1更安全的保护措施。在新技术出现之初,它的技术力量几乎都集中在创新上,导致监管水平低下,这就使业界的兴奋、激进和政策、监管的滞后常常形成鲜明的对比。由于物联网设备和基础设施的价格下降,企业在物联网设备上的应用也越来越普遍,这种创新和应用一旦普及,各种新技术的风险也突显出来。
2更普遍使用智能消费品设备。IoT所覆盖的行业人群广泛,从智慧交通、智能物流、医疗、农业、能源等行业应用,到私人智能家居、个人、智能汽车等应用,无论是降低成本,还是提高中国居民的生活质量,都将是中国居民生活质量的巨大提升。物联网是通过射频识别(RFID)、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备,按约定的协议,把任何物品与互联网连接起来,进行信息交换和通讯,以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。
物联网被称为继计算机、互联网之后,世界信息产业的第三次浪潮,在各国已经成为战略共识。根据美国研究机构Forrester预测,物联网所带来的产业价值将比互联网大30倍,物联网将成为下一个万亿元级别的信息产业业务。
前瞻产业研究院发布的《中国物联网行业应用领域市场需求与投资预测分析报告》显示,2011年中国物联网产业市场规模达到2600多亿元,2012年我国物联网产业市场规模达到3650亿元,比上年增长386%。到2015年中国物联网整体市场规模将达到7500亿元,年复合增长率接近30%。
前瞻产业研究院发布的物联网行业分析报告分析认为,国内物联网产业链和产业体系初步形成,产业规模快速增长。目前,中国发展物联网所需的自动控制、信息传感、射频识别等技术和产业都已成熟或基本成熟,通信运营商和系统设备提供商达到世界级水平,下游应用不断拓展。目前,物联网已较为成熟地运用于安防监控、智能交通、智能电网、智能物流等。数据表明,2010年物联网在安防、交通、电力和物流领域的市场规模分别为600亿元、300亿元、280亿元和150亿元,预计到2015年将分别增加到1500亿元、1000亿元、1100亿元和650亿元。
物联网在我国发展还是很不错的,市场规模很大,行业增长速度也很快,行业前景十分良好。
希望我的回答可以帮助到您。是的。人工智能研究所是创新落地最快的地方,前沿技术与产品紧密结合、挑战与成就感并存。人工智能是从人类的大脑里发明创造出来的。又因为智能的因素,有些方面确实比人脑要先进了许多。作家写文章往往会根据自己的经验和阅历有感情的写出好文章,而人工智能却是原有输入的程序和大数据在重新计算,是人类的设计和升级进一步的再发展。
论文供应链数据分析
论文供应链数据分析,越来越多的企业采用数据分析来应对供应链中断,并加强供应链管理(SCM),目前有几项重大中断正在影响供应链。以下分享论文供应链数据分析,一起来看看。
论文供应链数据分析1数据挖掘技术在供应链精细化管理中的应论文
摘 要:对企业大量的历史数据,采用SQL Serve的OLAP技术,建立了供应链数据的挖掘模型,对现库存结构、呆废账和供应周期进行了分析,找出了存在问题,提出了相应的解决方法;对现系统提出了二次开发具体目标。
关键词:数据挖掘 精细化 大物流 供应链
一、前言
生产管理信息系统运行5年来,形成了了大量的历史数据,如生产主计划、备件计划、供应商、供货信息、质检信息和入库、领用信息等。
但该系统只是一个顶层数据逐级向下单向透明、注重出入库管理的平台,丰富的历史数据只是偶尔备查,没有把已有庞大的数据转化为知识,从全局上辅助企业决策,使公司在计算机软硬件的开发、维护上的巨大投资,只在局部管理上取得了改进,总体成效并不显著。
本文以半成品库供应链为主体,从计划、采购、外协厂商、质检等多维度分析供货周期及库存的相互关系,以减少冗余环节,降低供应链成本;同时对信息系统的二次开发提出了具体目标。
二、库存结构和供应链分析
我集团的半成品采购,采取多外协厂家的定点生产、每年对价格招标、每月下达采购数量的策略,由外协厂家按照我方提供的设计图纸生产,需要开模或使用专业机具加工,更换厂家有一定的难度。做好供应商的考核和选取,对保质按时完成生产,就显得尤为关键。
