Interruzione della catena di approvvigionamento: mitigare efficacemente le minacce con l'analisi

L'interruzione della catena di approvvigionamento non è mai ciò che un'organizzazione vuole vedere.

Con il COVID-19 che causa danni alle catene di approvvigionamento in tutto il mondo, le aziende stanno cercando di mitigare gli enormi effetti che ciò ha avuto sulle loro aziende.

Che il virus sia iniziato e abbia causato enormi problemi in Cina è già abbastanza grave per le catene di approvvigionamento mondiali, ma ora, con la maggior parte delle nazioni in isolamento e anche i singoli stati qui negli Stati Uniti, è evidente che queste catene non possono essere date per scontate.

In che modo le aziende interessate possono rispondere a queste drastiche interruzioni della catena di approvvigionamento in un modo che mitighi le perdite? E in che modo la tecnologia aziendale può svolgere un ruolo nel garantire che le tue operazioni continuino a funzionare anche in tempi di crisi?

Questo è ciò a cui daremo un'occhiata oggi mentre esaminiamo come l'analisi può aiutarti a semplificare la tua catena di approvvigionamento.

Strumenti di gestione digitale

I sistemi digitali, come le applicazioni di pianificazione delle risorse aziendali, vengono utilizzati dalle organizzazioni per aiutarle a gestire le interruzioni, che si tratti di qualcosa di così drastico e inaspettato come una pandemia, una controversia commerciale o qualsiasi altro fattore che può causare problemi.

Il 75% delle aziende segnala interruzioni della catena di approvvigionamento in qualche modo a causa delle restrizioni di trasporto legate al coronavirus e oltre l'80% ritiene che la propria organizzazione subirà un certo impatto a causa delle interruzioni dovute al COVID-19

In che modo esattamente gli strumenti digitali possono aiutarti a mitigare le interruzioni della catena di approvvigionamento?

Analitica

In una situazione ideale, le aziende sarebbero in grado di prevedere il numero esatto di forniture di cui hanno bisogno per una perfetta efficienza e nessuna interruzione della catena di approvvigionamento.

Bene, grazie agli ERP, puoi avvicinarti abbastanza.

I sistemi ERP utilizzano l'analisi dei dati per aiutare a prevedere e gestire le interruzioni. Molte aziende oggi utilizzano i big data per semplificare le proprie operazioni e rimuovere gli sprechi indesiderati nella catena di approvvigionamento.

Naturalmente, l'analisi dei dati ha sempre fatto parte della gestione delle catene di approvvigionamento, ma con l'enorme volume di dati che esiste all'interno di una determinata azienda nel 2020, l'analisi è diventata molto più sofisticata.

Solo negli ultimi due anni è stato generato il 90% dei dati nel mondo

Ci sono quattro aree chiave di analisi che ti aiuteranno a ottenere la migliore comprensione possibile.

Analisi descrittiva

L'analisi descrittiva è il processo di valutazione dei dati storici al fine di identificare modelli e tendenze nelle operazioni della catena di approvvigionamento.

Questo tipo di analisi ti aiuta a capire cosa è successo nel passato ed è uno degli aspetti più basilari dell'analisi, ma è comunque estremamente importante quando si tratta di strategie.

Nell'analisi descrittiva, i dati vengono aggregati ed estratti, al fine di stabilire set di dati in grado di fornire informazioni chiare agli utenti finali.

L'aggregazione viene utilizzata per compilare i dati, mentre il mining cerca nei dati modelli che possono quindi riassumere le caratteristiche dei set di dati.

Esempi di analisi descrittiva potrebbero essere l'identificazione di prodotti e clienti chiave, nonché la suddivisione della quantità di ciascun prodotto spedito da località particolari.

Avere queste informazioni a portata di mano utilizzando un ERP all'interno della tua azienda può aiutarti a capire se aree particolari della tua catena di approvvigionamento richiedono maggiore attenzione o forse aree che richiedono meno attenzione al fine di ridurre al minimo l'interruzione della catena di approvvigionamento.

