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供应链大数据咨询_大数据管理咨询_战略管理大师--3A互联网+制造业顾问

互联网+供应链大数据咨询的原创简介:

  原创作者:3A互联网+制造业顾问。

  基于工业4.0的供应链管理:建立供应链大数据是工业4.0时代打造智能供应链的基础,大数据管理则是打造智能化工厂的前提条件。

  品牌定位:创造高额利润的管理模式咨询--互联网+供应链大数据咨询--核心是大数据驱动供应链,实现供应链的最优化和大数据管理。

基于产品追溯体系的供应链大数据的运行机制:

  1、功能定位:通过产品追溯体系与第三方支付的融合,建立比第三方支付更可靠的诚信体系。淘宝之所以能实现“假冒产品畅销”,是因为“假冒但不伪劣”得到了第三方支付的支撑。

  2、客户价值:通过建立诚信体系和供应链大数据,高效推动工业4.0的导入和实施,建立低成本、高质量、高柔性、快速交货的生产运营体系,建立全方位满足客户的个性化需求、大幅度提升市场份额的品牌营销体系,建立基于客户需求的精准新产品研发体系……

  3、效果承诺:建立防伪标签无法造假的“一物一码”产品追溯体系,融合第三方支付,建立可靠的诚信体系,树立诚信品牌形象,量化市场份额、成本和费用、产品质量、交货时间、柔性度等提升指标……

  4、导入顺序:以产品追溯体系、供应链大数据、自动化生产线的导入作为战略突破口,其他项目后续跟进。

  5、导入逻辑:工业4.0的导入和实施,应从基础应用开始。首先,要建立面向客户和面向社会的诚信体系和供应链大数据。同时,要建立自动化生产运营系统,大幅度降低成本、提升产品质量,实现快速交货、快速应对市场……

  6、导入目标:实现低成本、高质量、高柔性、快速交货的生产运营目标,实现全方位满足客户的个性化需求、大幅度提升市场份额的品牌营销目标,实现基于客户需求的精准新产品研发目标。

互联网+供应链大数据咨询的效果承诺:

  1、彻底解决“防伪标签造假”问题,实现所有产品标识的唯一性,根除假冒伪劣产品,建立产品防伪追溯体系和食品安全追溯体系。

  2、彻底解决在产品上被迫加贴各种防伪码、物流码、仓储码、营销码等,导致难以统一监督和管理而且极不方便、难以承载等问题。

  3、技术保障:两项中国专利、两项国际专利。

  4、实现供应链闭环的追溯:客户下单→工厂接单→材料准备→生产过程→产品包装→产品贴标→产品配送→三方认证→客户反馈。

  5、实现全方位的产品管理:防伪、识别、认证、跟踪、溯源、召回等多方面的功能。

  6、大幅度增强竞争力:以信息流引领商品流、资金流,实现以销定产、预约并优化物流,降低仓储、物流、制造、运营等成本。

  7、导入大数据经营:通过对“一物一码”的二维码营销产生的大数据资源的分析,反过来指导市场营销、生产、新产品研发等。

  8、推动大数据管理:围绕市场营销、生产运营、新产品研发,运用大数据实现对成本、效率、质量的实时管理,创造高额利润。

  9、实现供应链管理的最优化。

互联网+供应链大数据咨询的导入理由:

  一、供应链厂商面临的困境

  1、由于供应层级过多,导致供应链错综复杂,库存余量不合理,要么过剩,要么不足,无法准确预测备件需求。

  2、供应商面临来自客户、销售、生产等环节的服务水平协议的要求,难以支持产品生命周期管理的复杂性。

  3、由于缺乏智能的供应链管理,导致战略计划能力不足、计划执行力差、产品流动与库存分布不合理、频繁加速发货成为了必然。

  二、供应链厂商摆脱困境的方法

  1、建立智能供应链,实现高效地对全供应链的监控、报警、预测及优化。

  2、从生产、需求、服务等方面实现智能供应链。一是实现需求预测,做好需求与库存对接的优化工作。二是对生产资产或设备做好实时的预测性维修保养,以提高产品质量、实现最大化产量。三是产品以服务的方式在市场上流通,优化配件供应、售前与售后服务,建立智能化服务等盈利模式。

  3、融合信息技术与运营技术,实现智能供应链管理, 帮助供应链厂商从繁琐低效的手动工作中解放出来。

互联网+供应链大数据咨询的后续项目:

  1、生产运营大数据咨询

  2、市场营销大数据咨询

  3、技术研发大数据咨询

  4、品牌运营大数据咨询

  5、人力资源大数据咨询

  6、财务运营大数据咨询

互联网+电子商务供应链大数据的运行原理:

  1、销量预测原理

  需求预测:运用大数据做需求预测,实现自动补货、自动调拨、整体库存分析、库存量单位(SKU)备货等,做到在用户下单之前就将商品送到最近的仓库。需求预测是需求管理的核心。