我用半成品的相关历史数据,按照关系型数据库第三范式,建立雪花形数据仓库,在其逻辑结构中,将数据表划分为存储实际数据的事实表;以及存储测评指标的维度表,如供应链上的采购、质检、结账周期、质量符合度等。
21 数据准备
以系统后台采用的sql server 2005数据库中自带程序Business Intelligence Development Studio为挖掘工具。数据准备如下:获取和供应链相关的完整历史数据,从2013年2月到2015年3月的基本信息:批量、计划数、厂家。
下达日期、返回数量和日期、质检完成日期和合格数量,点收入库数量和日期,以及非结构化的返回日期要求等数据。剔除了试制新品等异常数据;建立了相应的维度数据库,转换所有的日期为考核的维度,以精确分析供应链周期。
22 数据挖掘结果和分析
库存分析:平均月入库为1373万,出库为1399万,库存金额平均为802万,比原库存下降400万以上,比例为34%,逐步消化了存货,有效地降低了半成品库存。
呆废账分析:我们重点对三年(74万元)及五年以上(24万元)无动态的呆账进行了分析,其产生的原因如下:
(1)BOM表中已经不存在此类备件。
(2)产品设计发生了变更。
(3)对应的产品已经淘汰停产。
(4)配套的产品仅在部分支线上使用,存量过多、过久。
(5)订单变更、采购的半成品不配套,部分出现冗余。针对以上原因,我们提出如下解决方法:
(1)全面清理此类半成品,做好外观和质量检测,不符合要求的申请报废。
(2)尽可能替换使用、降级使用。
(3)按材质、规格制定改制表,按需对半成品改制,减少呆废料。
(4)除少量必须备件外,多余部分调拨给可能生产此类产品的`子分公司待用。
供货期分析:期间平均供货总周期为1955天;其中外协厂家生产期1413天,到公司后质检期327天,入库215天,供货后到发票开具2373天。在提前期为半个月的采购模式下,数据表明大部分半成品在每月初就基本入库,占用了大量库房,并在当月末转化为财务付款压力。
针对外协厂家大多位于省外,重点分析了供应商区域、数量、重量、采购品种和供货周期的关系,对锻铸件类产品的挖掘结果分析如下:
(1)为减轻库房压力,本省市的外协厂家按需分批次组织运送,期供货周期和质检周期存在人为失真。
(2)外省市供货周期和区域距离成正比。
(3)供货周期与采购的数量和重量无关,表明生产能力和运力现阶段充沛。
(4)质检周期短的供货商,其一次到货率和合格率较高。
三、供应链管理新模式
基于供应周期分析结论1,我们可以把所有的外协厂商作为外围库房,按大数据模式下的机器学习法,自动计算不同外协厂家、不同半成品的提前期,借助第三方物流,由生产流水线上主导产品的需求,决定其配送日期;包装用数量就近选择厂家,第三方质检合格后,直接发到施工现场。
为实现此设想,信息系统必须互联互通、信息共享,实时采集需求和获取外协厂商的生产、库存情况,建设一条敏捷的供应链。系统可做如下改进:
(1)对供应商做出科学考核评价:资质;产品质量(尺寸、外观、表面的目视检查合格率;化学成分等合格率;力学性能参数、内部的超声无损检测缺陷值等)、退货率,降级接收率、及时完成率、交货紧迫性、变更配合度、售后服务等指标进行动态考核。按指标得分高低对外协厂家优胜劣汰,在任务分配时优先向优秀供应商倾斜。
(2)拉伸供应链,把各生产部门、库房、供应商作为一个整体,对内实现数据的全透明,共享主计划、车间旬计划、采购计划,做好内部关键工序的报工和外协厂商的数据采集,使相关人员能从数据流中自动获取到所需数据,实时监控所需半成品,及时协调相关生产;在任务繁重时,对外适度开放采购信息,有利于外协厂家安排生产。
(3)领用定额只获取BOM表中的组装数量,包装用备件可由外协厂商直发施工现场。
(4)多粒度获取半成品需求,多层次规划生产。在销售部门取得合同后,按照交货期汇总其总量,和外协单位的产能对比,做好生产分配和预测;按旬计划汇总需求,精准组织半成品的到货时间。
四、结论
建立数据透明的信息系统,充分利用挖掘数据技术,动态获取需求和产能,借助第三方物流,可以精准地满足生产和施工需求,同时优化控制库存结构,可以减少库存量,降低对流动资金和库房的占用。在实际应用中,还需要发挥人的主观能动性,按实际情况调整采集信息量和透明度,提升供应链管理水平。
参考文献:
[1]王桂从,姜兆亮,李兆前协同供应下的库存控制及供应商选择[J]现代制造工程,2007(11)
