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创新应用Applications

基于大数据的电子器件供应链优化策略分析

邬磊

(南昌理工学院,江西330044)

摘要:阐述数据驱动的电子电器供应链优化方法,包括大数据分析在需求预测、人工智能技术在库存管

理、物联网技术在物流配送中的应用。分析数据驱动供应链优化对企业利润的影响,介绍应用案例。

关键词:大数据分析,数据驱动,供应链优化,电子电器。

中图分类号:TN0,TP311.13文章编号:1674-2583(2024)11-0242-02

DOI:10.19339/j.issn.1674-2583.2024.11.113

文献引用格式:邬磊.基于大数据的电子器件供应链优化策略分析[J].集成电路应用,2024,41(11):242-

243.

AnalysisofOptimizationStrategiesforElectronic

DeviceSupplyChainBasedonBigData

WULei

(NanchangUniversityofScienceandTechnology,Jiangxi330044,China.)

Abstract—Thispaperdescribesdata-drivenoptimizationmethodsforelectronicandelectrical

supplychains,includingtheapplicationofbigdataanalysisindemandforecasting,artificialintelligence

technologyininventorymanagement,andIoTtechnologyinlogisticsanddistribution.Itanalyzesthe

impactofdata-drivensupplychainoptimizationonenterpriseprofitsandintroducesapplicationcases.

IndexTerms—bigdataanalysis,data-driven,supplychainoptimization,electronicappliances.

0引言动的方法显著提高了需求预测的准确性,为供应链

在全球化和数字化的背景下,电子电器行业面临决策提供了可靠的基础。

着日益激烈的市场竞争和快速变化的消费需求。供(2)人工智能技术在库存管理中的应用。人

应链作为连接生产和消费的关键环节,其优化水平直工智能技术,特别是机器学习和深度学习算法,在

接影响企业的运营效率和盈利能力。随着大数据、库存管理优化中发挥着关键作用。AI系统能够实时

人工智能和物联网技术的快速发展,数据驱动的供应分析库存水平、供应商性能和市场需求变化,自动

链管理方法为行业带来了新的机遇和挑战。调整订单量和频率。通过学习历史数据和适应复杂

1研究背景的供应链动态,AI算法能够预测潜在的库存风险,

数据驱动的电子电器供应链优化方法。如过度库存或缺货情况。这种智能化的库存管理方

(1)大数据分析在需求预测中的应用。大数据法不仅提高了库存周转率,还显著降低了库存相关

分析技术在电子电器行业需求预测中的应用主要体成本。

现在多维度数据整合和高级算法应用两个方面。通(3)物联网技术在物流配送中的应用。物联

过整合历史销售数据、市场趋势、经济指标和环境网(IoT)技术在电子电器供应链的物流配送环节

因素等多源数据,构建全面的需求预测模型(见图中的应用主要包括实时追踪、环境监控和路线优

1)。时间序列分析、回归分析和机器学习算法

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