出版日期2025 年 7 月 16 日
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管理供应商关系变得几乎不可能，因为采购团队在查找信息时会浪费 20% 到 50% 的工作时间。每个人都知道搜索准确的供应商数据是多么令人沮丧。这个问题不仅仅是不便这么简单。这些数字说明了一个令人信服的事实--93% 的采购和供应链领导者已经感受到了供应商错误信息的负面影响。其中约有一半（47%）经常处理这些问题。
外包生产中的不良数据质量造成了严重的问题。团队会损失宝贵的时间（63%），并面临项目搁置（47%）。有时，与供应商的关系会完全终止。目前，制造企业在向数字化转型的过程中，重点关注工具数字化和供应商分析。使用可靠数据分析解决方案的企业在供应商绩效方面取得了令人瞩目的成就。这种转变改变了企业在当今以数据为中心的环境中处理供应链管理的方式。
大数据提高供应商的可见性和准确性
供应链管理的数字化革命揭示了一个残酷的现实：企业是在供应商信息存在缺陷的情况下运营的。研究表明，81% 的采购领导者怀疑其供应商数据的准确性。这种怀疑是有道理的--60% 的高管需要四天时间来更新过时的供应商信息。这种延误会在整个运营过程中产生多米诺骨牌效应。
糟糕的供应商数据质量会以多种有害方式表现出来。企业会面临错过最后期限（51%）、客户不满意（42%）和直接经济损失（40%）。因数据错误信息而造成损失的公司有 67% 是在六个月内造成的，这证明了这些问题的普遍性。
旧有的供应商信息管理方法已不再奏效。许多采购团队仍在使用在线搜索引擎（63%）、行业会议（63%）和出版物（59%）等基本研究工具。与此同时，领先企业利用先进的大数据应用重塑了供应商关系管理的格局。
通过大数据分析，企业可以清楚地了解影响供应商绩效的微小细节。仅举一例，看看一家奶牛场如何利用 RFID 和物联网传感器发现牛只健康、饲料质量和温度变化等直接影响产品质量的问题。这种更好的可视性帮助他们生产出更有营养、更均匀的产品。
在整个供应链中使用大数据分析技术的公司取得了令人惊叹的成果。自2016年以来，UPS每年在运送过程中减少160万加仑的汽油消耗。他们在整个运输过程中利用传感器和雷达来跟踪运输过程中的物品，并找到最佳的送货路线。
生产运营从大数据中获得重要的规划见解。公司收集并分析供应网络数据，以准确预测需求。他们的统计模型会研究过去的数据、当前信息、行业趋势、竞争对手数据和经济因素。这种完整的方法有助于公司避免缺货，同时保持理想的库存水平。
然而，信任仍然是最大的问题--即使对于拥有先进系统的公司来说也是如此。一半以上（58%）拥有供应商门户网站的公司不相信供应商会保持最新信息。这表明，如果没有适当的管理流程，仅靠技术是无法解决供应商数据问题的。
分析预测延迟交付和交付周期变化
预测分析正在改变原始设备制造商的游戏规则，他们希望解决最头疼的问题之一：延迟交货和交付周期变化。
全球的原始设备制造商总是难以清楚地看到他们的工具资产数据，这导致了部件的延误和其他问题。如今，知道如何在延误发生之前发现延误，才能保证生产顺利进行。一项最新的研究表明，制造商需要每天准确更新每个部件的延迟交货时间。这可以帮助他们避免库存过多或完全耗尽。
现在，智能机器学习算法可以让原始设备制造商以惊人的准确性预测其供应商的表现。LSTM（长短期记忆）模型对时间序列回归问题非常有效。它们可以预测交货变化，MAE（平均绝对误差）的中位数误差仅为 4.1 天。这些智能模型可以查看供应链历史，发现人们可能忽略的模式。
通过预测分析，原始设备制造商可以从事后解决问题转变为事前预防。从长远来看，这样可以节省成本。该系统可查看来自多个来源的数据：
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过去的交付记录
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生产日志和设备传感器读数
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天气、工人可用性和市场变化等外部因素
这种详细的视图可帮助公司在瓶颈问题演变成代价高昂的问题之前及时发现。OEM 经理可以利用这些工具获取交付预测报告，从而降低延迟交付风险。
预测分析能及早预警可能出现的问题，从而更好地进行风险管理。公司可以通过检查供应商的表现和外部因素来发现有风险的供应商。然后，他们就可以改变供应商的选择。这有助于原始设备制造商和供应商更好地处理供应链风险。
