需要花費很大的成本。(2)公司的生產經營規模有限。(3)信息化設備和人才有限。這也是問題的根本原因所在。
針對問題二：公司業務過多集中在華南地區，沒有充分開辟國內其他地域市場，是因為(1)華南地區更靠近香港公司總部，能為深圳公司提供有效方便的資源幫助。(2)華南地區現有市場相比其他地區市場較大。(3)公司的經營戰略問題。這也是產生問題二的根本原因所在。
五.建議 (1)觀瀾內陸集裝箱倉儲中心可以適當增加倉儲基地的機械自動化，并且大量引用先進科技，提高倉儲作業的信息化水平。
(2)積極招攬高級 文化 人才，尤其是信息技術與系統管理人才。
(3)努力擴大生產經營規模，在進行倉儲業務的同時，積極拓展其他相關物流業務。
(4)在全國范圍內，建設多個集裝箱倉儲中心點，開拓其他地區市場。
(5)根據實際情況，積極調整企業經營發展戰略，與時俱進，主動參與殘酷的市場競爭，并且不斷提升企業的服務意識，增強企業的發展活力。
六.總結
總結根本原因和主要建議：
(1)任何呵呵一個企業或公司的發展都離不開人才。人才是一個國家興旺發達的不竭動力，也是一個企業發展壯大的強力催化劑。觀瀾內陸集裝箱倉儲中心由于在人才的引進上沒有得以重視，導致在倉儲中心的各種業務中的信息系統和技術的使用不足。因此建議觀瀾的內陸集裝箱倉儲中心要積極引進各種專業人才，以提升公司的發展活力
(2)一個企業的經營發展戰略直接影響該企業的發展前途。確定一個合理和適合公司發展的經營戰略是至關重要的。它是一個公司穩定快速發展的靈魂所在，一旦公司的經營戰略出現差錯，可能會直接影響公司的成敗和命運。因此建議觀瀾內陸集裝箱倉儲中心要不斷分析和認清多變的市場情況，集合實際，不斷適當調整公司的經營發展戰略，增強公司發展的生命力。
展望未來：
PR (Purchase Requirent) 請購單，采購申請單，代表企業內部的申請需求
PO (Purchanse Order) 采購訂單，客戶下給供應商的
RFQ(Request For Quotation) 報價請求
RFI (Request For Information) 信息邀請書，用來取得產品，服務，或供應商一般資訊的請求文件
SOW(Statement Of Work)工作說明書，是對所要提供的產品或服務的敘述性的描述
BOM (Bill Of Material) 物料清單
JIT (Just In Time) 準時化供應（生產）
VMI (Vendor Manage Inventory) 供應商庫存管理，即客戶的原料屬于供應商，并由供應商管理
MRO(Maintenance, Repair and Operating)指維修與作業耗材,也可解釋為非生產性物資
供應鏈大數據分析
供應鏈大數據分析，越來越多的企業采用數據分析來應對供應鏈中斷，并加強供應鏈管理(SCM)，目前有幾項重大中斷正在影響供應鏈。以下分享供應鏈大數據分析，一起來看看。
供應鏈大數據分析1全面解析大數據給供應鏈帶來的益處
時下，大數據已經完全跨越概念炒作，而成為很多行業業務發展中實實在在應用的重要武器，但是在供應鏈管理領域，大數據技術的應用產業發展則處于起步階段，但是相信伴隨其他行業大數據的快速發展，供應鏈管理中的大數據也會迅速跟上來，那么人們勢必會問大數據到底能夠為供應鏈帶來哪些益處呢，下面請隨乾元坤和我一同了解大數據給供應鏈帶來的好處。
大數據與供應鏈
1、庫存優化。比如，SAS獨有的功能強大的庫存優化模型可以實現在保持很高的客戶滿意度基礎上，把供應成本降到最低并提高供應鏈的反應速度。
其庫存成本第一年就可下降15%～30%，預測未來的準確性則會上升20%，由此帶來的是其整體營收會上升7%～10%。當然還有一些其他的潛在好處，如提升市場份額等。此外，運用SAS系統，產品質量會得到顯著提升，次品率也會因此減少10%～20%。
2、創造經營效益，從供應鏈渠道，以及生產現場的儀器或傳感器網絡收集了大量數據。利用大數據對這些數據庫進行更緊密的整合與分析，可以幫助改善庫存管理、銷售與分銷流程的效率，以及對設備的連續監控。制造業要想發展，企業必須了解大數據可以產生的成本效益。對設備進行預測性維護，現在就具備采用大數據技術的條件。制造業將是大數據營業收入的主要來源。
3、B2B電商供應鏈整合。強大的電商將引領上游下游生產計劃-下游銷售對接，這種對接趨勢是上游制造業外包供應鏈管理Supply-Chain，只專注于生產Manufacturing，ProctionChain(R&D)。
物流外包上升到供應鏈外包是一個巨大的飛躍，體現了電商的強大競爭力和整合能力，海量數據支持和跨平臺、跨公司的對接成為可能。B-B供應鏈整合具有強大的市場空間，能夠改善我國產業布局、產業鏈優化、優化產能分配、降低庫存、降低供應鏈成本、提高供應鏈效率。
4、物流平臺規模發展，B-C商業模式整合已經成為現實，但是物流執行平臺的建設是拖后腿的瓶頸。多樣產品的銷售供應鏈的整合有很大的技術難題，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。
大數據平臺建設將驅動整體銷售供應鏈整合;中國的還有的現實問題跨區域物流配送、城鄉差異等，政府的管制是一大難點/疑難雜癥，大數據平臺有助于政府職能調整到位。
5、產品協同設計，過去大家最關心的是產品設計。可是現在，在產品設計和開發過程中，相關人員相互協同，工廠與制造能力也在同步設計和開發中。當前的壓力在于向市場交付更具競爭力、更高配置、更低價格、更高質量的產品，而同時滿足所有這些要求，是制造和工程企業的下一個重大的價值所在。這也正是大數據的用武之地。
企業如何部署大數據?
