Supply Chain Analytics: Μια εννοιολογική συζήτηση – Schain24.Com

Μια μελέτη υποστηρίζει την ιδέα μιας κουλτούρας ανάλυσης που βασίζεται σε προηγμένες διαδικασίες διαχείρισης δεδομένων, τεχνολογίες και ταλέντο. Η SCAG μπορεί να ενισχύσει τα βασικά χαρακτηριστικά των επιχειρήσεων, όπως η αμφιδεξιότητα, η προσαρμοστικότητα και η ταχύτητα, δίνοντάς τους τη δυνατότητα να αναβαθμίσουν την απόδοσή τους όσον αφορά τις πωλήσεις, το κέρδος και την απόδοση της επένδυσής τους. Η SCAC μπορεί να βελτιώσει την παραγωγικότητα της εφοδιαστικής αλυσίδας από άκρο σε άκρο και να εξαλείψει τον κατακερματισμό της αγοράς. Η μελέτη διαπιστώνει μια σημαντική θετική σχέση μεταξύ του SCAC και της απόδοσης της εταιρείας, με μεσολαβητική επίδραση στην ευελιξία της εφοδιαστικής αλυσίδας. Αυτό θα μπορούσε να καθοδηγήσει τους διαχειριστές να επενδύσουν στο SCAC και να εξετάσουν συμπληρωματικά περιουσιακά στοιχεία όπως η ευελιξία της εφοδιαστικής αλυσίδας για να επιτύχουν ένα συνεχές ανταγωνιστικό πλεονέκτημα. Το SCAC μπορεί να επιταχύνει το FPER καθιερώνοντας ισχυρή ευελιξία στις λειτουργίες.

Λέξη-κλειδί: Αναλύσεις Εφοδιαστικής Αλυσίδας.

Η ανάλυση εφοδιαστικής αλυσίδας αναφέρεται στις διαδικασίες που χρησιμοποιούν οι οργανισμοί για να αποκτήσουν γνώση και να εξάγουν αξία από τις μεγάλες ποσότητες δεδομένων που σχετίζονται με την προμήθεια, την επεξεργασία και τη διανομή αγαθών. Η ανάλυση εφοδιαστικής αλυσίδας είναι ένα ουσιαστικό στοιχείο της διαχείρισης της εφοδιαστικής αλυσίδας (SCM). Μερικά παραδείγματα από αλυσίδας εφοδιασμού τα αναλυτικά στοιχεία περιλαμβάνουν προγραμματισμός της ζήτησης (χρησιμοποιώντας ιστορικά δεδομένα και άλλους παράγοντες για να προβλέψουμε τι θα παραγγείλουν οι πελάτες)· προγραμματισμός πωλήσεων και λειτουργιών (κατασκευή και/ή αγορά των πραγμάτων που χρειάζεται ένας οργανισμός για να καλύψει την προβλεπόμενη ζήτηση)· και διαχείριση αποθεμάτων κ.λπ.

Ανάλυση Δεδομένων

Δυνατότητα ανάλυσης εφοδιαστικής αλυσίδας (SCAC)

Bowers et al. (2017) παρουσιάζουν την εννοιολογική περίπτωση ενός κατασκευαστή και έμπορου βασικών ενδυμάτων με έδρα τις ΗΠΑ που χρησιμοποιεί το SCAC για να βελτιώσει την ανταπόκριση της αλυσίδας εφοδιασμού. Οι Laila και Richardson (2015) υποστηρίζουν ότι η SCAC θα μπορούσε να βελτιώσει την παραγωγικότητα της εφοδιαστικής αλυσίδας από άκρο σε άκρο, ενώ οι Orenstein et al. (2016) ανέφερε ότι εάν ενσωματωθούν οι ροές δεδομένων της εφοδιαστικής αλυσίδας από πολλούς παρόχους logistics, αυτό θα μπορούσε να εξαλείψει τον τρέχοντα κατακερματισμό της αγοράς, επιτρέποντας ισχυρές νέες συνεργασίες και υπηρεσίες.

