Podaci – hrana za rast vašeg lanca opskrbe

Podaci – hrana za rast vašeg lanca opskrbe

Kako analitika lanca opskrbe može pomoći tvrtkama u izgradnji učinkovitijih operacija i uštedi vremena i novca.

Jay Bear je citiran rekavši: "Okruženi smo podacima, ali gladni smo uvida." Iako podaci nisu novi koncept, prepoznati su kao ključna komponenta digitalne transformacije. Podaci drže ključ za postizanje nevjerojatnih pomaka u upravljanju lancem opskrbe ako njima upravlja upućeni stručnjak.

Upravljanje lancem opskrbe široko je prepoznato kao kritični dio slagalice za poslovni uspjeh jer izravno utječe na sposobnost pružanja pozitivnog korisničkog iskustva, a istovremeno uzima u obzir mnoge troškove koji utječu na ukupnu profitabilnost.

Tvrtke traže načine kako ubrzati, pojeftiniti i olakšati procese na podužem putu od dobavljača sirovina do krajnjih korisnika. To je posebno važno jer su lanci opskrbe s vremenom postali sve složeniji – tvrtke surađuju s rastućim međunarodnim partnerima i suočavaju se s pojačanim pritiskom da što prije isporuče svoje proizvode.

Lanac opskrbe ima domino efekt: svaki korak u mreži utječe na onaj nakon njega, a svi problemi u bilo kojoj fazi mogu utjecati na sposobnost ispunjavanja očekivanja kupaca. Lanci opskrbe uključuju širok raspon aktivnosti, ljudi i poduzeća, što rezultira masovnom proizvodnjom podataka. Ovdje analitika lanca opskrbe ulazi u sliku.

Analiza podataka

Analitika lanca opskrbe je analiza podataka izvučenih iz različitih aplikacija lanca opskrbe, kao što su sustavi izvršenja lanca opskrbe za nabavu, upravljanje zalihama, upravljanje narudžbama, upravljanje skladištem i ispunjenje te upravljanje prijevozom (uključujući otpremu). Nadalje, analitika lanca opskrbe može pretvoriti ogromne količine podataka u lako probavljive nadzorne ploče, izvješća i vizualizacije koje utječu na ključne odluke i dovode do boljih rezultata.

To zaposlenicima pruža sveobuhvatan pogled na logističku mrežu i omogućuje im da shvate uzlazne i silazne posljedice određenog poremećaja, čime se omogućuje brz odgovor kako bi se potencijalni učinak sveo na najmanju moguću mjeru. Jednostavan pristup sveobuhvatnoj analitici podataka postao je ključan u sve konkurentnijem okruženju.

Planiranje potražnje (korištenje povijesnih podataka i drugih čimbenika za predviđanje onoga što će kupci naručiti), planiranje prodaje i operacija (proizvodnja i / ili kupnja robe potrebne tvrtki za zadovoljavanje predviđene potražnje) i upravljanje zalihama (praćenje prodaje kroz artikle i koje SKU-ove treba nadopuniti) neki su od primjera analitike lanca opskrbe.

Svaka od tih aktivnosti može poboljšati ukupnu učinkovitost poslovanja, što rezultira značajnim uštedama troškova. Na primjer, točnije planiranje potražnje znači izbjegavanje prekomjernog trošenja nabave, a istovremeno izbjegavanje zaliha i viška zaliha (što se može pretvoriti u zastarjeli inventar).

Postoje četiri primarne vrste analitike lanca opskrbe koje bi tvrtke trebale razmotriti upravo sada kako bi izgradile učinkovitije poslovanje i uštedjele vrijeme i novac:

• Opisna analitika:tvrtke mogu koristiti opisnu analitiku za lanac opskrbe za prikupljanje i organiziranje povijesnih podataka kako bi dobile jasnu sliku o prošlim događajima. Prati performanse i obrasce u cijelom lancu opskrbe, od dobavljača preko logistike do trgovaca i prodajnih mjesta. Na primjer, nacionalni trgovac na malo može koristiti analitičku nadzornu ploču za praćenje potražnje za određenim SKU-ovima na geografskim lokacijama tijekom određenog vremenskog razdoblja.
• Dijagnostička analitika:Ovo se koristi za prepoznavanje izvora problema i mogućih rješenja kako bi ih se izbjeglo u budućnosti. Identificiranje onoga što se dogodilo obično je primjenjivo samo ako tvrtka također zna zašto se to dogodilo. Kao rezultat toga, dijagnostička analitika poznata je i kao analiza temeljnih uzroka.
• Prediktivna analitika:To pomaže tvrtkama u predviđanju onoga što bi se moglo dogoditi u budućnosti i određivanju vjerojatnosti različitih ishoda. Omogućuje bolje planiranje i postavljanje ciljeva, što rezultira izbjegavanjem rizika. Također omogućuje tvrtkama da preciznije predvide buduće rezultate na temelju prošlih rezultata i čimbenika koji na njih trenutno utječu. Analiza "što ako" vrijedna je vrsta prediktivne analitike koja uključuje promjenu različitih vrijednosti kako bi se vidjelo kako te promjene utječu na ishod.
• Preskriptivna analitika:Ovo savjetuje timove o tome što učiniti na temelju predviđanja. To je najsloženija od ovih analitičkih tehnika, zbog čega je koristi manje od tri posto poduzeća. Ova vrsta analitike mogla bi obavijestiti trgovca na malo da će jedan od njegovih ključnih dobavljača vjerojatno imati poteškoća s nabavom materijala zbog političkih nemira u regiji u kojoj trenutno nabavlja materijale. Trgovac bi mogao istražiti alternativne lokacije materijala i surađivati s dobavljačem kako bi uopće izbjegao problem. Također, analitika može otkriti da je promjena dobavljača ili zamjena artikla drugim proizvodom najsigurnija opcija.

Iako je upotreba umjetne inteligencije u preskriptivnoj analitici trenutno na naslovnicama, stvarnost je da je ova tehnologija još uvijek u povojima u smislu proizvodnje relevantnih, djelotvornih uvida. Upotreba umjetne inteligencije u razmjeru zahtijeva izvršavanje tisuća upita u potrazi za statističkim anomalijama. Međutim, nasumično identificirane anomalije ne ukazuju uvijek izravno na poslovne mogućnosti. Za sada je ljudska uključenost ključna za dobivanje relevantnih uvida.

Današnja analitička rješenja u lancu opskrbe već imaju impresivne mogućnosti, a kako tehnologija bude napredovala, postat će još više izmjenjivač igara, transformirajući poslovanje u svim industrijama. Kao rezultat toga, otpornost i isplativost lanca opskrbe mogu stvoriti ili prekinuti poslovanje. Analitika lanca opskrbe može poboljšati vaše poslovanje u oba područja, zbog čega postaju kritičniji za današnje lidere u industriji.

Međutim, transformacija, poput zdrave prehrane, zahtijeva vrijeme i proaktivno je putovanje. Usklađivanje analitike podataka može na kraju dovesti tvrtke do inteligentnih rješenja lanca opskrbe i sposobnosti da se natječu s vodećim ljudima u industriji. Dakle, zapitajte se, hrani li se vaš lanac opskrbe za uspjeh ili neuspjeh?