规划，采购，物流和运输管理传统上是分开的，它们通常由不同部门进行分管。为保障安全库存，物料计划员将负责进行零部件采购，确定采购数量并向供应商下单。供应商们接收到采购订单后，直接在他们自己的系统中进行操作，同样的，运输服务商也是如此。因而在收货前，工厂甚至不清楚将会送来哪种部件、部件的数量以及发货和交付时间。
由于上述提到的这种不透明，许多企业近年来都开始着眼于工业4.0，进行新的尝试，目的是为了更好地利用来自不同内外部IT系统中的信息，以此应对数字化供应链的挑战。在这些尝试中，关键在于，通过实时提供的供应链信息最大程度降低风险，及时确定生产中断和运输问题引起的风险。
在当前新冠疫情之下，及时了解这些信息是非常有必要的， 尤其是在各项业务恢复阶段具有很大的价值。使得供应链状态实时可视化，并清楚反映了潜在的中断风险。
提升内外部协作能力，快速了解当前状态，有效采取应对措施
消除不同部门之间的信息屏障，增强跨部门协作的能力。面对高昂的成本、不断上升的风险以及对灵活性需求的不断增加，这正是企业需要充分开发的方面。
“大数据智能分析引擎”能够更好地增强企业内外部的协作能力。将来自不同部门甚至是不同工厂的数据和外部数据结合起来，如：将SupplyOn平台上的数据和货运代理的系统上的数据进行结合，有助于企业发现供应链中的薄弱环节，实时、可视化地对整个供应链有一个完整的了解。
该解决方案将这些信息的外部数据源与有关当前风险结合在一起，例如罢工、自然灾害或政治动荡。这为供应链中的所有参与者提供了有关当前状况的实时视图，使他们能够快速有效地采取行动。
多种分析相结合，快速找到解决方案
比寻找原因更重要的是分析当前中断对供应链的影响，例如，可能导致交付延迟的原因：目前的库存是否足以确保生产？还是需要重新计划？基于此，或许「SupplyOn大数据智能分析引擎」是个不错的选择：需求，当前运输状态，库存和库存消耗能够相互关联，所有的信息和数据呈现于一份完整且综合的报告上，一目了然。
「SupplyOn大数据智能分析引擎」还可以帮助实现工厂物流和运输成本之间的总体最优：现场库存保持在尽可能低的范围，同时仍能确保足够的生产供应。另外，它能使工厂的交货与预期消耗水平尽可能接近。为了获得最佳的整体效果，将各个流程步骤数字化并将其整合到「SupplyOn大数据智能分析引擎」中是必不可少的。
在当今全球供应链互联的生产世界中，即使是轻微的中断也会导致巨大的损失。在危机时期，至关重要的是要了解最新的中断发生位置以及是如何影响您的。「SupplyOn大数据智能分析引擎」提供了广泛的分析功能，包括预测功能，这些功能显示了状态，影响和可能的解决方案场景，以便快速找到解决方案。因此，SupplyOn使用各种内外部数据源为用户随时提供最新信息。