Εφαρμογή του μοντέλου SCAC

Υπάρχει μια σημαντική θετική σύνδεση μεταξύ του SCAC και της απόδοσης της εταιρείας, καθώς και μια μεσολαβητική επίδραση της ευελιξίας της εφοδιαστικής αλυσίδας σε αυτή τη σχέση. Αυτά τα ευρήματα θα μπορούσαν να οδηγήσουν αποφάσεις των διευθυντών να επενδύσει στην SCAC. Θα πρέπει επίσης να εξετάσουν το ενδεχόμενο να επενδύσουν σε συμπληρωματικά περιουσιακά στοιχεία, όπως η ευελιξία της εφοδιαστικής αλυσίδας, προκειμένου να επιτύχουν ένα διαρκές ανταγωνιστικό πλεονέκτημα υψηλού επιπέδου. Επιπλέον, οι επιχειρήσεις θα πρέπει να επενδύσουν σε ένα κατάλληλο επιχειρηματικό μοντέλο που θα επιτρέπει η SCAC.

Το SCAC είναι πρόγραμμα οδήγησης του FPER

Η σημασία του συνολικού SCAC σχετίζεται με τα επίπεδα κατασκευής και υποκατασκευής. Για παράδειγμα, ο ρόλος της ικανότητας διαχείρισης της εφοδιαστικής αλυσίδας (SCMAC) καθορίζεται από το επίπεδο σχεδιασμού, επένδυσης, συντονισμού και ελέγχου. Ομοίως, η τεχνολογία και η ικανότητα ταλέντων θα μπορούσαν να βελτιωθούν με την ενίσχυση των υποδιαστάσεων τους αντίστοιχα. Αυτά τα ευρήματα έχουν άμεσο αντίκτυπο σε κλάδους όπως το λιανικό εμπόριο, η μεταποίηση και η υγειονομική περίθαλψη, που αγωνίζονται συνεχώς να αναπτύξουν ικανότητες ανάλυσης. Για παράδειγμα, αναπτύσσοντας το SCAC και την ευελιξία, οι διαχειριστές της εφοδιαστικής αλυσίδας θα μπορούσαν να βελτιώσουν την απόδοση της επιχείρησης και έτσι να δημιουργήσουν νέα προϊόντα και υπηρεσίες (70%), αύξηση πωλήσεων και εσόδων (76%) και επέκταση σε νέες αγορές (72%) (Columbus 2014). Συνολικά, τα ευρήματα της μελέτης προτείνουν το SCAC ως οδηγό επιτάχυνσης του FPER (εξηγώντας το 77% της διακύμανσης) καθιερώνοντας ισχυρή ευελιξία στις λειτουργίες (44% της διακύμανσης). Συνολικά, τα εμπειρικά ευρήματα μιας μελέτης απαντούν στην έρευνα και παρέχουν επαρκή στοιχεία για την εννοιολογική βάση των Kiron, Prentice et al. (2014, σελ. 10) ότι μια κουλτούρα αναλυτικών στοιχείων βασίζεται στην πλάτη πιο προηγμένων διαδικασιών διαχείρισης δεδομένων, τεχνολογιών και ταλέντων.

