大数据背景下制造企业供应链成本管理的实施对策分析

在大数据时代背景下,制造企业的成本管理有了创新契机,如何深入利用大数据技术提升成本管理水平是制造企业目前的重要任务。供应链管理是制造企业经营管理的关键内容,而供应链成本管理是直接有效的成本管理手段,能够严格管控制造企业研发设计、生产、物流、营销等多个环节的成本。基于大数据背景的供应链成本管理,其管控作用较突出,制造企业的生产经营成本可以得到有效控制,但是从目前的实际情况来看,在大数据环境下,制造企业的供应链成本管理还存在问题,企业仍需继续加强供应链成本管理。文章阐述供应链成本管理的关键,分析了大数据背景下供应链成本管理问题,结合实际提出强化供应链成本管理的有效措施。     

基于多Agent的林产品供应链管理框架构建

文章以供应链管理理论为指导,利用Agent软件所具有的自主推理、自主决策、动态适应性和敏捷反应性等智能功能,建立了基于多Agent的林产品供应链管理框架并对框架系统的功能特点,基于多Agent的林产品供应链管理框架思路、供应链系统模型、基于多Agent林产品供应链系统模型中的核心企业运作模型、Agent信息通信模型做出了分析与表述.     

基于多Agent的林产品供应链管理框架构建

文章以供应链管理理论为指导,利用Agent软件所具有的自主推理、自主决策、动态适应性和敏捷反应性等智能功能,建立了基于多Agent的林产品供应链管理框架并对框架系统的功能特点,基于多Agent的林产品供应链管理框架思路、供应链系统模型、基于多Agent林产品供应链系统模型中的核心企业运作模型、Agent信息通信模型做出了分析与表述.     

大数据时代物流企业供应链管理研究

大数据的诞生与发展是时代进步的必然产物,随着物质生活水平的提升,人们对于物流效率以及服务质量的要求越来越高,物流企业利用大数据信息的优势,开展供应链管理已成为必然趋势。文章论述物流企业供应链管理的重要性、运作模式等,分析大数据时代物流企业供应链管理存在的问题,并提出相应优化路径,以期为企业产品质量、管理结构的优化升级等,提供一定参考。     

云服务定价机制探索研究

本文通过分析目前云服务定价机制的特征和存在的问题,以及基于信息链、供应链和价值链"三链"的云服务定价过程,根据协同管理和顾客感知价值理论,探讨建立新型云服务协同定价机制,体现资源共享、技术服务和协同管理三者的最佳整合。并应用大数据处理技术提出云化操作系统实现"机化定价"的设想,对实现消费者效用最大化和云服务提供商收益最大化的均衡具有一定的理论意义和现实价值。     

大数据对零售业采购与供应链管理的影响

随着信息技术的不断发展,企业在信息化过程中积累了大量的结构化和非结构化数据。目前,大数据正在逐渐为各行业创造价值,其所积蓄的价值将驱动经营和决策的管理变革、商业模式变革等;与此同时,大数据也对零售业的采购与供应链管理产生着重大影响,引发着深刻地变革。本文通过案例分析大数据对当前零售企业的采购与供应链管理发展变化产生的影响,得出大数据分析方法与技术的应用能够推进零售企业的采购与供应链的转型、能够优化其采购与供应链管理中的成本结构、能够有效配置供应链上有限的资源。     

大数据背景下企业决策管理的现实困境与应对策略

随着M I S、M R P、E R P等先进的企业管理系统在各类企业中的广泛应用,企业的信息化水平、管理水平得以不断提高。面对日益激烈的市场竞争,越来越多的企业意识到数据的获取、分析、筛选与应用对企业决策管理起到重要作用。大数据已经成为企业管理界研究的热点,并对企业决策管理的相关理论产生深远的影响。文章基于大数据视角,构建基于大数据支持的企业决策管理系统模型,探索在大数据背景下企业决策管理的现实困境,并提出应对策略。     

