關于探究基于物流大數據的服裝服飾供應鏈運營模式的論文

上傳人:冷*** 文檔編號:18042316 上傳時間:2020-12-14 格式:DOCX 頁數:4 大?。?5.66KB
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1、關于探究基于物流大數據的服裝服飾供應鏈運營模式的論文   為了使企業(yè)緊跟市場變化、精準滿足消費者需求,國外服裝服飾業(yè)開始運用大數據為企業(yè)服務, 如采用顧客調查問卷加上自身開發(fā)的內部分析系統(tǒng)預測顧客需求,線下線上系統(tǒng)觀測消費者行為強化資料分析等。國內則有企業(yè)借助于大數據技術進行服裝物流配送,如作為ZARA 的物流提供商的百事云康,通過O2O模式全程用數據進行精準控制,其服裝貨品配送與消費者線上訂貨連接在一起,消費者能夠及時、不間斷的享受到專屬服務。受此啟發(fā)和借鑒,中國的服裝服飾業(yè)一方面在消費市場上可通過大數據挖掘用戶需求,精確鎖定目標客戶群,并在設計上提高產品關聯性,定位

2、精細化;另一方面在大數據的支持下企業(yè)可在供應鏈內和供應鏈間實施縱向和橫向協(xié)作,以“訂貨+ 快速補貨”的方式提高流轉、降低庫存,提升產業(yè)競爭力。目前,大數據作為繼云計算、物聯網之后的又一次顛覆性的技術變革,對現代企業(yè)的運作管理理念、組織業(yè)務流程、市場營銷決策等產生了巨大影響,使得企業(yè)的經營管理決策可依賴于數據分析而非經驗甚至直覺。近兩年來,國內外知名企業(yè)(如淘寶、Amazon等)相繼推出相應的大數據產品和平臺,開展了多種深度商務分析和應用,如通過分析結構化和非結構化數據促進其業(yè)務創(chuàng)新和利潤增長;基于大數據技術管理和優(yōu)化其庫存與供應鏈等。隨后,有文獻開始研究物流領域的大數據應用,如Hsinchun

3、 Chen 等認為物流行業(yè)大數據的應用呈現出供應鏈特征,這個“數據供應鏈”存在著數據收集、數據處理、數據分析、數據價值提取、數據價值消費等多個環(huán)節(jié);戴定一[8]提出基于物流業(yè)產生大量的數據,可實現在線的分析優(yōu)化控制,找出規(guī)律和依據,從而提升各項作業(yè)成本控制的價值;姚堯[9]提出物流行業(yè)產生海量數據,通過大數據技術可推動“智慧物流”發(fā)展。但是這些研究目前仍局限在宏觀層面,能夠與某一行業(yè)及微觀層面進行“接地氣”的研究與應用亟需深入開展;此外,現有的大數據研究大多立足于信息科學,側重于大數據的獲取、存儲、處理、挖掘等技術層面,鮮有從管理學的角度探討大數據對于現代企業(yè)運營管理和商務決策等方面。為此,本

4、文以服裝服飾業(yè)為背景,考慮到物流大數據的可獲得性,分析服裝服飾業(yè)物流大數據的特點,從供應鏈的角度研究大數據下服裝服飾企業(yè)間的協(xié)作方式和策略。   1 服裝服飾產業(yè)集群中的物流大數據   服裝服飾業(yè)一般以產業(yè)集群的形式,通過形成集群式供應鏈參與市場競爭。[10]服裝服飾供應鏈一般以成衣為最終產品,包括從纖維生產開始,經過服裝設計、制作、包裝等服裝生產環(huán)節(jié)、輔料等配件生產環(huán)節(jié)和最終的銷售環(huán)節(jié)。[11]這個鏈條中,涉及到的業(yè)態(tài)種類繁多、節(jié)點眾多、資源分散,因此服裝服飾業(yè)數據源分布極為廣泛。此外,各種信息平臺、信息系統(tǒng)造成數量龐雜但具有千絲萬縷聯系的海量數據,使得對服裝服飾業(yè)大數據難以全面獲取和精

5、準分析。為此,考慮到服裝服飾業(yè)在采購、生產及配送中產生了大量的物流活動,這些物流活動大多采用第三方物流的方式,所產生的大量物流數據集中保存在第三方物流企業(yè)的信息平臺上,極為方便進行獲取和分析。而通過對物流大數據的分析,同樣可以用來反映服裝服飾業(yè)供應鏈運營狀況。在這一思路下,將服裝服飾業(yè)的物流大數據分為三類:   (1)采購物流大數據。涉及到化纖、絹紡、毛紡、棉紡、皮革、羽絨、麻紡等服裝服飾原料以及面料、輔料、紗絲線、胚布等服裝原料的采購物流數據,具體包括這些原料的數量、類型、價位、需求時間、供應商分布、客戶流向等大數據。   (2)生產物流大數據。依據企業(yè)的物流信息系統(tǒng)或ERP,獲取原料和

