伴随着零售商愈来愈大
在过去的十年中，伴随着零售商提供无限、迅速与免费送货的压力愈来愈大，导致供应链的繁琐性明显提高。频仍的中止，好比货物损坏或者运送时间过长，是这种趋势非常普遍的现象。制造业是一个资产密集型行业，随是小规模的中断，可成本也会迅速提高。大数据高级分析应用平台具有客户智能（ci）、物联网（iot）智能和运营智能（oi）三大系列产品组合，可以提供融合人、物和业务的高级数据分析服务。
称之为数字化
嵌入到供应链关键领域的低成本传感器与连网设备正在传送资产位置、质量与状态的关键实时数据，好比，智能传感器能够在运输当中检测到货物的异常温度变化，从而能够马上采取纠正措施，避免潜在灾难性货物损失；麦肯锡的一项研究发现，供应链已将大数据分析等技术纳入43％的流程中，他们称之为数字化；随着总体成本、灵活性、效率和客户满意度的提高得到认可，这一数字有望继续上升。
在进行这类数字化转型之前
制造商一定要先采取以下五个重要步骤：在制造商开始获得供应链数字化带来的好处之前，他们必须建立以下指标和基准：货物的室内和室外实时位置；货物的处置（如处置、温度、湿度）；这些数据可以助于确定与业务目标一致的改进范畴与关键绩效指标，这有助于确定需要改进的领域或整个供应链的进步机会，从而提高效率和产出。一家塑料供应商实施物联网解决方案，以缩短从仓库到货运码头的周转时间。员工将首先走遍整个仓库，随后使用条形码扫描收集到的包裹以便装运，现场与运输当中包裹位置与状况的实时可见性对于优化处理方案效率特别重要。
可以监测环境参数
sps‘标签’可以监测环境参数，如温度、压力和湿度，这是许多iot应用的关键。在大数据环境下，对用户数据进行筛选和分析，在这个基础上对营销客户群体进行确定，再通过邮件营销就能够将有关产品的信息精准地发到对其有所需求的客户手中。好比，一家中型海鲜经销商，关注从仓库到单个零售商之间各种鱼类的新鲜度，也许只需要在每种鱼类中放置一个智能标签。
零售商正在利用射频识别技术
积累数据、汇总数据并评估正确的处理级别，为了维护这两种处理方案并将大数据转变为智能数据，零售商正在利用射频识别技术，将准确的实时数据提供给软件分析。根据业务目标，这些网关能够位于仓库中、车辆上或者两者都有，它们分析传感器的实时数据，并提取与存储所需的数据点，例如速度、温度与压力。拥有额外业务目标的更复杂供应链将需要更多的数据处理，如果传感器向分布在多个仓库和车队中的物联网网关发送数据，它们将需要被推到一个安全的云中，并在那里被处理，然后转化为可操作的洞察力。
开发可视化和可操作分析的应用程序
计算和处理的数据只有在能够转化为清晰的业务洞察力时才有价值，使组织能够快速获得可转化为行动的洞察力；实现这一点的最佳方法是开发具有可视化和报告工具的应用程序，如移动和web控制面板；如果物联网资产管理解决计划一旦启动并运行，报告和阐发开始实现，供应链中也许出现的许多问题都能够自动得到处理。这就是物联网在供应链中力量最明显的地方，自动化显著降低了人力需求和人为错误的风险，特别是在复杂的24/7—365操作中。
特别要注意的是
要是智能标签传感器报告其中一个海鲜经销商卡车在运输途中的温度超过平均水平，就会向驾驶员的移动设备发送警报。特别要注意的是，来自大数据的主要价值不是来自原始形式的数据，而是来自其解决与分析还有分析中产生的见解，产品和服务。最好是适度地开始，然后在确定什么处理方案与流程最有效之后再进一步发展。
物联网解决方案
比如智能资产管理，已经对供应链的成功产生了迅速而显著的积极影响。普华永道的一项研究显示，具有高度数字化供应链与运营的公司每一年能够获得4.1％的效力提升，与此同时每年将收入增加2.9％。
实时洞察与自动化问题处理
为资产密集型企业带来了更高效、更灵活的运营，使他们能够更好地处理甚至预测客户不断变化的需求。现在各种工业云平台的出现，是当前工业数字化革命的最新表现，它综合了物联网技术、传感器技术、云技术、大数据技术等慢慢发展成熟的新兴技术，与原有的自动化技术、工业软件结合，正在创造出全新的商业图景。
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