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什么是供应链分析?

2022/10/4    来源:e-works    作者:徐睿      
关键字:供应链分析  供应链  
在企业的业务选择正确的分析驱动的SCM软件之前,了解供应链分析的工作原理以及它如何支持其业务非常重要。
       借助供应链分析,企业可以根据深入的数据分析和可行的见解做出明智的决策。他们可以通过供应链管理(SCM)仪表板监控客户需求、库存水平、供应商绩效、制造能力和其他指标。反过来,这有助于企业识别和利用改进和增长的机会。

       然而,在为企业的业务选择正确的分析驱动的SCM软件之前,了解供应链分析的工作原理以及它如何支持其业务非常重要。

什么是供应链分析?

       供应链分析是指收集和分析数据以提高企业供应链效率的过程。该过程包括分析供应链的所有方面,包括:

       ●计划
       ●采购
       ●加工
       ●分销
       ●库存管理
       ●销售分析
       ●客户满意度
       ●物流

       供应链分析通过揭示模式并提供对改进机会的洞察力,帮助企业尽可能高效地运营。通过利用这些洞察力,企业可以做出更明智的决策,最终产生更好的产品和更满意的客户。

供应链分析如何运作?

       供应链分析结合了来自不同应用程序、基础设施、第三方来源和新兴技术的数据。这产生了可用于识别和解决低效率的供应链的连贯图景。

       通过这样做,企业可以识别趋势、优化流程并做出更好的决策。这种供应链的整体视图使得识别问题,并采取积极措施防止中断成为可能。

       对供应链的全面了解也为更有效的客户服务提供了机会。通过基于对供应网络的洞察做出更好的资源分配决策,企业可以变得更加高效和敏捷。

       分析师使用各种方法,包括数据挖掘、预测建模和统计分析来寻找模式和机会。凭借这些见解,他们可以就其供应链战略和有助于前进的举措做出战略决策。

供应链分析的好处

       供应链分析很重要,因为它可以帮助企业了解效率低下的地方以及如何改进它们。此外,企业可以通过了解他们的供应链分析来制定降低成本和提高客户满意度的战略。

       实施供应链分析的其他好处包括:

       ●由于更好的计划和执行而提高效率
       ●通过预测性维护减少停机时间
       ●面向数据的决策
       ●更好的客户行为洞察力
       ●更高的运营灵活性和敏捷性

供应链分析的特点

       根据IDC研究小组的说法,供应链分析工具有五个特点或品质需要寻找。这五个品质被称为“五个C”:连接、协作、网络感知、认知能力和全面方法。

       ●连接

       数据是供应链分析的基础,因此供应链分析工具必须连接到所有可用的数据源。

       企业使用企业资源规划(ERP)软件和其他业务工具作为主要数据源来分析供应链并生成报告。例如,他们还可能从社交媒体收集非结构化数据,从监控生产水平的物联网设备收集结构化数据。

       ●协作

       与供应商或客户合作有助于企业根据数据显示的内容以及他们如何保持竞争优势采取行动。在将供应链流程与客户需求联系起来时,企业可以专注于创造比竞争对手更有效地满足客户需求的产品。

       ●网络感知

       大多数企业相互关联的数字化特性意味着网络攻击比以往任何时候都更具颠覆性。黑客可以并且将会利用他们在企业系统中发现的任何漏洞,这可能会造成灾难性的后果。

       企业需要确保他们的供应链分析符合网络安全最佳实践,以确保他们的数据安全并避免最坏的情况。

       ●认知能力

       人工智能(AI)和机器学习等数字技术使企业能够更深入地了解其运营,而仅靠人工分析是无法获得的。自然语言处理等工具使没有专业计算机科学背景的人能够筛选大量数据以寻找模式。使用这些大数据工具,分析师还可以使用算法来自动化任务并获得洞察力。

       ●全面方法

       全面的方法包括供应链流程的所有方面(输入和输出),从而提供整个运营的整体视图,而不仅仅是与特定目标相关或不相关的某些元素。供应链分析解决方案必须具有可扩展性,以便在处理越来越多的数据时提供结果。

供应链分析的类型

       供应链分析有四种不同类型:描述性、预测性、规范性和认知性。

       ●描述性分析

       描述性分析意味着使用历史数据来分析供应链的表现以及需要改进的地方。例如,企业可以使用这种类型的分析来评估他们的库存水平,并确定他们手头是否有足够的货物或确定每天运送多少产品。它还用于根据过去的事件预测未来。

       ●预测分析

       预测分析使用分析模型来尝试预测潜在结果或预测企业运营的潜在问题。它使用机器学习和高级统计来预测产品需求等事件,以便供应链可以在问题出现之前采取行动。

       预测分析在供应链领域最常见的用途是预测特定项目的产品需求,以了解要订购的原材料的正确数量。预测分析收集的数据通常用作各种预测方法的输入,如指数平滑或ARIMA模型。

       ●规范性分析

       规范性分析使用历史数据来识别趋势和模式,然后使用数学模型找到问题的最佳解决方案。规范性分析使用所有这些信息来识别提高业务绩效和客户满意度的潜在机会。

       ●认知分析

       认知分析模仿人类的思维和行为来综合来自各种来源的信息。它使用先进的机器学习、自然语言处理、文本挖掘和其他技术来分析大型数据集,并找到人类自己难以或不可能看到的见解。然后,供应链专业人员使用这些见解来决定产品采购、定价、库存水平、分销路线或物流策略。

供应链分析的未来发展

       根据GrandView公司的研究报告,供应链分析的未来是光明的。该报告指出,从2022年到2030年,全球供应链分析市场预计将以17.6%的复合年增长率(CAGR)扩大。

       这种增长的主要原因是企业越来越需要优化其供应链。为此,他们需要只有供应链分析工具才能提供的数据驱动的洞察力。推动扩张的其他因素是企业转向更多的数字模型并使用自动化来提高运营效率。

       随着传感器、RFID标签、物联网和其他技术的进步并在整个商业生态系统中变得更加突出,供应链分析的重要性也将增加。这些新的信息来源将使人们能够更深入地了解复杂系统,并为更快、更强大的供应链铺平道路。
责任编辑:程玥
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