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行行业观察

大数据驱动的先进制造业供应链优化策略

申沈阳黎发热能燃机设备配件有限公司

珅

[摘要]大数据技术的快速发展，为先进制造业供应链优化提供了新的技术支撑和发展方向。文章从先进制造业供

应链的特征出发，深入分析了大数据驱动下供应链优化的技术路径，通过探索预测分析技术和优化决策技术的集成

应用，构建包含精准采购、智能制造、智慧仓储和市场响应的全链条优化策略，旨在为先进制造业实现供应链数字

化转型提供技术方案与实施路径。

[关键词]大数据；制造业；供应链；优化策略

中图分类号：F274；F49文献标识码：A文章编号：1674-1722（2024）23-0037-03

随着制造业朝智能化、柔性化方向发展，供应链面动，推动了从分散决策向协同决策的转变，形成了数据

临的不确定性和复杂性不断提升。全球化分工深化带来驱动的价值网络体系。

的供应商地域分散、需求波动加剧、库存积压等问题，二是智能化的柔性响应能力。在产品定制化趋势下，

对供应链管理能力提出了更高的要求。大数据技术为解先进制造业供应链需要支持智能化、柔性化的生产方式，

决这些问题提供了新思路，通过对海量多源异构数据的如表1所示。

采集、存储和分析，能够实现对供应链关键环节的精准三是全链路的数字集成度。先进制造业供应链通过

预测和动态优化。传统供应链模式暴露出韧性不足、响数字化手段实现了从采购、生产到销售的全流程集成。

应迟缓等问题，亟需利用大数据技术增强供应链的敏捷数字孪生技术构建了物理世界与数字世界的映射关系，

性和适应性，构建更具弹性的供应网络体系。同时，制使供应链各环节的运营状态可视可控。大数据分析贯穿

造业数字化转型进程的加快，为供应链优化提供了坚实供应链各环节，支撑起从战略规划到运营执行的多层次

的数据基础和有力的技术支撑，推动供应链朝智能化、决策体系，推动了供应链管理的系统性变革。

网络化方向演进。二、大数据驱动供应链优化的技术实现

一、先进制造业供应链的特征（一）构建数据基础

先进制造业是基于信息技术、智能技术与先进工艺构建大数据驱动的供应链优化数据基础，需要从数

的深度融合，以数字化、网络化、智能化为主要发展方据采集与集成体系、数据质量管理、数据安全架构三个

向的现代制造业形态[1]。在此背景下，先进制造业供应维度进行系统化建设[2]。

链呈现出以下三个特征。在数据采集与集成体系方面，采用分布式数据采

一是数据驱动的网络协同性。先进制造业供应链建集架构（DAC），通过工业以太网、OPCUA协议和MQTT

立了基于物联网和工业互联网的多层级网络结构，供应消息队列实现多源异构数据的统一接入。采集数据经过

商、制造商、分销商等多方主体通过数字化平台实现信ETL（ExtractTransformLoad）处理后，通过数据总

息共享和业务协同。实时数据在供应链各节点间高速流线实现跨系统的数据集成，形成统一的数据资产池。集

表1供应链柔性生产系统评估指标

评估维度关键指标计算方法标准值范围

产能调整速率（实际产能变化/计划变化时间）/基准产能15%～25%/天

产能柔性生产