根據“福布斯”調查研究，64%的供應鏈管理人員預計，大數據在未來幾年的庫存管理策略中將發揮重要作用。企業應該了解供應鏈管理中采用的角色以及采用最佳分析方法。

 

 

一些分析方法對于基于大數據的即時庫存管理策略而言是可行的。分析中的指令性是一個很好的例子。

 

規范分析從數千個已知數據集中創建回歸分析。企業試圖使用規范分析來根據價格點和其他因素預測未來需求。

 

雖然規定性分析對于設定收入目標很有價值，但你不必使用即時庫存管理策略。你只需要一個及時的庫存管理策略，實時跟蹤庫存即可。每個規范分析模型都有一個誤差幅度，這可能會導致你的庫存過剩，或意味著你沒有足夠的庫存來滿足需求。

 

JDA 軟件集團分析部主管Suresh Acharya表示，更有效的供應鏈分析模型側重于規范性和預測性分析。

 

Acharya 說，“我們要做的是獲得更多預測性的見解，它們讓我們看到將要發生的事情，未來發展和規定，現在我們知道是什么，我們該怎么做?無論我們怎么稱呼它，使用數據來改進我們的業務是我們一直想做的事，也是我們的客戶一直需要的東西。當然，有些客戶比其他客戶更了解數據驅動分析可以提供哪些價值。”

 

 

在上世紀，供應商和零售商之間的關系非常簡單。供應商試圖盡快增加零售商訂單。

 

在大數據時代，供應商和零售商之間的關系比較復雜，這創造了更豐富和更有利可圖的關系。雙方可以將彼此的數據納入他們的供應鏈管理算法，從而提高效率。

 

 

即使是最好的物流公司，也一定會遇到某些地區運輸貨物的問題。當企業必須預測天氣趨勢，不同地形因素，季節性流量模式和其他復雜變量時，難以實施即時庫存管理策略。企業也可以使用大數據更好地跟蹤他們的車隊，并知道何時投資購買新的卡車。

 

大數據使企業更容易考慮這些因素，并設置更準確的預計到達時間(ETA)。

 

 

供應鏈管理戰略似乎壓倒一切，但大數據使企業能夠突破這一過程。Silvon 軟件公司解釋說，“在管理供應鏈時，很容易陷入困境。供應鏈通常有許多不同的組成部分，當最終結果按計劃進行時，供應鏈管理人員將會很高興。大數據在整體和細粒度的層面看待供應鏈，這有助于確定需要改進的領域或整個供應鏈的進步機會，從而提高效率和產出。”