Toppläsningar 2023: Avslöjar våra mest populära blogginlägg

Toppläsningar 2023: Avslöjar våra mest populära blogginlägg

Tidsstämpel: 3 januari 2024 7:45
Källnod: 3046054

När vi börjar ett nytt år ville vi reflektera över det mest populära innehållet som fått resonans hos vår publik under de senaste 12 månaderna. Från insiktsfulla branschanalyser till praktiska guider, våra blogginlägg visar det mångsidiga utbudet av leveranskedjerelaterade ämnen som vi täcker och vårt engagemang för att tillhandahålla värdefull information till dig, vår läsare.

Här är de mest lästa bloggarna 2023, rankade av våra LinkedIn-statistik, som fångade din uppmärksamhet och väckte engagemang:

5 sätt som artificiell intelligens påverkar leveranskedjan

Det är ingen stor hemlighet att många leveranskedjor fortfarande kör på Excel-kalkylblad för prognoser och urklipp för att ta lagerräkningar. Antagandet av maskininlärning och avancerad analys ökar dock långsamt och stadigt. Tyvärr har förändringstakten inte varit tillräckligt snabb för att hänga med i teknikens framsteg. I den här bloggen förklarar vi varför det är dags att agera nu och sammanfattar de områden där artificiell intelligens (AI) och maskininlärning kan hjälpa tillverkare att bli mer proaktiva och förbättra verksamhetens prestanda.

Varför nu är det dags för Arkieva+ 

Arkieva har varit i supply chain-branschen i nära 30 år. Under den här tiden har vi sett många förändringar i affärslandskapet och hur teknikföretag svarar på kundernas behov. I nästan 10 år, till exempel, har "digital transformation" varit ett främsta fokusområde över två olika mål: anpassning till att göra affärer över digitala och traditionella kanaler, och tillämpa automatisering och prediktiv analys på prognoser. Den här bloggen förklarar skillnaden mellan dessa två mål och målar upp en varnande berättelse om hur företag som inte anpassar sig till de "nya sätten" att göra affärer snart kan vara i konkurs.

En resa genom säkerhetsaktier, del 6 

Vi försökte något annat med den här serien av blogginlägg och det gick väldigt bra med läsarna, särskilt del 6. Serien innehöll Jane, som är i rollen som lagerplanerare på sitt företag, och Kate, en konsult som har hjälpt Jane med koncept för säkerhetslager. Vi använde dessa tecken för att illustrera värdet av säkerhetslager och lyfte fram flera "verkliga" exempel som läsare kan testa och använda i sin egen verksamhet.

Hur man mildrar Bullwhip-effekten på dagens marknad

En förändring i kundbeteende, felaktig prognos eller alltför aggressiv rabatt kan utlösa en våg av störningar som växer djupare när den tränger in i försörjningskedjan. Denna bullwhip-effekt talas mycket om dessa dagar, och särskilt i efterdyningarna av pandemin och de relaterade störningarna i försörjningskedjan. I den här bloggen förklarar vi de vanligaste orsakerna till bullwhip-effekten och visar dig hur du kan mildra dessa problem med hjälp av förbättrad efterfrågeprognoser, förbättrad synlighet i försörjningskedjan och samarbetsplanering, prognoser och påfyllning.

Andra bloggar för planering av leveranskedjor visade sig vara populära attraktioner i år också! Här är ytterligare fyra toppbloggar från 2023, rankade efter trafikdata från Google Analytics:

 Några grunder om värdet av S-kurvor och marknadsadoption av en ny produkt

Att förutsäga efterfrågan på nya produkter är en ständig utmaning för alla företag. Detta gäller särskilt när produkten innehåller teknik eller när den ersätter en befintlig produkt (och tilläggsfunktionen i den nya produkten är begränsad). Det är här den matematiska konstruktionen som kallas "S-kurvan" kommer in i bilden. Den här bloggen ger en översikt över S-kurvor och varför de kan vara till hjälp. Den beskriver också en bitvis linjär S-kurva som vi har funnit särskilt användbar och stödjer begreppet communityintelligens.

Vad är efterfrågeprognoser?

En process där historiska försäljningsdata används för att ta fram en uppskattning av en förväntad prognos för kundernas efterfrågan, efterfrågeprognoser ger företag ett uppskattat antal varor och tjänster som kunder kommer att köpa inom överskådlig framtid. Detta är ett viktigt mått eftersom kritiska affärsantaganden som omsättning, vinstmarginaler, kassaflöde, investeringar, riskbedömning och begränsningsplaner och kapacitetsplanering alla är beroende av efterfrågeprognoser. Den här bloggen går igenom grunderna för efterfrågeprognoser, hur det används i supply chain management och hur du kan använda konceptet för din egen organisation.

Vad är statistisk prognos? En snöfallsbaserad förklaring

Låt oss inse det, alla affärsbloggar kan börja låta likadant efter ett tag, men inte den här. Skriven vid en tidpunkt när delstaten Delaware dumpades av snö – med inte mindre än tre Nor'easters som påverkade regionen under en kort period – den här bloggen utforskar den stora mängden planering och resurser som gick åt till att hantera och städa upp all den där snön. Författaren använder snöstormsexemplet för att förenkla begreppet statistisk prognos, en metod för att förutsäga framtida efterfrågan baserat på historiska data och statistisk analys.

Hur man rapporterar prognosnoggrannhet till ledningen

När vi frågar företag vad deras prognosprecision är, varierar svaren i allmänhet från lägre än 50 % till högre än 95 % eller någonstans däremellan. Hur är detta ens möjligt? Föreställ dig att en ledningsgrupp får det här intervallet av siffror på samma mått – det skulle vara en olycklig (och förmodligen ganska förvirrad) ledningsgrupp, eller hur? I det här blogginlägget fördjupar vi oss i variationen och föreslår mer exakta sätt att rapportera noggrannheten på ett sätt som ger ledningen en realistisk bild av detta viktiga mått.

Vårt team ser fram emot att dela ännu mer värdefulla insikter med dig genom den här leveranskedjebloggen under 2024 och framåt. Vi delar våra bloggar och andra insikter ofta på sociala medier, så se till att följa oss för uppdateringar (LinkedIn | X, tidigare känd som Twitter | Facebook | Youtube).

leveranskedja-demo

Tidsstämpel:

Mer från Arkieva