Das Management der Lieferkette ist ein kritischer Prozess für Unternehmen, da es zu Kostensenkungen und einem effizienteren Produktionszyklus führt, wenn die Lieferkette optimiert wird. Optimierung bedeutet in diesem Zusammenhang einfach den Einsatz der erforderlichen Prozesse und Tools, um Daten aus mehreren Systemen zu kombinieren und zu analysieren, um klare Einblicke in die Produktion und Verteilung von Waren zu erhalten – dies wird als Supply Chain Analytics bezeichnet. Während Sie weiterlesen, erfahren Sie mehr über Supply Chain Analytics, seine Arten und warum es ein wichtiges Phänomen für jedes Produktionsunternehmen ist.
Supply Chain Analytics: Was ist das?
Der Begriff Supply Chain Analytics bezieht sich auf die Techniken und Werkzeuge, die verwendet werden, um Daten aus verschiedenen Systemen zu kombinieren und zu untersuchen, um Erkenntnisse über die Beschaffung, Produktion und Verbreitung von Waren zu gewinnen. Die Integration von Daten aus Supply Chain Management (SCM)- und Enterprise Resource Planning (ERP)-Systemen bietet eine ganzheitliche Perspektive des Logistiknetzwerks und ermöglicht die Vorhersage und Verbesserung der Leistung durch breitere Einblicke.
Nach der Integration und Zentralisierung können die Daten einer Verarbeitung unterzogen und anschließend durch das Medium Datenvisualisierungen präsentiert werden. Die oben genannten Visualisierungen erleichtern das Verständnis der Wechselwirkungen zwischen verschiedenen Systemen und Prozessen, verdeutlichen die Kausalität und schlagen praktikable Maßnahmen vor, um die Wirksamkeit der gesamten Lieferkette zu optimieren.
In anderen Nachrichten ist Supply Chain Analytics die rechnerische Untersuchung der verschiedenen Systeme und Prozesse, die in die Lieferkette einer Unternehmensorganisation eingebunden sind.
Durch die Integration von Daten aus mehreren Quellen, einschließlich Bestandsverwaltungs- und Beschaffungssystemen, können Analysten die Beschaffung, Montage, den Transport und die Lieferung von Materialien und Komponenten an Endverbraucher als fertige Produkte oder Dienstleistungen untersuchen.
Die Elemente der Lieferkette können verschiedene Einheiten wie Hersteller, Lieferanten, Lagereinrichtungen, Logistikunternehmen, Transitunternehmen, Depots und Händler umfassen.
Wie funktioniert Supply Chain Analytics?
Die Nutzung einer Cloud-basierten, umfassenden Datenintegrations- und Analyseplattform ist die treibende Kraft hinter Supply Chain Analytics. Die oben genannte Plattform erleichtert die Verwaltung von Daten während ihres gesamten Lebenszyklus und ermöglicht gleichzeitig die Ausführung der erforderlichen Formen der Analyse.
So funktioniert es:
Die Daten stammen aus operativen Systemen, die Supply-Chain-Aktivitäten wie Beschaffung, Inventar, Bestellungen, Lagerhaltung, Erfüllung und Transport verwalten. Auch Drittdaten von Lieferanten, Spediteuren und Einzelhändlern können einbezogen werden.
Diese Daten werden extrahiert, konvertiert und in ein Repository integriert, im Allgemeinen in der Cloud, wie z. B. ein Data Warehouse oder Daten See. So erhalten Sie ein detailliertes Bild Ihres Logistiknetzwerks. Ihre Supply-Chain-Datenanalyseplattform macht es einfach, diese Daten für viele Arten von Analysen zu verwenden. Sie könnten beispielsweise Supply Chain Predictive Analytics einsetzen, um Rücksendungen zu prognostizieren und ausstehende Bestände zu ermitteln.
Darüber hinaus können Sie mit Ihrer Technologie interaktive Visualisierungen und Dashboards erstellen, die bei der Identifizierung von Mustern und der Entwicklung von Einblicken in Key Performance Indicators (KPIs) wie Erfüllungsleistung, ideale Bestandsverteilung und Lieferzeiten helfen.
Top-Produkte gehen sogar noch weiter und ermöglichen es Ihnen, erweiterte Analysefunktionen wie automatisiertes maschinelles Lernen, prädiktive Analysen und präskriptive Analysen zu nutzen und Ihre Analysen in andere Anwendungen einzubetten. Dies führt zu Erkenntnissen, auf deren Grundlage Sie handeln können, sowie zu Warnungen und Maßnahmen in anderen Systemen.
