因为不断扩散的新冠肺炎疫情对全世界供应链的毁坏十分比较严重。正如咨询管理公司德勤公司在调查报告中强调的那般，新冠疫情致使全世界的工作人员、原料、制成品和加工厂经营的随意流动性和经营遭受阻拦。该公司在汇报中强调：“立即的供应链碰到了挑戰，第三方和第四方供应商等拓展供应链合作方也遭遇挑戰。”
德勤公司在汇报中表明，公司在全部供应链中遭遇多种风险性，主要包括生命周期减少和顾客喜好快速转变，提升自然资源的不稳定性和易用性，加强监管稽查和违反规定惩罚，供应商融合明显更改经济发展布局。
技术性并无法处理全部供应链问题。货品必须从一个点运送到另一个点。可是，由机器学习算法给予适用的全新分析工具可以协助公司更合理地预测要求，进而使它们可以调节生产制造和运送业务流程。
下列是三家公司取得成功地应用数据统计分析来改进供应链经营的例子。
加强与供应商的运营管理和关联
标准件生产商和代销商Optimas Solutions公司供应链和商务智能高级副总裁Mark Korba表明，该公司已经三个核心行业应用数据统计分析来改进经营及其与供应商和用户的关联。
最先，Optimas Solutions公司在内部结构将数据统计分析用以很多作用，主要包括用以生产制造的原料收集，预测生产制造和客户满意度，根据从供应商处购买来提高工作效率和精确性，并管理方法其库存。
这一切都有利于该公司作出更聪明的管理决策，进而管理方法和减少整体成本费。Korba说，“这可以增强大家的供应链高效率，并改进资金分配。”
次之，Optimas Solutions公司已经应用数据统计分析来协助与行业顾客更好地合作，以控制成本并更好地管理方法它们的库存。剖析还协助公司更好地预测要求和交易。Korba说，“根据可以实行这种类别的剖析，它自始至终有利于控制成本。”
最终，Optimas Solutions公司应用数据统计分析来更好地与供应商合作。Korba说，“根据掌握和监管要求，尤其是某些用户的要求，我们可以为供应商给予更确切的预测数据信息，并更好地管理方法大家的订单信息，便于它们可以更合理地为大家工作中。”
该公司已经应用来源于ToolsGroup的名叫Service Optimizer 99 的网站开展要求方案、库存提升和备货方案。Korba表明，该服务平台与Optimas Solutions公司的NetSuite ERP模块极致集成化，以运用供应链数据信息。
Korba说，“大家通常觉得供应链是一回事儿，但实际上并不是这样。大家将供应链视作全部业务流程经营的好多个部位的总数——从掌握客户满意度到材料管理和生产制造或购置，再到货运物流和运送，再到Optimas和顾客所在城市的库存管理方法和全自动备货订单信息。”
取得成功的关键是公司采用的全部供应链专用工具可以无缝拼接协调工作，以协助顾客维持合理的库存，并更好地管理成本、要求、库存、生产制造和供应商。根据剖析给予的消息必须处理甲乙双方的现金流量和标价等会计问题。
Korba说，“总体来说，全部专用工具处理的供应链问题(不论是协调工作或是独立工作中)都能够提高工作效率、顾客库存管理方法的精确性、供应商关联、成本费节省及其更精确、更迅速的预测工作能力。数据统计分析协助人们获取了公司的由此可见性，乃至在从没想像过的地区，例如提升现钱转化周期时间的精确性、对供应商的反应工作能力开展排名、剖析达到目标的時间，或是评定大家的顾客和Optimas Solutions公司的工作能力。”
Korba说，供应链数据信息不一定要储存在任意一个部位。他说道，“掌握什么系统软件或外界服务项目可以协助搜集和研究所需数据信息十分关键，因而它可以变成有效的决定信息内容。”
例如，应用不锈钢板材和包裝或人力资本和物流成本等材质的物价指数有利于明确什么时候必须价格上涨。Korba说，“更好地浏览企业内部或外界的信息内容，可以为Optimas Solutions公司及其大家的顾客和供应商作出更快的管理决策。”
