供应链的文献可视化分析论文

供应链可视化管理作用与现状分析

供应链可视化就是利用信息技术,采集、传递、存储、分析、处理供应链中的订单、物流以及库存等相关指标信息,按照需求以图形化的方式展现出来。下面是我为大家分享供应链可视化管理作用与现状分析，欢迎大家阅读浏览。

一、供应链可视化定义及基本内容

1.供应链可视化的定义

供应链可视化就是利用信息技术,采集、传递、存储、分析、处理供应链中的订单、物流以及库存等相关指标信息,按照需求以图形化的方式展现出来。

2.供应链可视化的基本内容

(1)流程处理可视化。包括订单处理、订单查收、订单实现、订单到账等。

(2)仓库可视化。包括对存储单元进行分类编码和属性定义(容量、可存放零件等)，入库时自动分配存储单元，出库时提醒操作人员从指定的存储单元上取货。

(3)物流追踪管理可视化。产品物流过程涉及很多企业不同信息，企业需要掌握货物的具体地点等信息，从而做出及时反应。

(4)应用可视化。用户可以通过界面采集数据、提炼数据、获得管理功能，进行分析、统计、报表，以做出管理决策，这也为企业提供了一个数据输入、导入、上载的平台。

二、供应链可视化应用的关键技术

1.条码技术

借助条码技术，企业不仅可实现对产品生产数据和生产质量检查数据的采集，实现对生产过程的监控，以提高生产效率，同时，产品条码和产品档案的连接，使得企业可以及时了解到仓库和在途产品的数量、位置等具体情况，实现对产品从采购到最终消费者手中的全程可视化管理。

2.XML技术

XML技术不仅能将数据嵌入系统，而且能毫无阻碍地在跨平台之间自动分享和交换物流数据，因此XML技术能极大地减少信息系统的整合费用，增强数据的稳定性。

3.Web技术

相比于传统的Web技术,Web服务器是一个宽容的连接器，能高效地整合跨企业、跨平台、跨语言的信息应用。

4.EDI技术

EDI技术是通过计算机网络信息系统，使用一种国际公认的标准格式，实现供应链上企业的即时数据交流工具,能够以低成本、高效率来实现企业与企业、企业与其他组织之间的信息交换。

5.EAI技术

EAI是通过建立底层结构，来联系横贯整个企业的异构系统、应用、数据源等，完成在企业内部的ERP、CRM、SCM、数据库、数据仓库，以及其他内部重要系统之间无缝地共享和交换数据的要求。

6.RFID技术

RFID技术是通过在物料、产品中植入芯片，并将芯片信号与物料产品信息相连接，企业通过计算机、自动识别系统，实现对物料、产品的全程监管。

7.GPS和GIS技术

供应链企业可以应用GIS收集、储存和处理空间信息,并且以GPS来测量任何时间和地点的即时位置信息，实现供应链伙伴之间的实时数据传递。

三、供应链可视化平台在供应链管理中的应用

企业通过建立可视化平台系统，实现对数据采集、数据传输、数据存储、数据分析处理以及数据展示等。如图1所示，供应链可视化的数据来自于供应链中各节点企业内部系统的数据库，或者节点企业之间进行交易的EDI、XML文件等数据。利用应用集成网关提供的各种数据接口将其抽取(Extract)、转换(Transfor)、加载(Load)到目标数据仓库中;针对可视化对象建立多维数据集，联机分析与处理(OLAP)，利用多维数据集和数据聚集技术对数据仓库中的数据进行组织和汇总,用联机分析和可视化工具对这些数据迅速进行评价;最后使用前端展示工具将可视化信息以各种图表的方式直观展示出来，便于用户分析决策。

⬆ 供应链可视化结构模型(图1)

