在这一点上，对于任何人来说，大型数据和连接技术（如机器学习，预测分析和人工智能）都具有令人难以置信的破坏性并不奇怪。对于现有的几乎所有行业来说都是如此，这是一件好事。

2014年7月，美国麦肯锡公司（McKinsey and Company）发布了题为“大数据如何改善制造业” 的报告，并直接了解了该技术如何改变当前的格局。它涉及生物制药，化学和离散制造，医疗等等。虽然略有过时，但报告的核心接触点仍然适用。大数据正在改变世界，制造业也不例外。

全球有超过600万的开发人员正在开展大数据和分析项目。大数据和高级分析在采用方面是一个大问题，它们以惊人的速度增长，而且它们再一次扰乱了许多行业，64％的供应链高管认为大数据分析既重要又具有破坏性，并且将为其组织的长期变革奠定基础。

这项技术可以为你的供应链做些什么？

查看统计数据，案例研究，报告和大量预测很有意思。但它并没有提供关于如何将技术应用到你自己的系统和流程中的见解。为此，你必须了解它在当前环境中的使用和部署方式，以及它将如何随着时间的推移而发展。

话虽如此，让我们仔细看看大数据以及预测和高级分析如何在今天震动制造供应链。

提高供应链效率

为了保持供应链的可管理性，管理员和团队必须保持适当的财务效率。简而言之，这意味着通过使用预测数据和分析来控制开支。通过投资预测性维护，你的公司有能力提高其投资回报率，安全性和声誉。从交付和库存计划到分销和履行，总有一些流程可以进一步增强，以提高绩效和降低成本。

分析当前的流程和系统，并找到改善它们的方法，将产生积极的结果。但只有通过将数据分析系统嵌入到基础级别的操作中才能实现这一点。

例如，你可以部署监控工具和传感器，以衡量链条的效率和性能。如果你发现特定步骤或过程花费的时间超过了应有的时间，你有理由进一步研究并找出原因。但收集的数据不仅仅有助于此。它可以帮助你确定趋势和模式，以满足你迫切需要的改进。

降低风险

61％的领导者认为供应链风险管理“非常重要”，使其成为大多数人的首要任务。

大数据的优点 - 特别是预测分析 - 是你可以依靠收集和存储的信息来构建常见或以前遇到的问题的概况。这一点以及正确的见解可以降低未来挫折的可能性。识别供应链风险，提出替代解决方案或修复方案，然后维持高效流程对于平稳，简化的运营都是必要的。

但更重要的是，由于历史数据，情景规划，风险映射和各种基于模拟的工具，你可以部署早期预警系统，以便在事情发生之前采取行动。

如果你因为硬件故障，系统缺陷甚至人为疏忽而使用现有流程遇到障碍，你可以使用从此类事件中收集的数据来防止它们在将来发生。请注意，每次发生特定操作时机器或系统都会发生故障？找到一种新方法来实现它或完全放弃整个过程。

改善供应链可追溯性和响应时间

可追溯性通常与平均供应链中的风险同义，因此，你能够追踪产品或货物的走向绝对至关重要。事实上，道德公司发现，30％的组织发现可追溯性和环境问题是他们今天需要注意的最大问题。例如，在食品和饮料分销中，准确了解产品的位置以及产品的去向可以帮助突出风险和未来的问题。

好消息是可追溯性与召回一起 - 自然是数据密集型的。因此，通过专注于它，你无论如何都会打开源源不断的信息。在处理，组织和转换此信息时，组织和领导者可以收集足够的见解，以提高可追溯性性能。这些见解还将减少产品数据库的管理和便利性，这反过来又意味着捕获需要召回或改造的产品。大数据分析可以更快，更早地进行检测，从而实现更快速的响应。

通过了解你的货物在给定时间的时间和地点，并了解当前状态，你可以更好地改善问题的响应时间，或者完全消除它们。想象一下，发现运输车辆没有为某种食品或物品保持必要的储存温度？智能和物联网驱动的传感器可以揭示理解和使用这些类型的见解所需的信息类型。

建立更好的关系

将大数据实施到供应链运营中也可以使你与合作伙伴和消费者的关系受益。更好的客户服务来自于你只需拥有更多信息 - 这些信息也更准确 - 可以在你的供应路线上部署或利用。如果供应链中的每个停靠点都可以直接访问客户数据，那么它可以用来满足他们的需求和需求。你的供应商和合作伙伴也可以从类似的用例中受益。

更多信息和更多知识意味着你可以与合作伙伴和同事分享更多信息。你不仅可以帮助他们改进你自己产品的分销，转移和存储，还可以帮助他们使用自己的系统获得类似的结果。这对每个人来说都是一个双赢的局面。如果你链中的每一方都采用这种技术，那么想象一下你可以在彼此之间来回交换的见解。