大數據大概被粉碎或間斷，但供給鏈打點不在個中之列。這不是說供給鏈沒有改變。人們如何收集和闡明數據，改變了供給鏈的相同方法。事實上，供給鏈產生了龐大變革，咨詢機構德勤公司宣布了一份陳訴，打消了線性鏈，韓國云服務器 美國云主機，聲稱技能間斷導致了“數字供給網絡的鼓起”。

除了這些轉變，供給鏈打點人員已經適應了差異的事情。就像Excel改變了供給鏈陳訴的方法，大數據平臺答允專業人員專注于大項目，而不是死記硬背的任務。

事情任務和工具的變革并不表白供給鏈打點的變革。。相反，跟著大數據的鼓起，供給鏈打點（因為一直存在）的重要性上升。跟著世界連通性的增長，零售，制造，以及物流公司都需要一個可以或許適應變革的打點者。

供給鏈打點者起到重要浸染不是因為他們可以執行的任務，而是大數據僅僅實現的愿景：提高效率，低落風險和改進客戶處事。AdamMussomeli就是一位供給鏈打點者。

差異的鏈，相似的轉變

“我們發明，在本日的供給鏈世界中，有很多利用案例，我們此刻約莫追蹤400個閣下。”Adam Mussomeli說，“可是有六個主要的分類，供給鏈的行業人士正試圖做，或在某種水平上超過任何行業。”

Mussomel暗示，第一個分類是可見性，也就是物流可見性，以便可以或許跟蹤和知道物品何時進入，以及產物何時分開工場。然而，同樣重要的是多條理可見性，而供給鏈打點者可以或許在其供給商的工場或其他處所看到這個問題，并可以或許當即辦理。

“第二個分類是得到更好的需求和供給同步。”他增補說，“人們所出產的產物但愿是市場需要的，但事實證明市場沒有。”可能，很多高管將敦促項目吸收產物和銷售點數據，大概輔佐他們調解出產以更好地滿意需求。

第三個分類，打點人員正在尋求優化他們利用的推行渠道，消費者和物流數據實現的任務。基于這些數據，供給鏈打點者可以調解特定產物的運輸范例，取貨所在或銷售點。譬喻，水果的銷售和運輸計策就與電器產物差異。

后頭這三個用例種別旨在通過出產東西提高效率。供給鏈打點者大概尋求成立一個“智能互聯產物”（第四個分類），Mussomeli說。制造商，客棧司理和零售商此刻可以從傳感器集成的產物中受益，這些產物可以召回，并通知打點者有待變動或需要增補。

與此雷同，供給鏈受益于增加的資產智能（第五個分類），個中毗連的呆板或機架可以發生數據以告誡打點者條件變革。

“最后一個分類是工人安詳和出產力的全部觀念。”他說。““那是利用加強現實技能來輔佐在客棧揀貨的一個例子，或采有一些其他形式的加強現實技能匯報或人需要增補的產物。”

在供給鏈的每個階段提供洞察力

無論這些用例的種別如何，每個大數據項目都旨在為供給鏈打點人員提供洞察力，而不是信息。換句話說，大數據項目不只僅是收集數據，而是可以或許做一些工作。

在零售層面，RFID標簽正在代替作為存儲產物數據和提高補貨本領的一種方法。而標簽的產物數據優勢可以與更好的庫存打點成果和增加的在線銷售接洽起來，最近的一項研究顯示，96％的打扮零售商也在做同樣的工作。

“假如你想想在一家特定的零售商店產生了什么，想要增補那家商店的庫存，就會想知道通過誰人處所銷售的所有商品，”市場營銷執行副總裁Karin Bursa Logility說，“這是可以或許增補并確保他們有打算的庫存的獨一要領。”

“作為供給鏈專業人士，我們但愿回收大數據，因為它開始締造產物之間的依賴性和相關性。”她增補說，“它輔佐我們尋找模式，提高將來產物需求的可預測性。”

物流供給商也受益于大數據。2017年第三方物流研究發明，98％的受訪第三方物流企業認為數據驅動的決定對將來供給鏈將是至關重要的，別的86％的受訪者認為它將成為焦點競爭力。早期回收者也觸目皆是，因為端到端可視性的驅動力為具有長途信息處理懲罰的貨運公司，具有高效通信的口岸，甚至具有及時監控的運輸線路提供了優勢。

固然制造業案例研究凡是不果真，但該行業是大數據的最大受益者之一。究竟，跟著物流供給商擴大其知名度，零售商增加產物數據，制造商可以利用這些數據更靠近需求驅動的供給鏈。

在最近的一個案例研究中，Software AG公司陳訴了一個代價700億美元的家用消費包裝產物，醫療保健和藥品制造行業可以或許通過其平臺推出1,800種產物75％，并實現高出4,000家物流供給商的可見性。案例研究發明，從止痛藥到嬰兒洗劑的任何產物都可以在數分鐘內輕松追蹤。“消費者甚至可以在線查察產物信息，滿意他們對即時謎底的需求，加強他們對公司品牌的信任。”