四、供应链可视化管理在企业中的作用

1.节约交易成本。用信息的可视化串联整合供应链，将大大降低供应链内各个环节的交易成本，缩短交易时间。

2.降低采购成本，促进供货商的'管理。由于供货商能够方便地取得存货和采购信息，采购管理人员等可以大幅提高工作效率，从事具有更高价值的工作。

3.减少存货量。通过扩展组织的边界，实现联合库存，供货商能够随时掌握存货信息，因此核心制造单元、物流企业均不需要维持较高的存货量。

4.缩短循环周期。通过供应链管理的自动化系统，预测精度将大幅度提高，这将能缩短生产的时间，提高客户的满意度。

5.收入和利润增加。通过组织边界的延伸，企业能履行他们的合同，增加收入并维持和增加市场份额。

五、实现供应链可视化管理存在的难题

1.信息安全。企业在对供应链中其他伙伴分享企业信息时，容易造成信息被盗，从而影响企业的发展。

2.人才缺乏。我国物流人才缺乏，擅长供应链与计算机技术的物流人才更少，使得我国企业很难形成从上到下全程可视化的供应链。

3.系统维护。供应链管理系统，理论上比企业内部的所有系统都要庞大，其信息量和承担的任务也比企业其他系统为更大，使得其系统的维护难度大、成本高;而不维护，一旦信息出错，又将给企业带来不小的损失。

六、供应链可视化管理的未来展望

随着我国经济和企业的不断发展，供应链可视化管理将得到更多的关注。对供应链可视化管理的发展方向，我们可以做出以下预测：

1.对RFID在供应链中的应用才刚刚开始，现阶段的研究主要还是停留于实现产品的全程可视化管理，后期其应用将逐渐扩散到供应链的多个部分，如，RFID标签作为产品从材料原产地开始到消费者手中全过程信息记录的载体。

2.供应链可视化研究的主要对象目前还是国内企业组成的供应链，而随着中国“一带一路”战略的实施，跨国供应链的研究会成为重点课题。

3.随着供应链可视化管理在企业管理中重要地位的不断凸显、以及我国“互联网+”战略的进一步发展，针对中小企业的供应链可视化研究将慢慢浮出水面，形成供应链管理的新天地。

论文供应链数据分析

论文供应链数据分析，越来越多的企业采用数据分析来应对供应链中断，并加强供应链管理(SCM)，目前有几项重大中断正在影响供应链。以下分享论文供应链数据分析，一起来看看。

数据挖掘技术在供应链精细化管理中的应论文

摘 要：对企业大量的历史数据，采用SQL Serve的OLAP技术，建立了供应链数据的挖掘模型，对现库存结构、呆废账和供应周期进行了分析，找出了存在问题，提出了相应的解决方法;对现系统提出了二次开发具体目标。

关键词：数据挖掘 精细化 大物流 供应链

一、前言

生产管理信息系统运行5年来，形成了了大量的历史数据，如生产主计划、备件计划、供应商、供货信息、质检信息和入库、领用信息等。

但该系统只是一个顶层数据逐级向下单向透明、注重出入库管理的平台，丰富的历史数据只是偶尔备查，没有把已有庞大的数据转化为知识，从全局上辅助企业决策，使公司在计算机软硬件的开发、维护上的巨大投资，只在局部管理上取得了改进，总体成效并不显著。

本文以半成品库供应链为主体，从计划、采购、外协厂商、质检等多维度分析供货周期及库存的相互关系，以减少冗余环节，降低供应链成本;同时对信息系统的二次开发提出了具体目标。

二、库存结构和供应链分析

我集团的半成品采购，采取多外协厂家的定点生产、每年对价格招标、每月下达采购数量的策略，由外协厂家按照我方提供的设计图纸生产，需要开模或使用专业机具加工，更换厂家有一定的难度。做好供应商的考核和选取，对保质按时完成生产，就显得尤为关键。

我用半成品的相关历史数据，按照关系型数据库第三范式，建立雪花形数据仓库，在其逻辑结构中，将数据表划分为存储实际数据的事实表;以及存储测评指标的维度表，如供应链上的采购、质检、结账周期、质量符合度等。

