供应链管理的发展趋势 （1）时间和速度方面。在供应链管理模式下，时间和速度已经被看做是提高整体竞争力的主要来源，一个环节的拖沓往往会影响整个供应链的运转。
全球化供应链管理 企业将更加重视全球范围内的供应链规划和执行能力。例如，像耐克这样的公司，会跨越国界进行产品设计和制造，软件系统需支持全球化的计划和执行。 敏捷化供应链管理 提高对环境变化的适应性和响应速度将成为供应链管理的重点。工业0的推进使得供应链的竞争焦点转向速度和敏捷性。
供应链管理的发展趋势包括：全球化供应链 强调全球范围内的供应链计划，执行。比如耐克，不同的设计师在世界各地共同来设计一款产品，制造的时候更是全球协作。那么软件一定要支持全球化的计划和执行。敏捷化供应链 强调提高制造系统对外部环境变化的应变能力，如工业0。
1、首先电子商务企业一旦选定了与之合作的第四方物流就要和他建立可靠的战略联盟。这对于企业顺利地、持续地实现物流外包具有十分重要的意义。其次，第四方物流企业要想真正成为行业的领导者，与合作伙伴方便的开展物流业务，必须与相关行业建立起战略联盟的关系，形成品牌效应，提升影响力和客户的忠诚度。
2、我觉得如何突破瓶颈如下：在允许小批量生产的同时服务方面做好一点。工厂在生产管理上确实有难度，特别是工人管理方面。那现在随着国内外零售电商平台崛起小订单是必然趋势，所以一旦在允许小批量生产的情况下做好服务还是可以的。
3、产业链问题产业链的本质是用于描述一个具有某种内在联系的企业群结构。产业链中大量存在着上下游关系和相互价值的交换，上游环节向下游环节输送产品或服务，下游环节向上游环节反馈信息。 在行业垂直类B2B中存在着一个比较严重的问题，那就是产业链断裂的问题。
4、雨果网了解到，跨境电商将“Second Chance Store”提供的地址设置为退货地址，这里免费接收、处理跨境电商退货，任何状态的退货商品都接纳，最后还会根据运营情况将销售款分成返还给卖家，实现变现回流。这是实现部分不可二次销售产品的较好的方式，此方式还需要进行进一步的 探索 。
1、- 根据供应链数据的性质，构建适当的数据模型。这可以包括线性模型、决策树、神经网络等。模型可以用于预测、分类、聚类等任务。 数据挖掘：- 使用数据挖掘技术，发现隐藏在数据中的有价值信息，例如关联规则、异常检测和聚类。 实施洞察力：- 根据分析结果制定供应链决策和战略。
2、供应链数据分析是通过收集、整理和分析供应链中的数据，以获得洞察和决策支持的过程。以下是进行供应链数据分析的一般步骤：明确分析目标： 确定你希望从供应链数据中获得什么信息，比如成本优化、生产效率提升、库存管理等。数据收集： 收集供应链中涉及的各种数据，包括采购、生产、物流、库存等方面的数据。
3、采购数据：通过分析采购数据，企业可以了解供应商的交货周期、价格波动、质量等情况，评估供应商的可靠性和成本效益。物流数据：通过分析物流数据，企业可以了解运输时间、运输成本、运输效率等信息，优化运输路线和运输方式。
4、描述性统计分析：使用描述性统计量（例如平均数、中位数、标准差等）对数据进行总结和描述，以了解供应链管理问题的整体情况。 相关性分析：通过计算变量之间的相关系数，了解不同变量之间的关系以及它们对供应链管理问题的影响程度。
