供应链大数据分析的应用场景.pptx

该【供应链大数据分析的应用场景 】是由【晓楠】上传分享，文档一共【27】页，该文档可以免费在线阅读，需要了解更多关于【供应链大数据分析的应用场景 】的内容，可以使用淘豆网的站内搜索功能，选择自己适合的文档，以下文字是截取该文章内的部分文字，如需要获得完整电子版，请下载此文档到您的设备，方便您编辑和打印。供应链大数据分析的应用场景目录CONTENCT供应链需求预测供应商管理优化库存优化管理物流效率提升风险管理控制供应链协同管理01供应链需求预测线性回归模型时间序列模型机器学****模型通过分析历史销售数据,建立线性回归模型,预测未来需求。利用时间序列分析方法,如ARIMA、指数平滑等,对历史销售数据进行处理,预测未来需求。利用机器学****算法,如支持向量机、神经网络等,对历史销售数据进行训练,预测未来需求。预测模型建立80%80%100%需求波动分析分析历史销售数据中的季节性波动因素,了解产品需求的季节性变化规律。分析节假日对需求的影响,提前预测节假日需求高峰。分析促销活动对需求的影响,提前预测促销活动期间的销售情况。季节性波动节假日波动促销活动影响01020304预测误差分析R平方值MAPE值交叉验证需求预测精度评估计算预测模型的平均绝对百分比误差值,评估模型精度。计算预测模型的R平方值,评估模型拟合优度。对比实际销售数据与预测数据的误差,评估预测模型的精度。利用交叉验证方法,对模型进行多次训练和测试,评估模型的稳定性和可靠性。02供应商管理优化历史表现成本效益技术能力供应商选择标准比较不同供应商的报价和成本效益,选择性价比高的供应商。评估供应商的技术水平、研发能力和创新能力,确保能够满足产品或服务的特定要求。分析供应商过去的表现,包括交货准时率、质量合格率、服务水平等,作为选择标准。交货准时率通过大数据分析供应商的交货准时情况,评估其履行合同的能力。质量合格率分析供应商提供的产品或服务质量,计算合格率,评估供应商的质量管理水平。服务水平评估供应商在售后服务、技术支持等方面的表现,反映供应商的综合服务能力。供应商绩效评估030201利用大数据分析,加强与供应商之间的沟通协作,提高信息共享水平。沟通协作通过大数据分析,识别潜在的供应链风险,采取措施进行预防和控制。风险控制基于大数据分析,与供应商建立长期战略合作关系,实现共赢发展。战略合作供应商关系管理