Análisis de datos de la cadena de suministro
Análisis de datos de la cadena de suministro
Análisis de datos de la cadena de suministro Cada vez más empresas utilizan el análisis de datos para responder a las interrupciones de la cadena de suministro y fortalecer la gestión de la cadena de suministro (SCM). En la actualidad, existen varias perturbaciones importantes que afectan a las cadenas de suministro. Echemos un vistazo al análisis de datos de la cadena de suministro que se comparte a continuación. Análisis de datos de la cadena de suministro 1
Análisis completo de los beneficios que aporta el big data a la cadena de suministro
Hoy en día, el big data ha superado por completo el concepto y las exageraciones y se ha convertido en una práctica. Y es un factor práctico en el desarrollo empresarial de muchas industrias. Es un arma importante en la aplicación, pero en el campo de la gestión de la cadena de suministro, el desarrollo de la industria de aplicaciones de la tecnología de big data está en su infancia. Sin embargo, creo que con el rápido desarrollo. de big data en otras industrias, el big data en la gestión de la cadena de suministro seguirá rápidamente. Entonces la gente seguramente preguntará qué beneficios puede aportar el big data a la cadena de suministro. Ahora síganos a Qianyuankun y a mí para conocer los beneficios del big data para el. cadena de suministro.
Big data y cadena de suministro
1. Optimización del inventario. Por ejemplo, el exclusivo y potente modelo de optimización de inventario de SAS puede minimizar los costos de suministro y mejorar la velocidad de respuesta de la cadena de suministro manteniendo al mismo tiempo una alta satisfacción del cliente.
Sus costos de inventario se pueden reducir entre un 15% y un 30% durante el primer año, y la precisión de las predicciones futuras aumentará un 20%, lo que resultará en un aumento general de los ingresos del 7% al 10%. Por supuesto, existen otros beneficios potenciales, como una mayor cuota de mercado. Además, al utilizar el sistema SAS, la calidad del producto mejorará significativamente y la tasa de defectos se reducirá entre un 10 y un 20 %.
2. Crear beneficios operativos y recopilar una gran cantidad de datos de los canales de la cadena de suministro, así como de instrumentos o redes de sensores en el sitio de producción. Una integración y un análisis más estrechos de estas bases de datos utilizando big data pueden ayudar a mejorar la eficiencia de la gestión de inventario, los procesos de ventas y distribución y el monitoreo continuo de los equipos. Para que la fabricación crezca, las empresas deben comprender los beneficios de costos que pueden generar los macrodatos. El mantenimiento predictivo de equipos ahora tiene las condiciones para utilizar tecnología de big data. La fabricación será la principal fuente de ingresos operativos de big data.
3. Integración de la cadena de suministro del comercio electrónico B2B. El fuerte comercio electrónico liderará el acoplamiento de ventas de planificación de producción ascendente y descendente. Esta tendencia de acoplamiento es la subcontratación de la gestión de la cadena de suministro de fabricación ascendente, centrándose únicamente en la producción Fabricación, Cadena de producción (Ramp; D).
El paso de la subcontratación de la logística a la subcontratación de la cadena de suministro es un gran salto, que refleja la fuerte competitividad y las capacidades de integración del comercio electrónico, lo que hace posible el soporte masivo de datos y el acoplamiento entre plataformas y empresas. La integración de la cadena de suministro B-B tiene un fuerte espacio de mercado y puede mejorar el diseño industrial de mi país, la optimización de la cadena industrial, la asignación de capacidad de producción, la reducción de inventario, la reducción de costos de la cadena de suministro y la mejora de la eficiencia de la cadena de suministro.
4. Con el desarrollo a escala de las plataformas logísticas, la integración de los modelos de negocio B-C se ha convertido en una realidad, pero la construcción de plataformas de ejecución logística es un cuello de botella que las frena. La integración de la cadena de suministro de ventas de varios productos tiene grandes dificultades técnicas, como el ciclo de suministro, el ciclo de inventario, la puntualidad de la distribución, los requisitos de operación logística, etc. Un centro logístico de este tipo es muy difícil.