6、半成品在配送中心(倉庫)的庫存量、庫存時間、庫存消耗速度、周轉率、貨損貨差、盤點頻次等大數據,以及原料和半成品在生產中心(車間)的使用量、使用頻率、使用比重、生產時間、生產工序等大數據。(3)配送物流大數據。根據物流配送企業(yè)(或快遞業(yè))的信息平臺,獲取產成品在制造企業(yè)的庫存時間、發(fā)往各地分銷商的數量、型號、時間、頻率等批發(fā)大數據分銷商的構成、地域分布、各分銷商的銷售量、銷售額、庫存量、新品上市時間、下架時間等零售大數據;個人消費者的構成、偏好、地域分布、年齡特征等客戶大數據。   2 物流大數據與服裝服飾供應鏈模式   2.1 物流大數據的供應鏈特征   根據Hsinchun Chen

7、等的觀點,物流大數據同樣具有供應鏈特征。與此同時,企業(yè)可以借助于大數據技術進行運營決策分析以提升自身的競爭優(yōu)勢。就服裝服飾業(yè)而言,在這個數據供應鏈中,可以承擔多重角色:既可以是原始數據(主要是內部數據、結構化數據)供應者,也可以是數據產業(yè)投資者、數據價值消費者,具有優(yōu)秀的數據供應鏈整合能力的企業(yè)將會贏得較大競爭優(yōu)勢。   2.2 物流大數據下的服裝服飾供應鏈模式   對服裝服飾品的需求,客戶的異質性偏好逐漸增大,[12]個性化、定制化的買方市場正在快速形成,促使傳統(tǒng)的供應鏈向大規(guī)模定制模式下的新型供應鏈轉型。[13]以產業(yè)集群形式參與市場競爭的服裝服飾業(yè),以MTO 生產和集群式供應鏈協(xié)作的

8、方式來適應這種大規(guī)模定制。而在大數據背景下,服裝服飾企業(yè)可以根據集群式供應鏈中產生的物流大數據,分析從供應商供應零部件到定制產品送達客戶過程中的關鍵物流信息,如物流時段、物流方式、物流路徑、物流時間等數據產品,輔助企業(yè)制定合理的運營決策。因而,服裝服飾供應鏈由產品“推動”模式轉向客戶需求數據“拉動”模式。   在這一模式下,為解決服裝服飾供應鏈難以實現柔性生產與快速響應的問題,可在3D打印逐漸普及的基礎上,設置若干模塊化小型生產線[14]來保證服裝服飾生產系統(tǒng)的動態(tài)組合與調整能力;其次為了解決服裝服飾業(yè)收集、處理全局信息能力不足的問題,需要引入中間平臺,負責獲取服裝服飾供應鏈中采購、生產、配

9、送等方面的物流大數據并將數據分析結果實時反饋給企業(yè)。   3 大數據導向下的服裝服飾供應鏈間協(xié)作   3.1 傳統(tǒng)服裝服飾供應鏈內協(xié)作特點   服裝服飾品的季節(jié)性、時尚性以及個性化特征促使服裝服飾企業(yè)采用按訂單生產(MakeTo Order,MTO)方式,也即生產延遲,以最低總成本達到客戶期望的滿意度。生產延遲必須以快速的物流服務為前提,在有精準物流服務保證的情況下,企業(yè)利用生產延遲,能及時滿足客戶的個性化、定制化需求,獨特產品能創(chuàng)造價值,為客戶帶來“溢價”收益。但隨著越來越大量的個性化、定制化市場需求,在處理這些大規(guī)模、大批量以及緊急的定制化訂單時,往往由于超出了局部采購(如某一規(guī)格、

10、某一類型服裝原料)、生產(如某一類型、某一款式服飾等)或配送(如某一時段、某一線路等)的負荷,導致缺乏即時的訂單確認與傳遞系統(tǒng)和迅捷的物流服務的配合,即使是局部的延遲,也會造成產品在供應鏈中滯留,從而使得客戶等待收貨時間延長,導致客戶滿意度降低。造成這種問題的原因在于:①眾多的服裝服飾企業(yè)在供應鏈上處于從屬地位,其經營決策的制定源于來自主導供應鏈的核心企業(yè)對市場的需求預測,計劃性和指令性較強,一旦因客戶需求波動引起訂單發(fā)生變化,企業(yè)難以及時做出合理訂單配置,以達到對資源和能力的均衡利用;[15] ②服裝服飾企業(yè)若選擇性接受訂單,可保證短期利潤最大,但可能會喪失客戶;若照單全收,就需要加班或外包

