¿Qué impacto tendrá el big data en la cadena de suministro?
¿Qué impacto tendrá el big data en la cadena de suministro?
¿Qué impacto tendrá el big data en la cadena de suministro? La llegada de la era del big data ofrece una oportunidad única para la cadena de suministro. gestión, pero al mismo tiempo también irá acompañado de algunos efectos negativos, tanto a favor como en contra. Ser capaz de adaptarse a los cambios con los tiempos es la dirección correcta. Lo siguiente es sobre el impacto de big data en la cadena de suministro. ¿Qué impacto tendrá el big data en la cadena de suministro?
Desafíos que enfrenta el modelo tradicional de gestión de la cadena de suministro
El advenimiento de la era del big data no solo nos brinda grandes oportunidades de desarrollo, sino que también Lo importante es que los desafíos que enfrenta el modelo tradicional de cadena de suministro han intensificado en gran medida la competencia entre empresas en las nuevas condiciones de productividad. Es precisamente porque las características de productividad de la era del big data son diferentes de las características de productividad tradicionales de la gestión de la cadena de suministro. Por lo tanto, los desafíos que enfrenta el modelo tradicional de gestión de la cadena de suministro también son muy serios. El reemplazo de cosas viejas por cosas nuevas debe ser la transformación y actualización de las cosas viejas para adaptarse al desarrollo de cosas nuevas. modelo de gestión No es una excepción.
1. Velocidad de respuesta lenta
Si bien el nivel técnico de la gestión de la cadena de suministro tradicional continúa mejorando, ha pasado del MIS más básico al ERP, y luego del ERP al actual. integración de la cadena de suministro Sin embargo, desde un nivel general, la gestión de la cadena de suministro tradicional todavía tiene una gestión de inventario impulsada por pedidos. La gestión del inventario rotativo es esencialmente un modelo de negocio que responde a la gestión de la cadena de suministro tradicional. El inventario de rotación constituye la garantía básica de Jingying
El inventario de seguridad se ha convertido en el resultado final del nivel de servicio para la gestión de pedidos. Por otro lado, el surgimiento de este modelo también ilustra hasta cierto punto que la velocidad de respuesta de la teoría del ciclo de vida del producto se basa en el inventario de rotación y el inventario de seguridad para garantizar los niveles de servicio al cliente, por lo que la velocidad de respuesta a las necesidades del cliente es relativamente lenta en este modelo.
2. La demanda de los consumidores terminales no puede satisfacerse eficazmente
La contribución del modelo tradicional de cadena de suministro a las operaciones comerciales radica principalmente en el diseño de productos por parte de las empresas para satisfacer parte de la demanda del mercado en un forma permanente, en este caso, las necesidades básicas de los consumidores finales se pueden satisfacer, pero los productos existentes no pueden satisfacer las necesidades potenciales profundas de los consumidores finales.
El diseño y la ecología de este tipo de operación del producto son destinados a usuarios finales La lógica empresarial está desconectada entre la demanda del consumidor y la fuente de producción y fabricación. La fabricación del lado de la oferta no puede llevar a cabo un diseño personalizado para la experiencia del usuario final y solo puede mejorar su eficiencia de producción en modo por lotes en el corto plazo.
Por ejemplo, antes del surgimiento de la era de Internet, la mayoría de la ropa en el mercado se diseñaba basándose en la evaluación de la experiencia del usuario final por parte de los diseñadores, pero no se adaptaba a las necesidades personalizadas de más usuarios. Especialmente los usuarios en general, y el costo de personalizar la ropa es muy alto y lleva mucho tiempo, lo que restringe fundamentalmente la satisfacción universal de las necesidades del consumidor terminal.
3. El ciclo del inventario es largo
El modelo tradicional de gestión de la cadena de suministro utiliza la gestión de inventario como condición básica para respaldar las operaciones comerciales. El inventario se convierte en el activo actual para la operación y el inventario. de la mayoría de las industrias, el inventario se calcula mensualmente. Debido a los diferentes atributos del producto, la gestión del inventario es diferente
Desde un nivel general, la mayor parte del ciclo del inventario se calcula en almacenamiento, embalaje, manipulación, transporte. etc. Bajo las condiciones, básicamente los ciclos de inventario en tránsito y rotación de inventario son de más de dos meses. Desde la perspectiva de la utilización del capital, esto restringe en gran medida la utilización del capital de trabajo.
