Czym jest analiza łańcucha dostaw i dlaczego jest taka ważna?

Analityka łańcucha dostaw pozwala przedsiębiorstwom produkcyjnym badać poszczególne działania operacyjne i przeglądać dane w czasie rzeczywistym. Dzięki oprogramowaniu analitycznemu do zarządzania łańcuchem dostaw firmy mogą usprawnić podejmowanie decyzji, przyjąć proaktywne podejście do zmian i szybko łagodzić wyzwania, zanim przerodzą się one w większe problemy.

Dzięki analityce łańcucha dostaw, firmy mogą efektywnie usprawniać swoje procesy logistyczne i lepiej radzić sobie z pojawiającymi się wyzwaniami, nawet jeśli mają już narzędzia i rozwiązania służące do wglądu w magazyn, zaopatrzenie, zarządzanie zapasami, wydajność dostawców, zarządzanie zamówieniami, czas realizacji zamówień, itp.

Definicja analizy łańcucha dostaw (ang. supply chain)

Analityka łańcucha dostaw umożliwia firmom gromadzenie danych, analizowanie ich i podejmowanie świadomych decyzji. Nie tylko pozwala podejmować szybsze i lepsze decyzje dotyczące ich procesów biznesowych, ale także umożliwia im tworzenie długoterminowych planów strategicznych, aby pomóc swoim pracownikom, procesom i technologiom.

Takie spojrzenie na łańcuch dostaw można zobrazować za pomocą kostek domina; jeśli w firmie pojawią się jakiekolwiek problemy z przepływem towarów, wyzwanie to prawdopodobnie wpłynie na kilka innych obszarów i będzie kosztować firmę czas i pieniądze. Analityka łańcucha dostaw umożliwia kierownictwu ukierunkowanie tych wyzwań i złagodzenie ryzyka, które obejmuje takie czynniki jak: słabe prognozowanie, nowe regulacje handlowe, niedobory materiałów, rosnące koszty wysyłki i inne – oraz tworzenie rozwiązań opartych na danych.

Przeczytaj również: Rola oprogramowania ERP w zarządzaniu łańcuchem dostaw

Historia analityki i zarządzania łańcuchem dostaw (supply chain management)

Analityka łańcucha dostaw rozpoczęła się jako idea naukowego zarządzania nakreślona w publikacji Fredericka Taylora z 1911 r. „The Principles of Scientific Management”. Ramy łańcucha dostaw zostały nie tylko przyjęte przez kluczowych graczy w sektorze produkcyjnym, takich jak Henry Ford, ale logistyka biznesowa stała się kluczowa dla udanego wywiadu biznesowego od 1900 roku.

Na początku XXI wieku firmy zaczęły wykorzystywać systemy ERP (ang. Enterprise Resources Planning) do analizy wydajności łańcucha dostaw. Systemy te nie tylko pozwoliły firmom prognozować wszelkie załamania w łańcuchu dostaw, ale także pomogły znaleźć sposoby na poprawę wydatków przy jednoczesnym zaspokojeniu popytu klientów.

Dzięki powszechnemu wdrażaniu ERP wraz z rozwiązaniami takimi jak oprogramowanie do zarządzania dostawcami, oprogramowanie do zarządzania importem, planowanie łańcucha dostaw i inne, firmy stale ulepszają swoją analitykę łańcucha dostaw i znajdują więcej sposobów na prognozowanie trendów danych i dokonywanie dokładnych prognoz.

Jednym z najważniejszych dodatków do systemu analizy łańcucha dostaw było przyjęcie możliwości chmury. Platformy oparte na chmurze usprawniły procesy łańcucha dostaw i znacznie ułatwiły komunikację z zewnętrznymi dostawcami przy użyciu danych w czasie rzeczywistym.

Obecnie analityka łańcucha dostaw ma na celu pomagać firmom zarządzać ich działalnością i usprawniać wszystkie procesy. Według danych zebranych przez IDC, w 2017 roku przeciętny łańcuch dostaw posiadał ponad 50 razy więcej danych niż w 2012 roku. Firmy nadal wykorzystują dane z łańcucha dostaw i opracowują lepsze sposoby gromadzenia i śledzenia informacji niż kiedykolwiek wcześniej.

Przeczytaj również: Łańcuch dostaw Automotive Supply Chain a standard MMOG/LE

Czym jest oprogramowanie do analizy łańcucha dostaw?

Oprogramowanie do analizy łańcucha dostaw umożliwia firmom uwzględnianie danych z wielu źródeł, w tym części łańcucha dostaw i danych od stron trzecich.

