智能供应链是结合人工智能、大数据、物联网和自动化技术,对传统供应链进行智能化升级的系统。通过实时数据采集、智能预测与分析,智能供应链能够优化库存管理、生产调度、物流配送等环节,提升供应链的灵活性、透明度和响应速度。它通过自动化决策和预测模型,帮助企业更精准地应对市场变化和需求波动,降低运营成本并提高供应链效率。 本栏目将介绍智能供应链的核心技术、应用场景与实施策略,帮助企业了解并利用智能化技术提升供应链管理水平,推动数字化转型和行业创新。
双十二,一个让无数商家既兴奋又头疼的节点。兴奋的是销量有可能井喷,头疼的是库存一旦失控,可能面临爆仓、积压甚至资金链断裂。你是否也曾经历过:“预判不准,断货一片”、“备货太多,销售一落千丈,年终库存全是‘鸡肋’”?双十二的供应链挑战,不仅是库存数量的问题,更关乎整个数字化运营的效率和企业利润的底线。如何用数据分析真正引导库存决策、用智能预判推动供应链优化?这不仅是技术问题,更是关乎企业生死的管理能
你是否曾想过,企业在数字化转型过程中到底有多少数据是“沉睡”的?据IDC发布的《全球数据圈》报告显示,2025年全球数据总量将突破163ZB,但其中超过80%并未被有效利用。现实中,很多企业虽然已经部署了数据采集和分析工具,却依旧面临“数据孤岛”、“业务断层”、“决策滞后”等痛点。数据多、分析难、落地慢,成为业务升级的最大障碍。面对纷繁复杂的市场变化与竞争压力,企业如何用好智能大数据,实现全链路业
物流行业正处于数字化转型的关键时期,谁能率先打通全链路数据,谁就能掌控效率、成本和服务体验的主动权。数据显示,近五年中国物流企业的数据价值转化率不足20%,大量数据沉睡在各环节,无法形成对业务的真实洞察。你是否也曾遭遇这样的困境:库存信息滞后,运输进度无法实时追踪,客户需求预测总与实际偏差巨大?在“智能大数据平台如何服务物流行业?实现全链路数据打通”这个话题下,我们将深入探讨,如何用智能大数据平台
你是否曾因为供应链计划失误,导致生产线停摆、客户订单延误?又或者,面对复杂的市场波动和上游不可控因素,企业的数据分析团队一筹莫展,只能依赖过往经验和人工判断来做出决策?据《中国企业数字化转型发展报告2023》显示,超过 62% 的制造型企业曾因供应链数据滞后或预测偏差,造成数十万甚至数百万的经济损失。在全球经济高度不确定的大环境下,传统供应链管理模式已经难以满足企业对效率、协同和风险管控的多重需求
供应链异常,很多企业都见过:一夜之间,原材料断供、物流延误、订单积压、库存骤增,甚至供应商跑路。一份2023年中国数字化供应链风险调研报告显示,超过62%的企业在过去一年里遭遇过至少一次严重供应链异常,直接造成数百万甚至上千万的损失。但令人警醒的是,绝大多数供应链异常其实并非“黑天鹅”,而是早有蛛丝马迹,却因人工检测滞后、信息孤岛、预警机制落后而被忽略。许多企业负责人坦言:“每次出问题,才发现数据
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