La construcción de la plataforma de big data impulsará la integración de la cadena de suministro de ventas general; China todavía tiene problemas prácticos como la logística y la distribución interregional, las diferencias urbanas y rurales, etc. gran dificultad/enfermedad incurable y la plataforma de big data Contribuir al ajuste de las funciones gubernamentales.
5. Diseño colaborativo de producto En el pasado, lo que más preocupaba a todo el mundo era el diseño de producto. Pero ahora, en el proceso de diseño y desarrollo de productos, el personal relevante colabora entre sí, y las fábricas y las capacidades de fabricación también se diseñan y desarrollan simultáneamente. La presión actual es ofrecer al mercado productos más competitivos, de mayor configuración, de menor precio y de mayor calidad, y cumplir todos estos requisitos al mismo tiempo es el próximo gran valor para las empresas de fabricación e ingeniería. Aquí es donde entra en juego el big data.
¿Cómo implementan las empresas big data?
Para que los datos sean valiosos, primero debemos procesar big data y poder compartir, integrar, almacenar y buscar datos enormes de muchas fuentes. Para las cadenas de suministro, esto significa poder aceptar datos de sistemas de terceros y proporcionar comentarios más rápido.
El impacto general es una mayor colaboración, una toma de decisiones más rápida y una mayor transparencia, lo que ayuda a todos los involucrados. Las cadenas de suministro tradicionales ya utilizan una gran cantidad de datos estructurados. Las empresas han implementado sistemas avanzados de gestión de la cadena de suministro para almacenar datos de recursos, datos de transacciones, datos de proveedores, datos de calidad, etc. para rastrear la eficiencia, el costo y el control de la ejecución de la cadena de suministro. calidad.
Los beneficios del big data para la cadena de suministro
El concepto actual de big data va más allá de la generación, adquisición, conversión, análisis de aplicaciones y datos tradicionales. Con el concepto de almacenamiento, la aparición de datos no estructurados y la diversificación del contenido de los datos, la implementación de big data enfrentará nuevos desafíos.
El desafío del procesamiento simple de las enormes cantidades de información que se generan, transmiten y almacenan hoy en día. Actualmente, la cantidad de datos está creciendo de manera explosiva y con la aplicación de M2M (comunicación de máquina a máquina), esta tendencia continuará.
Sin embargo, si se pueden resolver estos desafíos, ¿se abrirá una nueva situación? El núcleo radica en dos aspectos:
1. Resolver el problema de la generación de datos, es decir, ¿cómo? utilizar la tecnología M2M de Internet de las Cosas Obtenga datos de procesos en tiempo real y virtualice los procesos de la cadena de suministro. Aprovechando el potencial de estos nuevos conjuntos de datos y combinando información de una amplia gama de fuentes, es posible obtener conocimientos completamente nuevos. De esta manera, las empresas pueden desarrollar procesos completamente nuevos que están directamente relacionados con todos los aspectos del ciclo de vida del producto. Integradas con esto están las capacidades de informes y análisis que brindan retroalimentación al proceso, creando un círculo virtuoso de refuerzo.
2. Resolver el problema de la aplicación de datos y cómo hacer que los datos generados en cada proceso de conversión de valor de la cadena de suministro generen valor comercial es fundamental para desencadenar la revolucionaria productividad del despliegue de datos. La aplicación de big data en la cadena de suministro ya no se trata simplemente de visualizar el estado de las transacciones y respaldar la toma de decisiones sobre los niveles de inventario, algo que las estructuras ERP tradicionales no pueden permitirse. Por lo tanto, las empresas deben rediseñar las aplicaciones de datos de alto nivel y establecer un modelo de análisis de aplicaciones de big data potente e integral para hacer frente al desafío de cómo maximizar el valor de datos complejos y masivos.
