In einer sich ständig weiterentwickelnden Technologielandschaft explodiert täglich neues Potenzial im Bereich der Lieferkette. Mit der Verbesserung der Fähigkeiten des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz verändern sich fortschrittliche Analysen und werden für Führungskräfte aller Branchen zu einer immer attraktiveren Option. Aber wie können Sie erweiterte Analysen in Ihren Lieferkettenfluss integrieren? Was muss vorhanden sein, bevor Sie es tun können, um den Erfolg zu garantieren? Lass uns einen Blick darauf werfen.

Was sind erweiterte Analysen?

Statistische Analysen sind ein wichtiger Bestandteil der Lieferkette. Im herkömmlichen Sinne nutzt die Analytik Mathematik und Statistiken, um Muster innerhalb der Lieferkette zu entdecken und Optimierungsmöglichkeiten zu identifizieren.

Ihr Unternehmen kann in fünf Arten von Analysen eintauchen: deskriptiv, diagnostisch, prädiktiv, präskriptiv und kognitiv.

• Beschreibende Analytik beantwortet die Frage „Was ist passiert?“ Es betrachtet vergangene und aktuelle Daten und organisiert die Informationen in klare Muster.
• Diagnostische Analyse Konzentrieren Sie sich darauf, die Grundursache eines Problems zu identifizieren und die Frage zu beantworten: „Warum ist das passiert?“
• Predictive Analytics nutzt komplexere statistische Methoden (einschließlich maschinellem Lernen und KI), um zu beurteilen: „Was könnte passieren?“ Es nutzt historische Informationen, um Prognosen über die Zukunft zu erstellen.
• Prescriptive Analytics betrachtet die aktuelle Situation und verknüpft aktuelle Daten mit Simulationsalgorithmen, um zu antworten: „Was sollen wir tun?“
• Kognitive Analytik Dabei handelt es sich um solche, die maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz nutzen, um Schlussfolgerungen zu ziehen, die über das hinausgehen, was mit standardmäßigen statistischen Operationen ermittelt werden kann. „Was weiß ich nicht schon?

Advanced Analytics zielt auf alle Arten der oben genannten Analysen ab, um umfassende Schlussfolgerungen über Ihr Unternehmen zu ziehen. Es verbessert die Qualität aller Arten von Analysen durch schnellere und genauere Prozesse.

Was sind die Vorteile von Advanced Analytics?

Mithilfe fortschrittlicher Analysen können Sie Ihre Lieferkette umfassend verbessern. Bei richtiger Nutzung können Ihnen erweiterte Analysen dabei helfen:

• Optimieren Sie Geschäftsentscheidungen in Bezug auf Nachfrage, Lagerbestand, Produktion und Vertrieb
• Zykluszeiten reduzieren
• Gewinnen Sie organisatorische Sichtbarkeit und steigern Sie Ihren Gewinn

Doch die Integration fortschrittlicher Analysen in Ihr Unternehmen ist nicht immer so einfach wie die Anschaffung einer neuen Software. Sie müssen sicherstellen, dass Ihr Unternehmen kulturell und technologisch auf diese neue Art von Innovation vorbereitet ist.

Voraussetzungen für die Integration von Advanced Analytics in Ihre Lieferkette

Auch wenn fortgeschrittene Analysen wie eine Selbstverständlichkeit erscheinen, ist die Integration in Ihr Unternehmen nicht so einfach, wie es scheint. Bevor Sie erweiterte Analysen in Ihr Unternehmen integrieren, sollten Sie sich einige Fragen zu Ihrem Unternehmen und Ihrem Lieferkettenprozess stellen:

• Verfügt Ihr aktuelles Team über eine Kultur, die fortschrittliche Analysen unterstützt?
• Welche neuen Rollen benötigen Sie in Ihrem Supply-Chain-Team?
• Wie sollte Ihr Team organisiert sein, um die Lieferkette effizient zu betreiben und gleichzeitig Innovationen durch fortschrittliche Analyseprozesse voranzutreiben?
• Reichen Ihre aktuellen Lieferkettensysteme aus, um neue Datenquellen zu nutzen und erweiterte Analysen zu ermöglichen?
• Können und sind Sie dazu bereit, routinemäßige Analyseaktivitäten zu automatisieren?
• Wird Ihr Unternehmen die Fortschritte nutzen, die sich aus der Analyse ergeben?

Natürlich gibt es viele Dinge zu beachten, bevor Sie erweiterte Analysen in Ihren Lieferkettenprozess integrieren. Bei Logility nehmen wir Ihnen den Stress ab, sicherzustellen, dass Ihre Organisation bereit ist, und nehmen Ihnen die Last der Vorbereitung von den Schultern. Unser fortschrittliche Analyselösung holt Sie dort ab, wo Sie sich in Ihrem Analytics-Reifezyklus befinden, und bringt Sie unabhängig von Ihrem aktuellen Status auf die nächste Stufe.

So beginnen Sie mit der Integration fortschrittlicher Analysen in Ihre Lieferkette

Sobald Sie die Bereitschaft Ihres Unternehmens für erweiterte Analysen beurteilt haben, möchten Sie zweifellos sofort mit der Integration beginnen. Sie sollten jedoch sicherstellen, dass Ihre Advanced-Analytics-Initiative auf alle fünf Analyseebenen abzielen kann: deskriptiv, diagnostisch, prädiktiv, präskriptiv und kognitiv. Die umfangreichsten Advanced-Analytics-Programme bieten einen umfassenden Einblick in Ihre Daten und bieten scheinbar endlose Anwendungsmöglichkeiten.

Sie müssen und wollen wahrscheinlich nicht jede erweiterte Analyse gleichzeitig implementieren, aber Sie müssen sicherstellen, dass die von Ihnen gewählte Lösung Sie während des gesamten Reifezyklus der erweiterten Analyse unterstützt. Wenn die Anforderungen Ihres Unternehmens wachsen, kann die Lösung einen Mehrwert bieten.

Bei Logility empfehlen wir, neben Ihren bereits vorhandenen herkömmlichen Methoden erweiterte Analysefunktionen zu nutzen. Sobald diese neuen Funktionen gut in Ihr Unternehmen integriert sind, können Sie mit der Zusammenarbeit nicht nur innerhalb Ihres Unternehmens, sondern auch mit Lieferanten, Kunden usw. beginnen, um deren Wirkung zu optimieren.

Erste Schritte

Die Integration fortschrittlicher Analysen ist eine spannende Initiative, die mit Sicherheit beeindruckende Ergebnisse für Ihr Unternehmen bringen wird. Durch vorausschauende Planung stellen Sie sicher, dass Ihr Unternehmen für den Erfolg von Advanced Analytics gerüstet ist. Nutzen Sie die oben genannten Richtlinien, um sicherzustellen, dass Ihr Unternehmen über eine angemessene Infrastruktur zur Unterstützung Ihrer Analyseerweiterung verfügt. Erwägen Sie die Zusammenarbeit mit Branchenexperten wie unserem Team bei Logility, die nahtlose und optimierte erweiterte Analysen für Ihre Lieferkette bereitstellen.