首先從移動互聯網和大數據的特色下手，移動互聯網突破了時刻和空間的約束，使得人們可以隨時隨地觸網，一起也表現出了碎片化。大數據是建立在大規劃的數據上，有了很多的數據，就可以進行剖析和歸類，然后精準地確認需求。大數據對供給鏈的影響如下：
1、庫存優化。比方，SAS獨有的功能強壯的庫存優化模型可以實現在堅持很高的客戶滿意度基礎上，把供給本錢降到最低并進步供給鏈的反應速度。其庫存本錢第一年就可下降15%～30%，猜測未來的準確性則會上升20%，由此帶來的是其全體營收會上升7%～10%。當然還有一些其他的潛在優點，如進步商場份額等。此外，運用SAS體系，產品質量會得到明顯進步，次品率也會因而削減10%～20%。
2、發明運營效益，從供應鏈途徑，以及出產現場的儀器或傳感器網絡收集了很多數據。使用大數據對這些數據庫進行更嚴密的整合與剖析，可以協助改進庫存辦理、出售與分銷流程的功率，以及對設備的接連監控。制作業要想開展，企業有必要了解大數據可以發生的本錢效益。對設備進行猜測性保護，現在就具有選用大數據技能的條件。制作業將是大數據經營收入的首要來歷。
3、B2B電商供給鏈整合。強壯的電商將引領上游下流出產計劃-下流出售對接，這種對接趨勢是上游制造業外包供給鏈辦理Supply-Chain，只專心于出產Manufacturing，ProductionChain(R&D)。物流外包上升到供給鏈外包是一個巨大的騰躍，表現了電商的強壯競爭力和整合才能，海量數據支撐和跨渠道、跨公司的對接成為可能。B-B供給鏈整合具有強壯的商場空間，可以改進我國產業布局、產業鏈優化、優化產能分配、下降庫存、下降供給鏈本錢、進步供給鏈功率。
4、物流渠道規劃開展，B-C商業模式整合已經成為實際，但是物流履行渠道的建造是拖后腿的瓶頸。多樣產品的出售供給鏈的整合有很大的技能難題，如供貨周期、庫存周期、配送時效、物流操作要求等，這樣的物流中心難度很大，大數據渠道建造將驅動全體出售供給鏈整合;我國的還有的實際問題跨區域物流配送、城鄉差異等，政府的控制是一大難點/疑難雜癥，大數據渠道有助于政府職能調整到位。
5、產品協同規劃，曩昔我們最關懷的是產品規劃。但是現在，在產品規劃和開發過程中，相關人員彼此協同，工廠與制作才能也在同步規劃和開發中。當時的壓力在于向商場交給更具競爭力、更高裝備、更低價格、更高質量的產品，而一起滿意所有這些要求，是制作和工程企業的下一個嚴重的價值地點。這也正是大數據的用武之地。

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