شرکت هوش تجاری تارت

نقش Predictive Analysis در تحول مدیریت Supply-Chain

تحلیل پیش بینی کننده چطور از داده‌های فرایند رنجیره تامین استفاده میکند؟ این تحلیل کدام یک از بخش‌های مدیریت زنجریه تامین را بهبود میبخشد؟
نقش تحلیل داده پیش بینی کننده در زنجیره تامین - هوش تجاری TartBI

فهرست مطالب

با پیچیده‌تر شدن زنجیره‌های تامین جهانی، کسب‌وکارها به دنبال راه‌حل‌های نوآورانه برای بهینه‌سازی عملیات خود و جلوتر ماندن از رقبا هستند. یکی از این راه حل ها استفاده از تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده – Predictive Analysis در مدیریت زنجیره تامین است. نقش تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده در مدیریت زنجیره تامین چیست؟در این مقاله متوجه خواهید شد. ما عمیق‌تر به دنیای تجزیه و تحلیل داده‌های پیش‌بینی‌کننده می‌پردازیم و نشان می‌دهیم که چگونه می‌تواند نحوه مدیریت زنجیره‌های تامین را تغییر دهد. علاوه بر این، مثال‌هایی خواهیم آورد از این که چگونه تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده را می‌توان در صنایع خاصی که با زنجیره‌های تامین سروکار دارند، به کار برد. همچنین مطالعات موردی برای نشان دادن اجرای موفقیت‌آمیز آن وجود ذکر خواهد شد. در پایان شما درک بیشتری از این تأثیر خواهید داشت و اینکه چگونه می‌تواند سود شما را با ساده‌سازی عملیات خود و آمادگی برای مقابله با چالش‌ها افزایش دهد. بیایید دنیای تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده در مدیریت زنجیره تامین را بررسی کنیم و ببینیم چقدر تاثیرگذار است.

تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده – Predictive Analysis چیست و چرا در صنعت زنجیره تامین – Supply Chain اهمیت دارد؟

تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده نوعی تجزیه و تحلیل پیشرفته است که شامل استفاده از الگوریتم‌های آماری و تکنیک‌های یادگیری ماشین – Machine Learning برای تجزیه و تحلیل داده‌های تاریخی و فعلی برای پیش‌بینی رویدادها یا رفتارهای آینده است. در محیط تجاری پرشتاب امروزی، به ابزاری ارزشمند در بسیاری از صنایع از جمله صنعت زنجیره تامین تبدیل شده است.

در این صنعت، تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده داده‌ها می تواند به شما که در حوزه زنجیره تامین فعالیت می‌کنید کمک کند تا تصمیمات بهتری بگیرید، که در نتیجه می‌تواند فرآیندهای تجاری شما را بهینه کند. به عنوان مثال، می توانید داده‌های با کیفیت را از منابعی مانند بازخورد مشتری – Customer Feedback، فروش – Sales، سطح موجودی – Inventory Levels، پیش بینی آب و هوا – Weather Forecasts و داده‌های حمل و نقل – Transportation Data جمع‌آوری کنید.

به کمک تحلیل پیش‌بینی کننده با استفاده از این داده‌ها، می‌توانید تقاضا را پیش‌بینی کنید، فرآیند مدیریت موجودی را بهینه کنید و هزینه‌ها را کاهش دهید، که برای به حداقل رساندن خطرات و ضررها مفید است.

پیاده‌سازی مدل‌های تحلیل پیش‌بینی‌کننده در شرکت‌ها یا بخش‌های زنجیره تامین می‌تواند چالش برانگیز باشد. این کار نیاز به سرمایه‌گذاری قابل توجهی در زیرساخت جمع‌آوری و تجزیه و تحلیل کلان داده دارد.

به علاوه، شما در سازما‌ن‌تان به درک عمیقی از فرآیندهای تجاری و نیازهای مشتری نیاز دارید. همچنین باید تکنیک‌های مختلف آن را در مورد چگونگی انجام این تحلیل مانند تجزیه و تحلیل رگرسیون – Regression Analysis، شبکه های عصبی – Neural Networks، تجزیه و تحلیل متن – Text Analytics و درخت تصمیم – Decision Trees یاد بگیرید.

با وجود تمامی این سختی‌ها، ارزشش را دارد، زیرا با دسترسی به داده‌های مرتبط و روندهای بازار، می‌توانید تصمیمات آگاهانه‌تری بگیرید، کارایی عملیاتی را بهبود بخشید و سودآوری را افزایش دهید.

پس از این، زمان آن رسیده است که وارد هسته تحلیل پیش‌بینی‌کننده شوید و ببینید که چگونه همه اینها در صنعت کار می کند.

تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده چگونه در زنجیره تامین کار می کند؟

تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده در فرآیندهای زنجیره تامین به پیش‌بینی روندهای آینده، شناسایی ریسک‌ها و فرصت‌های بالقوه و مدیریت کارآمدتر کلان داده – Big Data کمک می‌کند. این به متخصصان زنجیره تامین کمک می‌کند تا عملیات کلی زنجیره تامین را بهینه کنند.