2.1 数据准备

以系统后台采用的sql server 2005数据库中自带程序Business Intelligence Development Studio为挖掘工具。数据准备如下：获取和供应链相关的完整历史数据，从2013年2月到2015年3月的基本信息：批量、计划数、厂家。

下达日期、返回数量和日期、质检完成日期和合格数量，点收入库数量和日期，以及非结构化的返回日期要求等数据。剔除了试制新品等异常数据;建立了相应的维度数据库，转换所有的日期为考核的维度，以精确分析供应链周期。

2.2 数据挖掘结果和分析

库存分析：平均月入库为1373万，出库为1399万，库存金额平均为802万，比原库存下降400万以上，比例为34%，逐步消化了存货，有效地降低了半成品库存。

呆废账分析：我们重点对三年(74万元)及五年以上(24万元)无动态的呆账进行了分析，其产生的原因如下：

(1)BOM表中已经不存在此类备件。

(2)产品设计发生了变更。

(3)对应的产品已经淘汰停产。

(4)配套的产品仅在部分支线上使用，存量过多、过久。

(5)订单变更、采购的半成品不配套，部分出现冗余。针对以上原因，我们提出如下解决方法：

(1)全面清理此类半成品，做好外观和质量检测，不符合要求的申请报废。

(2)尽可能替换使用、降级使用。

(3)按材质、规格制定改制表，按需对半成品改制，减少呆废料。

(4)除少量必须备件外，多余部分调拨给可能生产此类产品的`子分公司待用。

供货期分析：期间平均供货总周期为19.55天;其中外协厂家生产期14.13天，到公司后质检期3.27天，入库2.15天，供货后到发票开具23.73天。在提前期为半个月的采购模式下，数据表明大部分半成品在每月初就基本入库，占用了大量库房，并在当月末转化为财务付款压力。

针对外协厂家大多位于省外，重点分析了供应商区域、数量、重量、采购品种和供货周期的关系，对锻铸件类产品的挖掘结果分析如下：

(1)为减轻库房压力，本省市的外协厂家按需分批次组织运送，期供货周期和质检周期存在人为失真。

(2)外省市供货周期和区域距离成正比。

(3)供货周期与采购的数量和重量无关，表明生产能力和运力现阶段充沛。

(4)质检周期短的供货商，其一次到货率和合格率较高。

三、供应链管理新模式

基于供应周期分析结论1，我们可以把所有的外协厂商作为外围库房，按大数据模式下的机器学习法，自动计算不同外协厂家、不同半成品的提前期，借助第三方物流，由生产流水线上主导产品的需求，决定其配送日期;包装用数量就近选择厂家，第三方质检合格后，直接发到施工现场。

为实现此设想，信息系统必须互联互通、信息共享，实时采集需求和获取外协厂商的生产、库存情况，建设一条敏捷的供应链。系统可做如下改进：

(1)对供应商做出科学考核评价：资质;产品质量(尺寸、外观、表面的目视检查合格率;化学成分等合格率;力学性能参数、内部的超声无损检测缺陷值等)、退货率，降级接收率、及时完成率、交货紧迫性、变更配合度、售后服务等指标进行动态考核。按指标得分高低对外协厂家优胜劣汰，在任务分配时优先向优秀供应商倾斜。

(2)拉伸供应链，把各生产部门、库房、供应商作为一个整体，对内实现数据的全透明，共享主计划、车间旬计划、采购计划，做好内部关键工序的报工和外协厂商的数据采集，使相关人员能从数据流中自动获取到所需数据，实时监控所需半成品，及时协调相关生产;在任务繁重时，对外适度开放采购信息，有利于外协厂家安排生产。