La aplicación de big data en el campo de la cadena de suministro acaba de comenzar Con el rápido desarrollo de la cadena de suministro, el análisis de big data, la gestión de datos, las aplicaciones de big data y el almacenamiento de big data contienen un enorme potencial de desarrollo. El campo de la cadena de suministro solo cuando la inversión en big data se combina con la cadena de suministro puede producir un desarrollo sostenible y a gran escala del análisis de datos de la cadena de suministro industrial 2
Análisis de valor de varios tipos de datos en la gestión de la cadena de suministro.
En el proceso de gestión de la cadena de suministro, necesitamos definir varios indicadores, recopilar y analizar diversos datos, analizar y evaluar el estado de la gestión, identificar brechas y luego especificar planes de acción.
Decimos que algún análisis de datos tiene como objetivo mejorar la situación empresarial actual y crear más valor para los clientes, accionistas y empleados.
Antes de hablar del análisis de valor, hablemos primero de ¿qué es el valor?
A ojos de los clientes
Depende principalmente de si aporta valor.
Por ejemplo, si el proceso de retrabajo del proveedor aparece en la cotización detallada y se le pide al cliente que pague, es posible que el cliente no esté satisfecho porque cree que estos pasos de acción no le agregan ningún valor.
En pocas palabras, juzgar si se agrega valor desde la perspectiva del cliente depende principalmente de si el cliente está dispuesto a pagar y si se hace bien la primera vez. Para el proceso de producción, depende principalmente de. si la actividad cambia la forma física del material.
A los ojos del jefe
Primero, depende principalmente de si es necesario.
Por ejemplo, la formación de los empleados, la preparación de diversos informes, las inspecciones de cumplimiento y la gestión y control de riesgos estas tareas no añaden valor a los ojos de los clientes, pero son muy necesarias para el jefe, o ellos. No hay forma de eliminarlo en esta etapa.
En segundo lugar, depende principalmente de si es eficiente.
Según el modelo de negocio actual, si es el más eficiente, el de menor costo y el de facturación más rápida, es decir, si puede generar un mayor retorno de la inversión.
A los ojos de los empleados
¿Cuáles son sus principales demandas para ello?
Si una empresa puede ayudar a los empleados a ganar dinero, la empresa primero debe satisfacer las necesidades de los empleados antes de poder satisfacer las necesidades de los clientes. Sólo después de satisfacer las necesidades de los clientes podrá satisfacer las necesidades del jefe.
Imagínese, si las necesidades de los empleados no se pueden satisfacer de manera efectiva, no trabajarán duro para satisfacer las necesidades de los clientes. Si las necesidades de los clientes no se pueden satisfacer, no continuarán comprando o incluso cancelarán. efectivo Hay órdenes para que el jefe no gane dinero.
En el proceso de gestión de la cadena de suministro, los datos *** se pueden dividir en los siguientes tipos:
1. Datos comerciales
Por ejemplo, las cotizaciones de los proveedores, los salarios de los empleados y los diferentes precios para los clientes son datos comerciales. Los datos comerciales están determinados principalmente por las relaciones de oferta y demanda y las relaciones competitivas. Para estos datos, utilizamos principalmente comparación horizontal y ajustamos la oferta y la demanda para satisfacer nuestras propias necesidades.
2. Datos de transacciones/procesos
Hoy en día, la mayoría de las empresas han digitalizado diferentes procesos comerciales. El principal beneficio de la digitalización es que puede integrar todos los pasos del proceso de transacciones. análisis posible.
Por ejemplo, queremos mejorar el rendimiento de la entrega a los clientes y acortar el ciclo de entrega. Al realizar encuestas lean, podríamos realizar entrevistas para descubrir dónde están los puntos de desperdicio y luego realizar mejoras específicas. Pero en las entrevistas todo el contenido, siempre que sea expresado por personas, son opiniones, y detrás de las opiniones hay una postura. No es fácil mantener un punto de vista objetivo.
