Γιατί η αξιόπιστη πρόβλεψη είναι απαραίτητη για τους συνεργάτες της αλυσίδας εφοδιασμού

Αναδημοσίευση από τον Πλάτωνα

Ακολουθούν: 0

Σε μια εποχή που τα περιθώρια είναι στενά και η οικονομική αστάθεια είναι αμείλικτη, η ικανότητα προγραμματισμού με ακρίβεια είναι ανεκτίμητη για τους προμηθευτές και τους διανομείς. Όταν οι συνεργάτες της εφοδιαστικής αλυσίδας είναι σε θέση να παρακολουθούν αυστηρά την απόδοση και να χρησιμοποιούν αυτά τα δεδομένα για να λαμβάνουν τεκμηριωμένες αποφάσεις σχετικά με τις τάσεις και τις ευκαιρίες της αγοράς, αποφεύγουν δαπανηρά λάθη, βελτιώνουν την αποτελεσματικότητα και αποκτούν μακροπρόθεσμο ανταγωνιστικό πλεονέκτημα.

Οι συνεργάτες της εφοδιαστικής αλυσίδας δεν είχαν ποτέ μεγαλύτερη πρόσβαση σε εργαλεία συλλογής και ανάλυσης δεδομένων από ό,τι τώρα, αλλά πολλοί αποτυγχάνουν να εκμεταλλευτούν πλήρως αυτούς τους πόρους. Ο τομέας της εφοδιαστικής αλυσίδας άργησε να ψηφιοποιηθεί και αυτό άφησε πολλούς προμηθευτές και διανομείς με απαρχαιωμένες μεθόδους για τον καθορισμό και την παρακολούθηση των επιχειρηματικών στόχων, τη διαχείριση των εκπτώσεων και τις προβλέψεις.

Οι αλυσίδες εφοδιασμού πρέπει να οικοδομήσουν τις πλατφόρμες συλλογής και ανάλυσης δεδομένων τους γύρω από το πού έχουν πάει, πού θέλουν να πάνε και πώς θα φτάσουν εκεί. Αυτά τα βήματα θα διασφαλίσουν ότι οι ηγέτες έχουν ορατότητα στις προηγούμενες επιδόσεις και τα εμπόδια, καθώς και ένα πλαίσιο για τη διαμόρφωση οικονομικών στόχων, μια αποτελεσματική στρατηγική εκπτώσεων και μετρήσεις για την επιτυχία.

Μάθετε πού έχετε βρεθεί

Υπάρχουν πολλές πηγές ιστορικών δεδομένων για την αλυσίδα εφοδιασμού: ζήτηση προϊόντων, προηγούμενες δαπάνες, ικανοποίηση πελατών, χρόνοι παράδοσης και διαμετακόμισης και εποχικότητα, για να αναφέρουμε μερικά. Για τη συλλογή και ανάλυση αυτών των δεδομένων, είναι απαραίτητο να εστιάσουμε στην ορατότητα σε όσο το δυνατόν μεγαλύτερο μέρος της αλυσίδας εφοδιασμού. Σύμφωνα με μια McKinsey του 2022 επισκόπηση των ηγετών της εφοδιαστικής αλυσίδας, πάνω από τα δύο τρίτα έχουν «εφαρμόσει ψηφιακούς πίνακες εργαλείων για ορατότητα της εφοδιαστικής αλυσίδας από άκρο σε άκρο» και οι εταιρείες που το έκαναν είχαν διπλάσιες πιθανότητες να έχουν αποφύγει διακοπές στην αρχή εκείνου του έτους.

Η διαχείριση της εφοδιαστικής αλυσίδας είναι εγγενώς εντατική σε δεδομένα, αποτελούμενη από πολλά κινούμενα μέρη που πρέπει να συγχρονιστούν. Αυτό είναι ακόμη πιο σημαντικό σε περιόδους οικονομικής αναταραχής. Είναι επίσης δύσκολο να εφαρμοστεί μια στρατηγική εκπτώσεων εάν οι συνεργάτες της εφοδιαστικής αλυσίδας δεν μοιράζονται την πρόσβαση σε ιστορικά δεδομένα που δείχνουν πώς πωλούνται συγκεκριμένα προϊόντα, πώς είναι η ζήτηση σε διαφορετικά τμήματα της αγοράς και πώς κυμαίνεται ο όγκος.

Δεν μπορείτε να σχεδιάσετε το μέλλον εάν δεν είστε ενημερωμένοι ή παραπληροφορημένοι για το παρελθόν. Αυτός είναι ο λόγος για τον οποίο οι ηγέτες της εφοδιαστικής αλυσίδας πρέπει να δώσουν προτεραιότητα στη συνεχή συλλογή δεδομένων, ενώ χρησιμοποιούν τις πληροφορίες που έχουν ήδη συλλέξει για να τις χρησιμοποιήσουν σε προβλέψεις, διαπραγματεύσεις εκπτώσεων και άλλες κρίσιμες λειτουργίες.

