Voksende relevans af forsyningskædeanalyser

Supply chain analytics vil nyde stigende relevans. Der er flere grunde til, hvorfor supply chain analytics bliver mere og mere relevant for industrien. Nogle årsager, som jeg vil påpege, er stigende forsyningskædens kompleksitet, stigende kundeforventninger og øget relevans af forsyningskæderisikoreduktion. Med leverandørprisindekser, der afspejler vedvarende inflation i de fleste regioner i verden, kan analyser desuden bidrage til en mere effektiv ressourceallokering og -udnyttelse og i sidste ende bidrage til lavere omkostninger og øget indtjening.

Forsyningskæder skal forbedre ydeevnen

Stigende kompleksitet gør det mere udfordrende at styre transportlogistik, spore lagerbeholdning og varer i transit, forbedre kundetilfredshed og leveringstider og administrere kapacitetsudnyttelse. Kundernes forventninger stiger, og forbrugerne kræver hurtigere leveringstider, større produkttilpasning og produkter af højere kvalitet. Analytics kan hjælpe virksomheder med at identificere trends og mønstre i kundeadfærd, så de bedre kan forudse efterspørgslen og skræddersy deres forsyningskæde derefter. Analytics kan også forbedre synlighed og forståelse af underliggende supply chain problemer og derved bidrage til højere supply chain performance.

Med naturkatastrofer kan geopolitiske konflikter og andre faktorer, der forårsager forstyrrelser i varestrømmen, hjælpe virksomheder med at afbøde virkningen af disse forstyrrelser ved at give realtidssynlighed i deres forsyningskæder og sætte dem i stand til hurtigt at identificere og reagere på potentielle problemer.

Øget inflation på grund af mangel på udbud kan gøre analyser endnu mere relevante for virksomheder. Analytics kan hjælpe virksomheder med bedre at forstå og styre deres forsyningskædedrift i lyset af mangel på forsyninger, som kan være forårsaget af faktorer som afbrydelser i transport, produktion eller råvareforsyning.

Supply chain afdelinger skal mestre kerneanalyse

Der er mange forskellige typer analyser, men her er de nøgledomæner, som jeg mener, forsyningskædeafdelinger bør mestre:

Efterspørgselsprognose
Lageroptimering
Transportoptimering
Leverandørpræstationsanalyse
Tilgængelighed og backlog analyse
Risikostyring
Bæredygtighedsanalyse

Matematisk programmering og simulering kan bruges til at bygge prædiktive modeller, der kan forudsige fremtidig efterspørgsel efter produkter. Ved at analysere historiske data og identificere tendenser kan virksomheder bruge disse modeller til at optimere lagerniveauer og produktionsplaner for at imødekomme fremtidig efterspørgsel.

Matematisk programmering kan bruges til at bestemme de optimale lagerniveauer, der skal opretholdes, baseret på faktorer som leveringstid, efterspørgselsvariabilitet og ordreomkostninger. Det kan også bruges til optimering af transportruter, tilstand og transportør.

Simulering kan bruges til at teste forskellige lagerpolitikker og scenarier for at identificere den mest omkostningseffektive og effektive lagerstrategi. Det kan også teste forskellige transportscenarier og identificere den mest omkostningseffektive og effektive transportstrategi.

Matematisk programmering og simulering kan bruges til at identificere og analysere risici i forsyningskæden, såsom naturkatastrofer, geopolitiske konflikter eller forstyrrelser i transport, og udvikle beredskabsplaner for at afbøde virkningen af disse risici. Begge metoder kan desuden bruges til proaktivt at designe forsyningskædestrukturer, der er særligt modstandsdygtige over for definerede eksterne forsyningskæderisici (f.eks. geopolitiske konflikter).

Tekniske færdigheder for supply chain analytics teams

Supply chain management og operationsforskning er ikke nye domæner. De fleste virksomheder administrerer aktivt deres forsyningskæde og implementerer forsyningskædeanalyser i en eller anden forstand. Men har dit forsyningskædeanalyseteam de grundlæggende tekniske færdigheder?

En forsyningskædeanalyseafdeling skal have en opsætning til, hvordan man indsamler, organiserer og analyserer data fra forskellige kilder. Dataene skal være tilgængelige for relevante interessenter og være egnet til modellering, især statistisk og maskinlæringsmodellering . Dette aspekt involverer også viden om dataforvaltningspraksis, herunder datakvalitet, datasikkerhed og databeskyttelsesforskrifter.

Analytiske modeller (forecasting, netværksdesign , routing-netværk osv.) er bygget med programmeringssprog, såsom Python, R og JAVA. Det er generelt også påkrævet at have mindst en stærk tillid til SQL.

Dit forsyningskædeanalyseteam skal være i stand til at kommunikere data. Dette gøres gennem visualisering og meningsfuld rapportering. Dette aspekt involverer også at definere meningsfulde KPI’er og målinger, der kan kommunikeres, forstås og visualiseres.

Et forsyningskædeanalyseteam skal også beherske relevant managementsoftware. I fremstillings- og montageindustrien bør dit team f.eks. have tillid til brugen af ERP’er såsom SAP, med alle relevante moduler.

Endelig kan kendskab til business intelligence-værktøjer såsom Tableau eller Power BI hjælpe med at visualisere og analysere data.

Relateret indhold

Du kan læse om eksemplariske anvendelser af analyser, matematisk optimering og simulering af diskrete hændelser i nogle af vores andre publikationer. Se fx følgende SCDA blog bidrag: