Proveedor de big data
Proveedores de Big Data
Proveedores de Big Data, resulta que cada vez más empresas están adoptando el análisis de datos para responder a las interrupciones de la cadena de suministro y mejorar la gestión de la cadena de suministro (SCM). varias perturbaciones importantes que afectan actualmente a las cadenas de suministro. Los siguientes son proveedores de big data, echemos un vistazo. Big Data Vendor 1
Los principales proveedores en el mercado global de big data incluyen 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 Technologies (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 (EE.UU.), ThoughtSpot (EE.UU.) y Yellowfin Tuna (Australia).
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 presencia global.
AWS (EE.UU.) proporciona servicios de computación en la nube como un servicio web. La empresa ofrece una amplia gama de productos y servicios a clientes en 190 países. La cartera de productos de Amazon incluye segmentos como 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, AWS Glue Big Data Provider 2
Análisis exhaustivo de los beneficios del big data para la cadena de suministro
Hoy en día, los big data han superado por completo las exageraciones conceptuales. Sin embargo, en el campo de la gestión de la cadena de suministro, el desarrollo de la tecnología de big data en la industria de aplicaciones aún está en su infancia. Sin embargo, creo que con el rápido desarrollo de big data en otras industrias, la aplicación de big data en la gestión de la cadena de suministro también aumentará. Siga rápidamente su ejemplo. Entonces la gente inevitablemente preguntará qué beneficios pueden aportar los big data a la cadena de suministro. Síganos a Qian Yuankun y a mí para comprender los beneficios de los big data para la cadena de suministro.
Big data y cadena de suministro
1. Optimización del inventario. Por ejemplo, el exclusivo y poderoso modelo de optimización de inventario de SAS se puede utilizar para minimizar los costos de suministro y aumentar la capacidad de respuesta de la cadena de suministro mientras se mantiene una alta satisfacción del cliente.
Sus costos de inventario se pueden reducir entre un 15% y un 30% durante el primer año y la precisión de su predicción futura se puede mejorar en un 20%, aumentando así sus ingresos generales entre un 7% y un 10%. Por supuesto, existen otros beneficios potenciales, como una mayor participación de mercado. Además, la calidad del producto ha mejorado significativamente a través de SAS, con tasas de defectos reducidas entre un 10% y un 20%.
2. Cree beneficios operativos y recopile grandes cantidades de datos de los canales e instrumentos de la cadena de suministro o redes de 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 gestión de inventario, aumentar la eficiencia de los procesos de ventas y distribución y proporcionar un seguimiento continuo de los equipos. Para que la fabricación prospere, las empresas deben comprender los beneficios de costos que pueden generar 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 operaciones de big data.
3. Integración de la cadena de suministro del comercio electrónico B2B. La fuerza del comercio electrónico impulsará el acoplamiento de los planes de producción upstream y downstream-ventas downstream. Esta tendencia de acoplamiento es la subcontratación de la gestión de la cadena de suministro de la cadena de suministro, que solo se centra en la producción, la fabricación y la cadena de producción (I+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 hace posible el soporte masivo de datos y el acoplamiento entre plataformas y empresas. La integración de la cadena de suministro de B-B tiene un espacio de mercado sólido, que puede mejorar el diseño industrial de mi país, optimizar la cadena industrial, optimizar la distribución de la capacidad de producción, reducir el inventario, reducir los costos de la cadena de suministro y mejorar la eficiencia de la cadena de suministro.
4. Con el desarrollo a gran 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 que las frena. La integración de cadenas de suministro de ventas de múltiples productos tiene grandes dificultades técnicas, como el ciclo de suministro, el ciclo de inventario, el tiempo de distribución, los requisitos de operación logística, etc. Es muy difícil construir un centro logístico de este tipo.
La construcción de la plataforma de big data impulsará la integración de toda la cadena de suministro de ventas; mi país también tiene problemas prácticos como la logística y distribución interregional, las diferencias urbanas y rurales, y el control gubernamental es un problema. Gran dificultad/acertijo La plataforma de big data ayuda al gobierno. Sus funciones se han ajustado.
5. Diseño colaborativo de producto En el pasado, a lo que más prestábamos atención era al diseño de producto. Pero ahora, durante el proceso de diseño y desarrollo del producto, el personal relevante colabora entre sí, y las fábricas y las capacidades de fabricación también se diseñan y desarrollan simultáneamente. La presión actual es entregar al mercado productos que sean más competitivos, mejor configurados, de menor precio, de mayor calidad... y cumplir todos estos requisitos simultáneamente es la próxima gran propuesta de valor para las organizaciones de fabricación e ingeniería. Aquí es donde entra en juego el big data.
¿Cómo implementan las empresas el big data?
Obtener valor de los datos comienza con el procesamiento de big data y la capacidad de disfrutar, integrar, almacenar y buscar cantidades masivas de datos de múltiples fuentes. Para las cadenas de suministro, esto significa poder aceptar datos de sistemas de terceros y proporcionar comentarios más rápido.
El impacto general para todos los involucrados es una mayor colaboración, una toma de decisiones más rápida y una mayor transparencia. Las cadenas de suministro tradicionales ya utilizan una gran cantidad de datos estructurados, y las empresas están implementando sistemas avanzados de gestión de la cadena de suministro que almacenan 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
El concepto actual de big data ha ido más allá de la generación, adquisición, transformación, análisis y almacenamiento tradicional Concepto de datos, con la aparición de datos no estructurados y la diversificación del contenido de los datos, el despliegue de big data enfrentará nuevos desafíos.