4. Efecto de sinergia deficiente
El efecto de sinergia deficiente del modelo de gestión de la cadena de suministro se refleja principalmente en el hecho de que las empresas manufactureras no pueden establecer canales rápidamente y los canales de ventas no logran implementar y La interacción efectiva entre los consumidores finales y los comentarios de los consumidores finales no pueden convertirse en realidad en la base para que las empresas manufactureras mejoren sus productos.
Desde el nivel de gestión de toda la cadena de suministro, se puede ver que cada eslabón está logrando su propio objetivo. Objetivos Maximizar los intereses, pero no maximizar los beneficios generales, genera una presión mutua frente a la competencia del mercado, y no es raro sacrificar los beneficios generales de toda la cadena de suministro para salvaguardar los intereses de los propios eslabones.
5. El costo de gestión es muy alto
Debido al bajo nivel de informatización, el costo de gestión del modelo tradicional de cadena de suministro no puede transmitir información de manera efectiva a las empresas diseñadas en cada eslabón. , lo que en última instancia resulta en El costo de amortización de los costos fijos pagados por cada empresa es muy alto, y los costos laborales son particularmente prominentes Los costos de gestión se han convertido en una de las partes más importantes de la gestión de la cadena de suministro debido al caos de gestión causado por la severa fragmentación.
La gestión de la cadena de suministro debe ajustarse a la tendencia histórica de desarrollo en la era del big data
Desde la perspectiva de la teoría marxista de investigación en profundidad sobre economía, el método de investigación correcto en el La era de cambio debe comenzar desde la perspectiva de la productividad y la producción. A partir de las contradicciones en las relaciones, el tiempo puede analizar las características de los factores de productividad para llevar a cabo reformas específicas en todos los aspectos de las relaciones de producción. Esta es una expresión concentrada de la determinación de las relaciones de producción. por la productividad, y es también el requisito inevitable de que las relaciones de producción deben ajustarse al desarrollo de la productividad.
(1) Análisis de los factores dominantes de la productividad en la era del big data
Los tres elementos de la productividad son los trabajadores, las herramientas de producción y los objetos laborales. La era del big data ha llegado. Cambió los tres elementos de la productividad tradicional. Las características de los elementos hacen que la ciencia y la tecnología, especialmente la tecnología de adquisición, procesamiento, análisis y aplicación de datos representada por la inteligencia artificial con Internet como núcleo, se conviertan en las características centrales de la productividad. Estas características centrales cambian fundamentalmente el entorno de vida de la gestión tradicional de la cadena de suministro, es decir, cambian las características ecológicas de la gestión de la cadena de suministro.
1. Los cambios de productividad en la era del big data determinan los cambios en la gestión de la cadena de suministro
La productividad de cada era determina las características de gestión y los modelos de gestión de las empresas de producción en esa era. Esto se determina en función del desarrollo de la civilización humana, y la era del big data no es una excepción. Por lo tanto, cuando los tres elementos de la productividad en la era del big data han sufrido cambios fundamentales, la gestión posterior de la cadena de suministro también debe transformarse de acuerdo con la situación real y ajustarse a las características del desarrollo de la productividad para mejorar la competitividad y lograr mejoras en la eficiencia y desarrollo.
2. Los trabajadores han experimentado cambios decisivos
Antes del surgimiento de la era del big data, los trabajadores tradicionales dependían del trabajo físico y del trabajo mental básico para realizar sus tareas. Gestión de la cadena de suministro, este tipo de trabajo mental incluye principalmente procesamiento de información básica, algunas especificaciones de conocimiento empresarial, procesamiento de datos relacionados con el negocio, etc. Sin embargo, después del surgimiento de la era del big data, los trabajadores necesitan más participación y mental relacionado con el big data. trabajo, como adquisición de datos, análisis de datos de la cadena de suministro, investigación y predicción de datos relacionados con el consumidor
Monitoreo y análisis del desempeño del producto relacionado con el diseño del producto, etc., esto fundamentalmente ha cambiado el nivel de los trabajadores ' demanda de conocimiento, y ha cambiado los patrones de pensamiento y conceptos de los trabajadores sobre la gestión de la cadena de suministro. Esto incluye administración de personal, contratación, evaluación del desempeño y otros aspectos, que han cambiado los requisitos originales para los gerentes de la cadena de suministro.