[2]王晶,唐玲,张在晓供应商共享POS信息时的信息挖掘策略与方法[J]工业工程,2008(07)
论文供应链数据分析2大数据分析对供应链有什么影响
如今,从物流到客户偏好的各种数据的持续增长正在迅速改变企业的经营方式,并突出了对加强数据管理和分析的强烈需求。大数据分析(指大型和复杂的数据集)的好处是显而易见的:大数据可以完全改变组织的工作方式,在效率、成本、可见性和客户满意度方面产生巨大差异。
大数据来源广泛:
-如今的技术和社交平台允许企业以评级、评论和博客评论的形式获得直接的客户反馈。
-来自移动通信、社交平台和电子商务的数据正在与来自企业系统的数据集成。
-随着物联网和机器对机器通信的引入,制造业正在从基于事件的计划转变为实时感测。
-不断发展的传感器技术可提供实时设备和产品状况数据,从而实现自动维护和过程调整。
数据在数量上、种类上和速度上都有所增长,如果以正确的方式加以利用,可以带来巨大的价值。
研究显示,企业已经在推动整个企业供应链的生产力,但在供应链功能中使用大数据分析在全球企业中并不普遍或协调得很好。受益于大数据分析的公司有三个共同点:它们拥有强大的企业级分析战略,它们将大数据分析嵌入供应链运营,它们拥有合适的人才库,能够从大数据中产生可 *** 作的见解。
有必要雇用、培训和扶持能够帮助企业从大数据分析中受益的领导者。从人力资本的角度来看,大多数公司的定位尚不足以接受数字化供应链转型。我们分析了各行各业的50多位高级供应链高管的个人资料,以了解他们在供应链数字化方面的定位。在涉及所谓的“数字防备连续性”方面,各行各业的公司中绝大多数高管都普遍缺乏。
调研机构采访了各行各业的商界领袖,以探讨当今日益数字化的世界对首席供应链官的角色以及供应链领导者与高级管理人员中其他高管人员之间互动的影响。通过这些访谈,我们发现了供应链领导者应具备的四个关键特征,以便能够从大数据分析中获得收益:
1、对数据和系统技术有深刻的了解。当今的企业可以通过数据分析和通过数字方式收集数据来深入了解客户行为。尽管不需要首席供应链官成为信息技术(IT)专家,但他们应该对数据收集、技术和分析有足够的了解,以引导对话并为高级领导者及其供应链团队提供数字化愿景。
供应链领导者应认识到如何实施和利用相关平台和流程以及数据来自何处,并应表现出对来自各种渠道的数据范围和规模的扎实理解。重要的是,领导者必须准备好对数据采取明智的行动。
2、具有影响力的协作方法。如果首席供应链官在孤岛工作,将无法从大数据分析中获得收益。在内部,供应链领导者必须能够与首席技术官进行沟通和协作,以帮助确定适合组织的技术和政策;
与首席数据官一起了解如何最佳地捕获和使用数据;与首席营销官一起,评估供应链如何能够更专注于客户和需求驱动,并与首席执行官具体沟通更广泛的创造价值的机会。最终,供应链执行官将需要能够与内部利益相关者和外部供应商建立桥梁。
3、跨职能经验。如今的供应链管理人员具有跨部门的'经验,并且能够理解和与来自多个业务部门的人员进行交流。重要的是,首席供应链官员还必须具有销售、财务或技术方面的知识。
4、发展新技能和培训他人的能力。当今的首席供应链官必须紧跟最新技术,以确保组织适当地吸收数字技能和分析人才。企业犯的最大错误之一是在没有适当准备组织的情况下实施大数据分析项目。建立内部计划以确保在整个供应链中采用技能至关重要。
要从整个供应链或整个组织的大数据分析中获取所有好处,不仅需要技术和IT。从首席执行官和执行委员会开始,企业必须准备好支持一种全新的思维方式,培养一种对创新和技术开放的文化,并愿意挑战关于供应链管理方式的惯例。
大数据分析对供应链有什么影响、中琛魔方大数据分析平台表示由于供应网络上数十亿的连接设备提供关于服务需求、位置和库存分布的实时信息,甚至实现预期的需求,理解和接受大数据的执行领导层、数字颠覆和这些趋势的人力资本方面对未来企业的优势至关重要。
论文供应链数据分析3供应链案例分析的方法
一、供应链案例的类型
供应链案例可以是从原材料供应一直到最终产品送到最终用户手中的整个供应链的案例,也可以是只涉及供应链一个环节或只关注于单一的物流活动的案例。无论哪一种案例,在分析时都应该从供应链整体的角度进行,要考虑单一环节的变化对供应链中其他环节产生的影响。
二、供应链案例分析的目标