Η SCAG έχει σημαντικό θετικό αντίκτυπο στην απόδοση της εταιρείας

Η ευελιξία της εφοδιαστικής αλυσίδας μπορεί να βελτιώσει την απόδοση της εταιρείας μέσω του διαμεσολαβητικού ρόλου άλλων δυναμικών δυνατοτήτων, η SCAG εξαρτάται από την SCAC για την εφαρμογή και τη μόχλευση των υποδιαστάσεων των διαφόρων δυνατοτήτων ανάλυσης. Οι Fosso Wamba et al. (2017) τόνισε τη δυναμική ικανότητα της SCAG να ανιχνεύει, να συλλαμβάνει και να μετασχηματίζει τις διαδικασίες της εφοδιαστικής αλυσίδας προκειμένου να συγχρονίζει τη ζήτηση και την προσφορά. Σύμφωνα με την υφιστάμενη έρευνα για τη διαχείριση της εφοδιαστικής αλυσίδας, ένα υψηλό επίπεδο SCAC μπορεί να ενισχύσει τα βασικά χαρακτηριστικά των επιχειρήσεων όπως η αμφιδεξιότητα, η προσαρμοστικότητα και η ταχύτητα. Ως εκ τούτου, οι επιχειρήσεις μπορούν να αναβαθμίσουν την απόδοσή τους όσον αφορά τις πωλήσεις, το κέρδος και την απόδοση της επένδυσής τους, εάν οι διαδικασίες της εφοδιαστικής αλυσίδας είναι εύρωστες. Έτσι, υποθέτουμε ότι το SCAG, ως στρατηγική δυναμική ικανότητα, θα μεσολαβήσει στη σχέση μεταξύ SCAC και FPER.

Συμπέρασμα

Για να κατανοήσουμε την έννοια της ανάλυσης της εφοδιαστικής αλυσίδας πρέπει να κατανοήσουμε τα SCAC, FPER, SCAC, κ.λπ., και πρέπει να γνωρίζουμε για την πλευρά της εφαρμογής τους. Τα αναλυτικά στοιχεία της εφοδιαστικής αλυσίδας μπορούν να εντοπίσουν γνωστούς κινδύνους και να βοηθήσουν στην πρόβλεψη μελλοντικών κινδύνων με εντοπισμό σχέδια και τάσεις σε όλη την εφοδιαστική αλυσίδα. Αναλύοντας δεδομένα πελατών, τα αναλυτικά στοιχεία της εφοδιαστικής αλυσίδας μπορούν να βοηθήσουν μια επιχείρηση να προβλέψει καλύτερα τη μελλοντική ζήτηση.

αναφορές

1. Fosso Wamba, Samuel and Akter, Shahriar: Κατανόηση των δυνατοτήτων ανάλυσης της εφοδιαστικής αλυσίδας και της ευελιξίας για περιβάλλοντα πλούσια σε δεδομένα 2019, 1-26. https://ro.uow.edu.au/gsbpapers/581

2. Bowers, MR, AG Petrie και MC Holcomb (2017). «Απελευθερώνοντας το δυναμικό του Supply Chain Analytics». Επανεξέταση διαχείρισης MIT Sloan 59(1): 14-16.

3. Orenstein, P., D. Ladik and S. Rainford (2016). «Ποιοι είναι οι βασικοί μοχλοί των μελλοντικών αλυσίδων εφοδιασμού;» Journal of Accounting, Business & Management 23(1): 31-40.

4. Roßmann, B., A. Canzaniello, H. von der Gracht and E. Hartmann (2017). "Το μέλλον και ο κοινωνικός αντίκτυπος του Big Data Analytics στη Διαχείριση Εφοδιαστικής Αλυσίδας: Αποτελέσματα από μια μελέτη των Delphi." Τεχνολογική Πρόβλεψη & Κοινωνική Αλλαγή.

• SEO Powered Content & PR Distribution. Ενισχύστε σήμερα.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Ενδυναμώστε τον εαυτό σας. Πρόσβαση εδώ.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Ενισχύθηκε η γνώση. Πρόσβαση εδώ.
• PlatoESG. Αυτοκίνητο / EVs, Ανθρακας, Cleantech, Ενέργεια, Περιβάλλον, Ηλιακός, Διαχείριση των αποβλήτων. Πρόσβαση εδώ.
• BlockOffsets. Εκσυγχρονισμός της περιβαλλοντικής αντιστάθμισης ιδιοκτησίας. Πρόσβαση εδώ.
• πηγή: 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