Texto/Emma Z
La tierra es redonda, pero el mundo es plano.
——"Globalización: El mundo es plano" por Thomas L. Friedman
1. La ruta comercial detrás de una reliquia cultural
El fin de semana visité un museo. Una de las exposiciones era momias egipcias, incluidas máscaras, cajas de ataúdes, tapas de ataúdes, etc. Después de un recorrido, las pistas históricas escondidas detrás de las reliquias culturales: las cadenas de suministro anteriores y posteriores fueron aún más emocionante e interesante Choque .
Cuando los arqueólogos rastrean y restauran toda la red de la cadena de suministro del antiguo Egipto (dinastía ptolemaica) mediante pruebas químicas , podemos imaginar claramente el bullicioso comercio de importación y exportación del antiguo Egipto. ver imagen 1.
Como se muestra en la imagen, el oro usado para hacer las momias proviene de Egipto , la madera de cedro usada para el ataúd es importada del Líbano , el asfalto negro untado en la tapa del ataúd proviene del Mar Muerto , el lapislázuli usado para hacer las momias Los ojos provienen de Afganistán , y el material antiséptico utilizado para las momias. Diversas especias, etc., provienen de lugares tan lejanos como la India ...
Desde la antigüedad hasta el presente, las cadenas de suministro han estado cambiando nuestras vidas, dijo Parag Khanna en su libro más vendido "Super Map-Global Supply Chains, Supermarkets and the Rise of a New Business Civilization":
Hemos entrado en la era del súper territorio , que ya no está limitado por fronteras nacionales, sino a través de un sistema de cadena de suministro globalizado.
De hecho, hemos experimentado esos cambios consciente o inconscientemente en nuestra vida diaria, incluida la interconexión de materiales, transporte, infraestructura e información. El teletrabajo es también una forma de cadena de suministro de información: una mano invisible está dominando el desarrollo del mundo. .
Si se observa detenidamente cada eslabón de la cadena de suministro, se puede ver cómo estas pequeñas transacciones se combinan para afectar las tendencias de desarrollo global: lo que Adam Smith llamó el mercado libre, David Ricardo llamó La ventaja comparativa del idioma chino y la teoría de la división de Emile Turgan. del trabajo se reflejan todos: el capital, el trabajo y la producción fluyen alrededor del mundo, fluyendo hacia los lugares que pueden conectar de manera más efectiva la oferta y la demanda.
2. La piedra angular de una cadena de suministro inteligente : las capacidades de procesamiento de datos
Desde la perspectiva tradicional de la cadena de suministro, la cadena de suministro es un ecosistema completo compuesto por productores, intermediarios y vendedores. Sin embargo, con el desarrollo de la ciencia y la tecnología, todos los eslabones que constituyen la ecología de la cadena de suministro, como la planificación, las adquisiciones, la producción, el almacenamiento, la logística y las ventas, están compuestos de datos en la capa inferior. Cuestiones ¡La esencia es el problema de los datos! Además, la cadena de suministro no es una estructura lineal, sino una enorme red topológica : cada eslabón contiene relaciones intrincadas. Entonces, ¿cómo pueden las empresas atravesar ciclos y ser capaces de comprender los cambios, prepararse para las respuestas, responder rápidamente y actuar científicamente?
En la cadena de suministro inteligente moderna, la computación gráfica (base de datos gráfica¹ ) tiene una amplia gama de escenarios de aplicación, desde producción, mantenimiento, planificación y programación de la producción, hasta gestión de materiales y gestión de inventario, y su aplicación se puede ver en todos los campos. papel importante.
· Gestión de relaciones con proveedores: Las empresas pueden utilizar gráficos para gestionar las redes de relaciones con proveedores. Al almacenar proveedores, productos, órdenes de compra y otros datos como nodos² y bordes³ , las empresas pueden visualizar y analizar las relaciones con los proveedores, ayudando así a las empresas a identificar y abordar los riesgos y oportunidades en la cadena de suministro.
· Optimización del inventario: las empresas pueden utilizar gráficos para analizar datos como niveles de inventario, cantidades de pedidos y plazos de entrega. Identifique el exceso de inventario y los riesgos de falta de stock, y optimice el inventario optimizando pedidos, ajustando los planes de producción, etc.
