發布日期：2022-04-20 點擊率：45
以下內容中，小編將對大數據的相關內容進行著重介紹和闡述，希望本文能幫您增進對大數據的了解，和小編一起來看看吧。
1.在大數據時代緩解供應鏈風險
供應鏈充滿了不確定性。如果企業想減少可能的風險，并與零售商和客戶建立良好的關系，則需要再次進行數據分析。在供應鏈中，大數據應用圍繞著可追溯性、采購和倉儲三個主要孤島開展。
例如，物聯網促進數據卓有成效地用于產生有意義的見解，使制造商能夠追蹤貨物和減輕不利的情況。
根據英國特許采購與供應協會的報告，自然災害和極端天氣條件是導致供應鏈中斷的主要原因。為了確保這些情景不會導致業務中斷，企業可以分析龍卷風、地震、颶風等天氣狀況，并使用預測分析來計算延誤概率。
此外，通過從外部和在線渠道(例如金融分析師建議和媒體評論)挖掘歷史和實時數據，制造商可以發現未來趨勢，并在發生金融危機時獲得應急措施的寶貴時間。大數據的其他應用包括維護最佳庫存水平和改進采購決策。
2.利用大數據提高產品質量
質量控制(QC)是大數據可以展示其價值的另一個領域。換句話說，自2012年以來，跨國巨頭英特爾公司一直在使用預測分析來加速芯片的生產，同時提高產品質量。
通過仔細檢查制造過程中收集的歷史數據，英特爾公司顯著減少了每個芯片應該經歷的測試次數。英特爾數據中心集團總經理Ron Kasabian表示，“我們沒有通過19，000次測試來測試每一塊芯片，而是將測試集中在特定芯片上，以縮短測試時間。隨著我們不斷開發新芯片，在此期間發現了很多錯誤，并進行了修復。”
而且，采用大數據技術有助于英特爾公司測試設備。通過捕獲和分析傳感器生成的信息，企業可以及早發現生產線故障，并采取預防措施。這種數據驅動的方法已經成為增強質量控制的關鍵推動者和戰略成本的削減者。
3、工業采購變得更加精準
大數據技術可以從數據分析中獲得知識并推測趨勢，可以對企業的原料采購的供求信息進行更大范圍的歸并、匹配，效率更高。大數據通過高度整合的方式，將相對獨立的企業各部門信息匯集起來，打破了原有的信息壁壘，實現了集約化管理。用戶可以根據流程當中每一個環節的輕重緩急來更加科學的安排企業的費用支出，同時，利用大數據的海量存儲還可以對采購的原料的附帶屬性進行更加精細化的描述與標準認證，通過分類標簽與關聯分析，可以更好地評估企業采購資金的支出效果。
4、大數據讓產品設計更優化
借助大數據技術，人們可以對原物料的品質進行監控，發現潛在問題立即做出預警，以便能及早解決問題從而維持產品品質，大數據技術還能監控并預測加工設備未來的故障幾率，以便讓工程師即時執行最適決策。大數據技術還能應用于精準預測零件的生命周期，在需要更換的最佳時機提出建議，幫助制造業者達到品質成本雙贏。
5、大數據讓終端零售暢通無阻
對于一家企業來說，供應鏈方面的業務需求也是整體運作當中非常重要的一環，在零售行業當中的一些企業也將大數據技術融入了進來，沃爾瑪的零售鏈平臺提供的大數據工具，將每家店的賣貨和庫存情況大數據成果向各公司相關部門和每個供應商定期分享。供應商可以實現提前自動補貨，這不僅減少門店斷貨的現象，而且大規模減少了沃爾瑪整體供應鏈的總庫存水平，提高了整個供應鏈條和零售生態系統的投入回報率，創造了非常好的商業價值。
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