Simplemente enfrente los desafíos que implica manejar las grandes cantidades de información que se generan, transmiten y almacenan hoy en día. Los volúmenes de datos se están disparando y esta tendencia continuará con la adopción de M2M (comunicaciones de máquina a máquina).
Pero si se pueden afrontar estos desafíos, ¿podría abrirse 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 para virtualizar el proceso de la cadena de suministro. Aprovechando el potencial de estos nuevos conjuntos de datos y combinándolos con información de diversas fuentes, es posible obtener conocimientos completamente nuevos. De esta manera, las empresas pueden desarrollar nuevos procesos que estén directamente relacionados con todos los aspectos del ciclo de vida completo del producto. Al mismo tiempo, las capacidades de generación de informes y análisis brindan retroalimentación al proceso, creando un círculo virtuoso de refuerzo.
2. Resolver el problema de la aplicación de datos, es decir, cómo generar valor empresarial a partir de los datos generados por diversos procesos de conversión de valor en la cadena de suministro, es la base de la productividad revolucionaria de la implementación de datos. La aplicación de big data en la cadena de suministro ya no es simplemente la visualización del estado de las transacciones y el nivel de inventario para respaldar la toma de decisiones, algo que la arquitectura ERP tradicional no puede permitirse. Por lo tanto, las empresas deben rediseñar las aplicaciones de datos de alto nivel y establecer un modelo de análisis de aplicaciones de big data potente e integral para hacer frente al desafío de cómo maximizar el valor de datos complejos y masivos.
La aplicación de big data en el campo de 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, las aplicaciones de big data y el almacenamiento de big data contienen grandes desarrollos. En el campo del potencial de la cadena de suministro, la inversión en big data solo se puede combinar con la cadena de suministro para producir un desarrollo sostenible y a gran escala de la salida de big data industrial 3
Cadena de suministro
1. Tipos de casos de cadena de suministro
Un caso de cadena de suministro puede ser un caso de toda la cadena de suministro, desde el suministro de materias primas hasta la entrega del producto final al usuario final, o puede involucrar solo a un determinado parte de la cadena de suministro o centrarse en una sola El caso de las actividades logísticas. En cualquier caso, el análisis debe realizarse desde la perspectiva de la cadena de suministro en su conjunto, y se debe tener en cuenta el impacto de los cambios en un solo eslabón en otros eslabones de la cadena de suministro.
Objetivos del análisis de casos de la cadena de suministro
Mejorar los niveles de servicio al cliente y reducir los costos operativos totales son dos objetivos principales de la gestión de la cadena de suministro, y esto debe tenerse en cuenta al analizar el caso.
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 el estado actual de la cadena de suministro.
En primer lugar, se analiza la estructura de la cadena de suministro. En el análisis se puede dibujar un diagrama esquemático de la circulación de mercancías partiendo del suministro de materias primas o repuestos, pasando por la cadena de fabricación y distribución. cadena, y termina en manos del usuario final El propósito del diagrama Describe la estructura de cada nodo fijo (como fábrica, almacén) en la cadena de suministro y el patrón de flujo de bienes entre estos nodos. .es decir, logística de carga.
A continuación, se analiza el flujo de información y los sistemas de información que soportan el flujo de mercancías, incluido el procesamiento de información de pedidos, la información de previsión de la demanda, la información de gestión y los sistemas informáticos. En segundo lugar, analizar el desempeño de la cadena de suministro actual, que resulta muy eficaz a la hora de proponer medidas de mejora. El análisis del desempeño puede incluir el desempeño general de la cadena de suministro, el desempeño relativo de la cadena de suministro y el desempeño de funciones logísticas individuales.
En segundo lugar, encuentre los problemas basándose en el análisis de la situación actual.
Este suele ser el paso más difícil e importante en el análisis de un caso. Porque si no puedes identificar correctamente los problemas principales, no podrás tomar la decisión correcta. Es importante distinguir entre síntomas y causas, siendo estas últimas muchas veces más fáciles de identificar al analizar.
Por ejemplo, los gerentes pueden pensar que la capacidad de almacenamiento insuficiente es un problema, de hecho, esto puede ser solo un síntoma. La razón puede ser una mala gestión del inventario o acuerdos de producción poco razonables, lo que hace que el inventario supere con creces las necesidades reales. Entonces, al analizar, asegúrese de encontrar la causa real del problema.
En tercer lugar, imaginar y proponer soluciones.
Las soluciones están estrechamente relacionadas con el análisis del status quo. Hacer un buen análisis del estado puede señalar claramente los principales problemas y así señalar la solución o acción correcta. plan. Al proponer soluciones, generalmente se consideran tres niveles: el nivel de departamentos funcionales específicos; el nivel de empresa, donde se implementan reformas entre departamentos, y el nivel de la cadena de suministro, donde las empresas de la misma cadena de suministro colaboran entre sí para llevar a cabo reformas; .
Finalmente se debe explicar en detalle la solución propuesta.
Lo anterior tiene como objetivo proporcionar un marco de pensamiento y análisis para analizar los problemas de la cadena de suministro. Este no es un método universal aplicable a todos los problemas de la cadena de suministro, sino una lista de factores y casos que se pueden considerar al analizar los problemas. La investigación debe determinar los factores de investigación relevantes basados en problemas reales.