当前全球诸多不确定因素的复杂环境，让包括规划、采购、生产、仓储和物流以及销售在内的企业供应链受到极大的冲击。供应链危机也是数据的危机。随着新型应用和创新技术的出现，供应链从过去简单的条形结构渐趋向图结构转变，而基于图的供应链管理方法成为企业应对挑战的生存法则。

据调查显示，财富1000强企业中有超过9成企业因疫情而导致供应链中断，更大的挑战在于目前供应链预测非常有限。而图数据平台记录复杂数据相互依赖性的能力则提供用一种灵活、高度可扩展的方式来管理供应链数据。通过互联互通使得每一个参与者都能够成为供应链网络上的节点，进而在隐藏的关系中发掘潜在洞察，实现精准预测。这也正是图技术的核心价值所在。

Neo4j图数据平台可以轻松对复杂关系进行建模、存储和处理，并识别隐藏在传统表格数据集中的模式和洞察，这是智能供应链时代所需要的重要能力之一。Neo4j图数据平台优异的可扩展性能帮助企业应对供应链大规模数据的复杂情况，而其全面的图算法和强大的图分析能力在供应链汇总、过滤的应用中凸显优势，且能及时发现存在的瓶颈、薄弱环节，提供精准预测及改进建议。

提高可见性，深化互联互通

传统上企业的生产、运营、采购，物流等系统形成了多个数据孤岛。面向智能供应链的知识图谱使用相关技术，将来自于各个数据孤岛中的数据关联整合，产生新的关系，从而支持各种不同应用场景对数据的需求。知识图谱在当中所扮演的重要角色就是从数据到知识的转变，进而提供对供应链的优化见解。

日趋复杂的产业环境使供应链可见性的缺乏加剧，只有知识图谱才是关联从材料到产品、工厂到配送中心和运输所有环节的最佳工具。知识图谱提供上下文语境，可以做出全面决策，还兼顾相互关联的依赖关系。使管理人员能够更好地组织、分析和可视化数据，追踪且深入地了解供应链中所有产品、供应商和设施及其相互关系。

Neo4j知识图谱还提供资产流程以及相关数据的360度全景视图。需要对供应链和供应商生态系统进行360 度可见性的企业深刻了解到这对其生产的重大影响。他们清楚如果原料短缺或者港口被封锁，需要寻找替代来源。而对重大中断准备不足的企业将会发现他们几乎无力减轻供应冲击和管理需求带来的波动。 快速灵活响应，提供精准预测

鉴于当今世界局势的不可测性和现代供应链的复杂性，企业需要高级分析技术来确保供应链管理系统足够灵活，在灾难发生时快速响应并主动识别关键的增长机会。借助Neo4j图数据科学(Graph Data Science)，则可使用关联数据来分析整个供应链，从隐藏在现有数据中的关系中获得隐藏的洞察力。

供应链分析的通用数据模型将原材料、制造商、分销商、零售商和客户连接起来。在图而非关系数据库中映射这些数据更能准确地展示现实世界的行为，了解这些实体如何关联对于更稳健地掌控供应链至关重要。Neo4j图数据科学提供超过60种科学图算法和机器学习技术，可识别对业务至关重要的实体，甚至可以填充可能丢失的关联，提供精准预测。

优化持续发展，助力智慧物流

OrbitMI 是一家海事软件公司，它借助Neo4j图数据科学驱动的引擎来优化全球船队的生产力、收入和可持续性。即使面临当前的困境，他们也通过收集、分析和关联数据持续打造卓越的供应链，以确保船舶继续以最少的中断运行。生产力提高60%，投资回报高达1200-1500万美元并减少了超过60,000 吨的碳排放。未来，他们计划试验图数据科学的子图过滤功能，以进一步减少路径计算时间。

当前，我国正在推动的高质量共建“一带一路”项目也面临着挑战。在广阔的地理区域内运送货物和物资是一项复杂且艰难的任务。借助Neo4j图数据平台将供货方和物流供应商及接收方的信息进行关联分析，通过路线优化提高仓储和配送的效率，提供最佳运输物流建议。此外，图数据平台的全局化360视图，能分析原材料潜在中断的风险并提供缓解策略，构建智慧物流。

作为图数据平台的领导者，Neo4j致力通过图技术的优势，帮助更多企业在充满挑战和竞争的供应链产业中提高响应速度，理解数据并获得可操作的业务洞察力，加速构建智能化供应链，应对前所未有复杂的行业需求。

作者：Neo4j大中华区总经理方俊强