Se non rimani al passo con la gestione della tua catena di approvvigionamento, stai lasciando la tua attività aperta a numerosi potenziali problemi.
Un problema con un solo ingranaggio nella tua catena di approvvigionamento può influenzare il resto della catena. Ciò può causare ritardi e costi costosi imprevisti e ridurre la soddisfazione dei clienti e dei clienti.
D'altra parte, quando utilizzi l'analisi dei dati per accedere a informazioni utili, ispezionare ogni elemento della tua catena di approvvigionamento e prevedere i possibili risultati, puoi prendere decisioni molto più informate per garantire la tua catena di approvvigionamento, dall'approvvigionamento delle materie prime all'ottenimento dei prodotti ai clienti finali, è gestito nel migliore dei modi.
L'importanza di utilizzare l'analisi dei dati avanzata
In superficie, l'analisi dei dati è semplice. È necessario accedere ai dati su ciascun componente della catena di approvvigionamento per identificare i problemi attuali e potenziali. È quindi possibile adottare misure per gestire meglio la catena di approvvigionamento e ottenere risultati migliori.
Ma se guardi i dati per ciascun componente separatamente, come i dati sul tuo produttore o i dati sulla tua compagnia di spedizioni, non sarai in grado di ottenere un quadro generale. Per gestire al meglio la catena di approvvigionamento, è fondamentale correlare tutte le informazioni.
Quando utilizzi l'analisi dei dati avanzata, puoi comprendere meglio la tua catena di approvvigionamento. Otterrai una gamma più ampia di informazioni approfondite per aiutarti a rendere più efficaci i tuoi processi di fornitura e a prendere decisioni più strategiche.
A sua volta, ciò significa che puoi migliorare la chiave metrica, mantieni il tuo inventario equilibrato e ottieni più valore dalle tue risorse.
Quando accedi all'analisi avanzata dei dati, non solo ottieni un quadro chiaro dello stato attuale della tua catena di approvvigionamento. Sei anche in grado di prevedere tendenze e richieste future.
L'analisi predittiva può creare previsioni accurate su tendenze e richieste
Quando si utilizza analisi dei dati della catena di approvvigionamento per accedere alle previsioni e alle tendenze della domanda, puoi prevedere meglio la domanda dei clienti e le potenziali interruzioni della catena di approvvigionamento.
Ciò ti consente di avere un migliore controllo sui costi operativi e ottenere un vantaggio competitivo.
Fondamentalmente, puoi produrre o immagazzinare meno articoli nei periodi in cui la domanda del tuo prodotto è bassa e produrre o immagazzinare di più quando la domanda è alta.
Sebbene le aziende si stiano adattando ai cambiamenti in arrivo della domanda da molto tempo, quando viene utilizzata l'analisi dei dati, puoi fare un ulteriore passo avanti.
Uso dell'analisi predittiva machine learning per prevedere le modifiche, aiutandoti a ottenere informazioni più accurate rispetto ai metodi di analisi dei dati storici, come l'utilizzo di un semplice foglio di calcolo.
Inoltre, le moderne analisi dei dati ti consentono di accedere ai dati in tempo reale, il che significa che puoi rivelare le tendenze man mano che si sviluppano.
L'analisi dei dati ti consente di prepararti alle emergenze che influiscono sulla tua catena di approvvigionamento
Le aziende di tutto il mondo si sono rese conto dell'importanza dell'analisi dei dati per una gestione di successo della catena di approvvigionamento dopo che i blocchi sono stati imposti nel 2020 a seguito di la pandemia di Covid-19.
Sebbene nessuno avrebbe potuto prevedere la pandemia e il caos che avrebbe causato, le aziende che erano pronte con piani di backup per le loro catene di approvvigionamento sono state in grado di affrontare meglio la difficile situazione.
Le soluzioni potrebbero essere semplici come avere più di un fornitore per garantire che, quando si verificano problemi con un fornitore, sia comunque possibile utilizzarne un altro per consegnare i prodotti ai clienti finali.
Senza l'analisi dei dati, è molto meno facile prepararsi alle emergenze che colpiscono la catena di approvvigionamento. Quando utilizzi l'analisi dei dati per fare previsioni e aiutarti a prepararti a interruzioni, interruzioni ed emergenze che influiscono sulla catena di approvvigionamento, puoi adottare le misure giuste per gestirti