尽管如此，要让这些系统正常运行也有其挑战，尤其是当你遇到数据质量问题时。预测模型需要良好的历史数据，但许多公司不能很好地处理系统中不完整或陈旧的信息。解决了这些问题的公司就能在竞争中脱颖而出。证据是什么？目前，约有 77% 的物流合作伙伴将资金投入到预测分析中，以获得更多利润。
原始设备制造商报告大数据提升了 40% 性能
制造业发生了翻天覆地的变化。新的行业报告显示，目前有 53% 的制造商依靠大数据分析来保持竞争力。采用详细数据分析解决方案的原始设备制造商（OEM）在关键指标方面的业绩提高了 40%。
市场反映了制造业对大数据的热情。专家预测，到 2026 年，该行业的大数据市场规模将达到 91.1 亿美元。这些数字表明，智能技术在现代制造业商业模式中已变得多么重要。
采购专家强调了大数据分析如何通过以下方式为管理供应商关系提供无与伦比的优势：
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实时可见性 了解供应商的指标，包括按时交货、质量控制和价格波动情况
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预测能力 预测供应链可能出现的中断
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更好的合作 通过共享数据和绩效指标
当公司将大数据解决方案投入使用时，他们会看到实实在在的好处。一家制造商与分析提供商合作建立了供应商绩效管理 (SPM)。这为收集和分析来自多个来源的数据创建了一个中央平台。对历史准时交货数据的分析揭示了供应商生产流程中的瓶颈--如果没有先进的分析技术，他们根本无法发现这一点。
财务结果令人印象深刻。使用大数据的公司报告称，通过提高谈判能力、降低库存支出和减少中断，它们的成本降低了。有些公司将机器停机时间--外包生产中的常见问题--缩短了 20%。
专注于数字化转型的制造企业发现，以数据分析为支撑的数字化工具可显著提高工作流程效率。高管们可以通过了解流程、部门和问题对运营的影响，做出更明智的决策，改善供应链流程。
40% 性能的提升来自于从被动操作到主动操作的转变。您可以了解如何通过知情决策改善供应商关系管理，在问题影响生产之前就发现它们。请与 eMoldino 专家交流，了解这一方法的实际应用。
结论
大数据分析改变了原始设备制造商管理供应商关系的方式。过去，数据质量差曾让采购团队头疼不已，导致时间浪费和项目延误。但是，那些接受新理念并采用循证方法的企业现在可以看到约 40% 更好的供应商绩效指标。
从被动反应到主动操作是最重要的好处。公司现在可以在问题影响生产之前就发现它们，而不仅仅是对供应商的问题做出反应。这就把对立的供应商关系变成了建立在共享数据和共同目标基础上的互利联盟。
财务影响显著。使用这些解决方案的公司可以通过加强谈判地位、降低库存支出和减少生产中断来降低成本。此外，20% 减少的机器停机时间也为制造商节省了数百万美元的生产成本。
在取得这些令人瞩目的成果的同时，也面临着一些挑战。数据质量仍然是一个绊脚石，因为 58% 的组织不相信他们的供应商会保持信息的最新性。如果没有更好的流程，仅靠技术是无法解决供应商管理问题的。
制造业清楚地看到了这些优势，因为大数据市场到 2026 年将达到 91.1 亿美元。不采用这些方法的公司有可能落后于能更好地预测和优化供应商关系的竞争对手。准备好加入利用数据分析提高供应商绩效的创新型制造商行列了吗？与 eMoldino 专家交流，了解其工作原理，在当今复杂的制造环境中获得优势。
主要收获
实施大数据分析的制造企业正在彻底改变供应商关系，并实现前所未有的绩效改进，这直接影响到他们的底线。
- 原始设备制造商实现 40% 性能提升 通过大数据分析，将被动的运营转变为主动的供应商管理系统。
- 预测分析防止代价高昂的延误 通过以 4.1 天的中位精度预测交付问题，实现主动库存管理。
- 糟糕的供应商数据使公司损失惨重 - 93% 的领导者报告了错误信息带来的负面影响，其中 67% 在六个月内遭受了经济损失。
- 实时可见性推动协作 通过提供中央平台，跟踪整个供应商网络的准时交货、质量指标和价格波动。
- 制造业数字化转型正在加速 预计到 2026 年，大数据市场规模将达到 $9.11 亿美元，因此尽早采用大数据对竞争优势至关重要。
从传统供应商管理到数据驱动方法的转变，代表的不仅仅是技术上的进步，更是制造商建立协作伙伴关系方式的根本性转变。在日益复杂的全球供应链环境中，采用这些分析解决方案的公司能够降低成本，最大限度地减少中断，并创造可持续的竞争优势。
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