La gestión de la cadena de suministro está cerca del extremo frontal de los consumidores y requiere una recopilación y descripción más matemática del comportamiento del consumidor. Dicho procesamiento de información ha cambiado en gran medida el modelo de gestión original que se basaba en la investigación y la predicción, por lo que también lo ha hecho. cambió los requisitos para los trabajadores del lado del consumidor
Estos requisitos esencialmente requieren cambios en el modelo de gestión original y también son una mejora efectiva en el valor creado por los trabajadores, pero el sujeto de esta creación deben ser los trabajadores. ellos mismos. Por lo tanto, desde una perspectiva general, la demanda de recursos humanos es la primera prioridad para los cambios de productividad en la era del big data.
3. Las herramientas de producción en los medios de producción han sufrido grandes cambios
La gestión tradicional de la cadena de suministro es básicamente el escenario de la red informática tradicional de Internet basada en la transmisión de información. En este modo, Internet solo se utiliza como herramienta para la transmisión de información. La computadora también es un puerto de entrada para la recopilación de información. La mayoría de los usuarios de computadoras la usan para ingresar información relevante o usan la red informática para transmitir información comercial. En la era del big data, las computadoras están más inclinadas a recopilar, analizar y procesar datos relevantes, y ponen más énfasis en la combinación de software y hardware inteligente
El objetivo final puede ser lograr la integración hombre-máquina E ingresar y transmitir datos relevantes se ha convertido en la función más básica, por lo que desde la perspectiva del propósito de la red informática, la función ha cambiado completamente el objetivo original.
4. Los objetos laborales han sufrido grandes cambios
Los objetos laborales de la gestión de la cadena de suministro en la era del big data se han ido transformando paulatinamente desde la fabricación, circulación y venta de productos basadas en inventarios tradicionales gestión Para diseñar las características de fabricación del producto, es decir, las características que satisfacen las necesidades profundas de los consumidores
El uso de datos se ha transformado gradualmente del análisis y explicación post-hoc originales al. la aplicación relevante de big data casi se refleja en el análisis estadístico de información de pagos a gran escala cada año, como las estadísticas sobre la cantidad de sobres rojos enviados por WeChat en los últimos dos años.
Análisis estadístico de Alipay. de facturas mensuales señaladas por los usuarios y estadísticas de comercio electrónico sobre el análisis del comportamiento de compra del consumidor, dicho análisis de datos finalmente forma el juicio sobre el suministro en la gestión de la cadena de suministro, y también forma el juicio y evaluación de las necesidades profundas futuras de los consumidores. El análisis y la predicción originales se transformaron gradualmente en la aplicación de correlación de big data. ¿Qué impacto tendrá el big data en la cadena de suministro 2?
Características de la productividad en la era del big data
La productividad en la era del big data es diferente de los cambios en los factores de productividad traídos acerca de los cambios tecnológicos anteriores, que se pueden resumir El resumen es el siguiente.
A juzgar por las características generales de varios cambios desde toda la civilización agrícola hasta la era de la civilización industrial, la era de la civilización agrícola se caracteriza principalmente por cambios en las herramientas de producción. Los cambios típicos incluyen la aparición y aplicación de bronces y hierro. herramientas El surgimiento y la popularización y aplicación a gran escala son las características principales, que promovieron en gran medida la mejora de la eficiencia de la producción, promoviendo así la mejora de la eficiencia de toda la sociedad y la acumulación sustancial de riqueza material, llevando la civilización feudal a un nivel sin precedentes. apogeo.
