Proveedor de big data
Proveedor de Big Data, los hechos muestran que cada vez más empresas están adoptando análisis de datos para responder a las interrupciones de la cadena de suministro y fortalecer la gestión de la cadena de suministro (SCM). Actualmente, varias perturbaciones importantes están afectando a las cadenas de suministro. Compartamos algunos proveedores de big data y echemos un vistazo.
Proveedores de big data 1 Los principales proveedores en el mercado global de big data son Microsoft (EE.UU.), Teradata (EE.UU.), IBM (EE.UU.), Oracle (EE.UU.), SAS Institute (EE.UU.), Google (EE.UU. ) ), Adobe (EE.UU.), Talend (EE.UU.), Qlik (EE.UU.), TIBCO Software (EE.UU.), Alteryx (EE.UU.), Sisense (EE.UU.), Informatica (EE.UU.), Cloudera (EE.UU.), Splunk (EE.UU.), Palantir Tecnologías (EE. UU.).
1010data (EE.UU.), Hitachi Vantara (EE.UU.), Fusionex (Malasia), Information Builders (EE.UU.), AWS (EE.UU.), SAP (Alemania), Salesforce (EE.UU.), Micro Focus (Reino Unido), HPE (EE. UU.), MicroStrategy.
Estos proveedores han adoptado varias estrategias de crecimiento orgánico e inorgánico, como lanzamientos de nuevos productos, asociaciones y colaboraciones, y fusiones y adquisiciones, para expandir su influencia en el mercado global de big data.
AWS (EE.UU.) proporciona servicios de computación en la nube en forma de servicios web. La empresa ofrece una amplia gama de productos y servicios a clientes en 190 países. La cartera de productos de Amazon incluye computación, almacenamiento, bases de datos, migración, red y entrega de contenido, herramientas de desarrollo, herramientas de gestión, servicios de medios, aprendizaje automático y análisis. Además, el segmento de Soluciones ofrece sitios web y aplicaciones web, servicios móviles, respaldo, almacenamiento y archivo, servicios financieros y medios digitales.
Se dirige a diversos sectores verticales, como medios y entretenimiento, automoción, educación, BFSI, tecnología de juegos, gobierno, atención sanitaria y ciencias biológicas, fabricación, comercio minorista, telecomunicaciones, petróleo y gas, y servicios públicos de energía. En el mercado de big data, sus productos incluyen Amazon QuickSight, Amazon S3, Amazon Glacier y AWS Glue.
El proveedor de big data 2 analiza exhaustivamente los beneficios del big data para la cadena de suministro.
Hoy en día, el big data ha trascendido por completo las exageraciones conceptuales y se ha convertido en un arma importante para el desarrollo empresarial en muchas industrias. En el campo de la gestión de la cadena de suministro, el desarrollo de la tecnología de big data en la industria de aplicaciones está en su infancia, pero creo que con el rápido desarrollo de big data en otras industrias, los big data en la gestión de la cadena de suministro se pondrán al día rápidamente, por lo que la gente inevitablemente surgen grandes preguntas. ¿Qué beneficios pueden aportar los datos a la cadena de suministro? Síganos a Gan y a mí para conocer los beneficios del big data para la cadena de suministro.
Big data y cadena de suministro
1. Por ejemplo, el exclusivo y potente modelo de optimización de inventario de SAS puede minimizar los costos de suministro y mejorar la velocidad de respuesta de la cadena de suministro manteniendo al mismo tiempo una alta satisfacción del cliente.
Sus costos de inventario se reducirán entre un 15% y un 30% durante el primer año, y la precisión de los pronósticos futuros aumentará un 20%, lo que resultará en un crecimiento general de los ingresos del 7% al 10%. Por supuesto, existen otros beneficios potenciales, como una mayor participación de mercado. Además, al utilizar el sistema SAS, la calidad del producto mejorará significativamente y la tasa de defectos se reducirá entre un 10% y un 20%.
2. Genere beneficios empresariales recopilando grandes cantidades de datos de los canales de la cadena de suministro y de las redes de instrumentos o sensores en el sitio de producción. Una integración y un análisis más estrechos de estas bases de datos utilizando big data pueden ayudar a mejorar la eficiencia de la gestión de inventario, los procesos de ventas y distribución y el monitoreo continuo de los equipos. Para que la industria manufacturera se desarrolle, las empresas deben comprender los beneficios de costos que pueden producir los macrodatos. El mantenimiento predictivo de equipos ahora tiene las condiciones para adoptar tecnología de big data. La fabricación se convertirá en la principal fuente de ingresos por big data.