提高客户服务水平和降低总的运作成本是供应链管理的两大目标,在案例分析时,必须牢记这两大目标。
三、供应链案例分析的方法
供应链案例分析可分为这样几步进行:
第一,分析供应链现状。
首先分析供应链的结构,在分析时可绘制一个从原材料或零配件供应的起点开始,通过生产制造环节和分销配送环节,直到最终用户手中的货物流动示意图,示意图目的是为了描述供应链中各固定节点(如工厂、仓库)的结构和货物在这些节点之间的流动模式。即货物流。
然后分析支撑货物移动的信息流和信息系统,包括订单信息处理、需求预测信息、管理信息和计算机系统。其次对现行的供应链绩效进行分析,这对改进措施的提出是非常有效的,绩效分析可包括供应链的总体绩效、供应链的相对绩效和单项物流功能的绩效。
第二,在现状分析的基础上找出问题。
这常常是案例分析最困难的也是最重要的一步。因为如果无法正确地鉴别出主要问题,也就无法作出正确的选择。在分析时要注意症状与原因的区分,通常在分析时症状是比较容易明确的。
例如,经理可能认为仓储能力短缺是一个问题,实际上,这可能仅仅是一个症状,造成的原因可能是库存管理不良或生产安排不合理而使得库存的大大超过了实际需求。因此在分析时,必须找到真正造成问题的原因。
第三,设想并提出解决问题方案
解决方案的提出是和现状分析紧密联系在一起的,一个好的现状分析能够对主要问题进行清晰的确定,从而指出正确的解决问题或行动路线。提出解决问题方案时通常可从三个层面上考虑:具体功能部门层面;公司层面,在公司内实行跨部门的改革;供应链层面,同一供应链上的公司间相互配合上进行改革。
最后对提出的方案应当做全面的说明。
以上是对分析供应链问题提供一个思考分析的框架,这不是一个应用于所有供应链问题的万能方法,而是列出了在分析问题时可考虑的因素,案例分析时应根据实际问题确定相关的研究因素。
摘 要:随着信息技术的不断发展,在互联网技术上又延伸和扩展出了物联网技术,物联网技术具有十分重要的经济和社会前景,引起了很多国家和政府的重视。本文就是在这个背景下首先讨论了物联网的概念和基本技术,然后描述了其应用领域,最后并对物联网发展的问题做了分析。关键词:物联网 射频识别 M2M
中图分类号:TN91 文献标识码:A 文章编号:1672-3791(2012)05(b)-0023-01所谓物联网,就是利用射频自动识别技术,实现物体和物体之间能够识别的网络。EPC global的Auto-ID中心的提出的定义是:把所有物品通过射频识别等信息窗设备与互联网连接起来,实现智能化识别与管理。从本质上来说物联网是互联网技术的一种延伸,涵盖信息主要包含了射频识别(RFID)、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等传感设备。设备之间按约定的协议,把任何物品与互联网连接起来,进行信息交换和通讯,以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。其中主要包括了两种概念:第一,物联网的核心和基础仍然是互联网,是在互联网基础上的延伸和扩展的网络;第二,其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间,进行信息交换和通讯。
1 物联网涉及关键技术
11射频识别技术(RFID)
RFID射频识别技术是一种非接触式的自动识别技术,它通过射频信号自动识别目标对象并获取相关数据,识别工作无须人工干预,可工作于各种恶劣环境。RFID技术可识别高速运动物体并可同时识别多个标签, *** 作快捷方便。在物联网中重要起“使能”(Enable)作用。
射频识别技术应用非常广泛,目前产品:RFID读写器、RFID标签等已经广泛应用了,典型应用范围:门禁控制、航空包裹识别、文档追踪管理、包裹追踪识别、畜牧业、产品防伪、票证管理、汽车晶片防盗器、停车场管制、生产线自动化等。
12传感器技术
传感器是一种物理装置或生物器官,能够探测、感受外界的信号、物理条件(如光、热、湿度)或化学组成(如烟雾),并将探知的信息传递给其他装置或器官。因此可以说,传感器是人类五官的延长,又称之为电五官。在我们生活中声控灯、自动门、遥控器等都是传感器的典型应用。