· Gestión logística: las empresas pueden utilizar gráficos para gestionar redes logísticas. Al almacenar datos como nodos logísticos, rutas y herramientas de transporte como nodos y bordes, las empresas pueden visualizar y analizar redes logísticas, lo que ayuda a las empresas a identificar riesgos logísticos y optimizar los planes de transporte.
· Gestión de la calidad del producto: las empresas pueden utilizar bases de datos gráficas para gestionar los datos de calidad del producto. Al almacenar datos como productos, proveedores y materias primas como nodos y bordes, ayuda a las empresas a identificar problemas de calidad de los productos y optimizar los procesos de gestión de calidad.
……
Entonces, ¿qué tipo de tecnología de computación gráfica (base de datos gráfica) puede tener una integración de datos eficiente y poderosas capacidades de procesamiento de datos?
Potencia informática : alta concurrencia y potencia informática en tiempo real que puede comprender el efecto mariposa
Cada vez nos damos más cuenta de que ningún riesgo existe de forma aislada. Los diferentes riesgos tienen efectos en cadena de transformación, transmisión y correlación mutuas... En los últimos dos o tres años, diversos factores, como desastres naturales, guerras y políticas, han llevado a Varios rinocerontes grises y los incidentes del cisne negro ocurren con frecuencia. Tomemos como ejemplo el conflicto entre Rusia y Ucrania: además de una serie de efectos negativos, también es el "culpable" de la crisis de suministro de repuestos para empresas automovilísticas establecidas como Audi y BMW: muchas empresas automovilísticas centenarias se vieron obligadas a suspender la producción y el trabajo - Cualquier mariposa que agite las alas puede provocar otra conexión.
La comprensión del efecto mariposa y la tecnología de computación gráfica son esencialmente las mismas. Ultipa Graph XAI puede admitir más de 30 capas de búsqueda, consulta y cálculo en profundidad en atlas complejos (atlas con cientos de miles de millones de datos) y puede lograr una penetración ultraprofunda en tiempo real de conjuntos de datos de cualquier magnitud, ayudando a las empresas o Las organizaciones pueden obtener información en tiempo real sobre todas las relaciones ocultas, sutiles y complejas en el océano de datos, lo que permite la detección temprana, la preparación temprana y la prevención temprana de la gestión del control de riesgos.
Tomando a Tesla como ejemplo, la producción de un automóvil requiere alrededor de 10.000 piezas, desde el sistema de energía, el sistema de control central, el sistema de propulsión eléctrica, el sistema de carga, hasta el chasis, la carrocería, el interior, el exterior... Piezas y componentes, grandes y pequeños. , son proporcionados por miles de empresas, incluidos numerosos proveedores, fabricantes, distribuidores, minoristas... Constituyen múltiples etapas de los procesos de suministro y entrega ascendentes y descendentes. Un pequeño accidente puede arruinar el compromiso de entrega de Musk.
Algoritmos : más de 100 paquetes de algoritmos de gráficos escalables de alto rendimiento
En nuestra vida y trabajo diarios, las interacciones entre personas, personas y cosas, y cosas y cosas son inseparables de la palabra "informática". En este contexto, los algoritmos hacen su debut. En pocas palabras, un algoritmo es un método de cálculo específico y pasos de procesamiento de duración limitada que se adoptan para resolver un determinado problema. En términos generales, hay dos tipos de resultados de los algoritmos: el primero son los resultados producidos por el algoritmo (agrupación, clasificación, valores predichos, etc.) y el segundo son las reglas producidas por el algoritmo.
En lo que respecta a la cadena de suministro, aunque es omnipresente, la cadena de suministro en sí es invisible e intangible. La gente sólo puede ver aquellos elementos que conectan la oferta y la demanda. Esto también lleva al hecho de que, aunque la cadena de suministro esté muy separada , todas las partes pueden verlo. Están conectadas entre sí, pero las personas en diferentes direcciones comerciales, incluidas producción, adquisiciones, logística, almacenamiento, materias primas, etc., tienen datos diferentes y la granularidad de los datos es completamente diferente, lo que también hace Es difícil para todos trabajar en lo mismo para comunicarse en diferentes dimensiones, y es aún más imposible lograr compartir información diversa en tiempo real (por primera vez) para lograr conocimientos comerciales.
