数据分析在理解供应链部门的工作以及预测影响货物流入和流出的趋势方面起着至关重要的作用。因此,需要一种可靠的数据分析策略来解决供应链团队面临的各种挑战。

规范分析是业务决策的未来。它在改变所有四个组成部分(即产品,车辆,设施和路线)上的供应链系统的工作中起着至关重要的作用。 

让我们首先了解供应链的复杂性,然后我们将讨论如何规范分析可以帮助解决它们。

供应链复杂性

供应链是任何企业中一个不稳定的方面,并且其正常运行需要考虑多个因素。以下是全球供应链团队面临的挑战:

  • 不断上涨的燃料价格提高了货物运输成本。
  • 价格的持续波动,尤其是在石油和天然气等行业。 
  • 自然灾害,流行病和贸易战可能会部分关闭受影响国家的供应。
  • 原材料成本的上涨提高了产品的市场价格。
  • 满足当地客户需求的电子商务商店需要更快的“最后一公里”物流。
  • 一支经验丰富的员工队伍,可以应付工作压力并在不同时区工作。
  • 消费者需求的变化或影响商品供应的政治议程。
  • 托运服务使消费者能够快速收到货物。 
  • 客户服务可以使自己适应消费者不断变化的需求。
  • 良好的供应商关系,确保及时交付产品。
  • 对技术进步的适应性,以及为提高产出流量而进行创新的方式。

为了推动增长,供应链需要进入新市场并管理供应商/交付合作伙伴关系。与其他合作伙伴保持库存的需求也在增加。供应链的复杂性是不可避免的,但是如果使用规范性数据分析解决方案,则可以轻松地对其进行管理。

规范分析如何工作?

规范分析利用人工智能和机器学习的力量来理解数据并推荐未来的行动方案。它与预测分析相结合,并使用高级统计技术来分析历史数据。

例如,制造商可以根据各种因素对价格进行建模,并针对需求,生产流程和存储需求的变化进行计划。

规范分析适用于两种算法:

  • 启发式:它通过牺牲准确性,准确性和最优性,使用捷径方法来找到问题的解决方案。
  • 精确:它总是能以最高的准确度找到问题的最佳答案。但是,解决问题所需的时间与问题的大小相比呈指数增长。

规范分析如何解决供应链问题

对于无法预测下一步行动的传统ERP系统,规范分析是更好的替代方法。大多数商业分析解决方案提供了对过去发生的事情的深刻见解,但无法预测未来会发生什么。

为了确定未来的供应链挑战,规范分析使用各种统计建模技术来创建完美的供应链模型。之后,它使用不同形式的结构化和非结构化数据来评估可能影响供应链周期的不同情况。

先进的分析和人工智能决定了下一步的行动方案,以克服不同的供应链挑战并实现所有业务目标。

例如,诸如Logmore之类的物流数据解决方案可以将装运信息作为“任务”存储到云中。Logmore数据记录仪可以扫描温度,冲击,光线,湿度,倾斜度和位置,并将测量历史记录上传到安全的云中。任何人都可以从记录器的屏幕上扫描QR码,以在到达时检查数据。除了优化速度外,它还解决了与路线有关的问题和交付伙伴的性能。 

随着时间的流逝,您可以从公司所有发货中积累足够的数据,以开始在宏观级别上应用预测性和规范性模型。Logmore的API可轻松将任务状态数据连接到您选择的数据处理平台。

可以将规范性分析用于容量计划,需求调整,方案分析,物流优化和运营计划。

作者:Joydeep Bhattacharya

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