Supply Chain Analytics: Eine konzeptionelle Diskussion – Schain24.Com

Eine Studie unterstützt das Konzept einer Analysekultur, die auf fortschrittlichen Datenmanagementprozessen, Technologien und Talenten basiert. SCAG kann die Kernmerkmale von Unternehmen wie Beidhändigkeit, Anpassungsfähigkeit und Schnelligkeit stärken und es ihnen ermöglichen, ihre Leistung in Bezug auf Umsatz, Gewinn und Kapitalrendite zu verbessern. SCAC kann die Produktivität der gesamten Lieferkette verbessern und die Marktfragmentierung beseitigen. Die Studie stellt einen signifikanten positiven Zusammenhang zwischen SCAC und der Unternehmensleistung fest, mit einem vermittelnden Effekt auf die Agilität der Lieferkette. Dies könnte Managern dabei helfen, in SCAC zu investieren und ergänzende Vermögenswerte wie die Agilität der Lieferkette in Betracht zu ziehen, um einen dauerhaften Wettbewerbsvorteil zu erzielen. SCAC kann FPER beschleunigen, indem es eine robuste Agilität im Betrieb schafft.

Stichwort: Supply Chain Analytics.

Unter Supply Chain Analytics versteht man die Prozesse, die Unternehmen nutzen, um aus den großen Datenmengen im Zusammenhang mit der Beschaffung, Verarbeitung und Verteilung von Waren Einblicke zu gewinnen und Mehrwert daraus zu ziehen. Supply Chain Analytics ist ein wesentliches Element des Supply Chain Managements (SCM). Ein paar Beispiele von Supply Chain Analysen umfassen Bedarfsplanung (unter Verwendung historischer Daten und anderer Faktoren, um vorherzusagen, was Kunden bestellen werden); Vertriebs- und Betriebsplanung (Herstellung und/oder Einkauf der Dinge, die eine Organisation benötigt, um den prognostizierten Bedarf zu decken); und Bestandsverwaltung usw.

Datenanalyse

Supply-Chain-Analysefähigkeit (SCAC)

Bowers et al. (2017) präsentieren den konzeptionellen Fall eines in den USA ansässigen Herstellers und Vermarkters von Grundbekleidung, der SCAC nutzt, um die Reaktionsfähigkeit der Lieferkette zu verbessern. Laila und Richardson (2015) argumentieren, dass SCAC die Produktivität der gesamten Lieferkette verbessern könnte, während Orenstein et al. (2016) berichteten, dass durch die Integration der Lieferketten-Datenströme mehrerer Logistikanbieter die derzeitige Marktfragmentierung beseitigt und leistungsstarke neue Zusammenarbeit und Dienste ermöglicht werden könnten.

Anwendung des SCAC-Modells

Es besteht ein signifikanter positiver Zusammenhang zwischen SCAC und der Unternehmensleistung sowie ein vermittelnder Effekt der Lieferkettenagilität auf diese Beziehung. Diese Erkenntnisse könnten richtungsweisend sein Entscheidungen von Managern in SCAC investieren. Sie sollten auch darüber nachdenken, in ergänzende Vermögenswerte wie die Agilität der Lieferkette zu investieren, um einen nachhaltigen Wettbewerbsvorteil auf hohem Niveau zu erzielen. Darüber hinaus sollten Unternehmen in ein geeignetes Geschäftsmodell investieren, das durch SCAC ermöglicht wird.

