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在產品更迭迅速的產業中，供應鏈管理一直都是一大挑戰，缺料、庫存過高，都會影響到產品的出貨速度以及增加庫存成本。透過數據分析(Data Analysis)優化供應鏈管理的解決方案「供應鏈規畫(Supply Chain Planning, SCP)」，從ERP系統以及其他相關系統中找出所需要的資料集；資料探勘(Data mining)從資料集當中找出規則並加以利用；在建立模型(Modeling)時，設定規則與參數，比對資料庫(Database)當中的歷史數據；當庫存低於庫存水位時發出告警(Alerting)，旺季來臨前，提前預測潛在的訂單(Foresting)；最終將分析的結果用圖表呈現(Visualization)。增加資訊透明度，協助管理者作決策。從而降低庫存成本，快速反應需求，提升客戶服務水平。

【內容大綱】

• 一、 供應鏈管理面臨的挑戰
  • (一)  供應鏈中斷的風險
  • (二)  長鞭效應造成預測失準
• 二、 供應鏈管理的四個目標
• 三、 用數據分析優化供應鏈管理
  • (一)  三菱電機用數據分析改善維修備品庫存管理
  • (二)  東京威力科創用數據分析減少錯誤庫存警報
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【圖表大綱】

• 圖1、長鞭效應(Bullwhip Effect)
• 圖2、用數據分析優化供應鏈管理流程
• 圖3、三菱電機用數據分析降低庫存成本
• 圖4、東京威力科創用數據分析降低錯誤的庫存告警數量