La civilización industrial se centra principalmente en los cambios en el poder de las herramientas de producción resultantes de los cambios en la energía de las herramientas de producción. Incluye principalmente la acumulación de experiencia a largo plazo, la invención y aplicación de las máquinas de vapor en la industria. La era del vapor en el siglo XVIII, la electricidad y la electricidad en la era de la industrialización. La aplicación de las máquinas como energía ha mejorado en gran medida la transformación de la productividad social, ha promovido la civilización humana de la civilización feudal a la civilización capitalista y la civilización socialista, y ha promovido el desarrollo de sistemas políticos. continúa hasta el día de hoy.
A medida que pasa el tiempo, algunos estudiosos de principios del siglo XX propusieron la llegada de cambios en la productividad representados por nuevas tecnologías, incluidas nuevas energías, nuevos materiales y tecnología informática después de medio siglo. Siglo de desarrollo, la aplicación de estas tecnologías también ha promovido en gran medida la mejora de la eficiencia de la producción y ha cambiado las características específicas de los métodos de producción.
Se manifiesta principalmente por el surgimiento de la nueva economía y el refinamiento de las escuelas de administración. Uno tras otro van surgiendo nuevos modelos de negocio y métodos de organización empresarial. El mercado de capitales, representado por el mercado de valores, se ha convertido en un barómetro del desarrollo económico. Estos fenómenos de desarrollo de la productividad se han convertido en conocimiento común de la gente.
La aplicación de la información en red en la nueva era tecnológica. El surgimiento actual de la era del big data se puede resumir como una revolución basada en la era de la información y la productividad generada por el procesamiento y la aplicación inteligente de la información en términos de herramientas de producción, trabajadores, es decir, cambios en los recursos humanos y los métodos de producción. cambios en la productividad.
En comparación con los otros cambios en la productividad en la historia de la humanidad mencionados anteriormente, los cambios en la era del big data son más repentinos desde la perspectiva del tiempo, tienen un mayor impacto en la producción social y el estilo de vida, se propagan más rápido, y Cerca del segmento de producción y terminal de consumo de la cadena de suministro, confiar en la combinación de hardware y software inteligentes modernos ha mejorado enormemente la capacidad de obtener información en ambos extremos, integrando completamente la oferta y la demanda y unificándola altamente, y acelerando la facturación. velocidad del ciclo de vida del producto. ¿Qué impacto tendrá el big data en la cadena de suministro 3
Oportunidades que traen los cambios en la era del big data
Con los cambios en la productividad en la era del big data, las organizaciones empresariales tienen oportunidades en gestión de la cadena de suministro Es poco común, se refleja principalmente en los siguientes aspectos:
1. Precisión del concepto de gestión de la cadena de suministro
Con el avance de la producción y el desarrollo de la tecnología, los conceptos de gestión se Cada vez más, los métodos avanzados de gestión de la producción son el núcleo y la esencia de. Los cambios en la era del big data han permitido que el concepto de gestión de la cadena de suministro logre un desarrollo profundo y preciso, incluida la recopilación de información sobre la demanda de los terminales del consumidor de la cadena de suministro y la retroalimentación de la experiencia del usuario hasta el final de la producción, y el rediseño, fabricación y producción de productos para satisfacer las necesidades de los consumidores finales. Necesidades más profundas y precisas.
En términos de canales de suministro, la transmisión precisa de información a través de Internet favorece la diversificación de los canales, y las capacidades de venta rápida de los canales se pueden lograr mediante la colocación de anuncios de marketing precisos.
En términos de inventario, el significado principal es la gestión de inventario impulsada por la demanda de los consumidores. El concepto de inventario de tiempo para ordenar lotes y el inventario de seguridad, que reduce en gran medida el inventario cero, ha podido realizar completamente el inventario de rotación. El nivel se reduce considerablemente, por lo que desde la perspectiva del costo de inventario, analizamos la precisión de la gestión de la cadena de suministro.
Por fin en general. No solo satisface las necesidades profundamente arraigadas de las terminales de los consumidores, sino que también satisface los objetivos de alto nivel de los productores de reducir costos y ordenar a los ciudadanos de manera oportuna con una experiencia de usuario perfecta.
