practically Cómo el análisis de datos cambia la gestión de la cadena de suministro
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Las preocupaciones sociales y ambientales han llevado a una mejora en la gestión sostenible de la cadena de suministro (SSCM). Como parte del análisis de datos de la cadena de suministro, las corporaciones están obligadas a divulgar su desempeño financiero, ambiental y social. Para preservar una cultura sostenible, los objetivos de sostenibilidad de SSCM y la gestión de riesgos de la cadena de suministro deben estar entrelazados.
La globalización ha complicado las redes de suministro industrial y ha hecho que sea más difícil supervisar los estándares de sostenibilidad en las naciones empobrecidas, particularmente en las naciones donde el gobierno tiene autoridad limitada.
La degradación ambiental y la explotación de comunidades vulnerables pueden evitarse mediante el seguimiento de las prácticas de desarrollo sostenible en las economías emergentes. Debido a la complejidad de sus redes de suministro, ciertas empresas pueden evadir responsabilidades éticas y ambientales, como la explotación del trabajo infantil.
Aquí es de donde viene el análisis de datos.
Por qué el análisis de datos es importante en la gestión de la cadena de suministro
¿Cómo puede la gestión de la logística de envíos ayudar a las empresas a tomar mejores decisiones?
Los fabricantes exitosos tienen redes de suministro bien desarrolladas. La cadena de suministro juega un papel essential en el proceso de fabricación. La recopilación, el análisis y el uso de datos para la optimización de la cadena de suministro presentan obstáculos formidables.
Al utilizar datos confiables que se muestran en tablas y gráficos, las empresas que emplean análisis pueden hacer juicios más informados. Mediante el análisis de la cadena de suministro, se diseccionan los datos, se descubren tendencias y se entregan conocimientos.
A medida que el uso de análisis crezca sustancialmente durante la próxima década, estos conocimientos derivados de los datos serán cada vez más vitales. Un software program de gestión de calidad de la cadena de suministro más eficaz da como resultado una mejor planificación operativa y una mayor rentabilidad.
Se beneficiaría de tener la capacidad de prever el futuro. Por supuesto. Por lo tanto, el análisis de la cadena de suministro sería un gran instrumento para predecir el futuro. No. ¿Qué patrones y tendencias se pueden predecir mediante el análisis de la cadena de suministro? Sí.
Al concentrarse en las tendencias actuales y recopilar datos operativos en tiempo actual, las organizaciones pueden utilizar herramientas de análisis de la cadena de suministro para examinar los patrones del mercado, medir la demanda y diseñar estrategias de precios efectivas. La utilización del análisis de la cadena de suministro influye en el rendimiento de una empresa.
Mejore la planificación de la cadena de suministro
Al recopilar y evaluar los datos de los clientes, el análisis de la cadena de suministro ayuda a las organizaciones con su planificación futura.
Cuando la demanda o las ganancias disminuyen, una empresa puede determinar qué actividades o elementos eliminar. Mediante el análisis de la cadena de suministro, es posible identificar las necesidades de los clientes que se extienden más allá de un solo pedido.
Flexibilidad de la cadena de suministro
La producción estática o restringida es imposible en el siglo XXI. En la period de la cadena de suministro versatile, es esencial un enfoque de inteligencia empresarial más amplio.
El uso de datos de máquinas de software program de cadena de suministro de logística para predecir las necesidades de mantenimiento ahorra tiempo y dinero. Se puede utilizar un tercero para predecir el comportamiento del cliente y la salida se puede ajustar para satisfacer la demanda. Esto le permite a su empresa ahorrar dinero o invertir en nuevos proyectos que generarán más ingresos a largo plazo.
Comprensión de tendencias o riesgos
La identificación de patrones y tendencias de la cadena de suministro puede permitirle disminuir su exposición y ser más consciente de los peligros predominantes.
Antes de obtener los datos, el fabricante desconoce muchos de estos puntos de vista (zonas de riesgo). Los análisis de la cadena de suministro pueden notificar a la gerencia días antes de que surja un problema importante, lo que ahorra tiempo y dinero a la empresa.
Dotación de private o eficiencia de abastecimiento
Después de reconocer la ventaja competitiva del análisis de la cadena de suministro, es difícil volver a la asignación de recursos analógicos con una técnica de análisis eficaz.
Mediante el uso de software program en tiempo actual, las entregas se coordinan, los proveedores de software program de la cadena de suministro se mantienen informados y los empleados se mantienen actualizados.
Aspectos clave de la comprensión empresarial
La implementación de análisis de la cadena de suministro le dará a su organización una cadena de suministro versatile y eficiente, además de una mejor gestión de pedidos, compras y capital de trabajo.
Estas cualidades de su negocio tienen un efecto instantáneo en sus resultados. Con el análisis de la cadena de suministro, estos ajustes no son posibles. Es posible identificar errores en los datos y hacer las correcciones necesarias. El análisis de la cadena de suministro se puede utilizar tanto para objetivos académicos como comerciales.
Desafíos que enfrentan los gerentes de la cadena de suministro al implementar el análisis predictivo
La analítica tiene la capacidad de influir en la economía. Existen obstáculos para la recopilación, el almacenamiento, el procesamiento y la visualización de datos. Se incluyen las inconsistencias y la incompletitud, junto con la puntualidad, la seguridad y la seguridad.
Tiempo de retardo
Large information consiste en grandes cantidades de información. Las cadenas de suministro complejas, los objetivos comerciales para el análisis de datos y las variables externas, como la disponibilidad lenta de datos, contribuyen al tiempo requerido para las soluciones de visibilidad de la cadena de suministro.