Μάθετε πού θέλετε να πάτε

Ανεξάρτητα από το πόσα δεδομένα διαθέτετε, δεν θα είναι πολύ καλό εάν δεν παράγει insights που αποφέρουν οφέλη. Η ορατότητα από άκρο σε άκρο δεν αφορά μόνο την αντιμετώπιση κρίσεων καθώς προκύπτουν και τον μετριασμό του κόστους τους. πρόκειται για τη λήψη αποφάσεων βάσει δεδομένων που θα διαμορφώσουν και θα εκτελέσουν τη συνολική επιχειρηματική στρατηγική. Αυτά τα δεδομένα θα βοηθήσουν στη διατύπωση συγκεκριμένων στόχων που καλύπτονται από τα πλεονεκτήματα και τους περιορισμούς του πραγματικού κόσμου. Ένας στόχος δεν έχει νόημα εάν είναι είτε αδύνατο να επιτευχθεί είτε είναι τόσο μέτριος που δεν ωθεί την καινοτομία και την παραγωγικότητα.

Οι αναδυόμενες τεχνολογίες, όπως η μηχανική μάθηση, θα έχουν σημαντικό αντίκτυπο στη διαχείριση της εφοδιαστικής αλυσίδας, ιδιαίτερα όταν πρόκειται για τη λήψη αποφάσεων βάσει δεδομένων. Μια πρόσφατη Gartner επισκόπηση διαπίστωσε ότι το 78% των επικεφαλής της εφοδιαστικής αλυσίδας πιστεύει ότι η αύξηση της μηχανικής μάθησης θα είναι αναπόσπαστο μέρος του σχεδιασμού και της μοντελοποίησης σεναρίων, ενώ σχεδόν τα τρία τέταρτα αναμένουν ότι θα χρησιμοποιηθεί για ευφυΐα και προβλέψεις αγοράς. Οι ηγέτες της εφοδιαστικής αλυσίδας αναμένουν ότι η τεχνολογία θα διαδραματίσει κρίσιμο ρόλο στην ορατότητα και τον προγραμματισμό ευρύτερα — 90% λένε ότι η τεχνολογία ορατότητας είναι υψηλή προτεραιότητα, ενώ το 69% λέει το ίδιο για τα predictive analytics.

Οι ηγέτες της εφοδιαστικής αλυσίδας χρειάζονται επίσης δεδομένα σε πραγματικό χρόνο για να προσδιορίσουν εάν βρίσκονται σε καλό δρόμο για την επίτευξη των στόχων τους. Θα είναι πολύ πιο εύκολο για τους προμηθευτές και τους διανομείς να προσαρμοστούν γρήγορα στις μεταβαλλόμενες συνθήκες, εάν έχουν ξεκάθαρο όραμα για τους στόχους που επιδιώκουν και ποια μέτρα χρησιμοποιούν για να μετρήσουν την πρόοδο.

Μάθετε πώς να φτάσετε εκεί

Για τις σημερινές αλυσίδες εφοδιασμού, η συλλογή δεδομένων και η πρόβλεψη πρέπει να είναι συνεργατική. Οι συνεργάτες θα πρέπει πάντα να ευθυγραμμίζονται ως προς τους στόχους και τις μετρήσεις και να χρειάζονται πρόσβαση σε μια κεντρική ψηφιακή πλατφόρμα για τη διατήρηση της διαφάνειας και τη διευκόλυνση της συνεργασίας. Όταν οι προμηθευτές και οι διανομείς διαπραγματεύονται και βασίζουν τις αποφάσεις σε μια μόνο πηγή αλήθειας, η πιθανότητα διαφωνίας μειώνεται σημαντικά και οι σχέσεις που έχουν υποστεί λόγω διαταραχών της παγκόσμιας αλυσίδας εφοδιασμού γίνονται πιο βιώσιμες.

Οι εκπτώσεις προσφέρουν ένα δίχτυ ασφαλείας για τους διανομείς παρέχοντας επιπλέον ενέσεις μετρητών με βάση τις αγορές και τις πωλήσεις που πραγματοποιούν και είναι σημαντικό να γνωρίζουμε πότε θα φτάσουν αυτά τα χρήματα και πόσα να περιμένουμε. Ομοίως, οι κατασκευαστές χρησιμοποιούν προβλέψεις όχι μόνο για να διασφαλίσουν ότι έχουν τον έλεγχο των απαιτήσεων παραγωγής, αλλά για να παρακολουθούν πόσα οφείλουν, ώστε να μην βρεθούν σε έλλειψη μετρητών σε μια κρίσιμη στιγμή. Οι προμηθευτές και οι διανομείς δεν θα έχουν αυτές τις πληροφορίες εάν δεν αναπτύξουν την ψηφιακή υποδομή που είναι απαραίτητη για τη συλλογή και την ερμηνεία δεδομένων, την κοινή χρήση τους με όλους τους σχετικούς ενδιαφερόμενους φορείς και τη μετατροπή τους σε χρήσιμες πληροφορίες.

Από τον προσδιορισμό των τάσεων έως την ανάπτυξη επιχειρηματικών στόχων και την εφαρμογή μιας στρατηγικής εκπτώσεων, η πρόβλεψη βάσει δεδομένων γίνεται πιο ουσιαστική στον τομέα της εφοδιαστικής αλυσίδας. Οι εταιρείες που επενδύουν τώρα στις προβλέψεις δεν θα είναι απλώς σε θέση να αντιμετωπίσουν την οικονομική αναταραχή το 2023. Θα οικοδομήσουν επίσης ισχυρότερες σχέσεις με τους συνεργάτες τους, θα περιορίσουν τον κίνδυνο και θα ανακαλύψουν νέες επιχειρηματικές ευκαιρίες.

Ο Νικ Ρόουζ είναι οικονομικός διευθυντής στο Ενεργοποίηση.