工业大数据分析可以为供应商管理和风险控制提供有力的支持。下面我将提供一些建议和方法，帮助管理者利用工业大数据分析改善供应商管理和风险控制。
数据收集和整合：首先，管理者需要收集和整合相关的供应链数据，包括供应商的交付能力、质量表现、价格稳定性、合规性等方面的数据。这些数据可以来自于内部系统、供应商自行提供的数据、外部数据供应商等渠道。
数据分析和挖掘：利用工业大数据分析技术，对收集到的数据进行分析和挖掘，以发现潜在的供应商管理问题和风险。可以运用统计分析、数据挖掘、机器学习等技术，识别供应商的潜在问题和风险，比如交付延迟、质量问题、价格波动等。
供应商评估和预测：基于数据分析的结果，建立供应商评估模型，对供应商进行评估和预测。可以利用模型对供应商的综合表现进行打分和排名，帮助管理者选择合适的供应商。同时，利用模型对供应商未来的表现进行预测，帮助管理者提前识别和应对潜在的风险。
实时监控和预警：建立实时监控和预警系统，及时发现供应商管理问题和风险。通过对关键指标的实时监控，管理者可以及时发现和解决供应商管理问题，降低风险。同时，可以设置预警机制，当指标超过预设的阈值时，系统自动发出预警信号，提醒管理者采取相应的措施。
持续改进和学习：利用工业大数据分析的结果，进行持续改进和学习。管理者可以根据数据分析的结果，对供应商管理策略进行调整和优化，提高供应链的效率和稳定性。同时，也可以从数据分析中获取有关供应链管理的洞见和经验，为未来的决策提供参考。
综上所述，利用工业大数据分析可以帮助管理者改善供应商管理和风险控制。通过数据收集和整合、数据分析和挖掘、供应商评估和预测、实时监控和预警等步骤，管理者可以更好地了解供应商的表现和风险，并采取相应的措施来提高供应链的稳定性和效率。