Tomemos como ejemplo la adquisición: la adquisición de piezas de automóviles de gran volumen siempre ha sido una prioridad absoluta para las empresas automotrices, pero este vínculo implicará la categoría de producto, la determinación de la cantidad, la selección de proveedores, la contabilidad de costos, el análisis de reducción de costos, etc. eso requiere mucha mano de obra, energía, tiempo y eficiencia.
Como se muestra en la tabla anterior, Ultipa Graph XAI integra datos de diferentes fuentes de datos y utiliza cientos de algoritmos gráficos de rendimiento ultraalto (Ultipa tiene la biblioteca de algoritmos gráficos más rica del mundo, con más de 100 tipos). A través de Ultipa GQL (UQL) , que admite Demi-schema flexible, la consulta detallada de datos en cada enlace puede ayudar a las empresas automotrices a integrar las necesidades de varias líneas de producción ubicadas en todo el mundo, evaluar rápidamente la racionalidad de la demanda en función de los presupuestos y con precisión. calcular los costos de adquisición, para lograr un proceso de adquisición científico y transparente.
Por ejemplo, si el precio de una marca fija comprada con frecuencia por una línea de producción aumenta repentinamente por algún motivo, Ultipa Graph recomendará automáticamente marcas alternativas más baratas y de mayor calidad para garantizar la asignación óptima de recursos y maximizar la eficiencia operativa.
Como se muestra en la figura anterior, esta plantilla de ruta busca todas las rutas de 5 pasos desde la ubicación 1 hasta el nodo de fábrica o el nodo del fabricante. Por lo tanto, las empresas pueden identificar fácilmente de antemano el camino y los impactos asociados causados por un determinado punto de riesgo y llevar a cabo de manera inteligente una combinación óptima.
Vale la pena mencionar que diferentes algoritmos para el mismo problema tendrán diferencias de rendimiento durante el tiempo de ejecución. Un buen diseño de algoritmo, además de poder resolver el problema, también debe tener la menor carga de trabajo computacional posible (la mayor eficiencia operativa). Cuanto menor sea el espacio de memoria requerido, mejor (menor consumo de recursos). El soporte del paquete de algoritmos Ultipa es actualmente la opción más completa, eficiente y de menor latencia del mundo.
Más importante aún, el diseño del algoritmo de Ultipa es una función XAI mejorada que puede extraer nutrientes de la repetición continua de las mismas tareas y volverse más clara, simple y efectiva. Al mismo tiempo, diferentes algoritmos también se han unido para realizar optimización combinada y centrarse en problemas de procesamiento que son difíciles de resolver con un solo algoritmo, como los datos de los algoritmos de conducción autónoma, como los algoritmos visuales. La competencia sigue siendo el conjunto de datos del modelo de entrenamiento, que originalmente se esperaba que se redujera en el corto plazo: lo imposible se vuelve posible.
Cálculo (datos) : La alta dimensionalidad del gráfico restaura el mundo al 100%.
Técnicamente hablando, todas las industrias del mundo se enfrentan a los desafíos y oportunidades de la transformación digital. La naturaleza técnica de la transformación digital es el desafío de pasar de las bases de datos relacionales tradicionales a big data, fast data y luego a deep data (datos vinculados, datos gráficos).
Hoy en día, frente a la informática ubicua, varios escenarios implicarán una gran cantidad de cálculo y procesamiento de datos, como los dispositivos IoT en talleres y hogares inteligentes en escenarios de la vida diaria. Cada vez que se ejecutan durante 1 segundo, se generará una gran cantidad de datos. generarse—— Estos datos masivos y complejos son como depósitos minerales y deben ser recopilados, almacenados, extraídos y analizados.
Sin embargo, debido a las limitaciones de su modelo, las bases de datos relacionales tradicionales no son capaces de cumplir con los requisitos . Vea abajo.
