Unterbrechung der Lieferkette: Bedrohungen effektiv mit Analysen mindern

Eine Unterbrechung der Lieferkette ist nie das, was ein Unternehmen sehen möchte.

Da COVID-19 Lieferketten auf der ganzen Welt schädigt, prüfen Unternehmen, wie sie die enormen Auswirkungen abmildern können, die dies auf ihre Unternehmen hatte.

Dass das Virus in China begann und enorme Probleme verursachte, ist schlimm genug für die weltweiten Lieferketten, aber jetzt, da die meisten Nationen gesperrt sind und auch einzelne Staaten hier in den USA gesperrt sind, ist es offensichtlich, dass diese Ketten nicht als selbstverständlich angesehen werden können.

Wie können betroffene Unternehmen auf diese drastischen Unterbrechungen der Lieferkette so reagieren, dass Verluste minimiert werden? Und wie kann Business Technology dazu beitragen, dass Ihr Betrieb auch in Krisenzeiten am Laufen bleibt?

Darauf werfen wir heute einen Blick, während wir darüber sprechen, wie Analysen Ihnen helfen können, Ihre Lieferkette zu rationalisieren.

Digitale Management-Tools

Digitale Systeme, wie Enterprise-Resource-Planning-Anwendungen, werden von Organisationen verwendet, um ihnen bei der Bewältigung von Störungen zu helfen, unabhängig davon, ob es sich um etwas so Drastisches und Unerwartetes wie eine Pandemie, einen Handelsstreit oder einen anderen Faktor handelt, der Probleme verursachen kann.

75 % der Unternehmen melden Unterbrechungen der Lieferkette in gewisser Weise aufgrund von Transportbeschränkungen im Zusammenhang mit Coronaviren, und mehr als 80 % glauben, dass ihre Organisation aufgrund von COVID-19-Unterbrechungen einige Auswirkungen haben wird

Wie genau können Ihnen digitale Tools dabei helfen, Störungen in der Lieferkette zu mindern?

Analytik

Im Idealfall wären Unternehmen in der Lage, die genaue Anzahl der Verbrauchsmaterialien vorherzusagen, die sie für perfekte Effizienz und ohne Unterbrechung der Lieferkette benötigen.

Nun, dank ERPs können Sie dem ziemlich nahe kommen.

ERP-Systeme nutzen Datenanalysen, um Störungen vorherzusagen und zu bewältigen. Viele Unternehmen nutzen heute Big Data, um ihre Abläufe zu rationalisieren und unerwünschte Verschwendung in der Lieferkette zu beseitigen.

Natürlich war die Datenanalyse schon immer ein Teil des Managements von Lieferketten, aber mit der schieren Menge an Daten, die in jedem Unternehmen im Jahr 2020 vorhanden sind, ist die Analyse viel ausgefeilter geworden.

Allein in den letzten zwei Jahren wurden 90 % der Daten weltweit generiert

Es gibt vier Schlüsselbereiche der Analyse , die Ihnen helfen, das bestmögliche Verständnis zu erlangen.

Beschreibende Analyse

Deskriptive Analyse ist der Prozess der Bewertung historischer Daten, um Muster und Trends in Ihren Lieferkettenabläufen zu identifizieren.

Diese Art der Analyse hilft Ihnen, ein Verständnis dafür zu gewinnen, was in der Vergangenheit passiert ist, und ist einer der grundlegenderen Aspekte der Analyse, aber dennoch ein äußerst wichtiger, wenn es um die Strategie geht.

Bei der deskriptiven Analyse werden Daten aggregiert und ausgewertet, um Datensätze zu erstellen, die Endbenutzern klare Einblicke geben können.

Aggregation wird verwendet, um die Daten zusammenzustellen, während Mining Daten nach Mustern durchsucht, die dann die Eigenschaften Ihrer Datensätze zusammenfassen können.

Beispiele für deskriptive Analysen wären die Identifizierung wichtiger Produkte und Kunden sowie die Aufschlüsselung, wie viel von jedem Produkt von bestimmten Standorten aus versendet wird.

Wenn Sie diese Informationen durch die Verwendung eines ERP-Systems in Ihrem Unternehmen zur Hand haben, können Sie besser verstehen, ob bestimmte Bereiche Ihrer Lieferkette mehr Aufmerksamkeit erfordern oder vielleicht Bereiche, die weniger Aufmerksamkeit erfordern, um Unterbrechungen der Lieferkette zu minimieren.

Diagnostische Analyse

Wenn es bei der deskriptiven Analyse darum geht, was passiert ist, dann geht es bei der diagnostischen Analyse darum, warum es passiert ist, wie Sie vielleicht anhand des Werbenamens erraten haben.