大数据视域下的企业人力资源管理创新研究

随着技术的发展,大数据在人力资源管理方面得到了广泛应用。本文从以"事实+数据"推动人力资源规划、以"社交网络+数据处理"推动人才招聘与配置等方面,分析大数据的人力资源管理创新。基于大数据视域下,本文从管理观念、管理方式、管理团队等三个方面,分析企业人力资源管理现状,并提出相应的解决对策,以期提升企业人力资源管理成效。     

供应链中大数据分析应用研究综述

近年来,供应链管理实践中产生的数据量呈指数增长,大数据分析在供应链中存在巨大的发展空间,然而,当前对于供应链中大数据分析应用还缺乏深入研究。通过相关文献梳理,对国外供应链中大数据应用进行深入探析,结合国内外研究成果回顾了不同行业供应链中的大数据应用及其商业价值,鉴于已有研究,对未来该领域研究进行大胆展望。文章将丰富国内供应链中的大数据分析应用理论,为学术界和实务界在供应链管理各个方面实施大数据分析应用提供指导。     

大数据技术在管理会计中的应用

随着社会的不断发展,企业对管理会计提出了越来越严格的要求。传统管理会计已难以满足新时期企业的发展要求,并表现出诸多应用不足。在此背景下,企业通过将大数据技术应用于管理会计中,可帮助管理会计人员采集、分析数据信息,有效及时监测市场发展动态,进而为企业管理者制定决策提供有力依据。因此,大数据技术成为管理会计中不可或缺部分。基于此,文章首先阐述大数据技术、管理会计的相关内涵;然后分析大数据技术对管理会计的影响,接着介绍大数据可为管理会计搭建可靠的数据平台、可促进管理会计职能的有效发挥、可有效降低企业运营成本等应用价值;最后提出大数据技术在管理会计中的应用路径,包括挖掘提炼管理会计数据信息、预测分析管理会计数据信息、建立完善会计信息系统、加强会计安全防护、加强管理会计人才队伍建设等。     

新零售时代下电商农产品供应链效率提升策略研究

大数据、云计算等互联网技术的快速发展,使得零售业开始迈入新零售的时代,农产品电商市场日渐成为各家电商巨头的必争之地。然而,随着电子商务模式飞速发展,电商农产品供应链布局却没有跟上信息技术的迭代,仍存在传统供应链低效、落后的诸多问题,难以适应新零售时代对供应链提出的柔性好、效率高等高要求。文章基于新零售时代下电商农产品供应链的特点,分析了电商农产品供应链现存的问题,对电商企业完善供应链布局、提升供应链效率和柔性提供了改进策略。     

大数据分析在物流及供应链管理中的应用研究进展

随着数字时代的到来,Web 2.0以及Industry 4.0、物联网(Internet)等数字技术相继出现,物流及供应链管理领域中的大数据呈爆发式增长,大数据分析在物流及供应链管理中的应用研究也面临很大的挑战。文章运用文献综述的方式对于以往关于大数据分析在物流及SCM中应用的相关研究进行了总结,分别从大数据采集、储存、分析、应用、增值几个方面开展,并对大数据分析在应用中的问题以及未来的发展趋势提出了一些有效建议。     

浅谈大数据时代管理会计的变革

基于物联网、互联网等技术的发展,促使大数据技术得到创新与广泛普及。 企业管理会计与大数据的融合发展,可以在革新管理会计模式的基础上,实现对管理会计作用的最大化体现。 文章从大数据的概念、作用分析入手,在此基础上阐明企业管理会计在大数据时代的具体变革。     

如何有效借助云数据的优势为现代供应链管理服务

在现代信息技术快速发展的背景下,大数据、云计算等技术已经广泛应用于各行各业,特别是对现代供应链管理服务具有重要的支撑性,有利于提升现代供应链管理效率和水平,因而应当给予重视。本文就如何更有效的借助云数据优势为现代供应链管理服务进行了研究和分析,不仅分析了云数据对现代供应链管理的服务优势,而且也分析了制约云数据科学和健康发展的因素,进而就如何更有效的利用云数据提出了一些有针对性的对策和措施,旨在为促进现代供应链管理步入创新发展轨道提供参考。     