برای نشان دادن دقیق‌تر تأثیر تحلیل پیش‌بینی‌کننده، اجازه دهید چند مثال استفاده عملی داشته باشیم.

۱. پیش بینی تقاضا – Demand Forecasting

پیش بینی دقیق تقاضا در مدیریت زنجیره تامین بسیار مهم است. این فرایند تقاضای مشتری را برآورده می‌کند و از طرفی هزینه‌های موجودی را به حداقل می رساند.

داده های تاریخی یک جزء کلیدی برای پیش‌بینی تقاضا است. با نگاهی به روندهای گذشته، شرکت‌ها می توانند ایده‌ای در مورد اینکه چه نوع محصولات یا خدماتی در آینده تقاضای بالایی خواهند داشت، به دست آورند.

عوامل موثر بر تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده - TartBI
عوامل موثر بر Predictive Analysis

علاوه بر این، می‌توانید از تکنیک‌های مدیریت داده برای جمع‌آوری و ذخیره داده‌های مربوط به فروش، تبلیغات، الگوهای آب و هوا و سایر عواملی که بر تقاضا تأثیر می‌گذارند استفاده کنید. از طریق تجزیه و تحلیل داده ها، شرکت ها می توانند الگوها و روندهایی را شناسایی کنند که می تواند به آنها در پیش‌بینی دقیق‌تر تقاضای آینده کمک کند.

مدل‌های پیش‌بینی عواملی مانند فصلی بودن، شاخص‌های اقتصادی و رفتار مصرف کننده را برای پیش بینی تقاضا برای هر محصول یا خدمات در نظر می گیرند.

۱.۱ مثال: سوپرمارکت زنجیره‌ای

چنین کسب و کاری می‌تواند به خوبی با استفاده از داده‌ها و روندهای فروش گذشته در بازار از مدل‌های پیش‌بینی برای پیش‌بینی تقاضای محصولات خاص استفاده کند.

به عنوان مثال، اگر داده‌ها نشان دهد که مشتریان معمولاً غلات بیشتری را در طول زمستان می‌خرند، فروشگاه می‌تواند مقدار بیشتری از غلات جدید را در پاییز سفارش دهد تا برای افزایش تقاضا در زمستان آماده شود.

با انجام این کار، زنجیره تامین آن می تواند موجودی کالا را بهینه کند و خطر افزایش یا کمبود موجودی را کاهش دهد. از این رو، نیاز مشتری را بدون متحمل شدن زیان برآورده می کند.

۱.۲ مثال: خرده فروشی لباس

یک خرده‌فروش لباس می‌تواند از تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده برای دریافت پیش‌بینی تقاضا برای محصولاتش از طریق تجزیه و تحلیل داده‌های فروش، ترندهای موجود در رسانه‌های اجتماعی و الگوهای آب و هوا استفاده کند. با تجزیه و تحلیل این عوامل، این خرده فروش می تواند درک جامعی از رفتار مصرف کننده، احساسات بازتاب یافته در رسانه‌های اجتماعی و حتی روندهای فصلی به دست آورد.

به عنوان مثال، اگر داده‌ها نشان دهد که تابستان در یک کشور خاص شروع می شود، خرده فروش می‌تواند موجودی بیشتری از آن اقلام را از قبل برای مغازه‌های خود در آن منطقه سفارش دهد. بنابراین، از اینکه موجودی کافی برای پاسخگویی به تقاضای مصرف کننده دارد، اطمینان حاصل می‌کند.

پیش بینی تقاضا یک جنبه حیاتی در مدیریت زنجیره تامین است و تجزیه و تحلیل داده‌ها و راه حل‌های پیش‌بینی می‌تواند به شرکت‌ها کمک کند تا تقاضا را به طور دقیق پیش‌بینی کنند. مثال‌ها نشان می‌دهند که چگونه تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده می‌تواند به پیش‌بینی تقاضای مشتری و آغاز اقدامات در زنجیره تامین کمک کند.

۲. بهینه سازی لجستیک/حمل و نقل – Logistics/Transportation Optimization

لجستیک از این جهت مهم است که فرایند حرکت کالاهای یک شرکت را از مبدا تا رسیدن به دست مشتری را مدیریت می کند. در واقع مدیریت صحیح لجستیک اطمینان حاصل می‌کند که محصول مناسب در مکان مناسب، در زمان مناسب و در بهترین شرایط تحویل داده می شود. بنا بر این دلایل، لجستیک نقش مهمی در بهبود عملکرد کلی زنجیره تامین ایفا می کند.

تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده در زنجیره تامین - TartBI
فرایند استفاده از Predictive Analysis در صنعت Logistics

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.

