Для эффективного управления организацией и принятия оптимальных управленческих решений на всех уровнях необходимо как планирование, так и осуществление анализа результатов деятельности. Интеллектуальная аналитика больших данных – современный тренд в области анализа деятельности компании. К интеллектуальной аналитике больших данных можно отнести предиктивную аналитику , результаты которой формируются на основе исторических фактов, обработанных системой, прошедшей машинное обучение. Активно развивается направление предиктивной аналитики , в том числе и в области управления цепями поставок.
Предиктивная аналитика может быть эффективно использована на каждом из этапов управления цепью поставок : планировании запасов, дистрибуции, прогнозировании спроса, складировании, планировании производства, доставке.
Рассмотрим возможности применения предиктивной аналитики и эффекты от ее использования для повышения эффективности управления цепями поставок.
Аналитика данных – это процесс поиска системных закономерностей в массивах информации и интерпретации найденных фактов с целью получения важных для бизнеса сведений (инсайтов, insights), которые позволят оптимизировать деятельность: увеличить доход, сократить затраты или достичь других важных результатов.
Как аналитика бывает:
1. Описательная: отвечает на вопрос «что случилось?» (сводка исторических данных).
2. Диагностическая : отвечает на вопрос «почему это случилось? ».
3. Предиктивная (прогнозная): «что может случиться? »
4. Предписывающая (предписательная): «что делать?». Здесь машинное обучение и другие методы искусственного интеллекта анализируют все накопленные и обработанные данные.
Применение предиктивной аналитики в управлении цепями поставок:
1. Планирование запасов: полная прозрачность на уровне SKU и полностью автоматизированные системы пополнения запасов в сочетании с данными прогноза спроса, которые устраняют недостаточный / избыточный запас.
2. Дистрибуция: оптимизация в реальном времени сложных сетей распределительных узлов. Заводов и складов на основе данных о материальном потоке.
3. Прогнозирование спроса: более точная оценка спроса путем доступа к данным о продажах, тенденциях рынка, данным конкурентов и соответствующим местным и глобальным экономическим факторам.
4. Складирование: проведение в реальном времени анализа больших данных в система ERP хранилища и определение уровней запасов, несоответствий поставок и входящих поставок.
5. Планирование производства и распределения: повышение наглядности уровней запасов, спроса и производственных мощностей, что обеспечивает более точное планирование производств и распределения.
6. Доставка: мониторинг маршрутов доставки, данных о трафике, погоды в режиме реального времени и изменение маршрута в случае необходимости для распределения пропускной способности.
Подробнее об аналитике и планировании узнайте на Первой Всероссийской Конференции по планированию в цепях поставок.
Зарегистрируйтесь до конца апреля и получите скидку 30%.