Qualitäten einer funktionierenden Supply Chain Analytics
Es gibt viele verschiedene Arten von Unternehmen und Lieferkettenstrukturen, aber jedes effiziente Lieferkettenanalysesystem muss die folgenden Funktionen enthalten:
#1. Sicherheit
Sicherheitslieferketten bestehen aus sensiblen Betriebsdaten über ein Unternehmen. Daher ist es wichtig, branchenübliche Sicherheitsmaßnahmen anzuwenden und sicherzustellen, dass der Zugriff auf Ihre Daten beschränkt ist.
#2. Kollaborativer Zugriff
Während Daten geschützt und der Zugriff beschränkt werden müssen, sollten sie für Analysten auch einfach auszutauschen sein, um den kooperativen und kontinuierlichen Prozess der Erstellung von Modellen und Visualisierungen zu unterstützen. Neben der Förderung der Kreativität wird Doppelarbeit vermieden, insbesondere bei Datenpipelines, die häufig leicht hochgerechnet werden können.
#3. Digitale Modellierung
Die physischen Lieferkettenvorgänge sollten in einem digitalen Modellierungssystem gespiegelt werden, damit Analysten leicht iterieren und experimentieren können, bevor das Unternehmen erhebliche Investitionen in die Änderung der physischen Systeme tätigt.
Lesen Sie auch: ANBIETER DIGITALER SIGNATUREN: Top E-Sign Software & Bewertungen 2023
#4. Datenvisualisierung
Analysten verwenden die Datenvisualisierung, um Rohdatensätze in einem leicht verständlichen visuellen Stil anzuzeigen. Balkendiagramme, Histogramme und Liniendiagramme sind beispielsweise Visualisierungen, die erstellt werden können, um anzuzeigen, wie verschiedene Komponenten einer Lieferkette funktionieren.
#5. Integration
Analysten sollten Informationen aus externen Quellen abrufen, die sich auf ihre Lieferkette auswirken, wie z. B. öffentliche Wetterdatensätze oder Feeds von Social-Media-APIs, zusätzlich zu internen Schnittstellen, die Daten aus Dingen wie Bestandsverwaltungssystemen abrufen.
#6. Umfassende Bewertung
Liefernetzwerke sind mehr als nur Rohstoffe und Transportunternehmen. Jedes datenerzeugende Prozesselement sollte integriert werden, um sicherzustellen, dass Analysen alle Verknüpfungen und Korrelationen berechnen, die sich letztendlich auf strategische Geschäftsentscheidungen auswirken.
Arten von Supply Chain Analytics
Es gibt fünf Formen der Lieferkettenanalyse.
#1. Vorausschauende Analytik
Predictive Analytics verwendet statistische Analysen, wobei häufig Korrelationen zwischen zahlreichen Datensätzen berechnet werden, um irgendeine Form von kausaler Beziehung zu finden, um Zukunftsprognosen zu erstellen.
#2. Beschreibende Statistik.
Die Technik der Auswertung historischer Daten wird als Descriptive Analytics bezeichnet. Das Ergebnis wird häufig verwendet, um die Frage „Was ist passiert?“ zu beantworten. oder "was ist los?" im Betrieb eines Unternehmens.
Im Zusammenhang mit der Lieferkette ist es erforderlich, den vergangenen Zustand von Lagerbeständen über Lieferverzögerungen bis hin zu Kundenfeedback zu verstehen. Diese vielen Elemente können im Laufe der Zeit untersucht werden, um zu sehen, wie sie variieren oder sich ändern.
Lesen Sie auch Deskriptive Analytik: Bedeutung, Beispiele & Schritte, vereinfacht!!!
#3. Diagnoseanalytik
Die diagnostische Analyse geht noch einen Schritt weiter, indem sie versucht, die Beziehung zwischen verschiedenen Datenpunkten zu verstehen. Im weiteren Sinne beantwortet es das „Warum“ der historischen Daten, die durch deskriptive Analysen aufgedeckt werden.
Stellen Sie sich das folgende Szenario vor: Wenn Ihre deskriptiven Analysen niedrige Lagerbestände zeigen, die die Kundennachfrage nicht erfüllen können, und langsame Lieferantenlieferungen, würden Ihre diagnostischen Analysen versuchen herauszufinden, ob die verspäteten Lieferungen einen Mangel an einer wichtigen Komponente verursacht haben, was zu einer unzureichenden Produktherstellung führt.