伴随着Optimas Solutions公司在大数据分析层面显得更为努力。Korba说，“大家的顾客和供应商获益于很多行业的明显改善，包含更好地掌握全部供应链。”
更合理地预测产品需求和库存要求
在线销售汽车零部件的CarParts公司已经应用专业的统计分析工具和机器学习算法来更好地预测产品需求和库存要求。
该公司库存整体规划和预测高级副总裁Stanislav Tatarzuk说，“新的数据统计作用使人们可以更确切地预测英国各个大城市和地域的要求。”
该公司应用源于人工神经网络的模式来明确在其物流配送中心互联网中的库存部位，这使其可以使设备更贴近必须他们的顾客，并能迅速地交货零件，与此同时还节约了物流成本。
CarParts公司布署了来源于Databricks的服务平台，使其可以集中化与商品订单信息和库存有关的全部数据信息，并对数据资料做好剖析。它还运用XGBoost和Prophet等开源系统库，多种多样分析工具，及其用以数据信息工程项目和汇报自动化技术的开源系统工作流管理服务平台Apache Airflow。
应用解析来更好地管理方法供应链的作用之一是运送提升。Tatarzuk说，“从哪里安排发货及其怎样融合的问题很繁杂。应用来源于运送合作方和库房的实时数据，我们可以在应用高級剖析提升多新项目订单信息运送的与此同时尽量提高工作效率。”
这使公司可以迅速地将东西送至用户手上，与此同时降低装卸费。Tatarzuk说，应用这一步骤让CarParts公司节约了大量的资产。
另一个益处是库房提升。Tatarzuk说：“在如今的薪资增涨自然环境中，可以降低人力成本和运送时间是肯定必需的。大家已经建立实体模型便于在物流配送中心恰当置放库存，以降低拣货和储放時间，与此同时建立减少拣货速率的密度高的群集。”
数据统计分析协助该公司解决新冠新冠疫情导致的供应链终断，使其可以在供应链困境的前期环节见到要求变动和提升交货時间，并比对手迅速地作出反映。
适用日益繁杂的供应链
全世界IT技术性服务提供商联想公司高级副总裁兼首席信息官Arthur Hu表明，该公司一直在根据运用现代化的预测技术性和大数据分析来解决其全世界供应链因为产生新冠新冠疫情而面临的挑战。
他说道，联想公司的供应链以前关键聚集在货运物流、信息流广告和业务流程流上。但该公司向全方位服务技术性服务提供商的转型发展代表着其供应链以前关键聚集在机器设备上，越来越越发繁杂，客户满意度更为多元化，商品更为繁杂，必须更高效率、更迅速的运营管理和服务项目。
以往一年，联想公司供应链精英团队与2000家供应商协作，交货了超出1.3亿台想到的IT机器设备。
由于这类变化，该公司的供应链精英团队决策更新改造其经营，选用“智能化转型发展”方式。Hu说，“一个跨职责精英团队专注于将联想公司的供应链经营变化为一个数据驱动的智能化生态体系。新系统给予实时数据、数据分析系统和决定适用，使人们可以比过去更合理地承担对用户的服务承诺。”
该公司搭建了一个成本费预测模块(CFE)系统软件，便于为全部供应链经营中的购置、生产制造和销售费用给予更快、更确切的预测。
将该体系与回归分析和做为机器学习算法的开源项目库XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)紧密结合，联想公司的技术人员可以创建较大和最少阀值，以防止危害成本费精确性的极端化状况。
他强调，该工艺可以开展成本费较为，以降低硬件配置部件每月成本费起伏的危害，并为管理者制订业务流程经营战略给予根据。
他表明，成本费预测模块(CFE)如今适用联想公司的全世界供应链70%以上的购买和产品成本预测，及其90%以上供应链的销售费用预测。与人力成本维护保养对比，其周期时间成本费预测高效率提高约12%。他说道，预测成本费的准确度维持在95%上下。