サプライチェーン管理のトップに留まらない場合、ビジネスは多くの潜在的な問題にさらされたままになります。
サプライチェーンの歯車がXNUMXつしかない問題は、チェーンの残りの部分に影響を与える可能性があります。 これにより、遅延や予期しない高額なコストが発生し、クライアントと顧客の満足度が低下する可能性があります。
一方、データ分析を使用して有用な情報にアクセスし、サプライチェーンの各要素を検査し、起こりうる結果を予測する場合、原材料の調達から製品の入手まで、サプライチェーンを確実にするためにはるかに多くの情報に基づいた決定を下すことができます。エンドユーザーにとっては、最善の方法で管理されます。
高度なデータ分析を使用することの重要性
表面的には、データ分析は単純です。 現在および潜在的な問題を特定するには、サプライチェーンの各コンポーネントに関するデータにアクセスする必要があります。 その後、サプライチェーンをより適切に管理し、より良い結果を得るための措置を講じることができます。
ただし、メーカーのデータや運送会社のデータなど、各コンポーネントのデータを個別に見ると、全体像を把握することはできません。 サプライチェーンをより適切に管理するには、すべての情報を相互に関連付けることが重要です。
高度なデータ分析を使用すると、サプライチェーンをよりよく理解できます。 供給プロセスをより効果的にし、より戦略的な決定を下すのに役立つ、より広範囲の詳細な情報を得ることができます。
つまり、キーを改善できるということです メトリクス、在庫のバランスを保ち、資産からより多くの価値を獲得します。
高度なデータ分析にアクセスすると、サプライチェーンの現在の状態を明確に把握できるだけではありません。 また、将来の傾向と需要を予測することもできます。
予測分析は、傾向と需要に関する正確な予測を作成できます
この方法でエスプレッソの抽出を計量する場合、エスプレッソがスパウトから落ちるタイミングとスケールが反応するタイミングに時間差が生じます。エスプレッソがスパウトからエスプレッソカップに落ち、スケールが計量するまで若干の時間差が生じるため、抽出ボタンを止めた後、液量が約２～４g増加することを念頭に置いて抽出を止めてください。 サプライチェーンデータ分析 需要予測と傾向にアクセスするために、顧客の需要とサプライチェーンへの潜在的な混乱をより正確に予測できます。
これにより、運用コストをより適切に管理し、競争力を高めることができます。
基本的に、製品の需要が低いときはより少ないアイテムを生産または保管し、需要が高いときはより多くのアイテムを生産または保管することができます。
企業は長い間、需要の変化に適応してきましたが、データ分析を採用すれば、さらに一歩前進することができます。
予測分析の使用 機械学習 変更を予測し、単純なスプレッドシートを使用するなど、履歴データ分析方法と比較してより正確な洞察を得るのに役立ちます。
さらに、最新のデータ分析により、リアルタイムデータにアクセスできるようになります。つまり、トレンドが進展するにつれて、トレンドを明らかにすることができます。
データ分析により、サプライチェーンに影響を与える緊急事態に備えることができます
2020年にロックダウンが課された後、世界中の企業は、サプライチェーン管理を成功させるためにデータ分析がいかに重要であるかを認識しました。 Covid-19パンデミック.
パンデミックとそれが引き起こす混乱を誰も予測できませんでしたが、サプライチェーンのバックアップ計画を立てる準備ができていた企業は、困難な状況をうまく乗り切ることができました。
ソリューションは、複数のサプライヤーを持つことと同じくらい簡単で、あるサプライヤーに問題が発生した場合でも、別のサプライヤーを使用して最終顧客に製品を届けることができます。
データ分析がなければ、サプライチェーンに影響を与える緊急事態に備えることははるかに簡単ではありません。 データ分析を使用して予測を行い、サプライチェーンに影響を与える混乱、中断、緊急事態への準備を支援する場合、適切な手順を実行して管理することができます。
