تجزیه و تحلیل پیش بینی‌کننده در لجستیک تأثیر زیادی بر مدیریت زنجیره تامین و موفقیت کلی شرکت دارد. شرکت‌ها می‌توانند شبکه‌های حمل و نقل خود را با تجزیه و تحلیل داده‌های حمل و نقل تاریخی، الگوهای ترافیک، شرایط آب و هوایی و سایر عوامل مرتبط بهینه‌سازی کنند تا کارآمدترین مسیرها و شیوه‌های حمل و نقل را شناسایی کنند، اجرای صحیح این فرایند منجر به افزایش رضایت مشتری، روابط بهتر با تامین کنندگان و کاهش هزینه‌ها می‌شود.

مدل‌های تحلیل پیش‌بینی‌کننده همچنین می‌توانند در مدیریت ریسک فعالیت‌های لجستیکی به شما کمک کنند. با استفاده از تکنیک‌های پیشرفته تجزیه و تحلیل داده‌ها، می‌توانید مشکلات و تنگناهای بالقوه در زنجیره تامین را شناسایی کنید و به طور فعال خطرات را کاهش دهید تا از اختلالات جلوگیری کنید. بطور مثال پیش‌بینی تأخیرهای تامین‌کننده، بلایای طبیعی، و مسائل حمل‌ونقل و غیره، علاوه بر آن، تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده در زنجیره تامین به حداکثر کردن کارایی عملیاتی کمک می‌کند.

با بررسی تجزیه و تحلیل ملان داده، می‌توانید برنامه‌ریزی لجستیک خود را بهبود بخشید و تصمیمات آگاهانه بگیرید. به این ترتیب، می توانید عملکرد ناوگان را بهینه کنید و برنامه‌ریزی مسیر را از جمله موارد دیگر بهبود بخشید.

۲.۱ مثال: صنایع غذایی

شرکت های مواد غذایی باید اطمینان حاصل کنند که محصولات آنها به سرعت و با روش‌های کارآمدی حمل می‌شوند تا تازگی و کیفیت محصولات حفظ شود. مدل‌های تحلیل پیش‌بینی‌کننده می‌توانند به مدیران زنجیره تأمین با تجزیه و تحلیل داده‌های مسیرهای کشتیرانی، الگوهای آب‌وهوا و الگوهای ترافیکی بهینه‌سازی عملکرد ناوگان را بهبود بخشند.

علاوه بر این، ابزارهای تحلیل پیش‌بینی‌کننده می‌توانند به تعیین کارآمدترین مسیرهای حمل و نقل و شیوه‌های حمل و نقل برای کاهش هزینه‌ها و بهبود زمان تحویل کمک کنند. استفاده از تحلیل پیش‌بینی‌کننده همچنین می‌تواند نیازها و الزامات حمل و نقل کالاهای فاسد شدنی را به دقت پیش‌بینی کند. از این رو، اطمینان از تحویل به موقع و تازه ماندن کالا را تضمین می‌کند.

۲.۲ مثال: صنعت داروسازی

شرکت های فعال در این صنعت برای اطمینان از ایمنی و کارایی محصولات خود با قوانین و الزامات سختگیرانه حمل و نقل روبرو هستند. به عنوان مثال، یک شرکت داروسازی ممکن است از مدل‌های پیش‌بینی برای بهینه سازی حمل و نقل داروهای حساس به دما استفاده کند.

بررسی دقیق داده‌های تاریخی در مورد مسیرهای حمل و نقل، الگوهای آب و هوا و سایر عوامل مرتبط می‌تواند به شرکت در کاهش هزینه‌های حمل و نقل، بهبود زمان تحویل و اطمینان از ایمنی و کارایی محصولات کمک کند.

به طور کلی، استفاده از تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده می تواند به شرکت ها، به ویژه آنهایی که با محصولات حساس به زمان سر و کار دارند، کمک کند تا کارآمدترین مسیرها و شیوه های حمل و نقل را شناسایی کنند. این به شرکت ها یا بخش های لجستیک کمک می کند تا عملیات را ساده کرده و خطرات را کاهش دهند.

۳. مدیریت ریسک زنجیره تامین – Supply-Chain Risk Management

مدل‌های تحلیل پیش‌بینی‌کننده می‌توانند الگوها و روندهایی را شناسایی کنند که می‌توانند به شما در پیش‌بینی و کاهش خطرات قبل از وقوع کمک کنند. تجزیه و تحلیل داده های فعلی و تاریخی می تواند به شما کمک کند تا زنجیره تامین خود را بهتر بشناسید، خطرات بالقوه را شناسایی کنید و اقدامات پیشگیرانه برای کاهش قرار گرفتن در معرض این خطرات انجام دهید.

علاوه بر این، راه‌حل‌های تحلیل پیش‌بینی‌کننده می‌توانند به شما در شناسایی معیارهای مهم زنجیره تامین که می‌توانند برای ردیابی عملکرد و شناسایی زمینه‌های بهبود استفاده شوند، کمک کنند. به عنوان مثال، با تجزیه و تحلیل داده های بزرگ، می توانید روند زمان تحویل، سطح موجودی یا خروجی تولید را شناسایی کنید. تصویر زیر فاکتورهای بیشتری را نشان می دهد که باید در نظر بگیرید.