Oprogramowanie dla łańcucha dostaw może również pomóc analitykom przekształcić surowe dane w łatwe do odczytania wizualizacje. Widoczność danych jest ważna dla planowania łańcucha dostaw, a wizualizacje są często tworzone i przeglądane na tym samym pulpicie nawigacyjnym i zapewniają dostęp do niestandardowych opcji raportowania. Jednak oprogramowanie do analizy łańcucha dostaw nie tylko przekształca surowe dane w użyteczne wykresy, ale także zapewnia wgląd w:

•  Prognozowanie  zapasów
•  Przydział  produktów
•  Wydajność realizacji
•  Koszty  logistyki
•  Wskaźniki dokładności  zamówień

Jak działa analityka łańcucha dostaw?

Mówiąc najprościej, analityka łańcucha dostaw to proces, który opisuje sposób, w jaki firmy podejmują decyzje oparte na danych w celu identyfikacji problemów. Analityka pomaga w ocenie wewnętrznych i zewnętrznych danych w całym łańcuchu dostaw, poprzez przeglądanie informacji o klientach i dostawcach, źródeł zewnętrznych, infrastruktury i różnych aplikacji w celu rozwiązywania problemów. Te spostrzeżenia pomagają firmom odkrywać wzorce i projektować proaktywne rozwiązania przyszłych wyzwań.

Jakiego rodzaju dane są wykorzystywane do analizy elementów łańcucha dostaw?

Czym jest analityka łańcucha dostaw bez wykorzystania obszernych danych? Analityka zarządzania łańcuchem dostaw wykorzystuje informacje o logistyce przychodzącej i wychodzącej. Analitycy łańcucha dostaw absorbują tyle danych, ile może zaoferować firma, a nawet zalecają obszary, w których powinni gromadzić więcej danych.

Przykładowo, zebrane dane mogą podsumowywać wskaźnik rotacji zapasów, czasy przyjęcia i realizacji zamówień, wskaźniki dokładności zamówień, dane dotyczące transportu i wysyłki, koszty realizacji i inne. Ponadto oprogramowanie do analizy łańcucha dostaw musi wykorzystywać dane od dostawców, przewoźników i operatorów logistycznych, aby uzyskać kompleksowy przegląd systemów łańcucha dostaw. To wszystko finalnie wpłynie na zamówienia klienta końcowego oraz minimalizację kosztów.

Jakie są rodzaje analizy łańcucha dostaw?

Istnieje zazwyczaj pięć sposobów, w jakie analityka łańcucha dostaw ocenia dane. Wykorzystując wszystkie pięć rodzajów analityki łańcucha dostaw, firmy mogą uzyskać lepszy wgląd w swoje operacje biznesowe. Poniżej dowiesz się więcej o każdym z nich:

I Analiza opisowa

Analiza opisowa wprost opisuje to, co wydarzyło się w przeszłości. Podczas gdy analityka może tworzyć prognozy i rozwiązywać problemy w czasie rzeczywistym, wzorce danych historycznych są równie istotne przy podejmowaniu decyzji.

Informacje analityczne dotyczące łańcucha dostaw pochodzą z wewnętrznego oprogramowania zarządzania łańcuchem dostaw i systemów zewnętrznych m.in. od ogniw pośrednich zajmujących się magazynowaniem, dostawców, dystrybutorów, kanałów sprzedaży i klientów.

Dzięki przepływowi informacji z wielu źródeł, analitycy łańcucha dostaw porównują dane i ich powiązania z różnych okresów, identyfikują wzorce i określają potencjalne przyczyny ryzyka.

Przykładowo, kierownik w fabryce może przeglądać codzienne raporty analityczne i być sfrustrowanym, gdy jego dystrybutorzy spóźniają się z dostawami. Gdy zespół ds. łańcucha dostaw otrzyma te informacje, może skorzystać z oprogramowania do analizy łańcucha dostaw, aby zbadać problem oraz określić możliwe przyczyny i rozwiązania. W tym przykładzie może się okazać, że dystrybucja przyjęła zamówienie od nowego podmiotu i teraz obsługuje je najpierw na swojej trasie, zanim dostarczy towar do danej firmy końcowej.

II Analiza predykcyjna

Analityka predykcyjna jest niezbędna do określenia, co może się wydarzyć w przyszłości. Zamiast czekać na pojawienie się problemów i awarię systemów, analityka łańcucha dostaw pomaga liderom biznesu proaktywnie rozważać możliwe scenariusze, zanim spowodują one spustoszenie w ich działalności.

Te zbiory danych pozwalają analitykom przygotować strategie na wypadek pojawienia się problemów (zarządzanie ryzykiem w łańcuchu dostaw), dzięki czemu firma może działać proaktywnie, a nie reaktywnie.

Na przykład, jeśli banki przewidują spowolnienie gospodarcze, przedsiębiorstwa mogą zacząć pozyskiwać mniejsze ilości surowców lub proaktywnie skracać godziny pracy pracowników tymczasowych.