3. Integración de la cadena de suministro del comercio electrónico B2B. Un comercio electrónico sólido impulsará los planes de producción upstream y downstream: el acoplamiento de ventas downstream. Esta tendencia de acoplamiento es que la gestión de la cadena de suministro de subcontratación de fabricación ascendente solo se centra en la cadena de fabricación y producción (:D).
El paso de la subcontratación de la logística a la subcontratación de la cadena de suministro es un gran salto, que refleja la fuerte competitividad y las capacidades de integración del comercio electrónico, lo que permite soportar datos masivos y el acoplamiento entre plataformas y empresas. La integración de la cadena de suministro B-B tiene un fuerte espacio de mercado y puede mejorar el diseño industrial de China, la optimización de la cadena industrial, la optimización de la asignación de la capacidad de producción, la reducción del inventario, la reducción de los costos de la cadena de suministro y la mejora de la eficiencia de la cadena de suministro.
4. Con el desarrollo de la escala de las plataformas logísticas, la integración de los modelos de negocio B-C se ha convertido en una realidad, pero la construcción de plataformas de ejecución logística es un cuello de botella. Existen grandes problemas técnicos en la integración de la cadena de suministro de ventas de productos diversificados, como el ciclo de suministro, el ciclo de inventario, la puntualidad de la distribución, los requisitos de operación logística, etc. Y un centro logístico así es muy difícil.
La construcción de la plataforma de big data impulsará la integración de la cadena de suministro de ventas general; también existen problemas prácticos en el país, como la logística y distribución interregional, las diferencias urbanas y rurales, etc. La supervisión gubernamental es una dificultad importante y una enfermedad incurable, y las plataformas de big data pueden ayudar a ajustar las funciones gubernamentales existentes.
5. Diseño colaborativo del producto.
En el pasado, lo que más les importaba a todos era el diseño de productos. Pero ahora, en el proceso de diseño y desarrollo del producto, el personal relevante coopera entre sí, y las fábricas y las capacidades de fabricación también se diseñan y desarrollan simultáneamente. La presión actual es ofrecer al mercado productos más competitivos, de mayor configuración, de menor precio y de mayor calidad, y cumplir todos estos requisitos al mismo tiempo es el próximo gran valor para las empresas de fabricación e ingeniería. Aquí es donde entra en juego el big data.
¿Cómo implementan las empresas big data?
Para que los datos sean útiles, primero debemos procesar big data y poder * * * disfrutar, integrar, almacenar y buscar datos masivos de muchas fuentes. Para las cadenas de suministro, esto significa poder aceptar datos de sistemas de terceros y proporcionar comentarios más rápido.
El impacto general es una mayor sinergia, una toma de decisiones más rápida y una mayor transparencia, lo que ayuda a todos los involucrados. Las cadenas de suministro tradicionales siempre han utilizado una gran cantidad de datos estructurados. Las empresas han implementado sistemas avanzados de gestión de la cadena de suministro para almacenar datos de recursos, datos de transacciones, datos de proveedores, datos de calidad, etc. para rastrear la eficiencia de la ejecución de la cadena de suministro, los costos y controlar la calidad del producto.
Los beneficios del big data para la cadena de suministro
Actualmente, el concepto de big data va más allá de los conceptos tradicionales de generación, adquisición, conversión, análisis de aplicaciones y almacenamiento de datos. Sin estructuración y diversificación del contenido de datos, el despliegue de big data enfrentará nuevos desafíos.
Simplemente maneje los desafíos que plantean las grandes cantidades de información que se generan, transmiten y almacenan hoy en día. Actualmente, la cantidad de datos está creciendo de manera explosiva y con la aplicación de M2M (comunicación de máquina a máquina), esta tendencia continuará.
Pero si estos desafíos pueden resolverse, ¿se abrirá un mundo completamente nuevo? El núcleo radica en dos aspectos:
1. Resolver el problema de la generación de datos, es decir, cómo utilizar la tecnología M2M de Internet de las cosas para obtener datos de proceso en tiempo real y virtualizar el proceso de la cadena de suministro. Aprovechando el potencial de estos nuevos conjuntos de datos y combinando información de una amplia gama de fuentes, es posible obtener nuevos conocimientos. De esta forma, las empresas pueden desarrollar nuevos procesos que estén directamente relacionados con diversos aspectos del ciclo de vida del producto. Combinado con esto, se encuentran capacidades de generación de informes y análisis que brindan retroalimentación al proceso, creando un círculo virtuoso de refuerzo.
