La sfida che molte aziende hanno è identificare adeguatamente, dare priorità e agire sui dati per fornire obiettivi di business misurabili e ottenibili e valore, e in definitiva, intuizione predittiva. La maggior parte sta a malapena grattando la superficie quando si tratta del valore aziendale che può essere raggiunto attraverso l'istituzione di processi di analisi dei dati.

Sia che stiano tracciando i dati sbagliati, o che non abbiano abbastanza dati o le giuste competenze per analizzare efficacemente i dati, molte aziende stanno perdendo opportunità vitali per sfruttare il potere dei dati per risolvere le loro complesse sfide della supply chain. Ecco come Utilizzare efficacemente i dati per superare le sfide della supply chain:

#1 Lavoro
La domanda di talenti nella supply chain continua ad essere una sfida seria, con le aziende che lottano per identificare e attrarre candidati qualificati. Le aziende più virtuose stanno usando l'analisi dei dati per migliorare la pianificazione delle risorse per assicurarsi di avere la manodopera qualificata di cui hanno bisogno. Uno dei modi in cui lo fanno è concentrarsi sui dati che possono aiutare a portare una maggiore comprensione degli attributi associati al turnover dei dipendenti. Per molte aziende, si stima che il costo del turnover per associato può arrivare a 4.000 dollari. Si analizzano pertanto una varietà di punti di dati pubblici e privati per capire cosa sta causando il turnover a livello micro e macro. Questa comprensione permette di raccomandare dei cambiamenti strategici ad alto livello e anche di eseguire diversi scenari per discernere quali cambiamenti potrebbero essere più efficaci.

#2 Pianificazione dei picchi
Non importa quanto le aziende cerchino di prevedere e preparare proattivamente i picchi di domanda, spesso non è sufficiente. Non appena il volume colpisce, le aziende ricadono inevitabilmente in uno stato reattivo, cercando di capire quali articoli sono richiesti e spostando quei prodotti dalla riserva alle aree attive. I modelli di apprendimento automatico imparano dalle stagioni di punta passate e attuali per consentire di prendere decisioni più efficaci sull'inventario all'interno del magazzino. Il modello incorpora una varietà di fattori interni ed esterni, come i livelli di inventario, le richieste di prodotti, il tasso di inventario in arrivo, i modelli di acquisto, le previsioni economiche e le tendenze dei consumatori in modo che le aziende possano posizionare meglio l'inventario per soddisfare le richieste dei clienti quando cambiano o si intensificano.

#3 Ridurre gli errori nel magazzino
Ci sono una serie di opportunità per migliorare l'efficienza operativa nel magazzino attraverso una maggiore visibilità e l'analisi predittiva. E’ possibile usare l'apprendimento automatico per ridurre i tassi di errore associati ai conteggi dei cicli. Questo modello predittivo di conteggio dei cicli ha dimostrato di garantire che i conteggi effettivi dell'inventario corrispondano a quanto elencato nel sistema. Il modello raccoglie dati dal WMS su tutte le attività storiche di conteggio dei cicli, combinandoli con una serie di altri punti di dati che includono informazioni sul prodotto, posizione e transazioni. Quindi impara perché gli errori si stanno verificando ed è anche in grado di prevedere i luoghi in cui gli errori potrebbero verificarsi. Queste informazioni vengono poi utilizzate per identificare e cambiare quei processi che potrebbero portare agli errori, aumentando la precisione del conteggio del ciclo e garantendo che i prodotti siano disponibili quando i consumatori li desiderano.

#4 Trasporti più verde
Uno dei modi in cui è possibile portare ulteriore successo alle iniziative di sostenibilità della catena di approvvigionamento è l'utilizzo dei programmi per aiutare i manager della logistica e della catena di approvvigionamento a dare priorità all'efficienza nelle loro scelte di trasporto. Valutando i trasportatori in base alle loro emissioni e all'impatto ambientale, i programmi aiutano le aziende a identificare e selezionare trasportatori, modalità di trasporto, attrezzature e strategie operative più efficienti per migliorare la sostenibilità della supply chain e ridurre i costi. Utilizzando tali algoritmi è possibile indirizzare più merci verso vettori più efficienti. E’ possibile eseguire scenari predittivi per mostrare loro quanto costerebbe e quanta CO2 risparmierebbero. E’ possibile anche monitorare le prestazioni effettive di tale decisione nel tempo.

#5 Visibilità End-to-End della catena di approvvigionamento
E’ possibile riunire i dati di più piattaforme attraverso la catena di approvvigionamento aiutando a tagliare la confusione e mettere in evidenza i dati necessari per raggiungere gli obiettivi e raggiungere la visibilità della catena di approvvigionamento. Gli utenti non devono più accedere e interpretare sistemi disparati per navigare tra le richieste e le analisi della supply chain. Le piattaforme permettono ai clienti di accedere ai dati track-and-trace, all'inventario, alle prestazioni operative e alla reportistica, alle analisi aziendali, al servizio clienti e altro ancora, fornendo una visibilità end-to-end delle operazioni globali della supply chain. Con questa visione completa delle posizioni di inventario a livello di rete e degli stati degli ordini a livello di magazzino, i clienti possono sfruttare i dati aggiornati per identificare intuizioni che guidano il miglioramento continuo e il vantaggio competitivo.