随着全球环境从乌卡时代走向巴尼时代，供应链管理能力与水平决定了企业的存生与盈利水平。数据是体现供应链运营状态与价值的核心要素，借助最新的数据处理技术最大限度挖掘数据价值，实现供应链可预测、可追溯、可实时响应，提升供应链管理透明化和智能化水平，是当今生产与制造型企业面向复杂、脆弱、多变与不确定的环境，必须构建的差异化竞争力，亦是企业至关重要的生存依托。
Galaxybase银河图数据库无疑是使能供应链高效协同的一剂良方。
01 供应链的多重矛盾
现代化企业的供应链管理中，业务过程复杂多样，不仅包含采购、生产、库存管理、运输、分销和客户服务等多个环节，且每个环节都涉及多个业务部门。各个环节环环相扣，串联成以“原材料供应链-厂家生产-分销商/零售商销售-消费者”为核心的网状链条。但供应链又属于价值增值链，其管理效率的高低直接关系到企业的关键运营指标，如交货准时性、生产效率以及整体成本结构。
多参与方、多实体对象复杂关联的网状价值链的特性与精准高效的供应链精益化管理需求形成难以调和的矛盾：
- 业务环节复杂VS管理高效率
供应链由众多不同类型、不同数量的组织构成，结构纷繁复杂。以汽车制造为例，一辆汽车需要上万个零部件组装，背后则是成百上千家供应商，完整的供应链遍布全国甚至全球。想要实现高效的管理和协同，并非易事！
- 影响链路长VS精准风险防控
供应链涉及众多环节和参与者，上下游之间牵一发动全身，任何一环出现问题都会对整体产生影响。同时由于市场和用户需求的不稳定性，供应链反应不及时则会导致高库存、生产过剩等问题，从而导致原材料成本和运输费用的增加，成为压垮很多企业的最后一根稻草。
02 追根溯源，找到问题的本质
深挖上述问题，我们能够发现问题本质是数据和业务的脱节。当前的供应链管理中尚未形成有效的全面采集、处理、传递、分析供应链上下游关键环节数据的能力。
- 数据未实现在线化：供应链上下游中很多企业的关键业务环节仍依赖老旧的系统和手工流程，关键数据无法被采集。
- 企业内外数据孤岛：企业供销存的各个环节往往使用不同的信息系统，跨系统业务语言不一致，数据结构、数据质量、数据标准都参差不齐、导致数据无法高效共享和整合，形成信息孤岛，影响决策的及时性和准确性。
- 数据利用程度弱：内部海量数据沉淀，但是数据并未被有效利用，尚未通过有效的数据建模与人工智能算法得出更具价值的数据洞察来赋能业务升级。
要解决上述问题，擅长梳理业务关联逻辑、处理数据关联关系的图技术成为数字化供应链必不可少的技术选择。
03 供应链天然是一个图场景
供应链是一个天然的多对象关联网络。而图技术则是以高效处理对象与对象之间关联关系为核心设计原则的数据存储、计算、可视化分析技术的统称。它能够有效链接供应链上下游中复杂的生产关系、需求关系、供给关系、运输关系、交易关系、依赖关系等显性或隐形的关系，实现实物流、信息流、商流和资金流四流合一的全链路数字化分析，赋能供需匹配和精细化生产运营的关键决策。
创邻科技的Galaxybase银河高性能图数据库能够统一存储企业生产、采购、仓储、物流等核心系统的多源异构数据及其复杂关联，支持海量数据实时入库，打通数据壁垒，实现端到端的数据可见、共享与联动。银河图计算平台则具备完善的图挖掘能力，支持复杂关联模式的高性能查询与挖掘，基于供应链的关联特征监控输出数据驱动的洞察，实时反馈到生产线上，赋能企业进行智能化生产调度和物流仓储管理。
以Galaxybase图技术重新编织的供应链数字化网络，能够实现：
- 全链路透明可视化：图技术能够以数据串联实物流、信息流、资金流和商流，并利用Galaxybase强大的可视化能力直观展现的全链路的四流图谱，帮助决策者具备全局视角，实时跟踪的分析对象的状态。
- 风险追溯与影响分析：通过规则引擎与图模型算法，快速识别供应链中的风险事件，追溯风险源头、排查影响范围，方便业务人员及时采取措施降低事件对生产、库存、交付的负面影响。
- 优化供应链网络：利用图模式匹配与图挖掘算法，分析优化供应链网络结构，找出最优的采购方案、运输路线和库存配置，提高运营效率、降低成本、保障交付、提升客户满意度。
04 总结
在竞争日趋激烈、成本压力巨大的环境下，越来越多的企业开始上下游整合，通过供产销一体来强化竞争壁垒。这其中，通过数字化能力实现全链路的信息拉齐、以精细化算法替代经验驱动决策、跨部门跨企业高效协同合作，才能实现数据红利、算法红利、协同红利，提升企业在存量时代的盈利能力。图技术正是网络化协同中必不可少的技术底座。创邻科技愿携Galaxybase银河图技术平台赋能新时代的供应链管理，为智能制造注入新质生产力！
想要了解更多制造业的应用场景和解决方案，欢迎登录创邻科技官网添加创邻科技官方小助手，等你哦！
版权归原作者 创邻科技 所有， 如有侵权，请联系我们删除。