基于食品供应链管理在区块链技术中的应用研究

随着大数据的不断发展完善,供应链管理自身存在许多固有的盲点,面临着诸多挑战。区块链技术能够帮助供应链管理解决这些盲点挑战,使企业通过高效实施供应链管理,率先占据市场领先地位,但目前依然存在一些挑战。本文首先针对供应链管理存在的问题进行分析;其次,通过构建区块链技术形成创新型的核心应用模式,对食品行业的供应链进行系统分析,并详细描述区块链技术给食品供应链管理创造的价值;最后,总结出区块链技术与供应链管理相结合面临的难题。区块链技术要想在食品供应链管理中创造价值,既要通过合适的区块链进行架构,又要建立完善的相关支持性管理体系。     

浅析大数据在航空制造业供应链质量管理的应用与研究

随着科学技术的不断进步,智能化在各行业广泛应用,大数据时代即将到来,文章分析大数据在航空制造业供应链质量管理领域的应用,优化供应链质量管理,提高企业生产效率,实现航空制造业飞速发展。     

大数据背景下的电子商务创新模式探析

随着云计算等新技术的应用,大数据在越来越多领域得到应用.借助大数据处理分析成果,一些商业创新模式不断涌现.在此背景下,电子商务发展同样面临机遇和挑战.大数据可以更好地支撑电子商务营销精准化、实时化、高度差异化和个性化,进而有效推进电子商务价值链、供应链一体化.要想将大数据顺利应用于电子商务中并取得令人满意的结果,必须解决好数据共享、无用数据处理、数据安全防护和契合消费者需求等难题,同时努力拓展在电子商务领域已经比较成熟的按需定制模式、线上线下深度融合模式、互联网金融和在线供应链金融等模式.     

小企业与供应链管理

人们通常认为供应链管理(SCM：Supply Chain Management)只是大企业的事，通过运作良好的供应链获得巨大收益的大公司越来越多．如HP、Dell、IBM、沃尔玛、家乐福、宝洁等著名企业．其实施供应链管理的经验也已日趋成熟。通过供应链管理技术的集成．这些公司在减少成本、降低库存、提高劳动生产率等方面．已节省了数以亿计的美元．同时还提高了经营效率和顾客满意水平。     

供应链需求预测中的神经网络预测技术应用分析

本文认为,解决供应链上游企业准确理解下游企业所提供的订货信息,进行科学的市场需求预测是供应链管理中具有战略性和规划性决策的问题。基于市场准确预测的协作计划预测和补货技术(CPFR技术)能及时准确地预测由各项促销措施或异常变化带来的销售高峰波动,从而使销售商和供应商做好准备,赢得主动。而构筑基于CPFR技术的供应链需要良好的预测方法和技术以及信息系统的支撑。文章指出,基于误差反传算法的神经网络(BP神经网络)作为一种对复杂经济现象进行分析和预测的有效工具,在有大量数据和长期学习过程的情况下,能发挥出更大的优势和性能,加之其具备自学习和自适应能力,能适时调整流程企业产品销售的信息误差,对供应链的决策系统起到精确的辅助作用。文章建立的基于协作计划预测和补货(CPFR)数据库的供应链需求预测支持系统的流程框架,以及在此基础上提出的基于BP神经网络的供应链需求预测模型,可以提高预测精度,有效避免评价过程中的人为失误,取得令人满意的预测结果。     

大数据时代下的房地产企业人力资源管理

随着互联网技术的进步,大数据应运而生。 而大数据并不简单地指数据量大,更注重自身的互联网功能强大,可以高效处理各种讯息数据,且信息精准。 房地产领域市场竞争很大,特别是国家开始掌控房地产领域的发展,使得房地产公司之间的竞争越来越激烈。 由此,为取得更好发展,房地产公司相关负责人要顺应时代潮流,合理使用大数据分析技术,逐步加强人力资源(HR)管理,实现房地产公司长远发展。 不管是统计分析方式中采用的数据或者大数据背景下即将被转化与使用其他方式的数据,最后均是基于量化分析方式来揭露数据中包含的事物特点及发展趋势。 文章从当下房地产公司 HR 管理常见的问题着手,深入探究怎样在大数据时期加强房地产公司 HR 管理。