爱尔兰课程辅导:DDMRP 中的大数据和影响

在当今快速变化和不稳定的经济环境中，高效管理供应链的能力在各个领域中变得越来越重要。传统的“物料需求计划(MRP)”系统是静态和基于预测的，越来越无法处理当今供应链的复杂性。鉴于这些困难，已经出现了一种称为“需求驱动的物料需求计划(DDMRP)”的全新方法。将实时数据和需求集成到物料计划程序中是DDMRP的核心，它强调灵活性和反应能力。本文将讨论大数据如何改变DDMRP，这种组合对提高供应链的响应能力和效率具有巨大潜力。文章将探讨DDMRP的核心概念，大数据在其实施中的作用，以及它为希望改进物料计划过程的企业提供的具体优势。

一、了解DDMRP

DDMRP与传统的MRP方法非常不同。DDMRP的主要功能是组织和管理库存和供应。DDMRP是不断变化和需求驱动的，与经典MRP中使用的静态预测相反。以下是一些澄清DDMRP的重要要点：

DDMRP将需求预测与供应计划分开。它动态同步物料流动与实际需求信号，而不仅仅依赖于需求估计(Azzamouri等，2021年)。因此，可以减轻牛鞭效应，将过度生产和短缺，包括携带成本，降至最低。

DDMRP在制造链中的关键位置使用库存缓冲来进行缓冲管理。根据它们在供应链中的角色和位置，这些缓冲区分为多个不同的缓冲区域(Iguaran Munoz，2023年)。它们平滑了供应和需求的波动，使人们始终能够在需要时提供所需的东西。

DDMRP强调物料交付的时间和节奏。因此，资源是根据实际需求而不是根据预测推动供应链中的。

实时数据的使用对于DDMRP方法至关重要。为了产生客户需求和库存水平的准确表示，它结合了来自多个来源的数据，例如销售点数据、客户订单和装配计划。

DDMRP的不断需求监测和响应规划动态地调整缓冲区水平(Butturi等，2021年)。这种可调整的策略确保供应链能够迅速应对消费者需求的变化或货物交付中断。

DDMRP非常依赖及时的信息和理解。这就是大数据作为一种推动工具的地方，它可以彻底改变DDMRP的执行方式。接下来，我们将深入探讨大数据在DDMRP框架内的深远影响，阐明这种融合可能会革命化供应链管理方法。

二、大数据对DDMRP的影响

通过其卓越的数据收集、处理和分析能力，大数据正在根本性地改变DDMRP。这种革命性工具使企业能够在以下多种方式中改进其物料分配：

借助大数据，DDMRP可以从许多来源获得大量实时信息，包括物联网传感器、POS系统、社交网络等(Arakatla，2020年)。有了这些信息，供应链可以迅速适应不断变化的市场情况，提供更具变化性和准确性的需求视角。

大数据分析技术，如机器学习和预测建模，可以分析大规模数据集以寻找模式和趋势。通过使用这些数据，DDMRP可以改进其需求估计、最大化其缓冲区，并做出更好的库存和生产决策。

捕捉和分析实时需求信号是需求感知的全部内容，DDMRP可以借助大数据来实现这一点。这使企业能够监测客户口味的变化或需求的突然增加，从而实现更精确的物料计划。

通过交换相关数据和见解，大数据使与供应商合作更加容易。通过使用DDMRP和大规模数据分析来监视供应商绩效、发现可能的瓶颈并调整与供应商的关系，可以实现供应链的灵活性。

大数据的预测能力可以帮助DDMRP看到潜在的供应链风险，包括与天气相关的中断、地缘政治紧张局势以及与关键供应商的问题。如果对这些风险有所准备和预见，企业可以减轻物料供应可用性所带来的负面影响。

三、应用

大数据在DDMRP中具有各种各样的用途和优势，为企业提供了优势，并允许更好地进行物料计划：

大数据分析可以实现更精确的需求预测。通过分析过去的数据、市场模式和外部变量，DDMRP可以优化需求估计，减少预测错误和库存浪费。

借助大数据，DDMRP可以根据需求信号实时调整缓冲区大小(Santos，2020年)。通过这样做，人们可以节省存储费用，而不会牺牲服务质量，因为安全库存将始终反映当前的需求。

通过使用大数据分析，DDMRP可以改进供应链各个阶段的库存管理。通过减少缓冲库存、减少过剩商品并增加库存周转等方式，可以实现大幅度的节省。

由于使用了实时数据分析，DDMRP可以快速响应市场变化、客户偏好变化或供应链问题(El Marzougui等，2020年)。这种灵活性有助于企业更好地满足客户的需求并保持竞争优势。

由于DDMRP借助大数据，因此客户更加满意，因为它允许更精确的订单履行并确保产品供应。对于客户群体来说，持续的运输、较短的等待时间和准确的订单都是福音。

大数据为物料准备的信息驱动型决策奠定了基础。通过使用分析，DDMRP可以改进生产、采购和分配决策，从而节省时间和金钱。

四、考虑和挑战

在保持数据完整性的同时集成来自多个来源的数据是一项复杂的任务。不完整和不准确的信息可能导致错误的预测和糟糕的计划。企业需要投资于数据质量标准和强大的集成机制，以确保来自不同来源的数据协调一致。

在处理大规模数据集时保护敏感信息对于每个DDMRP实施都是必不可少的。遵守涉及数据隐私和供应链敏感信息安全的法律是首要任务(Orue等，2020年)。加密、访问限制和数据匿名化都是企业必须采取的必要措施。

组织需要确保其技术具有可伸缩性，以便在处理能力和存储容量方面可以容纳不断增长的数据量。大数据运营的可伸缩性取决于具备技术基础设施和能够管理它的人员。

实施大数据解决方案通常需要投资于技术、软件和人力资源，这可能会降低投资回报率。为了证明这些支出并确保大数据在DDMRP中的利用优于成本，企业应进行彻底的投资回报率分析。

实施由大数据支持的DDMRP需要在物料计划方式上进行重大范式变革。员工可能需要在过渡期间获得指导和支持。有效的变革管理技术对于无故障的变革至关重要。

企业在不同领域和地点可能会受到不同的隐私和数据保护法律和指导方针的约束。成功应对法规规则的迷宫对于避免法律纠纷和声誉损害至关重要。

在选择大数据技术时，选择合适的供应商和合作伙伴至关重要(Mohammad等，2022年)。为了确保其大数据努力的成功，企业必须仔细检查潜在供应商提供的能力、灵活性和支持服务。

海马课堂专业课程辅导

1.拥有4000+严选硕博学霸师资。针对学生的薄弱科目和学校教学进度，匹配背景相符的导师。

2.根据学生情况进行1V1专属备课，上课时间灵活安排。

3.中英双语详细讲解课程中的考点、难点问题，并提供多方位的课后辅导，辅助学生掌握全部课程知识，补足短板。