制造业如何借助图分析，加速供应链智能化

今天我们来聊聊高级图分析在复杂制造业的应用。这里我们主要围绕离散制造业展开讨论。现在来看，智能制造已经成为制造企业实现智慧转型的关键词。那么复杂制造业，如何借助高级图分析，更好地实现智能制造，从而逆势增长呢？本期随身听，我们主要来看下物料清单BOM查询的案例。

为了解决技术和业务上的需求痛点，比如数据孤岛、BOM准确性、装机量统计偏差大、客户体验差等问题，点春科技的CTO兼VP 王福强老师，为大家分享了这家老牌的大型动力制造企业如何利用图分析来优化配件保障系统。

这里简单罗列了图计算在制造业方面能解决哪些问题，比如知识图谱、供应链管理、生产追溯、产品围堵、配件保障、Golden Path等。现在制造业一直在追求精益制造，因此对时效性的要求也越来越高。关系型数据库对于处理大量的关系计算，是无法胜任的，在这方面，图数据库就能发挥出它应有的价值。

香草是世界上第二昂贵的香料，香草是世界上第二昂贵的香料，如果为某个品牌的冰激凌购买香草的成本节约1%，就相当于节约了数百万甚至数千万美元。这只是该公司在全球范围内生产和采购的数千种产品中的一种，因此如果能从图分析中受益，将会很好地提高采购效率。

在大规模制造业中，供应链可能占公司成本的10%-20%。尽管企业投入了大量资金，但供应链中断却时有发生。当供应链管理扩展为提供整个价值链的集成视图时，它可以提供更高的业务价值和竞争优势。如何利用图分析打造新一代供应链管理解决方案？即刻下载白皮书，优化供应链。

CIO 100大奖表彰了100家以创新方式使用IT来实现业务价值的组织（及其团队），该奖项是公认的企业卓越标志。捷豹路虎凭借图分析提高了供应链计划的速度，并赢得了CIO 100奖。