III Analiza preskryptywna

Analityka preskryptywna łączy analitykę opisową i predykcyjną w celu podejmowania świadomych decyzji. Analizując wzorce historyczne i patrząc w przyszłość w celu określenia potencjalnych wyzwań, analityka preskryptywna pozwala firmom na lepsze planowanie, podejmowanie decyzji, tworzenie celów i skuteczne rozwiązywanie problemów w przyszłości.

Przykładowo, analityka preskryptywna może określić, że kopalnia gromadząca surowce zwiększy koszty wysyłki w nadchodzącym roku ze względu na warunki ekonomiczne i zwiększone koszty transportu. Dzięki tym informacjom liderzy biznesowi mogą określić, czy powinni spróbować znaleźć nowego dostawcę surowców lub znaleźć inny sposób transportu tego samego materiału.

IV Analiza kognitywna

Dzięki technologii sztucznej inteligencji (AI), analityka kognitywna próbuje odtworzyć ludzkie myślenie i zachowanie. Korzystając z uczenia maszynowego i głębokiego uczenia się, sztuczna inteligencja może pomóc firmom zmniejszyć nakład pracy wymagany przez personel, tworzyć dokładniejsze raporty i analizy oraz pomagać pracownikom w lepszym zrozumieniu danych.

Sztuczna inteligencja pomaga producentom i liderom biznesu zautomatyzować żmudne zadania wymagane przez pracowników. Dane uzyskane dzięki sztucznej inteligencji są bardzo dokładne i mogą zmniejszyć wydatki, wyeliminować błędy ludzkie przy wprowadzaniu danych i zapewnić szczegółowe prognozy dotyczące ilości produktu potrzebnego do odniesienia sukcesu w następnym kwartale.

V Analiza diagnostyczna

Analityka diagnostyczna koncentruje się na wcześniejszych zdarzeniach i stara się odpowiedzieć, dlaczego coś zadziałało lub nie. Zamiast pracować po omacku i losowo wprowadzać zmiany, analityka diagnostyczna w łańcuchu dostaw może pomóc firmom określić najlepszy sposób postępowania w przypadku błędów, pomyłek i opóźnień. 

Na przykład, analityka łańcucha dostaw, która koncentruje się na danych diagnostycznych, może pomóc zrozumieć, dlaczego wystąpiły opóźnienia w wysyłce, dlaczego doszło do zakłóceń w zaopatrzeniu i co zmniejszyło przepustowość przewoźnika. Analitycy mogą przedstawić lepsze sugestie, aby zapobiegać i radzić sobie z tymi problemami w przyszłości, analizując wyzwania.

Przeczytaj również: Dlaczego planowanie sprzedaży i operacji (S&OP) jest ważne dla cyfrowego łańcucha dostaw?

Dlaczego analityka łańcucha dostaw jest taka ważna?

Analityka łańcucha dostaw odgrywa istotną rolę w usprawnianiu procesów firmy i umożliwianiu podejmowania decyzji opartych na danych. Zrozumienie potencjalnych zagrożeń i planowanie przeciwdziałania wyzwaniom związanym z łańcuchem dostaw zapewnia organizacjom trwałą wartość, pomagając im poruszać się po globalnym rynku.

Korzystanie ze specjalistycznego oprogramowania analitycznego zwiększa efektywność działania firm poprzez równoważenie zapasów i prognozowanie trendów sprzedaży, co prowadzi do obniżenia kosztów i poprawy ograniczania ryzyka.

Wgląd w czasie rzeczywistym i kompleksowy dostęp do danych pomagają firmom ograniczać wydatki, jednocześnie identyfikując potencjalne problemy. Dzięki tym danym, firmy mogą tworzyć strategie działania w celu zmniejszenia prawdopodobieństwa wystąpienia ryzyka lub rozwiązywania problemów w momencie ich wystąpienia, promując ogólną stabilność w łańcuchu dostaw.

Dokładność planowania, ułatwiona dzięki analityce łańcucha dostaw, jest niezbędna do przewidywania przyszłego popytu i podaży materiałów. Pozwala to skorygować typowe problemy związane z posiadaniem zbyt małej lub zbyt dużej ilości zapasów, zmniejszyć liczbę błędów i zwiększyć zyski. Z tych powodów analityka łańcucha dostaw w ramach strategii biznesowych jest niezbędna do osiągnięcia sukcesu i ostatecznie zwiększenia zadowolenia klientów.

