숙합니다. 빅 데이터 시대에 컴퓨터는 관련 데이터를 수집, 분석 및 처리하고 소프트웨어와 스마트 하드웨어의 결합을 강조하는 경향이 있습니다.
최종 목표는 인간-기계 통합을 달성하는 것일 수 있으며, 관련 데이터의 입력과 전송은 가장 기본적인 기능이되기 때문에 컴퓨터 네트워크의 사용에서 기능은 원래 목표를 완전히 바 꾸었습니다.
4. 노동 대상이 크게 달라졌다.
빅 데이터 시대에 공급망 관리의 노동 대상은 전통적인 재고 관리를 기반으로 한 제품 제조, 유통, 판매에서 설계 제품 제조의 특징, 즉 소비자의 깊은 수요를 충족시키는 것으로 점차 전환되었다.
데이터의 사용도 원래의 사후 분석에서 빅 데이터의 관련 응용으로 점차 바뀌고 있으며, 거의 매년 대규모 지불 정보의 통계 분석에 반영됩니다 (예: 최근 2 년간 위챗 빨간 봉투 수 통계).
알리페이는 사용자에게 월별 계산서에 대한 통계 분석을 지적하고 전기상이 소비자 구매 행위에 대한 통계 분석에 들어갔다. 이러한 데이터 분석은 결국 공급망 관리에서 공급에 대한 판단을 형성하고 소비자의 미래 심층 수요에 대한 판단과 평가를 형성했다. 원래의 분석 예측은 점차 큰 데이터 연관의 응용이 되었다.
큰 데이터는 공급망에 어떤 영향을 미칩니까? 2 대 데이터 시대의 생산성 특성
빅 데이터 시대의 생산성은 이전의 기술 변화로 인한 생산성 요소의 변화와 다르며 다음과 같이 요약할 수 있습니다.
전체 농업문명에서 공업문명 시대까지 다양한 변화의 총체적 특징으로 볼 때 농업문명 시대의 특징은 생산도구의 변화이다. 그중에서도 비교적 전형적인 변화는 청동기의 출현과 응용, 철기의 출현과 광범위하게 보급된 응용이다. 생산효율의 향상을 크게 촉진시켜 전체 사회의 효율성 향상과 물질적 부의 대량 축적을 촉진하여 봉건문명이 전례 없는 전성기를 나타나게 하였다.
산업 문명은 주로 생산 도구의 동력 변화에 초점을 맞추고 있다. 경험의 장기 축적, 18 세기 증기시대 증기기관의 발명과 응용, 공업시대 전기와 전기를 동력으로 하는 기계의 응용은 사회 생산력의 변화를 크게 촉진시켜 봉건문명에서 자본주의 문명과 사회주의 문명으로의 인간 문명의 전환을 촉진하고, 정치 제도에서 지금까지 계속 발전해 왔다.
시간이 지남에 따라 20 세기 초 일부 학자들은 새로운 에너지, 신소재, 컴퓨터 기술 등 신기술로 대표되는 생산성 변화의 도래를 제안했다. 반세기의 발전을 거쳐 이러한 기술의 응용도 생산 효율의 향상을 크게 촉진하고 생산 방식의 구체적인 특징을 바꾸었다.
주로 신경제학의 흥기와 관리학파의 정제에 나타난다. 새로운 비즈니스 모델과 기업 조직이 끊임없이 등장하면서 증권 시장을 대표하는 자본 시장이 경제 발전의 청우계가 되었다. 이러한 생산력 발전 현상은 이미 사람들의 지식이 되었다.
신기술 시대의 네트워크 정보 응용. 빅 데이터 시대의 출현은 정보 시대에 기반한 지능형 데이터 정보 처리 및 응용으로 인한 생산 도구, 근로자, 인적 자원 및 생산 방식의 생산성 혁명을 특징으로하는 생산성 변화로 요약 될 수 있습니다.
앞서 언급한 인류 역사상 다른 생산력의 변화에 비해 빅데이터 시대의 변화는 시간적으로 더욱 갑작스럽고, 사회생산과 생활방식에 미치는 영향이 더 크고, 전파 속도가 더 빠르며, 공급망의 생산고리와 소비단말기를 확대하고, 현대스마트 하드웨어와 소프트웨어의 결합을 통해 양끝의 정보 수집 능력을 크게 향상시키고, 공급과 수요를 충분히 통합하고, 제품 수명 주기의 회전 속도를 높였다.
큰 데이터는 공급망에 어떤 영향을 미칩니까? 3 대 데이터 시대의 변화로 인한 기회
빅 데이터 시대의 생산력이 변화함에 따라 기업 조직은 공급망 관리 방면에서 얻기 어려운 기회를 갖게 되었으며, 주로 다음과 같은 측면에 나타난다.