  产品预测:运用大数据来确定用户购买商品、采购商品、预算价格、过程中补货、库存管理。

  预测模型:由逐年积累的销售数据,结合季节的变化、人均销售、促销因素等来建立预测模型。再用算法来预测未来的变化趋势,确定库存量单位(SKU)的量及未来销售的量。

  数据清洗:对于新品模型、保守模型、不动销模型、决策树模型、月均价格模型、市场需求回归模型等,均是由趋势跟随价格模型来预测整体销售情况。在这些过程中,要注意数据清洗。在数据清洗的过程中,凡是价格变动引起的因素,都需将整个模型进行清洗和过滤。

  2、自动补货原理

  补货模型:包括阶段性的补货与时间的匹配,保证库存不是一个最大的值而是一个最合理的值。

  补货效率:用补货点与安全库存点的逻辑关系来驱动整个补货效率的提升。

  成本模型:在补货的过程中纳入成本模型。在成本模型的驱动下,整个销售预测和模型会更加有效。

  3、健康库存原理

  库存健康系统:模拟未来的一个时间点,提前做出滞销、降价、退货等处理。

  4、供应商罗盘原理

  供应链能力:与供应商沟通,将补货建议、库存建议发给供应商,一起做得更好。

  供应商罗盘:告诉供应商在哪个结点应该降价,配合降价应该做的补货,商品未来周期的分析并参与促销和补货。

  5、智慧选品原理

  商品未来的采购量是根据大数据下的行业报告、行业分析、用户模型和价值来预测的,并在未来某个时间点上,按照一些商品在整个过程中的定位,来做选品的工作。

  在大数据驱动下,结合供应商商品数据、自身商品数据、行业报告数据等,基于大数据预知消费者的趋势和采购量。

  6、智慧定价原理

  定价因素:利润最大化、限货和库存周转过程、库存和滞销处理。

  定价检验:根据商品毛利率、价格变动后的流量变化、库存周转情况、风控平台,来检验价格定位是否准确。

互联网+供应链大数据分析的应用价值:

  1、实现销售最优化:驱动供应链、精准满足客户需求、优化定价、优化促销、基于地点的市场营销、优化营销组合。

  2、实现采购最优化:按质按量准时供应、数据业务外包、风险管理。

  3、实现制造最优化:以销定产、改善制造流程、数字化工厂、智能化工厂、由智能制造连接的价值链。

  4、实现配送最优化:运送所需货物、路线与配货的优化、物流运力的整合。

  5、实现研发最优化:基于客户需求的精准产品设计与创新。

  6、实现整体最优化:大数据分析法策略,战略决策,经营方向,优化发展路线图,营销、品牌、研发、生产、人力资源、财务等。

互联网+供应链大数据应用的实战方法:

  1、利用优化工具、需求预测、集成业务预测、供应商协作和风险分析等,提升供应链能力。

  2、利用基于大数据的地理分析技术来整合、优化供应链配送网络。

  3、利用大数据来提升对供应链问题的反应时间,提升供应链效率,提升跨供应链的整合。

  4、将大数据分析集成到供应链运营中,提升订单满足周期,提升供应链效率。

  5、运用大数据实现对供应链战略、战术、运营更深入的情境智能应用,进而实现对供应链财务指标的追溯。

  6、运用大数据实现对产品的追踪、溯源和召回,进而实现对产品质量的追溯。

  7、通过基于大数据的质量控制,提升供应质量和供应商质量。

  8、运用大数据实时掌握库存量、订单完成率、物料及产品配送情况等,通过预先进行数据分析来调节供求、使供需达到平衡。

  9、运用大数据优化营销战略、完善供应链战略及竞争优先权,以及战略、战术的创新。

互联网+供应链大数据咨询的主要作用:

  1、供应链协同大数据将起到市场升级的核心驱动作用。

  2、精确的需求预测。需求预测的准确性直接关系到库存策略、生产计划以及对终端客户的订单交付率,产品的缺货和脱销将给企业带来巨大损失。要通过有效的定性和定量的预测分析手段和模型,结合历史需求数据和安全库存水平,制定精确的需求预测计划。

  3、优化供应商。敏捷、透明的寻源与采购,为新产品、优化成本而寻找新的合格供应商,并通过供应商绩效评估和合同管理,使采购过程管理规范化、标准化、可视化、成本最优化。

  4、提高协同效率。

  一是建立良好的供应商关系,实现双方信息的交互。通过双方库存与需求信息的交互、VMI运作机制的建立,降低由于缺货造成的损失,实现采购订单与生产订单的快速、准确的反应能力和处理能力,从而提升供应链的运作效率。

  二是产品协同设计。在产品设计和开发过程中,相关人员相互协同,工厂与制造能力也在同步设计和开发中,向市场交付更具竞争力、更高配置、更低价格、更高质量的产品,是制造企业的重大价值所在。这是大数据的核心价值。