Escalabilidad de datos
Cuando se utilizan herramientas analíticas, la escalabilidad de los datos y la información es una barrera tecnológica importante. Cuando las bases de datos tradicionales y restringidas se reemplazan por bases de datos distribuidas o basadas en la nube, tanto la calidad como la cantidad de datos disponibles para Large Knowledge Analytics disminuyen.
Calidad de datos
La implementación y las consecuencias de los análisis afectan la calidad de los datos y la información que se puede recopilar y utilizar. Como resultado de cómo se desarrolló e implementó, los datos son etéreos, complejos y diversos.
La buena calidad de los datos es necesaria para una toma de decisiones inteligente. Según la calidad de los datos, la procedencia y la diversidad son elementos significativos.
Falta de Técnicas
La solidez de los resultados del conjunto de datos se ve afectada por la incapacidad de los sistemas y las organizaciones para utilizar adecuadamente la información obtenida. Se requiere mejorar los métodos y procesos para adquirir, analizar, evaluar, pronosticar y comprender datos y hechos.
Problemas de comportamiento
Los costos asociados con la cadena de suministro y los inventarios pueden aumentar si se implementan todas las modificaciones propuestas. Debido a la cantidad y variedad de pequeños enlaces en grandes datos, son más fáciles de localizar.
Problemas de rendimiento de la inversión
Large information se refiere a una enorme cantidad de datos e información. Debido a la abundancia de datos, es difícil juzgar su valor. Invertir en infraestructura es necesario para el análisis de massive information. La desconfianza en los datos puede aumentar la probabilidad de un bajo retorno de la inversión (ROI).
Falta de habilidades
Las fuentes de las principales empresas de software program de gestión de la cadena de suministro crean datos complejos. Propone combinar habilidades analíticas y experiencia en la materia para comprender el uso de la información. Puede ser un desafío combinar el conocimiento con la experiencia.
Insuficiencia de recursos
El uso de datos en tiempo actual mejora los resultados. Para proporcionar datos complejos y multifuncionales a las empresas de la cadena de suministro, es necesario organizar y almacenar de manera eficiente los datos de la cadena de suministro.
Problemas de privacidad y seguridad
Es más sencillo ensamblar, evaluar y transmitir información cuando una pink de cadena de suministro comparte datos. Las restricciones de seguridad y privacidad dificultan la precisión de los resultados del análisis de Large Knowledge.
Análisis de datos en la gestión de la cadena de suministro
La ausencia de conocimientos y datos que podrían haberse utilizado para tomar decisiones basadas en el valor y gestionar los riesgos de manera proactiva frenó estos esfuerzos. Entonces, ahí concluye.
Las empresas pueden competir con Amazon y otros gigantes minoristas con la ayuda de tecnologías innovadoras y socios confiables. Los grandes datos se pueden utilizar, entre otras cosas, para controlar los riesgos de la cadena de suministro y programar compras.
Las técnicas de gestión de riesgos de la cadena de suministro, como el análisis de riesgo/recompensa y el modelado de escenarios, se pueden implementar utilizando análisis de massive information.
IBM emplea estas tácticas para aumentar la flexibilidad y la gestión de riesgos de su cadena de suministro. Watson supervisa y analiza la cadena de suministro mundial de IBM de forma constante. Busca problemas y propone soluciones para mitigar los peligros. Antes de que las computadoras de escritorio y los dispositivos móviles reciban alertas, se consideran una variedad de cosas. Estas variables incluyen compensaciones de riesgo-recompensa, propensión comercial al riesgo y más.
Utilizando la ciencia de datos y el Web de las cosas, Transvoyant recopila datos de tráfico y meteorológicos de sensores, monitores y sistemas de pronóstico.
Independientemente del modo de transporte empleado, los diagnósticos, los hábitos de conducción y los datos de ubicación se pueden rastrear globalmente en todos los nodos de la cadena de suministro para pronosticar y reducir las demoras.
Es posible que pueda reducir los plazos de entrega y la seguridad de los suministros al monitorear los cronogramas de entrega que no coinciden, determinar por qué no coinciden y seleccionar rutas y proveedores más confiables en su cadena de suministro.
Los datos pueden ayudar de varias maneras, incluida la flexibilidad de la cadena de suministro y la eficacia de las operaciones.
Futuro del análisis de la cadena de suministro: análisis prescriptivo personalizado
A muchas personas les preocupa que el COVID-19 continúe interrumpiendo la cadena de suministro world durante los próximos meses.
Los cambios en la demanda, los problemas de transporte, las limitaciones fronterizas y las preocupaciones laborales han obstaculizado las operaciones de la empresa. Más del noventa por ciento de las empresas de Fortune 1000, en explicit las empresas de TI, enfrentan problemas en la cadena de suministro.
Debido a la falta de datos relevantes, la mala gestión de riesgos y la incapacidad de responder, la pandemia puso de relieve estos problemas. La cadena de suministro de su organización debe expandirse. Mientras los clientes y las empresas esperan el regreso a la normalidad, es posible que los gerentes de la cadena de suministro tengan que reiniciar sus planes, procedimientos, tecnologías y empleados.
Los negocios son cada vez más fáciles, pero aún más desafiantes que nunca. Los clientes tienen más opciones de compra, lo que aumenta la competencia de la empresa. Para ello, las organizaciones y las redes de suministro deben ser adaptables, ágiles, eficientes y seguras.
En este entorno impredecible, a los gerentes de la cadena de suministro que utilizan estas tecnologías para cumplir y superar las expectativas de los clientes les puede ir bien.
Existe la posibilidad de que las nuevas soluciones de visibilidad de la cadena de suministro alteren la gestión de la cadena de suministro. ¿Entonces, en qué piensas?
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