(3)领用定额只获取BOM表中的组装数量，包装用备件可由外协厂商直发施工现场。

(4)多粒度获取半成品需求，多层次规划生产。在销售部门取得合同后，按照交货期汇总其总量，和外协单位的产能对比，做好生产分配和预测;按旬计划汇总需求，精准组织半成品的到货时间。

四、结论

建立数据透明的信息系统，充分利用挖掘数据技术，动态获取需求和产能，借助第三方物流，可以精准地满足生产和施工需求，同时优化控制库存结构，可以减少库存量，降低对流动资金和库房的占用。在实际应用中，还需要发挥人的主观能动性，按实际情况调整采集信息量和透明度，提升供应链管理水平。

参考文献：

[1]王桂从，姜兆亮，李兆前.协同供应下的库存控制及供应商选择[J].现代制造工程，2007(11).

[2]王晶，唐玲，张在晓.供应商共享POS信息时的信息挖掘策略与方法[J].工业工程，2008(07).

大数据分析对供应链有什么影响

如今，从物流到客户偏好的各种数据的持续增长正在迅速改变企业的经营方式，并突出了对加强数据管理和分析的强烈需求。大数据分析(指大型和复杂的数据集)的好处是显而易见的：大数据可以完全改变组织的工作方式，在效率、成本、可见性和客户满意度方面产生巨大差异。

大数据来源广泛：

-如今的技术和社交平台允许企业以评级、评论和博客评论的形式获得直接的客户反馈。

-来自移动通信、社交平台和电子商务的数据正在与来自企业系统的数据集成。

-随着物联网和机器对机器通信的引入，制造业正在从基于事件的计划转变为实时感测。

-不断发展的传感器技术可提供实时设备和产品状况数据，从而实现自动维护和过程调整。

数据在数量上、种类上和速度上都有所增长，如果以正确的方式加以利用，可以带来巨大的价值。

研究显示，企业已经在推动整个企业供应链的生产力，但在供应链功能中使用大数据分析在全球企业中并不普遍或协调得很好。受益于大数据分析的公司有三个共同点：它们拥有强大的企业级分析战略，它们将大数据分析嵌入供应链运营，它们拥有合适的人才库，能够从大数据中产生可操作的见解。

有必要雇用、培训和扶持能够帮助企业从大数据分析中受益的领导者。从人力资本的角度来看，大多数公司的定位尚不足以接受数字化供应链转型。我们分析了各行各业的50多位高级供应链高管的个人资料，以了解他们在供应链数字化方面的定位。在涉及所谓的“数字防备连续性”方面，各行各业的公司中绝大多数高管都普遍缺乏。

调研机构采访了各行各业的商界领袖，以探讨当今日益数字化的世界对首席供应链官的角色以及供应链领导者与高级管理人员中其他高管人员之间互动的影响。通过这些访谈，我们发现了供应链领导者应具备的四个关键特征，以便能够从大数据分析中获得收益：

1、对数据和系统技术有深刻的了解。当今的企业可以通过数据分析和通过数字方式收集数据来深入了解客户行为。尽管不需要首席供应链官成为信息技术（IT）专家，但他们应该对数据收集、技术和分析有足够的了解，以引导对话并为高级领导者及其供应链团队提供数字化愿景。

供应链领导者应认识到如何实施和利用相关平台和流程以及数据来自何处，并应表现出对来自各种渠道的数据范围和规模的扎实理解。重要的是，领导者必须准备好对数据采取明智的行动。

2、具有影响力的协作方法。如果首席供应链官在孤岛工作，将无法从大数据分析中获得收益。在内部，供应链领导者必须能够与首席技术官进行沟通和协作，以帮助确定适合组织的技术和政策；

与首席数据官一起了解如何最佳地捕获和使用数据；与首席营销官一起，评估供应链如何能够更专注于客户和需求驱动，并与首席执行官具体沟通更广泛的创造价值的机会。最终，供应链执行官将需要能够与内部利益相关者和外部供应商建立桥梁。

