Hvorfor pålitelig prognose er et must for partnere i forsyningskjeden

Hvorfor pålitelig prognose er et must for partnere i forsyningskjeden

Tidsstempel: 10. februar 2023 12:00
Kilde node: 1953271

I en tid hvor marginene er trange og økonomisk volatilitet er nådeløs, er evnen til å planlegge med nøyaktighet uvurderlig for leverandører og distributører. Når leverandørkjedepartnere er i stand til å spore ytelsen nøye og bruke disse dataene til å ta informerte beslutninger om markedstrender og muligheter, unngår de kostbare feil, forbedrer effektiviteten og oppnår langsiktige konkurransefortrinn.

Forsyningskjedepartnere har aldri hatt større tilgang til verktøy for datainnsamling og analyse enn de har nå, men mange klarer ikke å dra full nytte av disse ressursene. Forsyningskjedesektoren har vært treg med å digitalisere, og dette har etterlatt mange leverandører og distributører med utdaterte metoder for å etablere og spore forretningsmål, administrere rabatter og prognoser.

Forsyningskjeder må bygge sine datainnsamlings- og analyseplattformer rundt hvor de har vært, hvor de ønsker å gå og hvordan de skal komme dit. Disse trinnene vil sikre at ledere har innsyn i tidligere prestasjoner og hindringer, samt et rammeverk for å formulere økonomiske mål, en effektiv rabattstrategi og beregninger for suksess. 

Vet hvor du har vært

Det er mange kilder til historiske forsyningskjededata: produktetterspørsel, tidligere forbruk, kundetilfredshet, lead- og transitttider og sesongvariasjoner, for å nevne noen. For å samle inn og analysere disse dataene, er det nødvendig å fokusere på synlighet over så mye av forsyningskjeden som mulig. I følge en 2022 McKinsey Undersøkelsen av leverandørkjedeledere, har over to tredjedeler «implementert digitale dashboards for ende-til-ende forsyningskjedesynlighet», og selskapene som gjorde det hadde dobbelt så stor sannsynlighet for å ha unngått forstyrrelser i begynnelsen av det året.

Forsyningskjedeadministrasjon er iboende dataintensiv, og består av mange bevegelige deler som må synkroniseres. Det er desto viktigere i perioder med økonomisk turbulens. Det er også vanskelig å implementere en rabattstrategi hvis leverandørkjedepartnere ikke deler tilgang til historiske data som viser hvordan spesifikke produkter selges, hvordan etterspørselen ser ut i ulike markedssegmenter og hvordan volumet svinger.

Du kan ikke planlegge for fremtiden hvis du er uinformert eller feilinformert om fortiden. Dette er grunnen til at leverandørkjedeledere må prioritere løpende datainnsamling mens de bruker informasjonen de allerede har samlet inn i prognoser, rabattforhandlinger og andre kritiske funksjoner.

Vet hvor du vil dra

Uansett hvor mye data du har, vil det ikke gjøre mye nytte hvis det ikke gir innsikt som gir fordeler. End-to-end-synlighet handler ikke bare om å håndtere kriser når de oppstår og redusere kostnadene deres; det handler om å ta datadrevne beslutninger som vil forme og utføre den overordnede forretningsstrategien. Disse dataene vil bidra til å formulere konkrete mål som er basert på fordeler og begrensninger i den virkelige verden. Et mål er meningsløst hvis det enten er umulig å oppnå eller så beskjedent at det ikke stimulerer til innovasjon og produktivitet.

Nye teknologier som maskinlæring vil ha en betydelig innvirkning på forsyningskjedestyring, spesielt når det kommer til datadrevet beslutningstaking. En fersk Gartner Undersøkelsen fant at 78 % prosent av leverandørkjedesjefene mener maskinlæringsforsterking vil være en integrert del av scenarioplanlegging og modellering, mens nesten tre fjerdedeler forventer at den vil bli brukt til markedsintelligens og prognoser. Ledere i forsyningskjeden forventer at teknologi vil spille en avgjørende rolle i synlighet og planlegging mer bredt – 90% sier synlighetsteknologi har høy prioritet, mens 69 % sier det samme om prediktiv analyse.

Ledere i forsyningskjeden trenger også sanntidsdata for å finne ut om de er på vei til å nå målene sine. Det vil være mye lettere for leverandører og distributører å raskt tilpasse seg endrede omstendigheter hvis de har en klar visjon om hvilke mål de forfølger, og hvilke tiltak de bruker for å måle fremgang.

Vet hvordan du kommer deg dit

For dagens forsyningskjeder må datainnsamling og prognoser være samarbeidende. Partnere bør alltid være på linje med mål og beregninger, og trenger tilgang til en sentralisert digital plattform for å opprettholde åpenhet og lette samarbeid. Når leverandører og distributører forhandler og baserer avgjørelser på én enkelt kilde til sannhet, faller sannsynligheten for en tvist betydelig, og forhold som har lidd på grunn av globale forsyningskjedeavbrudd blir mer bærekraftige.

Rabatter tilbyr et sikkerhetsnett for distributører ved å gi ekstra innskudd av kontanter basert på kjøpene og salgene de gjør, og det er viktig å vite når pengene kommer og hvor mye du kan forvente. På samme måte bruker produsenter prognoser ikke bare for å sikre at de har kontroll over produksjonskravene, men for å holde styr på hvor mye de skylder, slik at de ikke mangler penger i et kritisk øyeblikk. Leverandører og distributører vil ikke ha denne informasjonen hvis de ikke utvikler den digitale infrastrukturen som er nødvendig for å samle inn og tolke data, dele den med alle relevante interessenter og konvertere den til brukbar innsikt. 

Fra identifisering av trender til utvikling av forretningsmål og implementering av en rabattstrategi, blir datadrevne prognoser bare viktigere i forsyningskjedesektoren. Selskapene som investerer i prognoser nå vil ikke bare være i en sterk posisjon til å navigere i økonomisk uro i 2023. De vil også bygge sterkere relasjoner med partnerne sine, begrense risikoen og oppdage nye forretningsmuligheter.

Nick Rose er finansdirektør i aktiver.

Tidstempel:

Mer fra Supply Chain Brain