1, 공급망 관리 개념 정확도
생산의 진보와 기술이 발전함에 따라 관리 이념은 나날이 선진 생산 관리 방법의 핵심이자 정수가 되고 있다. 빅 데이터 시대의 변화는 공급망 관리의 개념을 심도 있고 정확하게 발전시킬 수 있게 해 줍니다. 공급망 소비 터미널 수요 정보 수집 및 사용자 경험 생산측에 대한 피드백, 제품 재설계, 제조 및 생산 등 최종 소비자의 더 깊고 정확한 수요를 충족시킬 수 있습니다.
공급 채널의 경우 인터넷을 통해 정보를 정확하게 전달하면 채널의 다양화에 도움이 되며 정확한 마케팅 광고를 통해 채널의 빠른 판매 능력을 확보할 수 있습니다.
재고 측면에서 주된 의미는 소비자 수요 중심의 재고 관리이며, 시간 재고 주문 로트 크기와 안전 재고가 제로 재고를 크게 줄인다는 개념은 이미 회전 재고를 완전히 실현할 수 있게 되었다. 수준이 크게 낮아져 재고 비용의 관점에서 공급망 관리의 정확성을 볼 수 있다.
결국, 전체로서. 소비자 단말기 수요의 심층적인 수요를 충족시킬뿐만 아니라 생산자의 비용 절감, 시민 주문, 적시에 사용자 경험을 개선하는 높은 수준의 목표를 충족시켰다.
2, 시너지 효과를 증가시킵니다.
지능형 하드웨어 및 소프트웨어 기술의 데이터 처리를 통해 공급망의 모든 부분에 대한 정보 처리, 수집, 분석 및 적용을 적시에 효과적으로 최적화함으로써 각 부분의 학술성과 민첩성을 실현할 수 있을 뿐 아니라, 각 부분을 하나의 전체적 시너지 효과로 실현할 수 있습니다. (윌리엄 셰익스피어, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 과학명언) 예를 들어, 현대 전자 상거래의 공급망 관리는 JD.COM 쇼핑몰로 대표되는 자체 물류 시스템과 플랫폼의 시너지 효과입니다.
주문은 신속하게 처리할 수 있을 뿐만 아니라 JD.COM 쇼핑몰 자영 물류 시스템도 재고 관리를 최적화해 쇼핑몰 판매자가 큰 데이터를 기반으로 제품을 선택하고 마케팅 전략을 세우고 구매 채널을 최적화해 공급망 통합의 최대 시너지 효과를 거둘 수 있도록 했다.
전기상 기업의 대표적 대표 외에도 중국 자동차 후시장, 특히 자동차 부품 공급망 대데이터 실현을 위한 정밀 분류, 포장, 선정 등 물류 서비스를 통해 다종 제품, 동일 제품 다매개 변수의 복잡한 제품 특성의 공급망 관리를 효과적으로 실현하였다.
최근 중국 자동차 후시장 중소기업, 특히 소비자의 단말 기업의 성공적인 사용자 경험을 위한 든든한 기반을 마련했다. 전통적인 자동차 정비소에 비해 데이터를 이용한 공급망 관리를 하는 중소기업은 경쟁력, 특히 사용자 경험에서 뚜렷한 장점을 가지고 있다.
3, 소비자 수요 맞춤형 드라이버
빅데이터의 응용은 공급망 관리에서 소비자의 정확한 수요를 효과적으로 충족시킬 수 있다. 거래, 소비자의 구매 행위, 미래에 대한 소비자의 기대치를 분석할 수 있을 뿐만 아니라, 이런 분석에 따라 생산 맞춤화를 실현할 수 있으며, 공급측 문제가 있는 대규모 생산을 개인화된 수요가 특징인 맞춤형 생산으로 바꿀 수 있다.
예를 들어 의류 생산과 같은 전통적인 모델에서는 거의 모든 디자이너들이 소비자의 구매를 유도하기 위해 설계되었으며, 맞춤형 수요는 시장 경쟁에서 약세에 처해 있어 소비자의 개성화 요구를 충족시킬 수 없다. 그리고 옷의 커스터마이징 비용이 높아서 소비자들이 커스터마이징 비용을 감당할 수 없어 커스터마이징이 더디다.
최근 몇 년 동안, 적외선 기술은 소프트웨어와 하드웨어를 결합하여 인체를 묘사하는데, 소비자의 신체 특징을 묘사할 수 있을 뿐만 아니라, 서로 다른 소비자들이 옷에 대한 취향에 따라 설계할 수 있으며, 소비자가 자신의 뜻에 따라 설계할 수 있도록 신속하게 설계할 수 있습니다. 구매 및 거래 단계에서 스마트 시복 안경을 통해 기존 옷을 선택할 수도 있습니다.
