Data – The Food For Your Supply Chain Growth

Podaci – hrana za rast lanca opskrbe

Kako analitika lanca opskrbe može pomoći kompanijama da grade efikasnije operacije i uštede vrijeme i novac.

Jay Bear je rekao: "Okruženi smo podacima, ali gladni uvida." Iako podaci nisu roman koncept, prepoznat je kao kritična komponenta digitalne transformacije. Data drži ključ za postizanje nevjerojatnih proboja u upravljanju lancem opskrbe ako ga ovlasti znajući stručnjak.

Upravljanje lancem opskrbe je široko prepoznato kao kritični dio zagonetke za poslovni uspjeh jer direktno utječe na sposobnost da se pruži pozitivno iskustvo klijenata dok se računaju mnogi troškovi koji utiču na ukupnu profitabilnost.

Biznisi traže načine za brže, jeftinije i jednostavnije procese duž poduže staze od dobavljača sirovina do krajnih korisnika. To je posebno važno jer su lanci opskrbe vremenom postali sve složeniji – kompanije rade sa proširenjem međunarodnih partnera i suočavaju se sa intenzivajućim pritiskom da isporuče svoje proizvode što je brže moguće.

Lanac snabdijevanja ima domino efekt: svaki korak u mreži utječe na onaj nakon njega, a sva pitanja u bilo kojoj fazi mogu imati utjecaj na sposobnost da se ispuni očekivanja kupaca. Lanci opskrbe uključuju širok spektar aktivnosti, ljudi i biznisa, što rezultira masivnim prikupljanjem 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 sistemi izvođenja lanca opskrbe za nabavku, upravljanje zalihama, upravljanje narudžbama, upravljanje skladištem i ispunjenje, te upravljanje transportom (uključujući dostavu). Nadalje, analitika lanca opskrbe može transformirati ogromne količine podataka u lako probavljive table, izvještaje i vizualizacijo koje utiču na presudne odluke i dovesti do boljih ishoda.

To zaposlenima pruža sveobuhvatan pogled na logističku mrežu i omogućava im da shvate uzvodno i nizvodno posljedice određenog poremećaja, čime se omogućava brz odgovor na minimiziranje potencijalnog udara. Jednostavan pristup sveobuhvatnoj analitici podataka postao je kritičan u sve konkurentnijem krajoliku.

Planiranje potražnje (korištenjem historijskih podataka i drugih faktora za predviđanje onoga što će kupci naručiti), planiranje prodaje i operacija (proizvodnja i/ili kupovina dobara koja se zahtijeva od nekog posla da bi se ugasila predviđena potražnja) i upravljanje zalihama (praćenje prodaje artikla i koje SKU-ove treba dopuniti) su nekoliko primjera analitike lanca opskrbe.

Svaka od ovih aktivnosti može poboljšati ukupnu efikasnost poslovanja, što rezultira značajnom uštedom troškova. Na primjer, preciznije planiranje potražnje znači izbjegavanje prekovremenih nabavki uz izbjegavanje zaliha i viška zaliha (koje se mogu pretvoriti u zastarjeli inventar).

Postoje četiri primarne vrste analitike lanca opskrbe koje bi kompanije trebale razmotriti upravo sada kako bi izgradile efikasnije operacije i uštedjele vrijeme i novac:

• Opisna analitika:Kompanije mogu koristiti opisnu analitiku za lanac opskrbe za prikupljanje i organizaciju historijskih podataka kako bi se dobio jasna slika o prošlim događajima. Prati performanse i obrasce u cijelom lancu opskrbe, od dobavljača do logistike do trgovaca i mjesta prodaje. Na primjer, nacionalni trgovac može koristiti analitiku da prati potražnju za određenim SKU-ovima na geografskim lokacijama u određenom vremenskom periodu.
• Dijagnostička analitika:Ovo se koristi za identifikaciju izvora problema i mogućih rješenja za izbjegavanje njih u budućnosti. Identifikacija onoga što se dogodilo obično je primenljivo samo ako posao zna i zašto se to dogodilo. Kao rezultat toga, dijagnostička analitika je poznata i kao analiza uzroka korijena.
• Prediktivna analitika:Ovo pomaže biznisima u predviđanju šta bi se moglo desiti u budućnosti i određivanju izgleda različitih ishoda. Omogućava bolje planiranje i postavljanje ciljeva, što rezultira izbjegavanje rizika. Također omogućava da se u biznisima preciznije predvidi budući učinak na osnovu prošlih rezultata i faktora koji trenutno utiče na njega. Što-ako je analiza vrijedna vrsta prediktivne analitike koja uključuje promjenu raznih vrijednosti da bi se vidilo kako te promjene utječu na ishod.
• Prescriptive analytics:This savjetuje timove o tome šta da rade na osnovu predviđanja. To je najsložniji od ovih analitičke tehnike, zbog čega ga koristi manje od tri posto biznisa. Ova vrsta analitike mogla bi obavijestiti prodavca da će jedan od njenih ključnih prodavaca imati poteškoća s nabavljanjem materijala zbog političkih nevolja u regiji gdje trenutno dobiva materijale. Trgovac bi mogao istražiti alternativne lokacije za materijal i surađivati s prodavačem kako bi se problem izbjegao. Alternativno, analitika može otkriti da je promjena dobavljača ili zamjena stavku drugim proizvodom najsigurnija opcija.

Dok upotreba AI-ja u receptivnoj analitici trenutno donosi naslove, realnost je da je ova tehnologija još uvijek u početku u smislu proizvodnje relevantnih, akcionih uvida. Upotreba AI na skali traži smaknuće hiljada queries u potrazi za statističkim anomalijama. Međutim, nasumično identificirane anomalije ne ukazuju uvijek direktno na poslovne prilike. Za sada, ljudska uključenost je kritična za dobivanje relevantnih uvida.

Današnja rješenja za analitiku lanca opskrbe već imaju impresivne mogućnosti, a kako tehnologija napreduje, oni će postati još više za promjenu igara, transformišući poslovanje u svim industrijama. Kao rezultat toga, otpornost i troškovna učinkovitost lanca snabdijevanja mogu napraviti ili prekinuti posao. Analitika lanca opskrbe može poboljšati vaše poslovanje u obje oblasti, zbog čega postaju kritičniji za današnje vođe industrije.

Međutim, transformacija, kao što je jedenje zdrave prehrane, traje i proaktivno je putovanje. Usklađivanje analitike podataka na kraju može dovesti biznise do inteligentnih rješenja lanca opskrbe i sposobnosti da se natječu sa liderima industrije. Pa, zapitajte se, da li se vaš lanac snabdevanja hrani zbog uspeha ili neuspeha?