要讓數據發揮價值，首先要處理大數據，要能夠共享、集成、存儲和搜索來自眾多源頭的龐大數據。而就供應鏈而言，這意味著要能夠接受來自第三方系統的數據，并加快反饋速度。
其整體影響是增強協同性、加快決策制定和提高透明度，這對所有相關人員都有幫助。傳統供應鏈已經在使用大量的結構化數據，企業部署了先進的供應鏈管理系統，將資源數據，交易數據，供應商數據，質量數據等等存儲起來用于跟蹤供應鏈執行效率，成本，控制產品質量。
大數據給供應鏈帶來的好處
而當前大數據的概念則超出了傳統數據產生、獲取、轉換、應用分析和存儲的概念，出現非結構化數據，數據內容也出現多樣化，大數據部署將面臨新的挑戰。
針對如今所生成、傳輸和存儲的海量信息進行簡單處理所帶來的挑戰。當前，數據量呈爆炸式增長，而隨著M2M(機器對機器的通訊)的應用，此趨勢仍將持續下去。
但是，如若能夠解決這些挑戰，將可以打開嶄新的局面?核心在兩個方面：
1、解決數據的生成問題，即如何利用物聯網技術M2M獲取實時過程數據，虛擬化供應鏈的流程。通過挖掘這些新數據集的潛力，并結合來源廣泛的信息，就可能獲得全新的洞見。如此，企業可以開發全新的流程，并與產品全生命周期的各個方面直接關聯。與之集成的還有報告和分析功能，為流程提供反饋，從而創建一個良性的強化循環。
2、解決數據應用的問題，如何讓供應鏈各個價值轉換過程產生的數據發生商業價值，是發揮數據部署的革命性生產力的根本。大數據在供應鏈的應用已經不是簡單的交易狀態可視，支撐決策庫存水平，傳統ERP結構是無法承擔的。因此企業必須重新做好數據應用的頂層設計，建立強大全面的大數據應用分析模型，才能應對復雜海量的數據如何發揮價值的挑戰。
大數據在供應鏈領域的應用剛剛起步，隨著供應鏈的迅速發展，大數據分析，數據管理，大數據應用，大數據存儲在供應鏈領域蘊含巨大的發展潛力，大數據的投資也只有與供應鏈結合，才能產生可持續、規模化發展的產業
供應鏈大數據分析2大數據分析對供應鏈有什么影響
如今，從物流到客戶偏好的各種數據的持續增長正在迅速改變企業的經營方式，并突出了對加強數據管理和分析的強烈需求。大數據分析(指大型和復雜的數據集)的好處是顯而易見的：大數據可以完全改變組織的工作方式，在效率、成本、可見性和客戶滿意度方面產生巨大差異。
大數據來源廣泛：
-如今的技術和社交平臺允許企業以評級、評論和博客評論的形式獲得直接的客戶反饋。
-來自移動通信、社交平臺和電子商務的數據正在與來自企業系統的數據集成。
-隨著物聯網和機器對機器通信的引入，制造業正在從基于事件的計劃轉變為實時感測。
-不斷發展的傳感器技術可提供實時設備和產品狀況數據，從而實現自動維護和過程調整。
數據在數量上、種類上和速度上都有所增長，如果以正確的方式加以利用，可以帶來巨大的價值。
研究顯示，企業已經在推動整個企業供應鏈的生產力，但在供應鏈功能中使用大數據分析在全球企業中并不普遍或協調得很好。受益于大數據分析的公司有三個共同點：它們擁有強大的企業級分析戰略，它們將大數據分析嵌入供應鏈運營，它們擁有合適的人才庫，能夠從大數據中產生可操作的見解。
有必要雇用、培訓和扶持能夠幫助企業從大數據分析中受益的領導者。從人力資本的角度來看，大多數公司的定位尚不足以接受數字化供應鏈轉型。我們分析了各行各業的50多位高級供應鏈高管的個人資料，以了解他們在供應鏈數字化方面的定位。在涉及所謂的“數字防備連續性”方面，各行各業的公司中絕大多數高管都普遍缺乏。
調研機構采訪了各行各業的商界領袖，以探討當今日益數字化的世界對首席供應鏈官的角色以及供應鏈領導者與高級管理人員中其他高管人員之間互動的影響。通過這些訪談，我們發現了供應鏈領導者應具備的四個關鍵特征，以便能夠從大數據分析中獲得收益：
1、對數據和系統技術有深刻的了解。當今的企業可以通過數據分析和通過數字方式收集數據來深入了解客戶行為。盡管不需要首席供應鏈官成為信息技術（IT）專家，但他們應該對數據收集、技術和分析有足夠的了解，以引導對話并為高級領導者及其供應鏈團隊提供數字化愿景。
供應鏈領導者應認識到如何實施和利用相關平臺和流程以及數據來自何處，并應表現出對來自各種渠道的數據范圍和規模的扎實理解。重要的是，領導者必須準備好對數據采取明智的行動。
2、具有影響力的協作方法。如果首席供應鏈官在孤島工作，將無法從大數據分析中獲得收益。在內部，供應鏈領導者必須能夠與首席技術官進行溝通和協作，以幫助確定適合組織的技術和政策；
與首席數據官一起了解如何最佳地捕獲和使用數據；與首席營銷官一起，評估供