#4. Präskriptive Analytik
Prescriptive Analytics verwendet Predictive Analytics-Analysen, um wahrscheinliche Aktionen auf der Grundlage von Schätzungen vorzuschlagen. Anstatt nur die Fakten darzustellen, erhält diese Art der Analyse eine größere Aussagekraft aus den Daten, sodass Unternehmensleiter Probleme beheben können, bevor sie auftreten.
Lesen Sie unseren Artikel über Prescriptive Analytics Tools & Techniken: 9+ beste Optionen für 2023
#5. Kognitive Analytik
Kognitive Analytik ist die Anwendung von maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz, um komplizierte und zusammenhängende Daten zu verstehen. Diese Art von Analyse führt im Wesentlichen prädiktive und präskriptive Analysemodelle auf großen Datensätzen aus, um Assoziationen zu verstehen, mit denen ein Mensch nicht manuell experimentieren könnte.
Ein kognitives Analysemodell kann beispielsweise versuchen, Lieferverzögerungen und Bestandsdaten aus verschiedenen Datenquellen abzubilden, um unerwartete Verknüpfungen zu entdecken. Diese Forschung könnte einen wesentlichen Zusammenhang zwischen steigenden Erdgaskosten im Winter aufzeigen. Diese Entdeckung könnte Analysten dazu veranlassen, zu spekulieren, dass die Inputkosten der Lieferanten eine saisonale Belastung für ihren Betrieb darstellen. Ein menschlicher Analytiker würde Schwierigkeiten haben, diese scheinbar zufälligen Assoziationen zu durchqueren, ohne die Fähigkeit zu haben, diese breiten Arten von Regressionsanalysen durchzuführen.
Warum ist Supply Chain Analytics wichtig?
Viele Industrieunternehmen sind beispielsweise auf Rohstoffe angewiesen, deren Preis und Angebot im Laufe der Zeit aufgrund größerer makroökonomischer, ökologischer und klimatischer Variablen schwanken. Die Kundennachfrage nach dem Endprodukt kann aufgrund von Gründen wie Saisonalität, Wetter oder anderen Faktoren, die außerhalb der Kontrolle des Herstellers liegen, unabhängig von den Rohstoffen schwanken.
Der Einsatz von Analysesystemen für Lieferkettendaten kann Unternehmen dabei helfen, zu verstehen, wie sich unterschiedliche Angebots- und Nachfragebedingungen auf Faktoren wie Lagerbestände, Lieferpünktlichkeit und Personalbedarf auswirken, sodass das Management den Betrieb als Reaktion auf – oder idealerweise als Vorbereitung auf diese Änderungen – anpassen kann.
Was ist der Unterschied zwischen Logistik und Lieferkette?
Die Logistik befasst sich mit der effizienten und kostengünstigen Lieferung von Waren an Kunden. Das Lieferkettenmanagement hingegen überwacht die Umwandlung von Rohstoffen in fertige Artikel, wenn sie vom Lieferanten über die Produktion zum Lager zu Händlern und/oder Kunden gelangen.
Was sind die 7 Supply-Chain-Funktionen?
Der Bereich Supply Chain umfasst ein breites Spektrum an beruflichen Möglichkeiten mit folgenden wesentlichen Funktionsbereichen:
- Herstellung.
- Einkauf
- Bestandsverwaltung,
- Bedarfsplanung, Lagerhaltung,
- Transport und Kundendienst.
Was sind die Grundlagen von SCM?
Das Supply Chain Management umfasst die folgenden Aktivitäten:
- Sourcing
- Planung und Strategieformulierung
- Verwandlungsprozess
- Lieferung und Kundenservice
Zusammenfassung
Supply Chain Analytics ist ein weit gefasster Begriff, der sich auf die Verwendung von Daten bezieht, um festzustellen, was passiert ist, warum es passiert ist, und den zukünftigen Zustand vorherzusagen, wenn eine bestimmte Aktion durchgeführt oder nicht ergriffen wird.
Ähnliche Artikel
- TAG MANAGEMENT: Definition, Design, Software, Unternehmen & Analytics
- WAS IST DATENVISUALISIERUNG: Techniken, Tools und Bedeutung
- DATENANALYSE: Übersicht, Gehalt, Job, Lebenslauf & alles, was Sie brauchen
Referenz
