数据科学在供应链分析的6个经典应用
目录
- 供应链分析
- 了解供应链管理
- 供应链和预测分析
- 数据科学在供应链中的应用
- 供应链中分析和机器学习的好处
商业中的一些流程和部门需要完全平衡，以使企业盈利。在所有这些部门中，供应链是将业务联系在一起的一个部门。有几个因素，如需求、供应、物流、仓库、货运、库存、原材料、供应商、分销商、零售商等。
什么是供应链的一部分？现在，随着技术更先进的流程、更高的竞争对手和更有意识的客户，市场和环境正在发生变化，企业也有必要升级其流程。这就是现在将数据科学和机器学习纳入供应链管理的原因。如果你想了解更多关于数据科学的相关内容，可以阅读以下这些文章：
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1 供应链分析
供应链是企业中最棘手的部分之一，由于出错的可能性非常高，因此适当的同步和分析需求非常重要。一些简单的失控可能会使企业损失大量资金，因为它可能会造成供应链中断或扭结。当涉及到供应链管理的战略和运营部分时，解决问题以保持供应链的连续性非常重要，否则，在之后过程中的每一步都可能成为一个痛点，从而阻塞供应链中的资源。
这就是为什么现在在供应链管理中非常重视数据分析。数据分析有助于制定数据驱动和分析的步骤和决策，从而为业务增加数据智能。随着机器学习和可视化工具及软件在供应链中的使用，不仅操作变得更加简单，而且服务也得到了改善。总体而言，在供应链中使用数据科学有助于管理层和专业人员清楚地了解运营效率，并及时做出决策。
2 了解供应链管理
众所周知，供应链是业务中的一部分，无论业务内容是什么都不能忽视的一部分。每个企业在管理供应链时的主要目标都是降低总体成本，使流程更加可靠和准确。
业务供应链中涉及的一些主要步骤是：
- 原材料采购
- 入库物流
- 零件库存
- 商品制造
- 成品库存
- 货物的履行订单（客户货物）
- 出境物流
所有这些过程都不同，需要单独注意。但不可否认的是，它们相辅相成，共享可靠。每一步要顺利完成，就需要前一步按时完成。如果没有完成任何一个步骤，就意味着整个供应链都将崩溃。为了处理供应链的每个流程，需要单独的运营渠道、管理、可见性和数据收集。在所有这一切中，可见性起着至关重要的作用。
可见性是一个特征，它展示了管理层根据历史数据采取措施的能力。因此，商业智能和决策依赖于积累的历史数据。历史数据有助于供需预测。它还可以帮助确定更有效的运营渠道，从而节省时间，并预测市场需求。需求预测有助于更清楚地了解生产线如何运作以及未来的物流需求。
既然供应链是一个以数据为导向的部门，那么它也是一个依赖预测分析等数据科学技术的部门。
3 供应链和预测分析
如上所述，供应链管理就是准确预测，可以在哪些方面做出有关物流和生产的进一步决策。这就是为什么预测分析对企业提高供应链生产力非常有用。供应链预测是一个棘手的问题，因为需要考虑许多变量。长期预测是可以管理的，但短期预测可能变得相当困难。因为短期预测中出现的变量数量众多且难以跟踪。
预测分析是使用历史数据集预测未来现象的。预测分析对准确预测非常有用，因为它显示了预测的各种数学模型。此外，预测分析工具有助于比较两个路线图，并决定哪个更有利可图、更高效。它考虑了内部和外部的各种因素。这个过程被称为供应链过程的优化。因此，可以说数据科学的预测分析对企业供应链中各种流程的预测、优化和可视化非常有帮助。
4 数据科学在供应链中的应用
借助预测分析，供应链管理在许多方面变得越来越有竞争力和效率：
需求分析
预测分析有助于在当前销售额的帮助下预测各个层面的未来需求。它可以帮助零售商、商店、分销商等各个销售点进行详细的预测。它还可以考虑节假日、天气预报，然后与促销活动相结合。
成品库存优化
基于此，预测分析有助于对库存量和定位方式做出明确预测。这使得库存预算更容易和更优化。此外，分析有助于获得一些建议，如安全库存，以及针对不同客户需求的定制库存。
网络规划
为了拥有良好的供应链和盈利的业务，确保库存设施和制造设施联网非常重要。分析考虑了可用的制造单元和仓库，以及它如何在需求不断变化的情况下影响供应链。此外，它还有助于创建流程，以最低成本满足不同细分市场的客户需求。
补货计划分析
分析有助于制定关于何时何地运送产品的明确计划。这允许进行适当的规划，可以轻松地在渠道、零售商和分销商等各个层面进行整合。此外，可以考虑对供应链的各个点施加各种约束。这提高了产品的店内可用性，并通过更好的服务提高了客户满意度。
采购分析
供应链中最重要的部分之一是第一步，即寻找最好的供应商。基于大多数数据，预测分析有助于找到低成本和高质量的供应合作伙伴。它考虑了供应商成本、供应商质量和与供应商长期关系的整体稳定性的评分模型。
交通分析
最后，预测分析有助于预测和可视化最佳运输路线。它考虑了各种预测模型，以找到最佳运输路线、回程路线、运输调度技术以及要遵循的各种运输限制和合规性。
5 供应链中分析和机器学习的好处
数据科学的好处显而易见，让我们深入研究在供应链管理中使用数据科学和机器学习的一些重要好处。
- 准确性：数据科学的最大好处之一是，与其他工具相比，它可以提供更好的准确性。由于较大的数据集可以以不同的质量对其进行分析，因此得出准确预测的可能性非常高。
- 改进管理：供应链管理并不容易，它需要找到既节省时间又节省成本的正确见解。数据科学借助监督和无监督学习来找出影响管理整体质量的特征和因素。
- 更好的性能和更低的成本：机器学习和数据科学工具能够在各种运输和物流网络之间进行横向协作。这降低了风险，也使供应链更加有效。
- 模式识别：无论是数据洞察模式还是可视数据模式，数据科学和机器学习都能高效地识别相同的模式。因此，它有助于检查供应链实物资产的质量。
- 销售新产品：当企业推出新产品时，机器学习可以预测需求和销售额。统计模型有助于进行高级需求预测，该预测还考虑了市场的几个因果要素。
- 供应链增强：随着市场的不断变化，处理供应链的技术也变得更新和更好。因此，可以通过降低资源浪费、库存阻塞和稀缺风险，从而降低供应链成本。为此，机器学习可以深入了解如何改进仓库、物流、库存和制造管理。
- 管理良好的生产：最后，机器学习考虑了影响制造和生产工作的各种因素，如库存、限制、机械、仓库等。这有助于改进工作流程、减少延迟，并有效地平衡合规性和约束。
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原文作者：360DigiTMG Team
翻译作者：明慧
美工编辑：过儿
校对审稿：Miya
原文链接：https://360digitmg.com/applications-of-data-science-in-supply-chain-analytics