مدیریت ریسک زنجیره تامین - TartBI
عوامل تاثرگذار بر مدیریت ریسک

شناسایی معیارهای کلیدی و ردیابی آنها در طول زمان به شما این امکان را می‌دهد که مناطقی را مشخص کنید که لازم است تلاش‌های مدیریت ریسک خود را معطوف به آنها متمرکز کنید. به عنوان مثال، یکی از حوزه‌های کلیدی که در آن می‌توان مدل‌های پیش‌بینی‌کننده را اعمال کرد، تعمیر و نگهداری پیش‌بینی‌کننده است که با تجزیه و تحلیل داده‌های دریافت شده از حسگرها و سایر منابع به شناسایی خرابی‌های احتمالی تجهیزات قبل از وقوع آنها کمک کند. به این ترتیب، می توانید تعمیر و نگهداری را در زمان‌های بهینه برنامه‌ریزی کنید و زمان خرابی را به حداقل برسانید و خطر تعمیرات پرهزینه را کاهش دهید.

۳.۱ مثال: صنعت تولید

برای حفظ برنامه‌های تولید در مسیر صحیح خود و پاسخگویی به تقاضای مصرف کننده، شرکت های تولیدی از موجودی ثابت مواد خام و منابع اطمینان حاصل می کنند. خوشبختانه، می‌توانید بینش‌های پیش‌بینی‌کننده را برای کاهش ریسک‌های زنجیره تامین با کمک تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده اتخاذ کنید.

جمع آوری داده ها از تامین کنندگان، مسیرهای حمل و نقل و ارائه دهندگان تدارکات، و استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشینی و روش‌های آماری به شما کمک می‌کند تا اختلالات احتمالی را شناسایی کنید و اقدامات پیشگیرانه‌ای را برای به حداقل رساندن تاثیر انجام دهید.

به عنوان مثال، یک شرکت تولیدی ممکن است از مدل‌های پیش‌بینی برای تجزیه و تحلیل کلان داده‌ها در مورد عملکرد تامین‌کننده، از جمله زمان‌های تحویل، معیارهای کیفیت و برنامه‌های تحویل استفاده کند. مثال دیگر تجزیه و تحلیل داده‌ها در مورد عملکرد ماشین‌آلات، نرخ تولید و برنامه٬های تعمیر و نگهداری برای بهینه سازی خروجی تولید و کاهش زمان خرابی است.

راه‌حل Tart BI برای بهبود و ارتقا مدیریت عملیات زنجیره تامین 

به عنوان یک مبتکر در تحلیل پیش‌بینی کننده، Tart BI آماده است تا مدیریت زنجیره تامین شما را متحول کند. خدمات پیشرفته ما از مدل‌های مبتنی بر داده، متناسب با کسب‌وکار شما، برای پیش‌بینی روندها و رفتار مشتری استفاده می‌کند و تصمیم‌های استراتژیک و فعال‌تری را ممکن می‌سازد.

در ادامه شرح اینکه چگونه سرویس تحلیل پیش‌بینی ما می‌تواند چالش‌های کلیدی زنجیره تامین در سازمان و کسب و کار شما را بر طرف کند را بررسی می‌کنیم:

بهینه سازی موجودی – Inventory Optimization: به شما کمک می‌کنیم برای جلوگیری از انباشت بیش از حد موجودی، نیازمندی موجودی را بطور دقیق پیش‌بینی کنید فرایندی که در نتیجه کاهش هزینه‌ها و افزایش بهره‌وری را به دنبال دارد.
بهبود عملکرد تحویل – Improved Delivery Performance: به شما کمک می‌کنیم تأخیرهای احتمالی تحویل را پیش از وقوع پیش‌بینی کنید که امکان انطباق سریع با موقعیت و اطمینان از رضایت مشتری را فراهم می‌کند.
کاهش زمان تحویل – Improved Delivery Performance: به شما کمک می‌کنیم زمان‌های تولید و حمل و نقل را پیش‌بینی کنید تا به طور موثر زمان‌های تحویل را کاهش دهید و سطح خدمات و پاسخگویی به مشتریان خود را افزایش دهید.
پیش بینی تقاضا – Improved Delivery Performance: به شما کمک می‌کنیم تقاضا را برای بهینه سازی برنامه‌ریزی منابع و اطمینان از برآورده شدن سریع نیازهای مشتریان، پیش‌بینی کنید.

کاهش ریسک – Improved Delivery Performance: به شما کمک می‌کنیم تا ریسک‌های بالقوه فعال را شناسایی و با آنها مقابله کنید، که در نتیحه باعث تسهیل عملیات زنجیره تامین،  روان‌تر و قابل اطمینان‌تر شدن آن می‌شود.

از سرویس تحلیل پیش‌بینی Tart BI استفاده کنید تا زنجیره تامین خود را به یک مزیت رقابتی پویا تبدیل کنید که به خوبی برای پیمایش پیچیدگی‌های بازار مجهز است.

امروز با Tart BI تماس بگیرید. ما با هم می توانیم از قدرت Predictive Analysis بهره ببریم و عملیات زنجیره تامین شما را متحول کنیم.

دیدگاه‌ خود را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

خدمات داده محور TartBI - سیستم های تشحیص تقلب

مصورسازی موفقیت

برای دریافت پیش‌فاکتور نرم‌افزار مصورسازی داده تارت، فرم را تکمیل کنید.