11、,又會帶來較高的固定- 可變成本。企業(yè)缺乏科學的決策依據進行訂單決策以兼顧短期利潤與持續(xù)發(fā)展;[16]③服裝服飾企業(yè)的企業(yè)資源、運營能力有限,在面對緊急訂單或爆發(fā)式訂單時,企業(yè)難以在加班和外包(依賴于延長工作時間和外包會導致的成本上升和利潤率下降,甚至是虧損)之外進行資源互補和能力協(xié)調。   3.2 訂單驅動下的服裝服飾業(yè)供應鏈間協(xié)作策略   在MTO 方式下,客戶訂單是服裝服飾企業(yè)生存和發(fā)展的先決條件。而既要獲得訂單成交量,又要保證客戶能夠及時收貨,這其中,如何進行訂單決策就成為迫切需要解決的首要問題??紤]服裝服飾產業(yè)集群中,因為存在著多條供應鏈,各鏈生產產品的相似性以及地域的臨近性,使

12、得不同服裝服飾企業(yè)在供應鏈上下游跨鏈協(xié)作存在可能。[17]因此,在客戶訂單的驅動下,服裝服飾企業(yè)可依據物流大數據跨供應鏈間尋求協(xié)作,,以兼顧達到最優(yōu)的客戶滿意和企業(yè)利潤。   這種跨鏈協(xié)作策略,可以描述如下:訂單由客戶隨機下達(直接訂單)到某條供應鏈上的企業(yè)(可以是供應企業(yè)、生產企業(yè)或銷售企業(yè)),在進行訂單最優(yōu)配置時,企業(yè)借助物流大數據的分析,綜合考慮供應鏈和企業(yè)自身因素及客戶滿意因素,拒絕部分訂單。隨后,這部分訂單進入(跨鏈訂單)另一條供應鏈上的企業(yè),在物流大數據輔助下再次進行訂單最優(yōu)配置,循環(huán)往復,直至供應鏈資源和能力充分利用。   服裝服飾業(yè)跨供應鏈協(xié)作策略包括四個方面:   (1

13、)跨鏈訂單接受策略??紤]交貨期、價格等客戶方面因素,生產能力、生產利潤等企業(yè)方面因素的影響外,以及不同供應鏈間的合作水平、利潤分配等因素,從客戶、企業(yè)、供應鏈三個維度進行跨鏈訂單接受決策,并分析各因素對訂單接受決策影響程度與影響方式。   (2)跨鏈訂單釋放策略。考慮各條并行的供應鏈及鏈上企業(yè)的生產能力并對其進行合理配置。當某條供應鏈的生產能力已滿負荷運行時拒絕訂單,使之進入另一條供應鏈成為跨鏈訂單,或者將訂單暫時保留在一個預釋放隊列中直到有空余的生產能力可以開始生產。   (3)跨鏈訂單生產排序策略。生產設備、生產時間等因素形成了供應鏈及企業(yè)的生產能力,跨鏈訂單的生產需要根據生產設備的類

14、型、生產時間的先后進行排序。并考慮專用生產(即一臺機器只能生產一種產品)和柔性生產(即一臺機器可以生產多種產品)兩種方式,根據訂單完工時間、訂單延遲時間形成跨鏈訂單生產排序策略。   (4)跨鏈訂單生產能力規(guī)劃??珂溣唵蔚纳a規(guī)劃基于供應鏈及企業(yè)的生產能力,受到生產資源、生產規(guī)模等因素的限制,企業(yè)在接受跨鏈訂單后需要對其生產能力進行合理規(guī)劃,以確保訂單的完成有與之相匹配的生產能力。   4 結語   服裝服飾供應鏈中產生的物流大數據為客戶訂單進行跨供應鏈協(xié)作提供了決策依據,在客戶訂單的驅動下,服裝服飾企業(yè)可依據物流大數據形成精準的跨供應鏈協(xié)作策略,通過制定跨鏈訂單接受策略、跨鏈訂單釋放策略、跨鏈訂單生產排序策略和跨鏈訂單生產能力規(guī)劃,尋求在產業(yè)集群內跨供應鏈協(xié)作,優(yōu)化配置資源和均衡運營能力。

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