大数据预测分析是供应链厂商应对寒冬的“羽绒服”
随着网络科技的发展，我们即将进入大数据时代，虽然大数据的概念已经深入人心，然而我国现有的一些企业还没有做好迎接大数据的准备，陷入了被动的境地。目前，一些供应商的倒闭使人们不禁担忧，是否供应链厂商正面临着“寒冬”季节，就目前的情况来看，我们的制造业正面临着严峻的挑战。
供应链厂商正面临着多方面的严峻挑战。
首先，由于供应层级过多，导致供应链错综复杂，库存余量存在普遍不合理的现象，要么过剩，要么不足，完全无法做到对流动间断性需求备件的库存的预测；其次，供应商面临来自从消费端到各个生产制造销售环节的服务水平协议的要求，难以支持售后服务产品生命周期管理的复杂性。从国内的智能手机配套的供应链厂商来看，产品或备件过时所引发的危机案例可见一斑；最后，由于完全没有智能的供应链管理，计划执行力差，战略计划能力不足，产品与库存分布不合理，频繁加速发货成为了必然。
厂商应对寒冬的“羽绒服”
应对未来智能供应链可以从生产、需求、服务的三个大方面来实现。从市场需要着手，通过工业大数据，要分阶段实现需求预测，做好需求与库存对接的优化工作，让需求对口，实现分配最优。再者，加大在生产质量生命周期的分析，对生产资产或设备做好实时的预测性维修以提高生产的质量，实现最大化产量和可靠性。最终产品以服务的方式在市场上流通，实现供应链配件的优化，售前到售后的服务运营优化，保值分析，以及建立可疑索赔监测等增值的售后服务盈利模式，以此来帮助供应链的厂商从繁琐低效的手动工作中解放出来，实现供应链智能中心。
因此，利用先进数据分析和预测工具，对实时需求预测与分析, 增强商业运营及用户体验，可最大程度地战胜更多的供应链挑战，给所有的供应链厂商提供应对寒冬的“羽绒服”。
