借助供應鏈分析，企業(yè)可以根據深入的數(shù)據分析和可行的見解做出明智的決策。他們可以通過供應鏈管理(SCM)儀表板監(jiān)控客戶需求、庫存水平、供應商績效、制造能力和其他指標。反過來，這有助于企業(yè)識別和利用改進和增長的機會。

然而，在為企業(yè)的業(yè)務選擇正確的分析驅動的SCM軟件之前，了解供應鏈分析的工作原理以及它如何支持其業(yè)務非常重要。

什么是供應鏈分析？

供應鏈分析是指收集和分析數(shù)據以提高企業(yè)供應鏈效率的過程。該過程包括分析供應鏈的所有方面，包括：

計劃

采購

加工

分銷

庫存管理

銷售分析

客戶滿意度

物流

供應鏈分析通過揭示模式并提供對改進機會的洞察力，幫助企業(yè)盡可能高效地運營。通過利用這些洞察力，企業(yè)可以做出更明智的決策，最終產生更好的產品和更滿意的客戶。

供應鏈分析如何運作？

供應鏈分析結合了來自不同應用程序、基礎設施、第三方來源和新興技術的數(shù)據。這產生了可用于識別和解決低效率的供應鏈的連貫圖景。

通過這樣做，企業(yè)可以識別趨勢、優(yōu)化流程并做出更好的決策。這種供應鏈的整體視圖使得識別問題，并采取積極措施防止中斷成為可能。

對供應鏈的全面了解也為更有效的客戶服務提供了機會。通過基于對供應網絡的洞察做出更好的資源分配決策，企業(yè)可以變得更加高效和敏捷。

分析師使用各種方法，包括數(shù)據挖掘、預測建模和統(tǒng)計分析來尋找模式和機會。憑借這些見解，他們可以就其供應鏈戰(zhàn)略和有助于前進的舉措做出戰(zhàn)略決策。

供應鏈分析的好處

供應鏈分析很重要，因為它可以幫助企業(yè)了解效率低下的地方以及如何改進它們。此外，企業(yè)可以通過了解他們的供應鏈分析來制定降低成本和提高客戶滿意度的戰(zhàn)略。

實施供應鏈分析的其他好處包括：

由于更好的計劃和執(zhí)行而提高效率

通過預測性維護減少停機時間

面向數(shù)據的決策

更好的客戶行為洞察力

更高的運營靈活性和敏捷性

供應鏈分析的特點

根據IDC研究小組的說法，供應鏈分析工具有五個特點或品質需要尋找。這五個品質被稱為“五個C”：連接、協(xié)作、網絡感知、認知能力和全面方法。

連接

數(shù)據是供應鏈分析的基礎，因此供應鏈分析工具必須連接到所有可用的數(shù)據源。

企業(yè)使用企業(yè)資源規(guī)劃(ERP)軟件和其他業(yè)務工具作為主要數(shù)據源來分析供應鏈并生成報告。例如，他們還可能從社交媒體收集非結構化數(shù)據，從監(jiān)控生產水平的物聯(lián)網設備收集結構化數(shù)據。

協(xié)作

與供應商或客戶合作有助于企業(yè)根據數(shù)據顯示的內容以及他們如何保持競爭優(yōu)勢采取行動。在將供應鏈流程與客戶需求聯(lián)系起來時，企業(yè)可以專注于創(chuàng)造比競爭對手更有效地滿足客戶需求的產品。

網絡感知

大多數(shù)企業(yè)相互關聯(lián)的數(shù)字化特性意味著網絡攻擊比以往任何時候都更具顛覆性。黑客可以并且將會利用他們在企業(yè)系統(tǒng)中發(fā)現(xiàn)的任何漏洞，這可能會造成災難性的后果。

企業(yè)需要確保他們的供應鏈分析符合網絡安全最佳實踐，以確保他們的數(shù)據安全并避免最壞的情況。

認知能力

人工智能(AI)和機器學習等數(shù)字技術使企業(yè)能夠更深入地了解其運營，而僅靠人工分析是無法獲得的。自然語言處理等工具使沒有專業(yè)計算機科學背景的人能夠篩選大量數(shù)據以尋找模式。使用這些大數(shù)據工具，分析師還可以使用算法來自動化任務并獲得洞察力。

全面方法

全面的方法包括供應鏈流程的所有方面（輸入和輸出），從而提供整個運營的整體視圖，而不僅僅是與特定目標相關或不相關的某些元素。供應鏈分析解決方案必須具有可擴展性，以便在處理越來越多的數(shù)據時提供結果。

供應鏈分析的類型

供應鏈分析有四種不同類型：描述性、預測性、規(guī)范性和認知性。

描述性分析

描述性分析意味著使用歷史數(shù)據來分析供應鏈的表現(xiàn)以及需要改進的地方。例如，企業(yè)可以使用這種類型的分析來評估他們的庫存水平，并確定他們手頭是否有足夠的貨物或確定每天運送多少產品。它還用于根據過去的事件預測未來。

預測分析

預測分析使用分析模型來嘗試預測潛在結果或預測企業(yè)運營的潛在問題。它使用機器學習和高級統(tǒng)計來預測產品需求等事件，以便供應鏈可以在問題出現(xiàn)之前采取行動。

預測分析在供應鏈領域最常見的用途是預測特定項目的產品需求，以了解要訂購的原材料的正確數(shù)量。預測分析收集的數(shù)據通常用作各種預測方法的輸入，如指數(shù)平滑或ARIMA模型。

規(guī)范性分析

規(guī)范性分析使用歷史數(shù)據來識別趨勢和模式，然后使用數(shù)學模型找到問題的最佳解決方案。規(guī)范性分析使用所有這些信息來識別提高業(yè)務績效和客戶滿意度的潛在機會。

認知分析

認知分析模仿人類的思維和行為來綜合來自各種來源的信息。它使用先進的機器學習、自然語言處理、文本挖掘和其他技術來分析大型數(shù)據集，并找到人類自己難以或不可能看到的見解。然后，供應鏈專業(yè)人員使用這些見解來決定產品采購、定價、庫存水平、分銷路線或物流策略。

供應鏈分析的未來發(fā)展

根據GrandView公司的研究報告，供應鏈分析的未來是光明的。該報告指出，從2022年到2030年，全球供應鏈分析市場預計將以17.6%的復合年增長率(CAGR)擴大。

這種增長的主要原因是企業(yè)越來越需要優(yōu)化其供應鏈。為此，他們需要只有供應鏈分析工具才能提供的數(shù)據驅動的洞察力。推動擴張的其他因素是企業(yè)轉向更多的數(shù)字模型并使用自動化來提高運營效率。

隨著傳感器、RFID標簽、物聯(lián)網和其他技術的進步并在整個商業(yè)生態(tài)系統(tǒng)中變得更加突出，供應鏈分析的重要性也將增加。這些新的信息來源將使人們能夠更深入地了解復雜系統(tǒng)，并為更快、更強大的供應鏈鋪平道路。