大数据供应链其实是将供应链以数据进行管理。更多的是把供应链中的各个业务系统通过数据去打通，然后让这些数据彼此有所关联。
你能够发现他们之间的关系，从而对于生产环节中的物料、生产、物流进行更好的掌控，从而提高流转效率，降低成本。
我举个格力电器（芜湖）的实际应用案例。他们数据分析的应用有4个方面：物流分析、运营效率监控、生产线监控、质量控制。
一、物流分析通过监控大屏分屏去实时监控业务运转情况，哪个环节出问题第一时间在仪表盘预警，信息有效及时；
监控库存中每个仓位中物料比例及存量。
二、运营效率监控监控订单数量完成比例、拣选进度、订单齐套数量及比例；
监控生产车间里各生产机组的生产效率、下线比例。
三、生产线监控通过MES和MPR采集的系统数据，连接Yonghong Z-Suite进行实时的多维分析。
例如，物料齐套检查这项工作，以前需要点对点针对相关人员进行排查，而现在检查的结果是在分析平台实时展现，指标体系更可以根据情况灵活调整，IT人员的工作效率提升了30%以上。
四、质量控制之前对于现场的生产过程和质量管理都是人工将系统数据导入再利用EXCEL内置的图表处理进行简单的分析。
现在他们开始结合更多的业务分析维度进行探索式分析和分析预测，借助大数据分析平台实现从产线、班组以及分厂多个维度各个层面来展示公司整体生产运营情况。
通过数据分析平台可以提高在生产环节的核心竞争力，对物料、生产环节全方位监控，在提高工作效率的同时，还降低生产线残次率。
其实从格力电器（芜湖）的应用中我们可以总结出，数据分析能够帮助供应链的'有两个重要点：
1.BI把供应链中所有的数据进行了全面的监控；
2.对于生产环节中各个步骤的物料库存匹配可以进行及时的调整，提高效率。
对于供应链管理能够达到什么样的程度，这里说的十分的形象生动。
完全不用仓储。运输工具（如车辆）就是一个移动的小仓库，让仓库时刻在路上。这有点像集装箱船公司对空箱的管理，空箱堆场不在陆地上，而是在船上，哪里需要放哪里。
当然这可能太过理想，但对于制造业企业来说，降低的每一分钱，再乘以一个庞大的数量，都是一个天文数字。
所以应用数据平台去管理供应链是十分有必要的。