实时分析能否解决供应链危机？

发布时间：2025-11-04 00:06:44 来源：云智核 作者：系统运维

在疫情期间和之后，分析供应链问题变得如此普遍，解决机以至于“供应链危机”一词进入了家庭词典。链危这场危机在2021年达到顶峰，分析报告称中断事件超过11,解决机000起，高于2019年的链危3,700起和2020年的6,192起。由于疫情相关的分析延误、缺乏可靠的解决机劳动力和不可预测的交通模式，再加上消费者需求出现前所未有的链危高峰和低谷，对于运输服务来说，分析这是解决机一个艰难的处境。

我经常听到的链危最令人不安的问题之一是缺乏对整个供应链的可见性。这导致了很多机会的分析错失。想象一下，解决机一家零售企业推出了一种新产品，链危由于需求意外高，库存水平迅速耗尽。这导致商店和网上的产品短缺。在这种情况下，每个人都输了。服务器托管零售店失去了潜在收入。商店可能会与运输服务产生信任问题。消费者对零售商失去信心。

类似的问题现在比以往任何时候都更加常见。尽管供应链问题没有万无一失的解决方案，但许多运输服务机构已投资于实时可见性指标，以更深入地了解货物的移动方式。以下是一些通过实时可见性来优化交通服务的策略。

首先，我们来谈谈智能技术如何帮助更好地了解交通服务。如今，人们经常听到物联网(IoT)这个词。就运输服务而言，物联网意味着供应链的每个组成部分都附有某种跟踪器。GPS跟踪器、传感器和射频识别(RFID)标签等物联网设备可以收集有关货运、车辆和库存的实时数据。这些跟踪器可以实时洞察整个运输过程中货物的位置、状况和状态，从而实现更好的可见性和主动决策。

例如，考虑这样一个场景：运输服务负责将新鲜农产品从农场运送到零售店。显然，新鲜度是b2b信息网关键。没有人会对变质的牛奶或枯萎的生菜感到高兴。

物联网跟踪器和传感器还可以跟踪温度和湿度水平，将信息反馈到集中式系统。如果传感器检测到任何偏离最佳温度范围的情况，系统就会触发警报，立即通知运输服务部门。可以立即采取措施解决问题，例如将货物重新运送到其他车辆或快速致电专业机械师来解决可能导致问题的任何机械问题。

运输服务中的物联网设备不仅仅是监测环境条件。GPS追踪器可以帮助优化送货路线。通过不断收集实时位置数据，GPS跟踪器使运输服务能够创建优化的送货路线。RFID标签提供可无线扫描和跟踪的独特识别信息。当RFID标签贴在单个产品或运输集装箱上时，运输服务可以在货物在供应链中移动时更轻松地管理其库存。

在实时分析之前，该供应链的末端环节可能是一些不太新鲜的商品的不满意接收者。现在，物联网设备在运输服务中的集成为供应链提供了前所未有的免费信息发布网可见性和控制力。

值得指出的是，这些策略带来了需要注意的额外挑战。例如，当一切都连接到互联网时，一切都可以被黑客攻击，网络安全专家认为这对物联网连接的供应链来说是一个真正的风险。除此之外，所有这些智能设备都必须定期维护、维修和更换。这些并不是破坏交易的因素，但如果您决定将这项技术纳入您的运输服务中，则值得记住它们。

物联网跟踪器可以帮助实时监控移动中的货物，但也可以采取很多措施来保持家里仓库的可见性。

仓库库存管理系统就像仓库的数字助理。它是一个平台，其中包含有关库存水平和位置的信息，所有这些信息都是通过自动数据捕获实时实现的。同样，可以依靠RFID标签或条形码扫描来准确了解产品何时被接收、挑选、包装或运输。这意味着始终知道自己有多少库存及其位置，这样就可以避免因产品缺货而令客户失望。

该系统还可以帮助您高效地履行订单。当客户下订单时，系统可以根据可用库存、库存位置和其他因素确定订单的优先级。这可以帮助您的仓库工作人员快速找到合适的产品、包装它们并准备好运输。

库存管理系统的另一个好处是能够与供应商和零售合作伙伴共享实时库存数据。当合作伙伴了解库存水平时，你们可以更有效地合作。这种协作确保每个人都达成共识，减少供应链中断并提高整体效率。

在获得实时库存管理分析之前，我们示例中的零售商很难跟上需求的突然增长。然而，借助提供实时洞察的可靠仓库库存管理系统，零售商可以更准确地跟踪库存水平、监控销售趋势，并相应地调整采购和补货策略。如果零售商注意到特定产品的需求激增，它可以快速补充库存以满足客户需求，确保有足够的库存。

到目前为止，我们已经讨论了跟踪货物在供应链中的各个环节移动以及实时管理库存水平的方法。但我们可以比实时做得更好，我们可以超越“当前”，进入“未来”。

一些特定的高级管理系统使用时间序列分析或机器学习算法等统计模型来预测需求。主要目标是根据历史数据和模式做出准确的预测。这些算法输入历史数据模式并根据这些模式进行预测。

例如，运输服务可能使用机器学习算法来合并客户人口统计、产品类别或位置等数据。然后，该模型将预测购买趋势，帮助运输服务了解未来客户需求的预期。

这些模型并非没有挑战。它们可能很昂贵，您需要聘请数据科学家来构建和维护这些模型，并向您解释结果。这些挑战当然是可以克服的，但值得理解的是，这些模型不会自行构建。

过去几年交通服务一直很艰难。我们经历了全球大流行、恶劣的天气事件、不可预测的消费者购买行为、关键商品的短缺、缺乏可靠的劳动力等等。实时了解库存水平、车队和消费者行为始终对运输服务有利，无论是跟踪货物、监控库存水平还是预测未来的销售。

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