Nachdem Ihnen Ihre deskriptive Analyse Bereiche gezeigt hat, die ein Problem darstellen könnten, tauchen Sie in dieser Phase tiefer in das Verständnis der zugrunde liegenden Ursache des Problems ein – deshalb wird dieser Prozess oft als Ursachenanalyse bezeichnet.

Sie unterscheidet sich von der deskriptiven Analyse auch dadurch, dass sich die diagnostische Analyse in der Regel auf ein einzelnes Problem konzentriert und nicht auf alle Ihre Vorgänge.

Anstatt nur „Feuer zu löschen“, soll diese Analyse Ihnen dabei helfen, Prozesse einzuführen, die verhindern, dass dieselben Probleme immer wieder in Ihrer Lieferkette auftreten.

Die diagnostische Analyse hilft Ihnen normalerweise dabei, die folgenden Arten von Problemen zu verstehen:

• Warum ist mein Umsatz in einem bestimmten Untersegment gesunken?
• Warum geht mein Lagerbestand in einem bestimmten Lager ständig zur Neige?
• Warum habe ich zu viel Vorrat übrig?

Vorausschauende Analyse

Genauso wie Sie bei der deskriptiven Analyse vergangene Daten analysieren, um historische Muster und Trends in Ihrer Lieferkette zu identifizieren, macht die prädiktive Analyse dasselbe – aber für Ihre zukünftige Lieferkette.

Kurz gesagt, es sagt Ihnen, was wahrscheinlich passieren wird, und gibt Ihnen die Möglichkeit zu verstehen, wie Sie in Zukunft betroffen sein werden.

Die prädiktive Analyse verwendet Ihre historischen Daten und verwendet dann eine Kombination aus Algorithmen und maschinellem Lernen, um Korrelationen und wahrscheinliche Ergebnisse zu ermitteln.

Die Zahl der Supply-Chain-Experten, die angeben, dass sie derzeit Predictive Analytics in ihrem Unternehmen einsetzen, ist von 2017 bis 2019 um 76 % gestiegen

Diese Art der Prognose hilft Ihnen zu verstehen, wie viel Produkt Sie möglicherweise benötigen, und gibt Aufschluss über die Verbrauchernachfrage.

Es ist jedoch erwähnenswert, dass die prädiktive Analyse stark von der Menge der bereitgestellten Datensätze abhängt – sie kann nur das zurückgeben, was sie erhält, und es handelt sich um eine Schätzung, nicht um eine Prophezeiung, also denken Sie daran.

Allerdings gibt es einen Grund, warum Unternehmen prädiktive Analysetechniken in viel größerem Umfang als je zuvor einsetzen – etwa 30 % der Unternehmen haben sie im Jahr 2019 verwendet, gegenüber 17 % zwei Jahre zuvor.

Präskriptive Analyse

Schließlich haben wir die präskriptive Analyse, die verfügbare Datensätze verwendet, um die beste Vorgehensweise für ein bestimmtes Szenario zu empfehlen.

Die präskriptive Analyse ist ein enger Verwandter der deskriptiven und präskriptiven Analyse, konzentriert sich jedoch mehr darauf, umsetzbare Erkenntnisse zu liefern, mit denen ein Entscheidungsträger proaktiv handeln kann, anstatt nur Daten zu verwenden, um zu Schlussfolgerungen zu kommen.

Aus diesem Grund ist es der Prozess, der am engsten mit dem Aspekt der Entscheidungsfindung von Business Analytics verbunden ist und als letzter Schritt fungiert.

Deskriptiv beschreibt , was passiert ist, gefolgt von Diagnostic, das beschreibt, wie es passiert ist, gefolgt von Predictive, das beschreibt, was passieren könnte, und jetzt Prescriptive, das die beste Vorgehensweise beschreibt.

In Lieferketten kann die präskriptive Analyse empfehlen, wie viel Bestand Sie kaufen sollten und wann. Es kann auch Kundendaten aggregieren, um Empfehlungen zu saisonalen Änderungen der Nachfrage zu geben.

Endeffekt

• Analysen mit ERPs sind äußerst nützlich für Unternehmen, die versuchen, Muster und Trends in ihren Lieferketten zu ermitteln
• Sie können sich über vergangene Trends, aktuelle Bedürfnisse und zukünftige Entwicklungen informieren
• KMUs nutzen Geschäftsanalysen in größerer Zahl denn je, um Unterbrechungen der Lieferkette zu vermeiden
• Je mehr Daten Sie haben, desto besser. Umso wichtiger ist es, Ihr Unternehmen jetzt zu digitalisieren

In Anbetracht der jüngsten Ereignisse haben sich viele Unternehmen dabei ertappt, aufzuholen und zu versuchen, provisorische Cloud-Lösungen zu implementieren, um verlorenes Terrain aufzuholen, während ihre Belegschaften drastische Veränderungen erleben.

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