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Supply Chain Analytics: Datengesteuerte Intelligenz für Ihr Unternehmen

Supply Chain Analytics kam ihnen zu Hilfe und half ihnen, die Nachfrage zu befriedigen.Supply Chain Analytics kam ihnen zu Hilfe und half ihnen, die Nachfrage zu befriedigen.

Die Nachhaltigkeit von Unternehmen wird häufig durch die Volatilität des Angebots und Änderungen der Nachfrageprognosen beeinflusst. Einer der Hauptgründe dafür ist, dass die Planung anhand vergangener Daten erfolgt und dynamische Parameter häufig nicht berücksichtigt werden. Lieferketten von Unternehmen erzeugen eine große Vielfalt und Datenmengen. Die jüngsten Covid-Sperren von Volkswirtschaften in verschiedenen Teilen der Welt haben die Lieferkette wesentlicher Rohstoffe in den Mittelpunkt gerückt. Nach Aufhebung der Sperrung waren Produktion, Lagerbestände, Rohstoffversorgung, Transport und Kundennachfrage eng aufeinander abgestimmt und konnten von den Unternehmen erreicht werden, die bereits in digitale Plattformen investiert hatten. Supply Chain Analytics kam ihnen zu Hilfe und half ihnen, die Nachfrage zu befriedigen.

Die Analyse der Lieferkette wird nicht mehr nur als Post-Mortem-Analyse der internen Effizienz betrachtet, sondern hat an Bedeutung gewonnen, da die externen Parameter mit internen Daten kombiniert werden müssen, damit wichtige Entscheidungen getroffen werden können, die einen großen Einfluss auf die Geschäftskontinuität haben Innovation. Alle Arten von Analysen – deskriptiv, präskriptiv, prädiktiv und kognitiv – könnten angewendet werden, um Probleme zu lösen, Risiken zu mindern und zukünftige Szenarien auf der Grundlage interner und externer Daten vorherzusagen, Innovationen voranzutreiben und rechtzeitig auf Kundenbedürfnisse zu reagieren.

Kritische Funktionen wie Bestands- und Betriebsplanung, Beschaffung, Herstellung, Lagerung und Lagerung, Logistik und Vertrieb sind über ein gut geplantes Supply-Chain-Analysesystem miteinander verbunden und können die Leistung der Supply-Chain verändern. Die Analyse der Lieferkette erstreckt sich über Funktionen und Disziplinen. Die Erkenntnisse zeigen miteinander verbundene Trends auf, die bei der internen und externen Risikobewertung, der Erstellung von Szenarien für Auslagerungssituationen, der Ermittlung von Taschen, in denen Ausgaben enthalten sein können, und alternativen Modellen zur Sicherung der Rentabilität hilfreich sind.

Einer der Schlüsselfaktoren, die Unternehmen daran hindern, schnell zu reagieren, ist das Vorhandensein einer Reihe verschiedener Systeme, die verschiedene Aussichtspunkte verbinden, an denen Daten gesammelt oder transformiert werden, und die mangelnde Integration zwischen mehreren Systemen und Berührungspunkten, über die Daten fließen. Es ist unerlässlich, rund um die Uhr eine Verbindung zu allen internen und externen Stakeholdern, einschließlich Transport- und Lagerbetreibern, durch eng gekoppelte automatisierte Systeme aufzubauen, die Echtzeit-Einblicke für Entscheidungen über den Transport von Rohstoffen und Fertigwaren zu den Standorten der Nachfrage bieten. Dynamische Erkenntnisse aus Kundenanalysen müssen überlagert werden, um tragfähige Pläne für die Produktionsplanung und -verteilung zu erhalten.

In Indien, wo viele Unternehmen Konsumgüter herstellen und Fabriken an mehreren Standorten, Hunderten von Händlern und Tausenden von Einzelhändlern verstreut haben, sind Planung und Prognose noch komplexer. Flexibilität in Echtzeit ist äußerst wichtig geworden, um die Lagerbestandskosten zu senken, Liegeplätze zu schaffen oder Überbestände zu vermeiden und Produkte von ursprünglichen Bestimmungsorten zu neuen Bestimmungsorten umzuleiten. Auf diese Weise konnten Unternehmen einen direkten Zusammenhang zwischen Investitionen in die Analyse der Lieferkette und der Reduzierung des Betriebskapitals und dem Wachstum des Geschäfts feststellen, da die Lieferkette in diesen komplexen Zeiten zu ihrer Lebensader geworden ist.

Der Autor ist Vorsitzender von Global Talent Track, einem Unternehmen für Schulungslösungen für Unternehmen

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