Big Data Analytics och Evolution of the Supply Chain

Big Data Analytics och Evolution of the Supply Chain

F√∂retagen idag √§r n√§stan √∂verskridna med stora m√§ngder data om sina kunder, leverant√∂rer och till och med potentiella marknader tack vare utvecklad digital teknik. √Ąven om det vanligtvis s√§gs att information √§r makt, √§r det allt men v√§rdel√∂st om du inte anv√§nder data korrekt. Ordspr√•ket √§r sant n√§r det g√§ller att kn√§cka siffror f√∂r att gynna en viktig aff√§rsf√∂rm√•ga som leveranskedjan.

En nyligen genomförd Accenture-studie av mer än 1000 ledande globala chefer visade att medan 97 procent förstod hur Big Data kunde gynna deras försörjningskedja, rapporterade endast 17 procent att de genomförde något av resultaten. Här är några av de sätt som Big Data kan identifiera möjligheter och revolutionera supply chain management i nästan alla organisationer.

Big Data Analytics

En tidigare berättelse om Tech.Co noterade att mängden data som samlas in globalt växer med cirka 59 procent per år. Big Data-analys är den process genom vilken analytiker studerar stora datamängder i syfte att identifiera mönster och annan användbar information som kan leda till bättre och effektivare affärsbeslut. Big Data-analys användes först för 20 år sedan för marknadsförings- och försäljningsändamål med stor framgång. Idag tar företag Big Data-analys till nästa nivå och tillämpar den på företagets verksamhet, särskilt på deras olika utmaningar i leveranskedjan.

Moderna utmaningar i försörjningskedjan

Genom att utnyttja Big Data p√• f√∂rs√∂rjningskedjan kan f√∂retagen f√∂rb√§ttra sitt svar p√• volatil efterfr√•gan och minska risken i f√∂rs√∂rjningskedjan. De insikter som Big Data-analysen ger i djupet i f√∂rs√∂rjningskedjan skapar ofta effektivitet och g√∂r det m√∂jligt f√∂r f√∂retag att √∂vervinna p√•g√•ende hot. Spend Matters delade nyligen sina “5 datadrivna utmaningar f√∂r f√∂rs√∂rjningskedjan att √∂vervinna 2016”. H√§r √§r dessa utmaningar och hur Big Data-analys kan hj√§lpa till att m√∂ta dem.

Bättre förväntan på kundbehov РEnligt Customerthink.com kommer mer än 90 procent av missnöjda kunder inte att återvända till ett varumärke som inte uppfyllde deras förväntningar. Att tillhandahålla överlägsen service och snabb leverans första gången är nu avgörande för företag och Big Data-analys kan hjälpa företag att både förstå kundernas önskemål och förutsäga efterfrågan.

Förbättrad effektivitet i försörjningskedjan РFramgångsrika företag förstår att effektivitet kan översättas till bättre resultat. Enligt Accentures studie kan användning av Big Data-analys i verksamheten leda till en ökning av leveranskedjans effektivitet med 10 procent eller mer.

Förbättrad bedömning av risken i försörjningskedjan РAccenture rapporterar också att branschledare inser vikten av riskhantering i försörjningskedjan, med en majoritet som inser behovet av både mer synlighet och förutsägbarhet i sina försörjningskedjor. Big Data-analys använder en kombination av historisk data, scenarioplanering och riskmappning för att bedöma potentiella problem och ge ledningen ett tidigt varningssystem.

Bättre spårbarhet i försörjningskedjan РEnligt Ethical Corporation rapporterar 30 procent av de tillfrågade företagen att spårbarhet i försörjningskedjan är en av deras största frågor. Big Data löser många problem relaterade till spårbarhet och minskar också timmarna för åtkomst och hantering av produktdatabaser om en produktåterkallning skulle inträffa.

Bättre smidighet och reaktionstid på flyktiga marknader РAtt kunna reagera snabbt på marknadsförhållandena och uppfylla kundernas förväntningar är avgörande. Dessa kan båda vara beroende av försörjningskedjan, och Accentures studie rapporterar att företag som använder Big Data-analys i verksamheten är fem gånger mer benägna att rapportera förkortade cykeltider för order-till-leverans.

Revolutionerar Supply Chain Management med Big Data Analytics

Förutom att hantera de specifika utmaningarna för hantering av leverantörskedjor som vi just listade, har Big Data potential att revolutionera affärsverksamheten och resultaten på många sätt. Flera fler inkluderar:

Big Data-analys kan användas för att optimera leveransnätverk med hjälp av geoanalytics. Med Big Data kan företag få en bättre uppfattning om hur deras leveranskedjebeslut påverkar företagets resultat och dess särskilda ekonomiska mål. Big Data kan göra det möjligt för företag att fördjupa sina relationer med leverantörer, med mer detaljerade leverantörsprofiler och till och med identifiera möjligheter för att expandera affärer.

Stor dataanvändning för förutsägbara ledtidslösningar

Har du missat leveransscheman tidigare på grund av tillfälliga lager från leverantörer? Har du förnödenheter som dyker upp tidigare än förväntat att du tvingas lagra? Någon av dessa frågor, och en mängd andra, som involverade leverantörer kan kosta din affärstid och värdefulla kunder. Big Data-analys använder massiva lager av historiska data om dina leverantörer för att mäta prestanda, förutsäga framtida beteende och fatta smarta affärsbeslut. Predictive lead time technology (PLT) tillämpar stora datalösningar för supply chain management och eliminerar gissningar i produktionsplanering.

Företag som använder Big Data-analys kan snabbt börja hantera sina största utmaningar i försörjningskedjan. De som inte missar kanske enorma effektivitetsvinster och chansen att få en konkurrensfördel.