이 과정에서 데이터 수집과 소비자 간의 상호 작용을 통해 데이터 분석 및 처리를 통해 의류의 향후 소비 추세를 설명합니다. 또한 소비자는 소비자에게 심도 있고 장기적인 서비스를 제공하여 거래에서만 이익을 얻을 수 있으며, 단일 소비자의 장기 서비스에서 소비자의 점도를 높이고, 많은 중소기업이 데이터를 이용하여 린 관리를 실현하는 데 도움이 될 수 있습니다.
4. 공급측 구조 관리 최적화
공급측 개혁은 우리나라의' 13차 5개년 계획' 시대의 주도 정책으로, 대데이터 시대는 공급측 개혁에 유리한 조건을 제공했다. 현재, 투자 수요와 대외무역에 의해 구동되는 전통 모델과 주요 발전 모델 하에서 우리나라 대부분의 업종에서 생산능력 과잉이 보편적으로 발생하고 있다. 생산능력 초과 문제를 해결하는 것은 주로 두 방면에서 시작한다. 한편으로는 공격 제품 제조의 질을 높일 수 있다.
산업 전환 업그레이드, 구조 최적화, 제조업 효율성 향상 등 지속 가능한 발전 전략을 실현하고, 특히 환경 보호에 중점을 둡니다. 한편, 최종 소비자의 소비 수요를 겨냥하고, 시장성이 뛰어나고, 소비자의 수요를 진정으로 만족시키는 경쟁력 있는 제품을 실현해야 한다. 빅 데이터 시대는 공급측 개혁을 위해 얻기 어려운 기회를 제공했다.
공급측 구조의 최적화된 관리는 에너지 이용의 전형이다. 환경 문제가 갈수록 심각해짐에 따라 중국은 전통적인 화석 에너지를 새로운 에너지로 대체하는 매우 효과적인 관리 조치를 취해야 하는데, 이는 주로 데이터 중심의 관리와 새로운 에너지 처리가 점차 전통적인 화석 에너지를 대체함으로써 환경을 개선하고 에너지 활용도를 높이는 데 반영된다. 20 10 년, 정부는 거의 100 개의 화력 발전소를 폐쇄하려는 노력을 내렸고, 13차 5개년 계획 중 100 개의 발전된 원자력 발전소를 늘릴 계획이다.
동부 연해지역의 청정에너지 대체공사와 에너지 이용이 크게 이루어지려면 빅데이터를 이용해 에너지의 효과적인 이용을 통제하고 환경을 오염시키는 전통 화석에너지를 점진적으로 개선하여 결국 중국 경제의 지속 가능한 발전을 실현해야 한다.
5. 중소기업에서의 빅 데이터의 응용은 중소기업의 경쟁력을 높였다.
전통적인 생산성 조건 하에서 중소기업은 치열한 시장 경쟁, 자원 창의력 부족, 지하 이용 비효율 등에 직면해 중소기업의 생존공간을 압박하고 있다. 큰 데이터가 나타난 후 중소기업은 자원과 혁신 능력면에서 대기업보다 강하지 못하지만 중소기업은 전략적 유연성을 이용하여 눈앞 시장에 대한 민첩성을 충분히 발휘한다.
큰 데이터를 이용하여 시장을 다시 세분화하고, 목표 부문을 잠그고, 고객을 깊이 파고, 2 차 혁신 제품을 발굴하여 시장 경쟁에서 비대칭을 실현하고, 소비자의 마이크로혁신 수요를 지속적으로 충족시키고, 자신의 제품과 서비스의 경쟁력을 높이다.
자신의 부족한 부분을 효과적으로 개선하여 결국 자신의 경쟁력을 높이다. 국가가 대중혁신, 대중창업을 대대적으로 제창하는 거시환경에서 중소기업은 빅데이터 기술을 이용하여 정보통신, 마케팅 경쟁, 전략적 재투자 등에서 시장 대상 고객의 효과적인 수요를 확고히 파악한다. 고객 가치를 창출하고 실현하는 동시에 대량의 일자리를 창출했다. 그 이후로 브랜드 경쟁은 사람들의 마음을 사로잡았다.
전국 특허 출원 수를 보면 시장 경쟁에서 주도적인 대형 여객기 기업이 R&D 투자 비중이 높아져 대량의 특허를 내는 것 외에도 중소기업들은 세분화 시장의 목표 요구를 충족하면서 자신의 조건을 이용해 특허 재출원 수를 대폭 늘리고 경쟁력을 강화하고 가치 개조와 브랜드 건설을 실현하고 있다.