En las bases de datos relacionales tradicionales, cuando se trata de consultas de asociación de varias tablas, la cantidad de cálculo aumenta en proporción al producto cartesiano de la cantidad de datos en la tabla. Cuanto mayor es la cantidad de datos, más asociaciones de tablas, más compleja, y menor será la eficiencia, mientras que la base de datos gráfica La lógica de cálculo adoptada es el modo de cálculo (consulta) de asociación de vecinos más cercanos, que tiene una baja complejidad de cálculo y una mejora exponencial en la eficiencia. (Los lectores interesados pueden leer en detalle: La diferencia entre bases de datos gráficas y bases de datos relacionales )
Cuando utilizamos bases de datos relacionales y bases de datos gráficas respectivamente para una penetración profunda, desde las capas 2 a 5, la diferencia de rendimiento en realidad aumenta exponencialmente. Por ejemplo, al realizar la penetración de la capa 1, es posible que no haya una diferencia esencial entre las dos. A partir de la capa 2, habrá cambios exponenciales (más de 10 veces). Ya no puede devolver ningún resultado, es decir, ha excedido el alcance computacional de la máquina y se ha detenido. (Los lectores interesados pueden leer en detalle: ¿Cómo se implementa un sistema de base de datos de gráficos de alta concurrencia? )
Vale la pena mencionar que no todas las bases de datos de gráficos pueden lograr una penetración profunda. Algunas bases de datos de gráficos solo tienen capacidades de almacenamiento pero carecen de capacidades informáticas. Algunas pueden calcular, pero son muy ineficientes cuando se trata de migración de datos. (Los lectores interesados pueden consultar: ¿ Solo cuentan las bases de datos de gráficos? ) También hay algunas bases de datos de gráficos que se implementan utilizando arquitecturas NoSQL o MapReduce, pero no han optimizado total y profundamente las características de la computación de gráficos, el efecto final es Cuanto más horizontal Cuanto mayor sea la distribución, menor será la eficiencia. Es más, mover ciegamente todos los datos a la memoria provocará un aumento repentino en el uso de la memoria, lo que también provocará problemas negativos como OOM frecuentes y, como resultado, tiempo de inactividad.
La ruta de implementación correcta es " distribución + integración de almacenamiento e informática + optimización de almacenamiento multinivel + optimización de profundidad de consulta de gráficos ". Hay muchos puntos de conocimiento y desafíos involucrados en las bases de datos de gráficos, sobre cómo diseñar e implementar un gráfico distribuido verdaderamente de alto rendimiento. Base de datos, los lectores interesados pueden consultar ¿ Cómo implementar un sistema de base de datos de gráficos de alta concurrencia? .
La base de datos de gráficos HTAP distribuidos de Ultipa ofrece una nueva opción para este desafío y trabajará con el Internet de las cosas y los gemelos digitales para construir la infraestructura digital de la cadena de suministro inteligente.
Además, las empresas pueden coordinar y automatizar el proceso de gestión mediante el motor subyacente de Ultipa, a través de Ultipa Manager (los lectores interesados pueden consultar la serie de artículos de alta visualización sobre Ultipa Manager ) o combinado con la interfaz visual desarrollada por el software personalizado de la empresa. capa superior. .
Las empresas pueden reflejar información real en tiempo real a través de sus propios mapas personalizados, lo que permite a todos comprender el progreso de la situación y la correlación entre los datos en cualquier momento, e integrar a clientes, fabricantes y proveedores a través de la separación en un todo compacto...
Conclusión
Marx dijo que la productividad determina las relaciones de producción.
Inteligencia artificial, Internet de las cosas, computación en la nube... Con los rápidos cambios en el campo de la ciencia y la tecnología, el flujo de información y materiales ha alcanzado niveles sin precedentes. Cada vez más empresas participan en el ciclo económico global. La brecha de productividad El mundo que se ha extendido por siglos entre Oriente y Occidente está creciendo. Al llenarse rápidamente, el mundo parece estar realmente siendo aniquilado...
Sin embargo, también hemos visto la otra cara de la moneda: en la compleja lógica que constituye el mundo, la "teoría de Dell" no es efectiva y la trampa de Tucídides existirá durante mucho tiempo. Porque mientras miremos la historia como un espejo, encontraremos que las guerras entre dos países en la cadena de suministro son en realidad la norma. Al igual que a principios del siglo XX, Gran Bretaña, conocida como el imperio en el que el sol nunca se pone, aunque sus exportaciones representaban el 13% del PIB mundial, aún no había logrado evitar el estallido de la Primera Guerra Mundial, que estuvo tan cerca como la guerra entre Rusia y Ucrania... ¿Es el mundo plano? La conexión en la cadena de suministro es tan frágil... Pero pase lo que pase, los conocimientos de datos proporcionados por la tecnología de computación gráfica (base de datos de gráficos) serán la gota que salvará vidas y permitirá a las empresas y organizaciones controlar sus riesgos.
