物联网和大数据之间的协作充当了鞋类供应链的中央神经系统。物联网设备充当了传感输入，收集生产线和物流运营的实时状态更新。然后，大数据分析会处理海量信息流，以识别风险和瓶颈，使制造商能够快速做出数据驱动的决策，确保运营的连续性。
通过结合物联网的可见性和大数据的智能，公司可以将供应链从被动响应转变为主动应对。这种集成使制造商能够以保持运营所需的敏捷性来应对全球性中断和气候挑战。
韧性的架构
要理解这些技术如何提高韧性，有必要考察它们在技术架构中的具体作用。
物联网：实时数据收集器
物联网设备被部署为贯穿整个实体供应链的实时传感器。它们持续监控鞋类生产机械的状态，并跟踪货物在物流网络中的移动。
这会产生持续不断的“实时”数据流。管理者无需依赖定期更新，即可即时了解运营的实际情况。
大数据：分析引擎
来自物联网传感器的原始数据量通常非常庞大，仅凭人力分析难以处理。大数据技术会摄取此数据流以执行复杂的分析。
通过处理这些信息，系统可以识别出表明潜在供应瓶颈或新兴风险的模式。它将原始传感器数据转化为可操作的情报。
增强运营灵活性
这项技术集成的首要目标是提高供应链在不确定性面前的灵活性。
快速响应中断
鞋类供应链经常受到全球供应链中断和气候相关挑战的影响。
当这些技术协同工作时，它们可以使制造商及早发现这些问题。这使得能够快速做出数据驱动的决策，使公司能够立即调整其物流或生产策略，而不是等待影响发生。
精准库存管理
除了危机管理，大数据工具还可以利用历史数据以及实时输入来优化日常运营。
通过分析用户行为和市场需求，零售商可以就库存做出可衡量的决策。这确保了生产计划与实际消费需求高度一致，从而防止了呆滞库存的积压。
支持循环经济模式
韧性也关乎资源效率和长期可持续性。
减少过度生产
通过严格按照需求进行生产，这些技术大大减少了与过度生产相关的污染。这种技术方法确保资源不会浪费在市场上不需要的鞋类上。
促进资源循环
大数据分析支持循环商业模式，例如旧鞋的回收和二次销售。通过跟踪资源循环效率，制造商可以更好地管理其产品的生命周期，减少对原生原材料的依赖。
理解权衡
尽管益处显而易见，但在实施这种双技术堆栈时也存在固有的挑战。
数据完整性依赖
大数据分析的有效性完全取决于输入数据的质量。如果物联网传感器发生故障或提供不准确的读数，分析将产生有缺陷的见解，可能导致糟糕的决策。
基础设施复杂性
将物理物联网传感器与高级分析软件集成会增加供应链的复杂性。它需要强大的技术基础设施和持续的维护，以确保“数字孪生”准确反映物理供应链。
为您的目标做出正确选择
集成物联网和大数据是对稳定性的投资，但您的具体重点应决定您的实施策略。
- 如果您的主要重点是运营连续性：优先在物流路线上部署物联网传感器，以即时检测气候风险和全球瓶颈。
- 如果您的主要重点是可持续性：大力依赖大数据分析来关联历史数据与用户行为，从而最大限度地减少过度生产和浪费。
通过将物联网的物理跟踪与大数据的预测能力相结合，您可以创建一个不仅高效而且能够抵御意外情况的供应链。
总结表：
| 技术组件 | 在供应链中的作用 | 对韧性的关键益处 |
|---|---|---|
| 物联网传感器 | 从生产和物流中实时收集数据 | 即时可见性与物理中断的早期检测 |
| 大数据分析 | 处理海量数据流和历史模式 | 可操作的情报和预测性风险管理 |
| 集成系统 | 连接物理跟踪与数字情报 | 快速响应全球瓶颈和气候挑战 |
| 需求预测 | 关联用户行为与生产 | 减少过度生产和优化库存管理 |
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参考文献
- Ibtissam Zejjari, Issam Benhayoun. The use of artificial intelligence to advance sustainable supply chain: retrospective and future avenues explored through bibliometric analysis. DOI: 10.1007/s43621-024-00364-6
本文还参考了以下技术资料 3515 知识库 .