Pięć najważniejszych cech analizy łańcucha dostaw

Odkąd analityka łańcucha dostaw zaczęła odgrywać znaczącą rolę w wiodących firmach, badacze i organizacje zidentyfikowali 5 najważniejszych cech, których należy szukać w analityce łańcucha dostaw. Grupa badawcza IDC wykorzystuje „5C” łańcucha dostaw, aby podsumować główne cechy, których należy szukać w analityce:

• Połączona (ang. Connected)

Analityka łańcucha dostaw musi pomagać łączyć źródła i analizować różne ścieżki technologiczne. Kluczowym elementem analityki zarządzania łańcuchem dostaw jest możliwość dostępu do danych z wielu źródeł i zapewnienie ich połączenia. Po ujednoliceniu danych firmy mogą uzyskać dostęp do nieustrukturyzowanych i ustrukturyzowanych danych za pośrednictwem technologii integracji ERP i B2B.

• Współpracująca (ang. Collaborative)

Wspólna analiza łańcucha dostaw promuje współpracę między dostawcami, partnerami, przewoźnikami i innymi stronami. Poprawa współpracy z różnymi dostawcami, a nawet klientami, ułatwia ulepszanie procesów i produktów. Jednym z najlepszych sposobów na to jest wykorzystanie rozwiązań w chmurze, aby wszyscy mogli płynnie wymieniać się pomysłami i informacjami.

• Cyberświadoma (ang. Cyber “aware”)

Cyberbezpieczeństwo ma kluczowe znaczenie dla ochrony przed włamaniami cybernetycznymi. Z tego powodu firmy muszą dysponować solidnymi zasobami cyberbezpieczeństwa i powinny rozważyć zatrudnienie zewnętrznych ekspertów, którzy pomogą chronić ich dane w łańcuchu dostaw.

• Poznawczo dostępna (ang. Cognitively Enabled)

Integracja technologii AI pomaga usprawnić system łańcucha dostaw. Analityka łańcucha dostaw nie tylko poprawia się dzięki wykorzystaniu technologii, ale może pomóc firmom lepiej zrozumieć problemy, gromadzić dokładne dane i rozpoznawać rozwiązania.

• Kompleksowa (Comprehensive)

Codzienne raporty lub jednorazowe spostrzeżenia dostarczają niewiele informacji. Z tego powodu oprogramowanie dla łańcucha dostaw musi posiadać obszerne i kompleksowe dane. Możliwości analityczne łańcucha dostaw muszą obejmować dane w czasie rzeczywistym, aby liderzy biznesowi mogli podejmować decyzje i oferować wgląd w oparciu o aktualne informacje.

Jakie są korzyści z analityki łańcucha dostaw?

Istnieje wiele długotrwałych korzyści płynących z posiadania wydajnego systemu analizy łańcucha dostaw. Analityka łańcucha dostaw pozwala liderom biznesowym podejmować decyzje na podstawie danych w czasie rzeczywistym oraz odkrywać spostrzeżenia i wzorce, które wprowadzają nowe możliwości usprawnienia procesów.

Od lepszej widoczności ważnych danych po unikanie braków magazynowych, korzyści płynące z analizy łańcucha dostaw są znaczące. Niektóre typowe korzyści z wdrożenia oprogramowania do analizy łańcucha dostaw obejmują:

• zmniejszenie liczby opóźnionych wysyłek
• poprawa alokacji zasobów
• głębsze zrozumienie preferencji klientów
• poprawione zarządzanie zamówieniami
• większa dokładność planowania
• ulepszone zarządzanie ryzykiem
• większa satysfakcja klientów

Analityka łańcucha dostaw jest niezbędna dla każdej firmy

Analityka łańcucha dostaw stała się kluczowym narzędziem dla producentów i liderów biznesu. Jak widzieliśmy, technologia ta umożliwia organizacjom podejmowanie decyzji opartych na danych, prognozowanie potencjalnych wyzwań i optymalizację różnych aspektów ich działalności.

QAD i jej wyłączny dystrybutor w Polsce – firma DSR, są jednymi z dostawców oferujących zaawansowane rozwiązania do rozwiązywania złożonych problemów związanych z globalnym łańcuchem dostaw. Narzędzia cyfrowe pomagają w podejmowaniu decyzji w czasie rzeczywistym i przyczyniają się do długoterminowego planowania strategicznego, łącząc ludzi, procesy i technologię.

Nie możemy przecenić roli analityki łańcucha dostaw w kształtowaniu wydajnych i odpornych strategii biznesowych. Od trendów historycznych po spostrzeżenia predykcyjne, firmy z różnych branż wykorzystują te narzędzia analityczne do napędzania wzrostu, obniżania kosztów i bezpiecznego poruszania się po stale zmieniającym się krajobrazie globalnego rynku.

Autor: Brent Dawkins, Director of Product Marketing w QAD Inc.

Tłumaczenie i opracowanie: DSR S.A.

Polecamy artykuły:

Największe wyzwania dla łańcucha dostaw w 2023 r

Automatyzacja zarządzania zapasami i łańcuchem dostaw