2. Mayores efectos de sinergia
A través del procesamiento de datos de tecnología inteligente de hardware y software, el procesamiento, la recopilación, el análisis y la aplicación de la información en todos los aspectos de la cadena de suministro pueden ser oportunos y efectivos. Para lograr la optimización, no solo logra académico y agilidad en el nivel de ejecución de cada eslabón, sino que también logra la sinergia de todos los eslabones en su conjunto. Por ejemplo, en la gestión de la cadena de suministro del comercio electrónico contemporáneo, el más típico es el uno mismo. operado por JD.com La combinación sinérgica de sistema logístico y plataforma
No solo logra un procesamiento rápido de los pedidos, sino que también el sistema logístico autooperado de JD.com optimiza la gestión de inventario y permite a los vendedores El centro comercial utiliza una gran cantidad de datos como base para seleccionar productos, formular estrategias de marketing y optimizar los canales de adquisición, logrando así en última instancia el máximo efecto de sinergia de la integración de la cadena de suministro.
Además de los representantes típicos de la industria, como las empresas de comercio electrónico, en el mercado de posventa de automóviles de China, especialmente para la realización de big data en la cadena de suministro de autopartes, clasificación precisa, embalaje, selección y otra logística. Los servicios pueden realizarse de manera efectiva. La gestión de la cadena de suministro de características complejas de productos con múltiples categorías de productos y múltiples parámetros del mismo producto ha sentado una base sólida para las pequeñas y medianas empresas en el mercado de repuestos automotrices de China, especialmente. Empresas recientes de terminales de consumo, para implementar una experiencia de usuario exitosa. En comparación con los talleres de reparación de automóviles tradicionales, este tipo de pequeñas y medianas empresas que utilizan datos para la gestión de la cadena de suministro tienen enormes y obvias ventajas en términos de competitividad, especialmente en términos de usuario. experiencia.
3. Impulsado por la personalización de la demanda de los consumidores
La aplicación de big data puede satisfacer eficazmente las necesidades precisas de los consumidores en la gestión de la cadena de suministro. No solo puede analizar las transacciones y las compras de los consumidores. El análisis del comportamiento y las expectativas futuras de los consumidores puede realizar la personalización de la producción basada en este análisis, transformando la producción en masa con problemas del lado de la oferta en una producción personalizada caracterizada por necesidades personalizadas.
Por ejemplo, en la producción tradicional de ropa, los diseñadores son casi responsables de diseñar y guiar a los consumidores en la compra. La demanda de personalización se encuentra en una posición débil en la competencia del mercado y no hay forma de satisfacerla. Además, el costo de personalizar la ropa es muy alto y la mayoría de los consumidores no pueden soportar el costo de dicha personalización, lo que ha resultado en un lento desarrollo de la personalización.
En los últimos años, la tecnología infrarroja ha combinado software y hardware para describir el cuerpo humano, lo que no sólo permite describir las características físicas de los consumidores, sino que también permite diseñar según las diferentes preferencias de los consumidores en cuanto a ropa, lo que puede rápidamente Permite a los consumidores diseñar según sus propios deseos y también puede seleccionar la ropa existente a través de espejos inteligentes durante las etapas de compra y transacción.
En este proceso, la recopilación de datos se utiliza para interactuar con los consumidores. La interacción y otros enlaces realizan el análisis y procesamiento de datos, describen la tendencia futura de consumo de ropa y brindan servicios profundos y a largo plazo a los consumidores finales. De esta manera, solo se pueden obtener ganancias de las transacciones y de un. único En el servicio a largo plazo de los consumidores, la mejora de la rigidez del consumidor será beneficiosa para que la mayoría de las pequeñas y medianas empresas utilicen datos para lograr operaciones eficientes.
4. Optimización de la gestión estructural del lado de la oferta
La reforma del lado de la oferta es la política principal durante el período del XIII Plan Quinquenal de mi país, y la La era de los big data ofrece oportunidades para la reforma del lado de la oferta. En la actualidad, la mayoría de las industrias en nuestro país generalmente tienen exceso de capacidad bajo el modelo tradicional, el principal modelo de desarrollo impulsado por la demanda de inversión y el comercio exterior. La solución del problema del exceso de capacidad parte principalmente de dos aspectos: por un lado, mejora la producción y la manufactura. de productos de prueba de ataque.
