实现供应链数据管理的智能化需要以下几个步骤：
综上所述，实现供应链数据管理的智能化需要依靠物联网、大数据、人工智能等技术，建立供应链数据中心，实现数据的采集、存储、分析、可视化、预测、决策和优化，提高供应链的效率和竞争力。
数据采集：通过物联网、RFID、传感器等技术，实现对供应链各个环节的数据采集，包括物流、仓储、生产等方面。
数据存储：将采集到的数据存储在云端或本地服务器中，建立供应链数据中心，实现数据的集中管理和共享。
数据分析：通过数据挖掘、机器学习等技术，对采集到的数据进行分析，提取有价值的信息，包括供应链风险、生产效率、库存管理等方面。
数据可视化：将分析结果以图表、报表等形式呈现，实现数据的可视化，方便管理人员进行决策。
智能预测：通过数据分析和机器学习等技术，实现对供应链未来趋势的预测，包括需求预测、库存预测、生产计划预测等方面。
智能决策：基于数据分析和预测结果，实现供应链决策的智能化，包括采购决策、生产计划决策、库存管理决策等方面。
智能优化：通过数据分析和智能决策，实现供应链的优化，包括降低成本、提高效率、减少风险等方面。