Al final del artículo, nos gustaría agradecer a Ultipa Sr. Content Strategist Wanyi.S, Peipei.C y lina.S por su contribución a este artículo.
[1] Base de datos de gráficos https://www.ultipa.cn/document/ultipa-graph-query-language/basic-concepts/v4.0
[2] ¿Qué es el punto? https://www.ultipa.cn/document/ultipa-graph-query-language/basic-concepts/v4.0
[3] ¿Qué es una ventaja? https://www.ultipa.cn/document/ultipa-graph-query-language/basic-concepts/v4.0
{4] "Principios, arquitectura y aplicaciones de bases de datos gráficas"; Sun Yuxi, equipo de Yingtu; 2022-8; Machinery Industry Press.
" Principios, arquitectura y aplicaciones de bases de datos de gráficos " es la primera monografía nacional que explica de manera integral y sistemática las bases de datos de gráficos y la tecnología de computación de gráficos . Todo el libro se centra en ocho dimensiones principales para ayudar a los entusiastas de la tecnología, profesionales y profesores y estudiantes universitarios a obtener rápidamente acceso, comprensión y orientación práctica sobre la tecnología de bases de datos gráficas.
Las empresas pueden reflejar información real en tiempo real a través de sus propios mapas personalizados, lo que permite a todos comprender el progreso de la situación y la correlación entre los datos en cualquier momento, e integrar a clientes, fabricantes y proveedores a través de la separación en un todo compacto...
Conclusión
Marx dijo que la productividad determina las relaciones de producción.
Inteligencia artificial, Internet de las cosas, computación en la nube... Con los rápidos cambios en el campo de la ciencia y la tecnología, el flujo de información y materiales ha alcanzado niveles sin precedentes. Cada vez más empresas participan en el ciclo económico global. La brecha de productividad El mundo que se ha extendido por siglos entre Oriente y Occidente está creciendo. Al llenarse rápidamente, el mundo parece estar realmente siendo aniquilado...
Sin embargo, también hemos visto la otra cara de la moneda: en la compleja lógica que constituye el mundo, la "teoría de Dell" no es efectiva y la trampa de Tucídides existirá durante mucho tiempo. Porque mientras miremos la historia como un espejo, encontraremos que las guerras entre dos países en la cadena de suministro son en realidad la norma. Al igual que a principios del siglo XX, Gran Bretaña, conocida como el imperio en el que el sol nunca se pone, aunque sus exportaciones representaban el 13% del PIB mundial, aún no había logrado evitar el estallido de la Primera Guerra Mundial, que estuvo tan cerca como la guerra entre Rusia y Ucrania... ¿Es el mundo plano? La conexión en la cadena de suministro es tan frágil... Pero pase lo que pase, los conocimientos de datos proporcionados por la tecnología de computación gráfica (base de datos de gráficos) serán la gota que salvará vidas y permitirá a las empresas y organizaciones controlar sus riesgos.
Al final del artículo, nos gustaría agradecer a Ultipa Sr. Content Strategist Wanyi.S, Peipei.C y lina.S por su contribución a este artículo.
[1] Base de datos de gráficos https://www.ultipa.cn/document/ultipa-graph-query-language/basic-concepts/v4.0
[2] ¿Qué es el punto? https://www.ultipa.cn/document/ultipa-graph-query-language/basic-concepts/v4.0
[3] ¿Qué es una ventaja? https://www.ultipa.cn/document/ultipa-graph-query-language/basic-concepts/v4.0
{4] "Principios, arquitectura y aplicaciones de bases de datos gráficas"; Sun Yuxi, equipo de Yingtu; 2022-8; Machinery Industry Press.
"Principios, arquitectura y aplicaciones de bases de datos de gráficos" es la primera monografía nacional que explica de manera integral y sistemática las bases de datos de gráficos y la tecnología de computación de gráficos. Todo el libro se centra en ocho dimensiones principales para ayudar a los entusiastas de la tecnología, profesionales y profesores y estudiantes universitarios a obtener rápidamente acceso, comprensión y orientación práctica sobre la tecnología de bases de datos gráficas.