¿También podría extraer información en tiempo real directamente desde ERP, OA, SRM, CRM y otros sistemas, dejar que la realidad hable por sí misma y ver dónde se invirtió el tiempo en el pasado para cumplir con los requisitos de entrega? No solo mire el tiempo promedio que pasa en cada enlace, sino también las fluctuaciones de su tiempo y el ciclo en el que manejan un negocio específico. Será extremadamente fácil dibujar un mapa de flujo de valor en tiempo real y encontrar puntos problemáticos. y confirmar los puntos de mejora.
3. Datos operativos
Los datos operativos dependen principalmente del grado de correlación con los objetivos estratégicos de la empresa, ya sean datos del sistema o datos que se consideran corregibles, y el siguiente La importancia fundamental de la acción basada en estos datos es que debemos pensar en ello de manera integral y formular indicadores de evaluación de datos operativos aplicables. Análisis de datos de la cadena de suministro 3
Cómo realizar análisis de datos sobre la gestión de la cadena de suministro:
1. Análisis de datos de acceso de proveedores:
Los proveedores pueden ser independientes Ver y modificar la información de su propia empresa: licencia comercial, certificado de calificación del producto, información del producto del proveedor, etc. Al mismo tiempo, los compradores también pueden comparar y seleccionar la información de datos proporcionada por varios proveedores.
2. Análisis de datos de demanda de adquisiciones
Se utiliza un portal unificado para gestionar las necesidades de adquisiciones internas de la empresa. No es necesario utilizar estadísticas de Excel para cada departamento. Puede cargar compras directamente. en el sistema, y luego recopilar y resumir de forma centralizada la información de adquisiciones, lo que mejora en gran medida la eficiencia de la aplicación. Las solicitudes de adquisiciones se gestionan de manera simplificada y los datos históricos se pueden verificar en cualquier momento.
3. Análisis de datos de cotización de adquisiciones y comparación de precios
Utilice el sistema de gestión de proveedores para desarrollar una plantilla de cotización de acuerdo con las necesidades del negocio de adquisiciones de la empresa, seleccione los proveedores que deben iniciar cotizaciones, y el sistema Genera cotizaciones con un clic El sistema envía cotizaciones en lotes y notifica automáticamente a los proveedores correspondientes. Los proveedores solo necesitan ingresar el precio para hacer una cotización. El comprador resume automáticamente y genera una lista de comparación de precios basada en la cotización. Los resultados de los datos de comparación de precios son abiertos y transparentes.
4. Gestión de datos de adquisiciones, entregas, almacenamiento y devoluciones
Los proveedores pueden enviar mercancías con un solo clic e imprimir automáticamente la factura, y el sistema también guardará la factura electrónica. , los datos se pueden transferir automáticamente cuando el comprador recibe la mercancía, sin entrada manual, simplemente verifique la cantidad y confirme. Los datos de envío, almacenamiento y devoluciones de ambas partes se sincronizan en tiempo real para evitar retrasos y omisiones de información.
5. Conciliación de adquisiciones, facturas y gestión de datos de pago
La entrega, el almacenamiento y otros datos se generan automáticamente en tiempo real, y se pueden generar paneles de resumen Conciliación en tiempo real tanto de compradores como de proveedores. La conciliación, las facturas y los pagos se gestionan mediante procesos y pueden auditarse y revisarse en cualquier momento.
6. Análisis de datos de suministro y llegada
El sistema cuenta automáticamente los datos del proceso de colaboración de proveedores, genera automáticamente tableros de evaluación multidimensionales y analiza la cantidad de llegada de proveedores, el análisis estadístico de cada proveedor. La tasa de llegada oportuna y la tasa de calificación se realizan para ver si son consistentes con el contrato, a fin de determinar si el proveedor puede continuar cooperando. También puede ayudar a las empresas a acumular y seleccionar recursos de proveedores excelentes a través de la "supervivencia del más fuerte".