Den globala logistikautomationsmarknaden har vuxit med en sammansatt årlig tillväxttakt (CAGR) på 12.4% sedan 2020, den högsta tillväxttakten på någon marknad för leveranskedjan. År 2026 beräknas den globala logistikautomationsmarknaden uppgå till 82.3 miljarder dollar. Dessa siffror återspeglar den aggressiva takt i vilken företag har införlivat avancerad teknik för att automatisera sin leveranskedja.

När företag går över till automatiserade arbetsflöden är data den mest användbara enheten i moderna nätverk av försörjningskedjan. Även om automatisering minskar kostnaderna och ökar hastigheten för att öka effektiviteten, kommer det med sina egna utmaningar. Implementeringen av flera nya tekniker kan öka komplexiteten i försörjningskedjan. Den största utmaningen är dock datasilos. Inkonsekventa data är lika dödliga som frånvaron av data för leveranskedjor.

Datafel kan påverka förmågan att förstå kundens krav och fatta välgrundade beslut. Att säkerställa konsekvent lagring, bearbetning och hantering av data är därför lika viktigt som att anamma automatisering för att förbättra effektiviteten i försörjningskedjan.

Vikten av data i Supply Chain Management

Tillgång till organiserad data hjälper företag att vidta proaktiva åtgärder för de effektiva hantering av försörjningskedjan. Det hjälper till med korrekt efterfrågeprognoser och effektiv riskhantering. Mitt i den ökande konkurrensen i den globala ekonomin måste företag övergå från reaktiva till proaktiva försörjningskedjor för att få en konkurrensfördel och expandera.

Bildkälla: ScienceDirect.com

Analys av leverantörsdata, kunddata, lagernivåer, transportkostnader och andra faktorer hjälper till att förbättra effektiviteten och minska kostnaderna. Med tillgång till databaserade handlingsbara insikter kan företag optimera lagernivåer, minska transportkostnaderna och förbättra leveranstiderna. Med rätt data och analysverktyg kan supply chain-chefer identifiera trender och mönster som annars är svåra att upptäcka.

Bildkälla: https://appinventiv.com/blog/ai-in-supply-chain-analytics/

Så här hjälper datadriven logistik att bygga en proaktiv försörjningskedja:

Prognoskrav exakt: Snabbt förändrade kundkrav är en av de största utmaningarna för moderna leveranskedjor. Det vanliga tillvägagångssättet är att vänta på krav och vidta åtgärder därefter. Men med krav som förändras snabbare än någonsin kan det leda till slöseri eller misslyckande att uppfylla.

Datadriven supply chain management involverar avancerad analysdriven supply chain management, som hjälper till att prognostisera efterfrågan korrekt och hjälper till att kontrollera lagernivåerna därefter.

Riskreducering: Störningar är ett ofta förekommande fenomen och de är här för att stanna. Istället för att vänta på att en katastrof ska inträffa är det klokare att införliva en datadriven beslutsmekanism. Teknik som AI och avancerad analys har förmågan att studera datamodeller och förutsäga störningar.

Med en varning för störningar har leverantörskedjans ledare gott om tid på sig att utforma en riskhanteringsmekanism och minimera effekten.

Kvalitetskontroll: Försörjningskedjor hanterar ofta temperaturkänsliga material. Speciellt för livsmedelsförsörjningskedjor är det mycket viktigt att ta hand om faktorer som temperatur, lufttryck och nederbörd.

Databaserad analys hjälper dig att ta reda på de exakta orsakerna bakom spill eller skadade produkter. När det väl är känt de exakta orsakerna bakom kvalitetsskador kan intressenter vidta nödvändiga åtgärder för att förbättra kvaliteten.

Tekniken möjliggör datadriven hantering av försörjningskedjan. Avancerad teknik, som maskininlärning och artificiell intelligens, kan hjälpa företag att identifiera mönster och trender i leveranskedjans data som skulle vara svåra eller omöjliga att upptäcka manuellt. Prediktiv analys kan hjälpa företag att förutse förändringar i efterfrågan och anpassa sin leveranskedja därefter. Verktyg för synlighet i försörjningskedjan kan ge realtidsinsikter om lagernivåer, transportrutter och leveranstider. IoT-sensorer och RFID-taggar kan hjälpa till att spåra godsrörelser och tillhandahålla data om förhållanden som temperatur, luftfuktighet och hantering.

Men hur maximerar man effekten av en datadriven försörjningskedja?

Det finns vissa faktorer som måste beaktas innan övergången görs. För att bygga en datadriven försörjningskedja måste försörjningskedjans chefer välja rätt teknik och rätt lösningar. Viktigast av allt, ledarskap måste utbilda teammedlemmar om olika sofistikerade system för att säkerställa att övergången till automatisering är smidig.

Hur du optimerar din leveranskedja med hjälp av data

1. Bygg en datadriven kultur genom att främja datamedvetenhet, utveckla en strategi och få stöd från alla nivåer i organisationen.
2. Prioritera affärsanvändningsfall som kommer att generera störst nytta och som är lösbara med tillgänglig data och kompetens.
3. Definiera nyckeltal för att mäta framstegen i att uppnå affärsmålen. Det är mycket viktigt att spåra KPI:erna för att utvärdera om dina ansträngningar ger önskat resultat.
4. Investera i en dataplattform som integrerar och hanterar data, stödjer analyser och ger realtidsinsikter i alla aspekter av försörjningskedjan.
5. Använd avancerad analys, såsom maskininlärning, för att identifiera mönster och trender i data och optimera olika aspekter av försörjningskedjan.
6. Samarbeta med leverantörer och partners genom att dela data och insikter för att förbättra effektiviteten i leveranskedjan och utveckla innovativa produkter och tjänster.
7. Utbilda och utbilda anställda i avancerade analystekniker, särskilt artificiell intelligens, för att få större värde från försörjningskedjans data och utnyttja den tillgängliga talangpoolen fullt ut.

Sista ordet

Datadriven supply chain management är vägen framåt för att hantera störningar och hålla avbrott i schack. Men för att maximera avkastningen på investeringen för tekniskt aktiverad försörjningskedjeautomatisering måste ledarskapet i försörjningskedjan välja rätt teknik och rätt lösning. Det är lika viktigt att bygga en kultur och utbilda teamet för en sömlös övergång från reaktiv till proaktiv supply chain management. Eftersom kraven fluktuerar oftare är det avgörande att bygga en datadriven försörjningskedja för att uppfylla dina affärsmål och överträffa dina konkurrenter.

Författare Bio:

Dan Weinberger-

FN:s Supply Chain Expert och VD för Morpheus.Network Twitter  LinkedIn

• SEO-drivet innehåll och PR-distribution. Bli förstärkt idag.
• EVM Finans. Unified Interface for Decentralized Finance. Tillgång här.
• Quantum Media Group. IR/PR förstärkt. Tillgång här.
• PlatoAiStream. Web3 Data Intelligence. Kunskap förstärkt. Tillgång här.
• Källa: https://www.allthingssupplychain.com/harness-the-power-of-data-to-optimize-your-supply-chains/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=harness-the-power-of-data-to-optimize-your-supply-chains