2. Resolver los problemas de la aplicación de datos y cómo hacer que los datos generados por diversos procesos de conversión de valor en la cadena de suministro tengan valor comercial es la base para desencadenar la revolucionaria productividad de la implementación de datos. La aplicación de big data en la cadena de suministro ya no es una simple visualización del estado de las transacciones, y los niveles de inventario que respaldan la toma de decisiones también superan la arquitectura ERP tradicional. Por lo tanto, las empresas deben rediseñar el diseño de alto nivel de las aplicaciones de datos y establecer un modelo de análisis de aplicaciones de big data potente e integral para enfrentar el desafío de cómo aprovechar el valor de los datos complejos y masivos.
La aplicación del big data en la cadena de suministro acaba de comenzar. Con el rápido desarrollo de la cadena de suministro, el análisis de big data, la gestión de datos y las aplicaciones de big data, el almacenamiento de big data tiene un enorme potencial de desarrollo en el campo de la cadena de suministro. Solo cuando la inversión en big data se combina con la cadena de suministro puede ser sostenible y a gran escala. Se producirá una industria de desarrollo.
Método de análisis de casos de cadena de suministro del proveedor 3 de Big Data
1. Tipos de casos de cadena de suministro
Los casos de cadena de suministro pueden abarcar desde el suministro de materia prima hasta la entrega del producto final. Toda la cadena de suministro hasta el usuario final también puede ser un caso que implique un solo eslabón de la cadena de suministro o que se centre en una única actividad logística. Cualquiera que sea la situación, debe analizarse desde la perspectiva de toda la cadena de suministro y debe considerarse el impacto de los cambios en un solo eslabón de la cadena de suministro en otros eslabones.
2. Objetivos del análisis de casos de la cadena de suministro
Mejorar los niveles de servicio al cliente y reducir los costos operativos totales son los dos objetivos principales de la gestión de la cadena de suministro y deben tenerse en cuenta durante el análisis de casos.
3. Método de análisis de casos de la cadena de suministro
El análisis de casos de la cadena de suministro se puede dividir en los siguientes pasos:
Primero, analizar la situación actual de la cadena de suministro. .
En primer lugar, se analiza la estructura de la cadena de suministro. Durante el proceso de análisis, podemos dibujar un diagrama esquemático del flujo de mercancías desde el punto de partida del suministro de materia prima o componentes, pasando por los enlaces de fabricación y distribución, hasta el usuario final. El propósito de un diagrama esquemático es describir la estructura de los nodos fijos (como fábricas, almacenes) en la cadena de suministro y cómo fluyen los bienes entre estos nodos. Ese es el movimiento de mercancías.
Luego se analiza el flujo de información y los sistemas de información que soportan el flujo de mercancías, incluido el procesamiento de información de pedidos, información de previsión de demanda, información de gestión y sistemas informáticos. En segundo lugar, es muy eficaz analizar el desempeño actual de la cadena de suministro, que puede incluir el desempeño general de la cadena de suministro, el desempeño relativo de la cadena de suministro y el desempeño de las funciones logísticas individuales.
En segundo lugar, identificar los problemas basándose en el análisis de la situación actual.
Éste suele ser el paso más difícil e importante en el análisis de un caso. Porque si no puedes identificar correctamente los principales problemas, no podrás tomar la decisión correcta. Al analizar, preste atención a la distinción entre síntomas y causas. A menudo, los síntomas son más fáciles de identificar cuando se analizan.
Por ejemplo, un gerente puede considerar que la capacidad de almacenamiento insuficiente es un problema. De hecho, puede ser sólo un síntoma, que puede deberse a una mala gestión del inventario o a acuerdos de producción poco razonables que superan con creces la demanda real. Por tanto, durante el análisis debemos encontrar la causa real del problema.
En tercer lugar, imaginar y proponer soluciones al problema.
La propuesta de soluciones está íntimamente ligada al análisis de la situación actual. Un buen análisis de la situación actual puede identificar claramente los principales problemas y así señalar la solución o curso de acción correcto.
Al proponer soluciones a problemas, normalmente podemos considerarlas desde tres niveles: el nivel de departamentos funcionales específicos, el nivel de empresa, donde se implementan reformas interdepartamentales dentro de la empresa y el nivel de la cadena de suministro, donde la cooperación entre empresas en la misma; La cadena de suministro se lleva a cabo reformada.
Finalmente se debe explicar en detalle la solución propuesta.
Lo anterior proporciona un marco de pensamiento y análisis para analizar los problemas de la cadena de suministro. Este no es un enfoque universal que se aplique a todos los problemas de la cadena de suministro, sino que enumera los factores que se pueden considerar al analizar el problema. Los factores de investigación relevantes deben determinarse en función de los problemas reales en el análisis de casos.