Realizar la transformación y mejora de la industria, optimizar la estructura, mejorar la eficiencia de la producción y la fabricación y prestar especial atención a la protección del medio ambiente y otras estrategias de desarrollo sostenible por el otro; Por otro lado, debemos apuntar a las necesidades de consumo de los consumidores finales para lograr productos comercializables y competitivos que realmente satisfagan las necesidades de los consumidores. La era del big data ofrece una rara oportunidad para una reforma del lado de la oferta.
La gestión óptima de la estructura del lado de la oferta se ejemplifica en la utilización de la energía. A medida que los problemas medioambientales se vuelven cada vez más graves, nuestro país debe tomar medidas de gestión muy eficaces para sustituir la energía fósil tradicional por nuevas energías. Se refleja principalmente en los procesos de gestión centrados en datos de nuevas energías para reemplazar gradualmente la energía fósil tradicional para mejorar el medio ambiente y aumentar la utilización de energía. En 2010, el gobierno emitió un esfuerzo para cerrar casi un centenar de centrales térmicas y planeó aumentar el desarrollo de 100. centrales nucleares durante el período del XIII Plan Quinquenal.
Para realizar el proyecto de reemplazo de energía limpia en las áreas costeras orientales y en el área de la Universidad Jiaotong que utiliza energía, debemos utilizar big data para controlar efectivamente el uso efectivo de la energía y mejorar gradualmente la energía fósil tradicional que contamina. el medio ambiente y, en última instancia, lograr el desarrollo sostenible de la economía de nuestro país.
5. La aplicación de big data por parte de las pequeñas y medianas empresas mejora la competitividad
En condiciones tradicionales de productividad, las pequeñas y medianas empresas se enfrentan a una feroz competencia en el mercado, a recursos insuficientes y a La creatividad y la utilización insuficientemente eficiente de los recursos subterráneos varios aspectos, como las grandes empresas, han exprimido el espacio vital de las pequeñas y medianas empresas después de la aparición de big data, aunque las pequeñas y medianas empresas no son tan fuertes como las grandes. en términos de recursos y capacidades de innovación, pueden utilizar su flexibilidad estratégica para dar rienda suelta a sus objetivos. La agilidad para realizar movimientos inmediatos en el mercado.
Utilice big data para subdividir el mercado nuevamente, bloquear segmentos de mercado objetivo, realizar una exploración en profundidad de los clientes y llevar a cabo innovaciones secundarias en productos para lograr la asimetría en la competencia del mercado en orden. satisfacer continuamente las necesidades de los consumidores y mejorar la competitividad de sus propios productos y servicios.
Ha mejorado efectivamente sus propias deficiencias y, en última instancia, ha mejorado su competitividad de supervivencia. En el entorno macroeconómico donde el país aboga vigorosamente por la innovación y el espíritu empresarial masivos, las pequeñas y medianas empresas utilizan la tecnología de big data para mejorar su desempeño. comunicación de información, competencia de marketing y reingeniería estratégica La inversión y otros aspectos han captado firmemente las necesidades efectivas de los clientes objetivo en los segmentos del mercado, que no solo satisfacen las necesidades profundas específicas sino que también mejoran las herramientas y métodos para controlar la experiencia del usuario. y satisfacer las necesidades potenciales de los clientes objetivo en los segmentos del mercado. Al mismo tiempo que agregaba valor a los clientes, también creó una gran cantidad de puestos de trabajo. A partir de entonces, la competencia de marcas quedó profundamente arraigada en los corazones de las personas.
A juzgar por el número de solicitudes de patentes nacionales, además de las grandes empresas de aviones de pasajeros que dominan la competencia del mercado, invierten una gran proporción en I+D y producen una gran cantidad de patentes sin dejar de cumplir con el objetivo del mercado. demanda, el número de nuevas solicitudes de patentes utilizando sus propias condiciones ha aumentado significativamente. Si bien se ha mejorado la competitividad, se ha logrado una remodelación del valor y la construcción de marca.