Advances in Computer and Autonomous Intelligence Research

在全球产业链重塑与数字化加速背景下,供应链管理面临需求个性化、市场波动及风险频发挑战。依托“数据要素×”国家战略,大数据技术驱动供应链向智能化、精细化转型。本文系统分析大数据在供应链管理中的关键作用,聚焦其重构决策模式、优化网络结构、提升流程效率及创新协同机制的融合路径。研究指出,数据驱动智能决策取代传统经验模式,实现需求预测、资源配置与风险响应的前置化与精细化；物联网与区块链技术支持全链路可视化与可信数据流转,数字孪生与实时监控提升网络透明度与稳定性；提出基于大数据的三大优化策略：精准需求响应机制、供应网络动态优化体系、库存物流执行效率提升路径。从技术基建(数据中台、AI模型、系统对接)、组织能力(跨职能协同、敏捷组织)及生态协同(数据共享网络、智能合约)层面设计了实施框架。最后指出数据安全、权属、算法透明及跨组织协作是发展瓶颈,未来需结合区块链、边缘计算与生成式AI等技术,推动供应链向更高水平智能化、韧性与可持续演进。