SCAC ist ein Treiber von FPER

Die Bedeutung des gesamten SCAC hängt mit den Konstrukt- und Unterkonstruktebenen zusammen. Beispielsweise wird die Rolle der Supply-Chain-Management-Fähigkeit (SCMAC) durch den Grad der Planung, Investition, Koordination und Kontrolle bestimmt. Ebenso könnten die Technologie- und Talentfähigkeiten durch die Erweiterung ihrer jeweiligen Unterdimensionen verbessert werden. Diese Erkenntnisse haben direkte Auswirkungen auf Branchen wie Einzelhandel, Fertigung und Gesundheitswesen, die ständig Schwierigkeiten haben, Analysefähigkeiten zu entwickeln. Durch die Entwicklung von SCAC und Agilität könnten Supply-Chain-Manager beispielsweise die Unternehmensleistung steigern und so neue Produkte und Dienstleistungen schaffen (70 %). Umsatz und Ertrag steigern (76 %) und in neue Märkte expandieren (72 %) (Columbus 2014). Insgesamt deuten die Ergebnisse der Studie darauf hin, dass SCAC ein Treiber für die Beschleunigung von FPER ist (was 77 % der Varianz erklärt), indem eine robuste Agilität im Betrieb geschaffen wird (44 % der Varianz). Insgesamt beantworten die empirischen Ergebnisse einer Studie die Forschung und liefern ausreichende Belege für die konzeptionelle Grundlage von Kiron, Prentice et al. (2014, S. 10), dass eine Analysekultur auf dem Rücken fortschrittlicherer Datenmanagementprozesse, Technologien und Talente aufgebaut ist.

SCAG hat einen erheblichen positiven Einfluss auf die Unternehmensleistung

Die Agilität der Lieferkette kann die Unternehmensleistung durch die vermittelnde Rolle anderer dynamischer Fähigkeiten verbessern. SCAG ist auf SCAC angewiesen, um die Unterdimensionen verschiedener Analysefunktionen zu implementieren und zu nutzen. Fosso Wamba et al. (2017) betonte die dynamische Fähigkeit von SCAG, Lieferkettenprozesse zu erkennen, zu erfassen und zu transformieren, um Nachfrage und Angebot zu synchronisieren. Laut der vorliegenden Forschung zum Supply Chain Management kann ein hohes Maß an SCAC die Kernmerkmale von Unternehmen wie Beidhändigkeit, Anpassungsfähigkeit und Schnelligkeit stärken. Daher können Unternehmen ihre Leistung in Bezug auf Umsatz, Gewinn und Kapitalrendite verbessern, wenn ihre Lieferkettenprozesse robust sind. Daher gehen wir davon aus, dass SCAG als strategische dynamische Fähigkeit die Beziehung zwischen SCAC und FPER vermitteln wird.

Zusammenfassung

Um das Konzept der Supply-Chain-Analyse zu verstehen, müssen wir SCAC, FPER, SCAC usw. verstehen und die Implementierungsseite kennen. Mithilfe von Supply-Chain-Analysen können bekannte Risiken identifiziert und durch Erkennung zukünftige Risiken vorhergesagt werden Designs und Trends in der gesamten Lieferkette. Durch die Analyse von Kundendaten kann die Supply-Chain-Analyse einem Unternehmen dabei helfen, die zukünftige Nachfrage besser vorherzusagen.

Bibliographie

1. Fosso Wamba, Samuel und Akter, Shahriar: Verständnis der Supply-Chain-Analysefunktionen und Agilität für datenreiche Umgebungen 2019, 1-26. https://ro.uow.edu.au/gsbpapers/581

2. Bowers, MR, AG Petrie und MC Holcomb (2017). „Das Potenzial der Supply-Chain-Analyse freisetzen.“ MIT Sloan Management-Bewertung 59(1): 14-16.

3. Orenstein, P., D. Ladik und S. Rainford (2016). „Was sind die Schlüsseltreiber zukünftiger Lieferketten?“ Zeitschrift für Rechnungswesen, Wirtschaft und Management 23(1): 31-40.

4. Roßmann, B., A. Canzaniello, H. von der Gracht und E. Hartmann (2017). „Die Zukunft und die sozialen Auswirkungen von Big Data Analytics im Supply Chain Management: Ergebnisse einer Delphi-Studie.“ Technologische Prognosen und sozialer Wandel.

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• Quelle: https://www.schain24.com/2023/07/01/supply-chain-analytics-a-conceptual-discussion/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=supply-chain-analytics-a-conceptual-discussion