Date – Alimentele pentru creșterea lanțului dumneavoastră de aprovizionare

Date – alimentele pentru creșterea lanțului dumneavoastră de aprovizionare

Modul în care analiza lanțului de aprovizionare poate ajuta companiile să construiască operațiuni mai eficiente și să economisească timp și bani.

Jay Bear a fost citat spunând: "Suntem înconjurați de date, dar înfometați pentru intuiții." Deși datele nu sunt un concept nou, acestea sunt recunoscute ca o componentă critică a transformării digitale. Datele dețin cheia pentru a realiza progrese incredibile în gestionarea lanțului de aprovizionare dacă sunt mânuite de un expert avizat.

Managementul lanțului de aprovizionare este recunoscut pe scară largă ca o piesă critică a puzzle-ului pentru succesul afacerii, deoarece afectează în mod direct capacitatea de a oferi o experiență pozitivă clienților, contabilizând în același timp multe cheltuieli care afectează profitabilitatea generală.

Companiile caută modalități de a face procesele mai rapide, mai ieftine și mai ușoare pe calea lungă de la furnizorii de materii prime la utilizatorii finali. Acest lucru este deosebit de important, deoarece lanțurile de aprovizionare au devenit din ce în ce mai complexe de-a lungul timpului – companiile colaborează cu parteneri internaționali în expansiune și se confruntă cu presiunea tot mai mare de a-și livra produsele cât mai repede posibil.

Un lanț de aprovizionare are un efect de domino: fiecare pas din rețea îl afectează pe cel de după acesta, iar orice problemă în orice etapă poate avea un impact asupra capacității de a satisface așteptările clienților. Lanțurile de aprovizionare implică o gamă largă de activități, persoane și întreprinderi, ceea ce duce la generarea masivă de date. Aici intră în imagine analiza lanțului de aprovizionare.

Analiza datelor

Analiza lanțului de aprovizionare este analiza datelor extrase din diverse aplicații ale lanțului de aprovizionare, cum ar fi sistemele de execuție a lanțului de aprovizionare pentru achiziții, gestionarea stocurilor, gestionarea comenzilor, gestionarea și onorarea depozitelor și gestionarea transporturilor (inclusiv expedierea). În plus, analiza lanțului de aprovizionare poate transforma cantități mari de date în tablouri de bord, rapoarte și vizualizări ușor digerabile, care influențează deciziile cruciale și conduc la rezultate mai bune.

Acest lucru oferă angajaților o imagine cuprinzătoare a rețelei logistice și le permite să înțeleagă consecințele din amonte și din aval ale unei perturbări specifice, permițând astfel un răspuns rapid pentru a reduce la minimum impactul potențial. Accesul facil la analize de date cuprinzătoare a devenit esențial într-un peisaj din ce în ce mai competitiv.

Planificarea cererii (folosind date istorice și alți factori pentru a prezice ce vor comanda clienții), planificarea vânzărilor și a operațiunilor (fabricarea și/sau achiziționarea bunurilor necesare unei afaceri pentru a satisface cererea prognozată) și gestionarea inventarului (urmărirea vânzărilor de articole și a SKU-urilor pe care trebuie să le reumple) sunt câteva exemple de analiză a lanțului de aprovizionare.

Fiecare dintre aceste activități poate îmbunătăți eficiența generală a operațiunilor de afaceri, ceea ce duce la economii semnificative de costuri. De exemplu, o planificare mai precisă a cererii înseamnă evitarea cheltuielilor excesive pentru achiziții, evitând în același timp stocurile și stocurile în exces (care se pot transforma în inventar depășit).

Există patru tipuri principale de analize ale lanțului de aprovizionare pe care companiile ar trebui să le ia în considerare în acest moment pentru a construi operațiuni mai eficiente și pentru a economisi timp și bani:

• Analize descriptive:Companiile pot utiliza analize descriptive pentru lanțul de aprovizionare pentru a colecta și organiza date istorice pentru a obține o imagine clară a evenimentelor din trecut. Acesta urmărește performanța și modelele de-a lungul lanțului de aprovizionare, de la furnizori la logistică la comercianți cu amănuntul și puncte de vânzare. De exemplu, un comerciant cu amănuntul național poate utiliza un tablou de bord de analiză pentru a urmări cererea de SKU-uri specifice în locații geografice într-o perioadă de timp.
• Analiza diagnosticului:Aceasta este utilizată pentru a identifica sursa problemelor și soluțiile posibile pentru a le evita în viitor. Identificarea a ceea ce s-a întâmplat este de obicei aplicabilă numai dacă afacerea știe și de ce s-a întâmplat. Ca urmare, analiza diagnosticului este, de asemenea, cunoscută sub numele de analiza cauzelor rădăcină.
• Analiză predictivă:Acest lucru ajută companiile să prezică ce s-ar putea întâmpla în viitor și să determine probabilitatea diferitelor rezultate. Aceasta permite o mai bună planificare și stabilirea obiectivelor, ceea ce duce la evitarea riscurilor. De asemenea, le permite companiilor să prezică cu mai multă precizie performanțele viitoare pe baza performanțelor anterioare și a factorilor care o influențează în prezent. Analiza ce-ar fi dacă este un tip valoros de analiză predictivă care implică schimbarea diferitelor valori pentru a vedea modul în care aceste modificări afectează rezultatul.
• Analize prescriptive:Acest lucru sfătuiește echipele cu privire la ce să facă pe baza predicțiilor. Este cea mai complexă dintre aceste tehnici analitice, motiv pentru care este folosită de mai puțin de trei la sută dintre întreprinderi. Acest tip de analiză ar putea notifica un comerciant cu amănuntul că unul dintre furnizorii săi cheie este probabil să aibă dificultăți în aprovizionarea cu materiale din cauza tulburărilor politice din regiunea în care obține în prezent materiale. Retailerul ar putea investiga locații alternative pentru material și ar putea colabora cu vânzătorul pentru a evita problema în primul rând. Alternativ, analizele pot dezvălui că schimbarea furnizorilor sau înlocuirea articolului cu un alt produs este cea mai sigură opțiune.

În timp ce utilizarea IA în analizele prescriptive face în prezent titluri, realitatea este că această tehnologie este încă în fază incipientă în ceea ce privește producerea de informații relevante și acționabile. Utilizarea IA la scară largă necesită executarea a mii de interogări în căutarea anomaliilor statistice. Cu toate acestea, anomaliile identificate aleatoriu nu indică întotdeauna în mod direct oportunitățile de afaceri. Pentru moment, implicarea umană este esențială pentru obținerea unor perspective relevante.

Soluțiile de analiză a lanțului de aprovizionare de astăzi au deja capacități impresionante și, pe măsură ce tehnologia avansează, vor deveni și mai mult un schimbător de jocuri, transformând afacerile în toate industriile. Ca urmare, reziliența și rentabilitatea unui lanț de aprovizionare pot face sau rupe o afacere. Analiza lanțului de aprovizionare vă poate îmbunătăți afacerea în ambele domenii, motiv pentru care acestea devin din ce în ce mai critice pentru liderii din industrie de astăzi.

Cu toate acestea, transformarea, cum ar fi o dietă sănătoasă, necesită timp și este o călătorie proactivă. Armonizarea analizei datelor poate conduce în cele din urmă companiile la soluții inteligente pentru lanțul de aprovizionare și la capacitatea de a concura cu liderii din industrie. Așadar, întrebați-vă, lanțul dumneavoastră de aprovizionare este alimentat pentru succes sau eșec?