Çoğu durumda, tedarik zinciri sürprizleri zayıf görünürlükten ortaya çıkar. Geçmiş verilere güvenmek, bir kuruluşun küçük usulsüzlüklerden aşırı talep değişikliklerine kadar her şeyi etkileyebilecek kesintilere maruz kalma olasılığını algılama yeteneğini sınırlayabilir. Bu, özellikle geçmiş veya mevcut koşulların gelecekte gerçekte ne olacağını göstermediği durumlarda geçerlidir. Gerçek zamanlı verilerin eklenmesi bazı durumlarda yardımcı olabilir, ancak bu aynı zamanda karmaşıklığı da artırır.

Tedarik zincirleri her zaman ekonomik çalkantılara, endüstri değişikliklerine ve operasyonel eksikliklere karşı savunmasız olmuştur. Ancak bu, kesintilerin ve takip eden risklerin tamamen kaçınılmaz olduğu anlamına gelmez.

Artık işletmeler, geçmişten ve günümüzden verilerden yararlanan tahmine dayalı tahmin teknolojilerine daha iyi erişebildiğine göre, tahmin, analitik, raporlama ve planlamaya yönelik bu tür tek taraflı bir yaklaşım artık savunulamaz. Buna göre McKinsey & CompanyTedarik zinciri yönetimine makine öğrenimi ve yapay zeka güdümlü tahmin (geçmiş ve gerçek zamanlı verilere dayalı) uygulamak, hataları %20 ila %50 oranında azaltabilir. Bu daha sonra daha az satış kaybına ve ürün bulunmazlığının %65'e varan oranda azalmasına dönüşür. Bu düzeydeki tahmin doğruluğu iyileştirmesinin katma değeri, modern algoritmalara ve yapay zekaya doğru geçişi haklı çıkarır.

Geleceğe yönelik içgörü ile doğru tahmin

Logility'de Veri Bilimi Başkan Yardımcısı Bill Panak, "Son birkaç yılda tedarik zinciri planlamasını rahatsız eden değişkenlik, çoğu durumda kesintiye ilişkin bir veri seli yarattı" diyor. "Bu kesinti verileri, şirketlerin gelecekte oluşturacağı tedarik zinciri süreçleri için temel teşkil ediyor."

Topluca büyük veri olarak bilinen bu tarihsel veri ve gerçek zamanlı bilgi havuzunu elde etmek, iş yapmanın doğal bir parçası haline geldi. İşin zor kısmı, değişikliklere nasıl daha hızlı yanıt verileceğini doğru bir şekilde tahmin eden, tedarik zinciri çevikliğini geliştiren ve şirketin değerini optimize eden kapsamlı bir görüş elde etmek için devasa zeka hacmini nasıl kullanacağını bilmektir.

Logility'de İş Danışmanı olan Jonathan Doller, parçalama kavramının burada yararlı olabileceğine inanıyor. "Her seferinde bir kullanım durumu için büyük verilere bakılarak, trendlerin nereye gittiğine dair daha anlamlı içgörüler sağlamak ve talep sinyallerini daha doğru görmek için kısa vadeli veya tek seferlik olayların gürültüsü ortadan kaldırılabilir" diye açıklıyor. "Başka bir deyişle, büyük verileri küçük veri paketlerine bölmek, tedarik kuruluşlarının büyük resmi görmesini ve trendleri ve riskleri doğru mercekten adım adım ele almasını sağlıyor."

Jim HareGartner'ın seçkin araştırma başkan yardımcısı, 'küçük veri' ve 'geniş veri' olarak bilinen yeni analiz tekniklerine yönelmenin öneminin altını çiziyor. "Birlikte ele alındığında, gerekli hacmi azaltarak veya yapılandırılmamış, çeşitli veri kaynaklarından daha fazla değer çıkararak mevcut verileri daha verimli kullanma yeteneğine sahipler" diye tavsiyede bulunuyor.

Tedarik zincirinde büyük verilerden yararlanarak daha yüksek tahmin doğruluğuna yönelik bu hareket, gelecek geçirmezlik makine öğrenimi ve yapay zeka ile tedarik zincirleri. Veri ve bilimden tam olarak yararlanılarak, şeffaflığın artırılması ve karar verme sürecinin iyileştirilmesiyle risk azaltılır. Daha da önemlisi, büyük verilerinden yararlanan kuruluşlar, yalnızca başarısızlığa doğru giden tedarikçileri, süreçleri ve tesisleri tespit etmekle kalmaz, aynı zamanda hangi kritik girdilerin kıtlık veya fiyat oynaklığı tarafından tehdit edildiğini de bilir. Anlayışın bu özgüllüğü, kesintilere nasıl yanıt verileceği konusunda daha iyi kararların alınmasına yol açar.

Veri çeşitliliğinden daha fazla değer ve fırsat elde etme

Tedarik zinciri değişkenliğinin kendisi, daha fazla ve daha iyi verilerden yararlanıldığında tahmin edilebilecek bir belirsizliktir. Bir zamanlar spekülatif ve deneysel olarak görülen şeyler, makine öğrenimi ve veri mühendisliği sayesinde artık rutin hale geldi. Sonuç olarak kuruluşlar, büyük verileri günlük, haftalık, aylık, üç aylık ve çok yıllı ufuklarda ortaya çıkan riskler ve talep değişiklikleri hakkında hassas bir şekilde ayarlanmış istihbarata dönüştürerek geleceğe hazır bir tedarik zincirinin yolunu açabilir.