3、跨职能经验。如今的供应链管理人员具有跨部门的'经验，并且能够理解和与来自多个业务部门的人员进行交流。重要的是，首席供应链官员还必须具有销售、财务或技术方面的知识。

4、发展新技能和培训他人的能力。当今的首席供应链官必须紧跟最新技术，以确保组织适当地吸收数字技能和分析人才。企业犯的最大错误之一是在没有适当准备组织的情况下实施大数据分析项目。建立内部计划以确保在整个供应链中采用技能至关重要。

要从整个供应链或整个组织的大数据分析中获取所有好处，不仅需要技术和IT。从首席执行官和执行委员会开始，企业必须准备好支持一种全新的思维方式，培养一种对创新和技术开放的文化，并愿意挑战关于供应链管理方式的惯例。

大数据分析对供应链有什么影响、中琛魔方大数据分析平台表示由于供应网络上数十亿的连接设备提供关于服务需求、位置和库存分布的实时信息，甚至实现预期的需求，理解和接受大数据的执行领导层、数字颠覆和这些趋势的人力资本方面对未来企业的优势至关重要。

供应链案例分析的方法

一、供应链案例的类型

供应链案例可以是从原材料供应一直到最终产品送到最终用户手中的整个供应链的案例，也可以是只涉及供应链一个环节或只关注于单一的物流活动的案例。无论哪一种案例，在分析时都应该从供应链整体的角度进行，要考虑单一环节的变化对供应链中其他环节产生的影响。

二、供应链案例分析的目标

提高客户服务水平和降低总的运作成本是供应链管理的两大目标，在案例分析时，必须牢记这两大目标。

三、供应链案例分析的方法

供应链案例分析可分为这样几步进行：

第一，分析供应链现状。

首先分析供应链的结构，在分析时可绘制一个从原材料或零配件供应的起点开始，通过生产制造环节和分销配送环节，直到最终用户手中的货物流动示意图，示意图目的是为了描述供应链中各固定节点(如工厂、仓库)的结构和货物在这些节点之间的流动模式。即货物流。

然后分析支撑货物移动的信息流和信息系统，包括订单信息处理、需求预测信息、管理信息和计算机系统。其次对现行的供应链绩效进行分析，这对改进措施的提出是非常有效的，绩效分析可包括供应链的总体绩效、供应链的相对绩效和单项物流功能的绩效。

第二，在现状分析的基础上找出问题。

这常常是案例分析最困难的也是最重要的一步。因为如果无法正确地鉴别出主要问题，也就无法作出正确的选择。在分析时要注意症状与原因的区分，通常在分析时症状是比较容易明确的。

例如，经理可能认为仓储能力短缺是一个问题，实际上，这可能仅仅是一个症状，造成的原因可能是库存管理不良或生产安排不合理而使得库存的大大超过了实际需求。因此在分析时，必须找到真正造成问题的原因。

第三，设想并提出解决问题方案

解决方案的提出是和现状分析紧密联系在一起的，一个好的现状分析能够对主要问题进行清晰的确定，从而指出正确的解决问题或行动路线。提出解决问题方案时通常可从三个层面上考虑：具体功能部门层面;公司层面，在公司内实行跨部门的改革;供应链层面，同一供应链上的公司间相互配合上进行改革。

最后对提出的方案应当做全面的说明。

以上是对分析供应链问题提供一个思考分析的框架，这不是一个应用于所有供应链问题的万能方法，而是列出了在分析问题时可考虑的因素，案例分析时应根据实际问题确定相关的研究因素。

餐饮供应链管理思想的第一个管理目标是降低物流成本。通过掌握比较简化的管理方法,把运营成本、物流成本控制在合理的低位水平上。在餐饮成本上通过让采购人员、餐厅管理人员全面理解生产成本函数表达的深刻涵义,掌握并运用成本管理的...www.wsdxs.cn/html/guanliqita