传感器的特点包括:微型化、数字化、智能化、多功能化、系统化、网络化,它不仅促进了传统产业的改造和更新换代,而且还可能建立新型工业,从而成为21世纪新的经济增长点。
13M2M
M2M是机器对机器(machine-to-machine)通信的简称。是多种不同类型的通信技术有机的结合在一起实现机器之间通信、机器控制通信、人机交互通信以及移动互联通信等。M2M让机器、设备、应用处理过程与后台信息系统共享信息,并与 *** 作者共享信息;它提供了设备实时的在系统之间、远程设备之间或和个人之间建立无线连接,实现数据传输。
14其他技术
物联网还包含了其他如纳米技术、智能潜入技术以及工业化和信息化的融合技术等等在此就不一一详述了。
2 物联网应用领域
21城市管理
通过物联网可以实现智能交通,物联网技术可以自动检测并报告公路、桥梁的“健康状况”,还可以避免过载的车辆经过桥梁。在交通控制方面,可以通过检测设备,在道路拥堵或特殊情况时,系统自动调配红绿灯,并可以向车主预告拥堵路段、推荐行驶最佳路线。
22公共安全
通过物联网与摄录技术综合起来,我们可以实现人脸自动识别技术、车牌自动识别技术、指纹识别技术等可以有效增加公安机关的办案效率,增强社会安全保障。
23家电行业
将家庭所有家电家具实现物联网连接,可以实现真正的智能化家庭。典型的例子是海尔曾经通过物联网网桥(WSNBridge),实现了用户通过手机、互联网、固话与家中灯光、窗帘、报警器、电视、空调、热水器等电器设备的沟通,将物联概念与用户的生活实际紧密联系起来,使之成为了一种像水、电、气一样的用户居家生活的基础应用服务;海尔的全球首款“物联网冰箱”具有网络可视电话功能、浏览资讯、播放视频等多项生活与娱乐功能,让原本属于生活电器的冰箱成为一个娱乐中心。
24医护行业
医护领域的物联网应用主要在人体的监护和生理参数的测量等方面,利用传感器可以对人体的各种状况进行监控,将数据传送到各种通信终端上。在美国曾经实现了在鞋垫上设置传感器对有特殊病情老人通过物联网进行监控,最终获得有效数据实现最佳治疗效果。
25物流行业
物流行业是使用物联网技术比较早的行业,由RFID等技术和移动手持设备组成物联网后,基于感知的货物数据便可在全球范围内监控货物的流通状态,可以提供全面的货物信息以及物流跟踪信息,能够实时的获得货物以及航运信息,降低物流风险并提高风险的控制能力。
3 物联网技术存在问题
31物联网跟风较多,应用较小
物联网的价值不是一个可传感的网络,而是必须各个行业参与进来进行应用,不同行业,会有不同的应用,也会有各自不同的要求,这些必须根据行业的特点,进行深入的研究和有价值的开发。现阶段的物联网同样现处于跟风这一种现象,很多的企业盲目的炒作物联网,而没有形成具体的应用。物联网的体系基本形成需要一些应用形成示范,更多的传统行业感受到物联网的价值,这样才能有更多企业看清楚物联网的意义。
32物联网标准难以统一
互联网能够快速发展很大原因取决于互联网标准的成功,现阶段的物联网没有形成统一的标准,很难形成产业的规模的应用,对于推动物联网的普及起到很大的阻碍。因此,标准的建立至关重要。
33大规模应用普及需要较长时间
没有标准,整个行业的发展就要受到制约,同样,对于物联网的普及也需要经过很长的时间,而时间的成本,对于快速发展的企业来讲还是有非常大的影响。
34物联网大企业部署较快
从现状来看,提到物联网都是比较高端的人群或者是企业,对于物联网的部署,只有具有一定的实力的企业能做或者承接物联网项目,如中电信、中移动等,对于小企业来讲,物联网的应用还没有具体的涉及到,以至于出现可望可及的现象。
35技术环境不成熟
虽然互联网的发展为物联网迈进了重要的一步,物联网不仅仅需要互联网的支撑,还需要许多如通信、企业应用软硬件的支撑,对于如何实现这些网络的融合,从技术的角度来讲,需要涉及到大量跨行业、跨企业的协条,导致了物联网在技术方面还存在很大方面的缺
36全社会对物联网的内涵尚未取得共识
虽然物联网受到全社会的普遍关注,但目前物联网的概念和技术架构缺乏统一的清晰描述,全社会对物联网的内涵尚未取得共识。物联网从广义上认为是深度信息化,狭义上认为是此深度信息化的承载网络,这其中的“深度还需要业内人士共同探讨,不断发展完善。
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