Nếu bạn không nắm vững việc quản lý chuỗi cung ứng của mình, bạn đang để doanh nghiệp của mình mở ra nhiều vấn đề tiềm ẩn.
Một vấn đề chỉ với một bánh răng trong chuỗi cung ứng của bạn có thể ảnh hưởng đến phần còn lại của chuỗi. Điều đó có thể gây ra sự chậm trễ và chi phí đắt đỏ không lường trước được, đồng thời làm giảm sự hài lòng của khách hàng và khách hàng.
Mặt khác, khi bạn sử dụng phân tích dữ liệu để truy cập thông tin hữu ích, kiểm tra từng yếu tố trong chuỗi cung ứng và dự đoán các kết quả có thể xảy ra, bạn có thể đưa ra các quyết định sáng suốt hơn để đảm bảo chuỗi cung ứng của mình, từ việc tìm nguồn cung ứng nguyên liệu thô đến việc nhận được sản phẩm cho khách hàng cuối cùng, được quản lý theo cách tốt nhất.
Tầm quan trọng của việc sử dụng phân tích dữ liệu nâng cao
Nhìn bề ngoài, phân tích dữ liệu rất đơn giản. Bạn cần truy cập dữ liệu về từng thành phần trong chuỗi cung ứng của mình để xác định các vấn đề hiện tại và tiềm ẩn. Sau đó, bạn có thể thực hiện các bước để quản lý chuỗi cung ứng tốt hơn và đạt được kết quả tốt hơn.
Nhưng nếu bạn xem xét dữ liệu cho từng thành phần riêng biệt, chẳng hạn như dữ liệu về nhà sản xuất hoặc dữ liệu về công ty vận chuyển của bạn, bạn sẽ không thể có được bức tranh tổng thể. Để quản lý chuỗi cung ứng tốt hơn, điều quan trọng là bạn phải tương quan tất cả các thông tin.
Khi sử dụng phân tích dữ liệu nâng cao, bạn có thể hiểu rõ hơn về chuỗi cung ứng của mình. Bạn sẽ nhận được nhiều thông tin chuyên sâu hơn để giúp bạn thực hiện các quy trình cung ứng của mình hiệu quả hơn và đưa ra các quyết định chiến lược hơn.
Đổi lại, điều đó có nghĩa là bạn có thể cải thiện khóa số liệu, giữ cho khoảng không quảng cáo của bạn được cân bằng và thu được nhiều giá trị hơn từ tài sản của bạn.
Khi bạn truy cập phân tích dữ liệu nâng cao, bạn không chỉ có được bức tranh rõ ràng về trạng thái hiện tại của chuỗi cung ứng của mình. Bạn cũng có thể dự đoán các xu hướng và nhu cầu trong tương lai.
Phân tích dự đoán có thể tạo ra các dự đoán chính xác về xu hướng và nhu cầu
Khi bạn sử dụng phân tích dữ liệu chuỗi cung ứng để tiếp cận các dự báo và xu hướng nhu cầu, bạn có thể dự đoán tốt hơn nhu cầu của khách hàng và những gián đoạn tiềm ẩn đối với chuỗi cung ứng.
Điều đó cho phép bạn kiểm soát tốt hơn chi phí hoạt động của mình và đạt được lợi thế cạnh tranh.
Về cơ bản, bạn có thể sản xuất hoặc lưu trữ ít mặt hàng hơn trong thời gian nhu cầu về sản phẩm của bạn thấp và sản xuất hoặc lưu trữ nhiều hơn khi nhu cầu cao.
Mặc dù các doanh nghiệp đã thích nghi với những thay đổi sắp tới của nhu cầu trong một thời gian dài, nhưng khi phân tích dữ liệu được sử dụng, bạn có thể tiến thêm một bước nữa.
Sử dụng phân tích dự đoán học máy để thấy trước các thay đổi, giúp bạn có được thông tin chi tiết chính xác hơn so với các phương pháp phân tích dữ liệu lịch sử, chẳng hạn như sử dụng một bảng tính đơn giản.
Hơn nữa, phân tích dữ liệu hiện đại cho phép bạn truy cập dữ liệu thời gian thực, có nghĩa là bạn có thể tiết lộ các xu hướng khi chúng phát triển.
Phân tích dữ liệu cho phép bạn chuẩn bị cho các trường hợp khẩn cấp ảnh hưởng đến chuỗi cung ứng của bạn
Các doanh nghiệp trên khắp thế giới đã nhận ra rằng phân tích dữ liệu quan trọng như thế nào đối với việc quản lý chuỗi cung ứng thành công sau khi lệnh cấm được áp dụng vào năm 2020 do đại dịch Covid-19.
Mặc dù không ai có thể đoán trước được đại dịch và sự hỗn loạn mà nó sẽ gây ra, nhưng các doanh nghiệp đã sẵn sàng với các kế hoạch dự phòng cho chuỗi cung ứng của họ đã có thể điều hướng tình hình khó khăn tốt hơn.
Các giải pháp có thể đơn giản như có nhiều hơn một nhà cung cấp để đảm bảo rằng, khi có vấn đề xảy ra với một nhà cung cấp, bạn vẫn có thể sử dụng một nhà cung cấp khác để đưa sản phẩm đến tay khách hàng cuối cùng của mình.
Nếu không có phân tích dữ liệu, việc chuẩn bị cho các trường hợp khẩn cấp ảnh hưởng đến chuỗi cung ứng của bạn sẽ khó hơn rất nhiều. Khi bạn sử dụng phân tích dữ liệu để đưa ra dự đoán và giúp bạn chuẩn bị cho những gián đoạn, gián đoạn và trường hợp khẩn cấp ảnh hưởng đến chuỗi cung ứng, bạn có thể thực hiện các bước phù hợp để quản lý bạn.
