Big data cadena de suministro

Fuentes de datos de la cadena de suministro

Big data es uno de esos términos que empiezan a aparecer por todas partes. Todo el mundo lo utiliza, pero resulta frustrante que no haya un consenso sólido sobre el significado exacto de big data. Aunque el término puede definirse, los conjuntos de procesos, prácticas, ideas y conocimientos que posibilita la tecnología de big data son innumerables. Las soluciones de big data son útiles en muchos contextos y para múltiples industrias. Por ello, las definiciones y los ejemplos específicos de cada sector suelen ser más útiles que las definiciones generales.

En la gestión de la cadena de suministro, lo anterior es cierto. Las soluciones de big data, a menudo combinadas con tecnología automatizada, se centran en el análisis y la predicción de: la demanda frente a la oferta, los retrasos, los errores de inventario y la relación entre costes y beneficios de toda la cadena. Estas soluciones ya están ayudando a las empresas a reducir el tiempo y los gastos necesarios para satisfacer los pedidos de los clientes. El futuro parece brillante para seguir mejorando la precisión y la rentabilidad de la gestión de la cadena de suministro.

Hay una definición común de big data en la que se puede confiar fácilmente. El término “big data” se refiere colectivamente a conjuntos de datos de tal volumen y variedad que se requieren herramientas especializadas para recopilarlos, organizarlos y sacar conclusiones de ellos.

  Cadena de suministro de shein

Big data en la gestión de la cadena de suministro pdf

El big data es relevante para la cadena de suministro, ya que proporciona herramientas de análisis para la toma de decisiones y la inteligencia empresarial. La cadena de suministro 4.0 y el big data son necesarios para que las organizaciones manejen redes de valor volátiles, dinámicas y globales. Este artículo pretende investigar el papel mediador de la “analítica de grandes datos” entre el rendimiento empresarial de la cadena de suministro 4.0 y nueve factores de rendimiento.

Para el análisis de los datos se utiliza un modelo híbrido de dos etapas de análisis estadístico y de redes neuronales artificiales. Para el análisis se recogen datos de 321 respuestas de 40 organizaciones manufactureras indias.

Los resultados del análisis estadístico muestran que los factores de rendimiento de la organización y la alta dirección, las compras y el abastecimiento sostenibles, el medio ambiente, la información y la entrega de productos, el funcionamiento, la técnica y el conocimiento, y la planificación colaborativa tienen un efecto significativo en la adopción de big data. Además, los resultados se han introducido en el modelo de red neuronal artificial y los resultados muestran que la “entrega de información y productos” y la “adquisición y abastecimiento sostenibles” son los dos predictores más importantes de la adopción de big data.

Big data en la gestión de la cadena de suministro ppt

La evolución de la tecnología de la información, el aumento de las expectativas de los clientes, la globalización económica y otras prioridades competitivas modernas han hecho que las empresas se ajusten en el entorno competitivo actual.

  Cadena de suministro y logística

Como resultado, la rivalidad entre las empresas se sustituye por la competencia entre las empresas y sus cadenas de suministro. Los expertos en cadenas de suministro se esfuerzan en el mercado competitivo actual por manejar cantidades masivas de datos para conseguir una cadena de suministro integrada, eficiente, eficaz y ágil.

Como resultado, la rápida expansión del volumen y la variedad de tipos de datos a lo largo de la cadena de suministro ha hecho necesario el desarrollo de sistemas que puedan evaluar de forma inteligente y rápida enormes cantidades de datos.

Para mejorar la gestión de la cadena de suministro, el análisis de big data es cada vez más importante. Aborda varias cuestiones a nivel estratégico, operativo y táctico. Los big data afectan a todos los aspectos de la cadena de suministro. Incluye desde la reducción de la brecha de comunicación entre fabricantes y proveedores hasta la mejora de los plazos de entrega.

Análisis de la cadena de suministro

ResumenLa tendencia de los big data implica nuevas oportunidades y retos para mejorar la gestión de la cadena de suministro. En particular, la gestión de los riesgos de la cadena de suministro puede beneficiarse en gran medida de las tecnologías de big data y de los métodos analíticos para recopilar, analizar y supervisar tanto los datos internos de la cadena de suministro como los datos del entorno. Debido a la creciente complejidad, se debe prestar especial atención no sólo al procesamiento y análisis de los datos, sino también a la interacción entre los sistemas de información de big data y los usuarios. En este artículo, analizamos el papel de los big data en las cadenas de suministro y presentamos un novedoso marco de un sistema de gestión de riesgos de la cadena de suministro para mejorar la planificación y la gestión de riesgos de la cadena de suministro en entornos estocásticos mediante el uso de tecnologías y análisis de big data. El marco orientado al proceso sirve de guía para integrar y analizar los big data, así como para implementar un sistema de gestión de riesgos en la cadena de suministro. De este modo, este artículo proporciona una nueva dirección para la utilización de big data en la gestión de riesgos de la cadena de suministro.Palabras clave

  Automatizacion de la cadena de suministro
Esta web utiliza cookies propias para su correcto funcionamiento. Al hacer clic en el botón Aceptar, acepta el uso de estas tecnologías y el procesamiento de tus datos para estos propósitos. Más información
Privacidad