  5、集成运营计划。包括供应链计划(需求预测、库存计划和补库计划、物料需求与采购计划等),资源配置,设备管理,与物料、订单同步的生产计划与排程,渠道优化等。保证生产过程的有序与匀速,综合平衡订单、产能、调度、库存和成本间的关系,运用数学模型、优化和模拟技术为复杂的生产和供应问题找到优化解决方案。

  6、优化库存。通过成熟的补货和库存协调机制消除过量的库存,降低库存持有成本。通过从需求变动、安全库存水平、采购提前期、最大库存设置、采购批量、采购变动等方面综合考虑,监理优化的库存结构和库存水平设置。(SAS)

  7、提高物流效率。通过大数据分析合理的运输管理、道路运力资源管理,建立高效的运输与配送中心,构建全业务流程的可视化、合理的配送中心间的货物调拨,正确选择和管理外包承运商和自有车队,提高对业务风险的管控力,提升客户服务品质。

  8、优化供应网络。对于投资和扩建,从供应链角度分析的成本、产能和变化更直观、更丰富也更合理。通过应用足够多的情景分析和动态的成本优化模型,完成配送整合和生产线设定等决策。

  9、根据制造业各行业的管理特点和差异,优化其供应链管理。如:汽车行业重点关注准时上线和分销环节、食品饮料行业关注的重点在冷链及配送环节、服装行业的重点和难点在于消灭链条上的高库存等。

  10、风险预警。大数据分析的预测性功能,可帮助制造企业迅速发现问题和解决问题,在问题出现之前就准备好解决方案,从而节省时间与金钱,避免措手不及而造成经济损失。如:对设备的连续监控和预测性维护,利用生产线传感器获得的大量实时数据有效控制产品质量。

  11、制造企业外包供应链,专注于生产。从物流外包上升到供应链外包是一个巨大的飞跃,体现了电商强大的竞争力和整合能力,使得海量数据支持和跨平台、跨公司的对接成为可能。

  12、创造高额利润。通过上述作用,实现低成本、高效率、高质量的生产运营管理,从而实现高额利润。

互联网+供应链大数据的部署方法:

  一、供应链大数据的应用背景

  1、出现了结构性数据和非结构性数据等数据类型,数据内容也多样化,在实际应用中衍生出实时数据、干净数据、脏数据等。

  2、随着M2M(机器对机器的通信)、H2M(人与机器的通信)的应用,数据量呈爆炸式增长,这种发展趋势将长期性持续下去。

  3、传统供应链使用了大量的结构化数据,不少企业部署了供应链管理系统,将资源数据、交易数据、供应商数据、质量数据等存储起来用于跟踪供应链的执行效率和成本、控制产品质量等。

  二、供应链大数据的部署方法

  1、解决供应链大数据的收集问题。

  要发挥供应链大数据的应用价值,首先要解决收集、存储、集成来自众多源头的庞大数据。这就要求供应链接受来自第三方的数据,增强协同性、加快决策和提高透明度,这对制造企业非常重要。

  2、确定供应链大数据的应用范围。

  3、供应链大数据软件工具的研发与应用,及其与现有的ERP、SAP和MES等的集成和兼容等问题的解决方案,尤其是软件工具在实际应用中的成本、效率、质量等问题的解决方案。IBM、惠普、甲骨文、思爱普、EMC、亚马逊等。

  4、大数据供应链的细分(销售供应链、生产供应链、售后供应链等)与大数据供应链运营者的决策(独立运营、服务商的选择)。

  5、解决大数据的生成问题。

  利用物联网技术M2M实时获取全过程数据,将供应链流程虚拟化,借此开发全新的流程,并与产品全生命周期的各个方面直接关联,从而创建一个良性的循环系统。如:以Siemens PLMSoftware为骨干,以Teamcenter技术平台为核心,设想出整个集成实施情景,客户、用户、设计和测试提出的所有需求和反馈都能被反馈到开发环节。由设计部门向仿真部门提出仿真要求,由仿真部门将结果反馈给设计部门,然后再传至供应链、制造、包装和物流等部门,由此诞生了一个基于大数据的良性循环系统。

  6、解决大数据的应用问题。

  要使供应链各个价值转换过程产生的数据发挥商业价值,传统ERP是无法承担的,制造企业必须重新做好大数据应用的顶层设计,建立强大全面的大数据应用分析模型,才能应对复杂的、海量的大数据如何发挥商业价值的挑战。

客服QQ号:1161928811 客服微信:zhizao3A 李老师:13923739827 深圳总机:0755-89809685、82874815
3A互联网+制造业顾问的核心竞争力:辅导制造企业实施精益化、自动化、智能化、集成化、数据化,实现互联网+制造业(工业4.0),完成转型升级,创造高额利润
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