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圖技（jì）術加速企業供應鏈智能化進程

2022-6-9 來源：Neo4j大中華（huá）區企（qǐ）業供應（yīng）鏈作者（zhě）：方俊強總經理

當前全球（qiú）諸多不確定因素的複雜環境，讓包括（kuò）規劃、采購、生產、倉儲（chǔ）和物流以及銷售在內的企業供應鏈受到極大的（de）衝擊。供應鏈危機也是數據的危機。隨著新型應用（yòng）和創新技（jì）術的出現，供（gòng）應鏈從（cóng）過去簡單的條形結（jié）構漸趨向圖（tú）結構轉變，而基於（yú）圖（tú）的供應鏈（liàn）管理方法成為企業應對挑戰的生存法則。

據調查顯示，財富1000強企業中有超過9成企業因（yīn）疫情而導致供應鏈中斷，更大的挑戰在於目前供應（yīng）鏈預測非常有限。而圖數據平台（tái）記錄複（fù）雜數據相互依（yī）賴性的能力則提供用一種靈活、高度可擴展的方式來管理（lǐ）供應鏈數據。通過（guò）互聯互通（tōng）使得每（měi）一個參與者都能夠成（chéng）為（wéi）供（gòng）應（yīng）鏈網絡上的節點，進而在隱（yǐn）藏的關係中（zhōng）發掘潛在洞察，實現精準預測。這也正是圖技術（shù）的核心價值所在。

Neo4j圖數據平（píng）台可以輕鬆對複雜關係進行建模（mó）、存儲和處理，並識別隱藏在傳統（tǒng）表格數據集中的模（mó）式和洞察，這是智能供應鏈時代所需要的重要能力之一。Neo4j圖數據平台優異（yì）的可擴展性能幫助企業應對供應鏈大（dà）規模（mó）數據的複雜（zá）情（qíng）況，而其全麵的圖算法（fǎ）和強大的圖分析能力在供（gòng）應（yīng）鏈匯總、過濾的應用中凸顯優勢，且能及時發現存（cún）在的瓶（píng）頸、薄（báo）弱環節，提供精準（zhǔn）預測及改進建議。

Neo4j大中華區總經理方俊強

提高可見性（xìng），深（shēn）化互聯互通（tōng）

傳統上企（qǐ）業的生產（chǎn）、運營、采購，物流等係（xì）統形成了多個數據（jù）孤島。麵向智能供（gòng）應鏈的知識圖譜使用（yòng）相關技術，將來自於各個數據孤島中（zhōng）的數據關聯整合，產生新的關係，從而支持各種不同應（yīng）用場景對數據的需求。知識圖譜在當（dāng）中所扮（bàn）演的重要角色就是從數（shù）據到知識的（de）轉變，進而提供對供（gòng）應鏈的優化見解。

日趨複（fù）雜的產業環境使供應鏈可見性的缺（quē）乏加劇，隻（zhī）有知識圖譜才是關聯從材料到（dào）產品、工廠到配送中心和運輸所有（yǒu）環（huán）節（jiē）的最佳工具。知識圖譜提供上下文語境，可以（yǐ）做出（chū）全麵決策，還兼顧相互關聯的依賴關（guān）係。使管理人員能夠更好地組織、分析和可視化數據，追蹤且深入地了（le）解供應鏈中所（suǒ）有產（chǎn）品、供應商和設施及其相互關係。

Neo4j知識（shí）圖譜（pǔ）還提供資產流程以及（jí）相關數（shù）據的360度全景視圖。需要對供應鏈和供應商生態係統進行360 度可見性的企業深刻了解到這對（duì）其生（shēng）產的重大影響。他們清（qīng）楚（chǔ）如果原料短缺或者港口被封鎖，需要尋找替代來源。而對（duì）重大中斷準備不足的企（qǐ）業將會（huì）發現他們幾乎無力減輕供應衝擊和管理需求帶來的波動。

快速靈活響應，提供精準預測

鑒於當今世（shì）界局勢的不可測性（xìng）和現代供應（yīng）鏈（liàn）的複雜性，企業需要高級分析技術來確保供應鏈管理係統足夠靈活，在災難（nán）發生時快速響應並主動識別關鍵（jiàn）的（de）增長機會。借助Neo4j圖數據科學(Graph Data Science)，則可使用（yòng）關聯數據來分析整個供應鏈，從隱藏在現有數據中（zhōng）的關係中獲（huò）得隱（yǐn）藏的洞察力。

供應鏈分析（xī）的通用數據模型將原材料（liào）、製造商、分銷商、零售商和（hé）客戶連接（jiē）起來。在圖而非關係（xì）數據庫中映射（shè）這些數（shù）據更能準確地展示現實世界的行為，了解這些實體如何關聯對於更穩健地掌控供應鏈至關重要。Neo4j圖數據科學提供超過60種科學圖算法和機器學習技術，可識別對業務至關重要（yào）的實體，甚至可以填充可能丟失的關聯，提供精準預測。

優化持續（xù）發展，助力智慧物流

OrbitMI 是一家海事軟件公司，它借助Neo4j圖（tú）數據（jù）科學驅動的引擎（qíng）來優化全球船（chuán）隊的生產力、收（shōu）入和（hé）可持續性。即使麵臨當前的困境，他們（men）也通過收集、分析和關聯數據持續打（dǎ）造卓越（yuè）的供應鏈，以確保船舶繼續以最少的中斷運行。生產力提高60%，投資回報高達1200-1500萬美（měi）元並減（jiǎn）少了（le）超過60,000 噸的碳排放。未來，他們計劃試驗圖數（shù）據科學的子圖過濾（lǜ）功能，以進一（yī）步減少（shǎo）路徑（jìng）計算時間。

當前，我國正在（zài）推動的高質量共建“一帶一路”項目也麵臨著挑戰。在廣闊的地（dì）理區域內運（yùn）送貨物和物資是一項複雜且艱難的任（rèn）務。借助Neo4j圖數據平台（tái）將供貨方和（hé）物流供應商及接收方的信息進（jìn）行關聯分（fèn）析，通過路線優化提高倉儲和配（pèi）送的效率，提供最佳運輸物（wù）流建議。此（cǐ）外，圖數據平台的全局化360視圖，能分析原材料潛在中斷的風險並提供緩解（jiě）策（cè）略，構建智（zhì）慧物流。

作為圖（tú）數據平台的領導者，Neo4j致力通過圖（tú）技術的優勢（shì），幫助更多企業在充滿挑戰和競爭的供（gòng）應鏈產（chǎn）業中提高響應速度（dù），理解數據並獲得可操（cāo）作的業務洞（dòng）察力，加速構建智能化供應鏈，應對前所未有複雜的行（háng）業需求。

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