针对3种典型的业务场景–运输造成的货物损坏、交货延迟以及交付可靠性差，智慧物流大数据有助于提前识别风险并应对风险，它是构成敏捷、强大、自主的供应链的基础，可以有效预测甚至避免潜在的问题发生。简而言之，智慧物流大数据是有效进行风险管理的基础。
SupplyOn一直致力于如何才能使供应链数据变得更加智能化以及我们如何将生产数据和物流数据涵盖其中。今天我们从如下三个场景简要说明我们的客户是如何利用智慧物流大数据进行风险管理并从中获益。
1. 预判运输破损的能力，以确保生产质量
通常而言，用于制造生产的零部件的质量决定了最终成品的质量。因此，公司不但要确保其生产过程运行顺利，还要防止有缺陷的部件被组装。但是，在生产部件被运输到生产线的过程中，尤其是敏感材料很可能已经受到严重损害，但是这些被损害的部件有时要么被发现得太晚要么根本就没有被发现而被组装成了成品。
这也是为什么我们的一个客户利用智慧物流大数据来监测敏感物料在途的温度、湿度或振动情况。SupplyOn的平台上，我们将客户相关的数据如预测、计划、采购订单、运输订单等和实时传输的物联网数据相结合。通过SupplyOn的智能中控台（dashboard），客户可以实时监测在途货物的损坏情况。
SupplyOn透过分析历史业务数据赋予客户风险预测的能力。例如：数据分析显示，某些供应商在某些运输路线上造成运输物料损害的可能很大，那么下一步客户可以通过优化线路规划避免这类问题简而言之，智慧物流大数据使企业能够预测交货问题，提前采取预防措施，确保组装部件的质量，从而提高生产质量和客户满意度。
2. 尽早发现交付短缺的能力，及时调整生产计划
生产材料通常需要经过长途运输方能到达工厂，通常需要使用不同的运输工具进行运输，比如途经集散中心，先用卡车路运几个星期，再改用铁路运输，最后再回到陆运。
通常这样的运输路线会存在几个信息盲点，无法掌握货物当前的准确位置，尤其是海运，情况更加困难，比如风暴使船偏离了航线。或者由于意想不到的港口容量问题可能会导致卸货延迟，还有更多突发的情况可能会影响原定的预计到达时间（ETA），从而打乱了原本的计划。
然后公司却可能需要几天甚至几周的时间才能了解到这一情况。为了不影响生产计划，物料计划员必须紧急查看是否还有库存可以填补缺口，或者迫于时间的压力不惜高价加购。
智慧物流大数据便能有效缓解这一情况的发生，所有的需求信息和业务数据都集中在我们的数据湖里，然后整合卫星的定位数据，从而实时精确定位船的位置。
根据这些位置数据和相关信息，我们便能够计算是否仍然能够在预计到达时间（ETA）内到达，还是交付会延迟几天或者几周。这样即使物料仍在途，我们的客户可以提前甚至几周就收到主延误警报并且根据现状重新进行安排，
简而言之，智慧物流大数据可以帮助企业尽早发现问题，为及时找到补救方案并且最大限度减少对生产的影响争取到了宝贵的时间。
3. 分析交付可靠性的能力，最小化风险
交货延迟和故障会造成相当大的财务损失，这就是为什么越来越多的公司会对其供应商进行详细评估：我的供应商是否可靠？他是否会在约定的期限内交付商定的数量？由于他过去曾有过未能如期交货的情况，是否还会再次出现这种情况？
智慧物流大数据可帮助公司准确回答所有这些问题，从而将风险降至最低。为此，我们通过平台上的供应商历史绩效数据融合于客户需求、订单协同和运输的数据。此外，我们可以借助供应商的生产数据（例如通过MES集成）获得更多的数据指标。
从上述三个方面可以清楚看到智慧物流大数据对精准控制风险带来的巨大优势，从而企业可以主动采取措施避免风险。企业在上述例子中可以通过增加安全库存以获得更大的缓冲区或另外采买以弥补可能的短缺。
最终，供应商也可以从智慧物流大数据中受益，因为数据分析的结果也可以帮助他们找出自己的不足之处。在此基础上，他们可以与客户一起找到解决方案，例如加快生产周期或改善中期计划。
