Data – Fødevarer til vækst i din forsyningskæde

Data – maden til vækst i din forsyningskæde

Hvordan supply chain analytics kan hjælpe virksomheder med at opbygge mere effektive operationer og spare tid og penge.

Jay Bear blev citeret og sagde: "Vi er omgivet af data, men sultede efter indsigt." Selvom data ikke er et nyt koncept, er det anerkendt som en kritisk komponent i digital transformation. Data har nøglen til at opnå utrolige gennembrud inden for supply chain management, hvis de anvendes af en kyndig ekspert.

Supply chain management er almindeligt anerkendt som en kritisk brik i puslespillet for forretningssucces, fordi det direkte påvirker evnen til at give en positiv kundeoplevelse, mens den tager højde for mange udgifter, der påvirker den samlede rentabilitet.

Virksomheder leder efter måder at gøre processer hurtigere, billigere og nemmere på den lange vej fra råvareleverandører til slutbrugere. Dette er især vigtigt, fordi forsyningskæder er blevet mere og mere komplekse over tid – virksomheder arbejder med ekspanderende internationale partnere og står over for det stigende pres for at levere deres produkter så hurtigt som muligt.

En forsyningskæde har en dominoeffekt: Hvert trin i netværket påvirker det efter det, og eventuelle problemer på et hvilket som helst tidspunkt kan have indflydelse på evnen til at opfylde kundernes forventninger. Forsyningskæder involverer en bred vifte af aktiviteter, mennesker og virksomheder, hvilket resulterer i massiv datagenerering. Det er her supply chain analytics kommer ind i billedet.

Analyserer data

Supply chain analytics er analysen af ​​data hentet fra forskellige supply chain applikationer, såsom supply chain eksekveringssystemer til indkøb, lagerstyring, ordrestyring, lagerstyring og -opfyldelse og transportstyring (inklusive forsendelse). Ydermere kan forsyningskædeanalyser transformere enorme mængder data til letfordøjelige dashboards, rapporter og visualiseringer, der påvirker afgørende beslutninger og fører til bedre resultater.

Dette giver medarbejderne et omfattende overblik over logistiknetværket og giver dem mulighed for at forstå upstream- og downstream-konsekvenserne af en specifik forstyrrelse, hvilket muliggør en hurtig reaktion for at minimere den potentielle påvirkning. Nem adgang til omfattende dataanalyse er blevet afgørende i et stadig mere konkurrencepræget landskab.

Efterspørgselsplanlægning (ved at bruge historiske data og andre faktorer til at forudsige, hvad kunderne vil bestille), salgs- og driftsplanlægning (fremstilling og/eller indkøb af de varer, som en virksomhed kræver for at imødekomme den forventede efterspørgsel) og lagerstyring (sporing af gennemsalg af varer og hvilke SKU'er det skal genopfyldes) er nogle få eksempler på forsyningskædeanalyser.

Hver af disse aktiviteter kan forbedre den overordnede effektivitet af forretningsdriften, hvilket resulterer i betydelige omkostningsbesparelser. For eksempel betyder mere præcis efterspørgselsplanlægning, at man undgår overforbrug af indkøb, samtidig med at man undgår lagerbeholdninger og overskydende lagerbeholdninger (som kan blive til forældet lagerbeholdning).

Der er fire primære typer forsyningskædeanalyser, som virksomheder bør overveje lige nu for at opbygge mere effektive operationer og spare tid og penge:

• Beskrivende analyser: Virksomheder kan bruge beskrivende analyser til forsyningskæden til at indsamle og organisere historiske data for at få et klart billede af tidligere begivenheder. Den sporer ydeevne og mønstre gennem hele forsyningskæden, fra leverandører til logistik til detailhandlere og salgssteder. For eksempel kan en national forhandler bruge et analyse-dashboard til at spore efterspørgsel efter specifikke SKU'er på tværs af geografiske placeringer over en periode.
• Diagnostiske analyser: Dette bruges til at identificere kilden til problemer og mulige løsninger for at undgå dem i fremtiden. At identificere, hvad der skete, er normalt kun relevant, hvis virksomheden også ved, hvorfor det skete. Som et resultat er diagnostiske analyser også kendt som rodårsagsanalyse.
• Prediktiv analyse: Dette hjælper virksomheder med at forudsige, hvad der kan ske i fremtiden og bestemme sandsynligheden for forskellige resultater. Det giver mulighed for bedre planlægning og målsætning, hvilket resulterer i risikoundgåelse. Det giver også virksomheder mulighed for mere præcist at forudsige fremtidige resultater baseret på tidligere resultater og de faktorer, der i øjeblikket påvirker den. Hvad hvis-analyse er en værdifuld type forudsigende analyse, der involverer at ændre forskellige værdier for at se, hvordan disse ændringer påvirker resultatet.
• Præskriptiv analyse: Dette rådgiver teams om, hvad de skal gøre baseret på forudsigelser. Det er den mest komplekse af disse analytiske teknikker, og derfor bruges den af ​​mindre end tre procent af virksomhederne. Denne type analyser kunne informere en forhandler om, at en af ​​dens nøgleleverandører sandsynligvis vil have svært ved at skaffe materialer på grund af politisk uro i den region, hvor den i øjeblikket anskaffer materialer. Forhandleren kunne undersøge alternative placeringer for materialet og samarbejde med leverandøren for at undgå problemet i første omgang. Alternativt kan analyserne afsløre, at det er den sikreste mulighed at skifte leverandør eller erstatte varen med et andet produkt.

Mens brugen af ​​kunstig intelligens i præskriptiv analyse i øjeblikket skaber overskrifter, er virkeligheden, at denne teknologi stadig er i sin vorden med hensyn til at producere relevante, handlingsrettede indsigter. Brugen af ​​kunstig intelligens i stor skala nødvendiggør udførelsen af ​​tusindvis af forespørgsler på jagt efter statistiske anomalier. Tilfældigt identificerede anomalier peger dog ikke altid direkte på forretningsmuligheder. Indtil videre er menneskelig involvering afgørende for at opnå relevant indsigt.

Nutidens forsyningskædeanalyseløsninger har allerede imponerende muligheder, og efterhånden som teknologien udvikler sig, vil de i endnu højere grad blive en game-changer, der transformerer forretning på tværs af alle brancher. Som et resultat kan en forsyningskædes modstandsdygtighed og omkostningseffektivitet gøre eller ødelægge en virksomhed. Supply chain analytics kan forbedre din virksomhed på begge områder, og det er derfor, de bliver mere kritiske for nutidens industriledere.

Men transformation, ligesom at spise en sund kost, tager tid og er en proaktiv rejse. Harmonisering af dataanalyse kan i sidste ende føre virksomheder til intelligente forsyningskædeløsninger og evnen til at konkurrere med industriledere. Så spørg dig selv, bliver din forsyningskæde fodret til succes eller fiasko?