Analisi diagnostica

Se l'analisi descrittiva riguarda ciò che è accaduto , l'analisi diagnostica riguarda il motivo per cui è accaduto , come potresti aver intuito dal suo nome omaggio.

Questa è la fase in cui, dopo che la tua analisi descrittiva ti ha mostrato le aree che potrebbero essere un problema, fai un tuffo più profondo nella comprensione della causa alla base del problema: ecco perché questo processo è spesso noto come analisi della causa principale.

Si differenzia anche dall'analisi descrittiva in quanto l'analisi diagnostica è in genere incentrata su un singolo problema, piuttosto che su tutte le operazioni.

Piuttosto che semplicemente "spegnere gli incendi", questa analisi mira ad aiutarti a mettere in atto processi che impediscano che gli stessi problemi si ripetano più e più volte nella tua catena di approvvigionamento.

L'analisi diagnostica di solito ti aiuta a comprendere i seguenti tipi di problemi:

• Perché le mie entrate sono diminuite in un particolare sottosegmento?
• Perché le mie scorte sono costantemente in esaurimento in un determinato magazzino?
• Perché ho troppe scorte rimanenti?

Analisi predittiva

Proprio come con l'analisi descrittiva stai analizzando i dati passati per identificare i modelli storici e le tendenze nella tua catena di approvvigionamento, l'analisi predittiva fa la stessa cosa, ma per la tua catena di approvvigionamento futura.

In breve, ti dice cosa è probabile che accada e ti dà l'opportunità di capire come sarai influenzato in futuro.

L'analisi predittiva prenderà i tuoi dati storici e quindi utilizzerà una combinazione di algoritmi e apprendimento automatico per stabilire correlazioni e risultati probabili.

Il numero di professionisti della supply chain che affermano di utilizzare attualmente l'analisi predittiva nella propria azienda è cresciuto del 76% dal 2017 al 2019

Questo tipo di previsione ti aiuterà a capire la quantità di prodotto di cui potresti aver bisogno e un'indicazione della domanda dei consumatori.

Vale la pena notare, tuttavia, che l'analisi predittiva dipende fortemente dal volume dei set di dati forniti: può restituire solo ciò che riceve ed è una stima, non una profezia, quindi tienilo a mente.

Detto questo, c'è un motivo per cui le aziende stanno adottando tecniche di analisi predittiva su una scala molto più ampia che mai: circa il 30% delle organizzazioni le ha utilizzate nel 2019, rispetto al 17% di due anni prima.

Analisi prescrittiva

Infine, abbiamo l'analisi prescrittiva, che utilizza i set di dati disponibili per consigliare la migliore linea d'azione per un determinato scenario.

L'analisi prescrittiva è un cugino stretto dell'analisi descrittiva e prescrittiva, ma piuttosto che utilizzare semplicemente i dati per giungere a una conclusione, è più focalizzata sul fornire un'intuizione attuabile con cui un decisore può mettere in atto una linea d'azione proattiva.

Per questo motivo, è il processo più strettamente legato all'aspetto decisionale dell'analisi aziendale e funge da passaggio finale.

Descrittivo descrive cosa è successo, seguito da diagnostico, che descrive come è successo, seguito da predittivo, che descrive cosa potrebbe accadere, e ora prescrittivo, che descrive la migliore linea d'azione.

Nelle catene di approvvigionamento, l'analisi prescrittiva può consigliare quante azioni dovresti acquistare e quando. Può anche aggregare i dati dei clienti per formulare raccomandazioni sui cambiamenti stagionali della domanda.

Linea di fondo

• L'analisi che utilizza gli ERP è estremamente utile per le aziende che cercano di determinare modelli e tendenze nelle loro catene di approvvigionamento
• Puoi conoscere le tendenze passate, le esigenze presenti e ciò che è probabile che accada in futuro
• Le PMI utilizzano l'analisi aziendale in numero sempre maggiore per evitare interruzioni della catena di approvvigionamento
• Più dati hai, meglio è, il che rende ancora più importante digitalizzare la tua attività ora

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