การอ่านยอดนิยมประจำปี 2023: เปิดตัวโพสต์บนบล็อกยอดนิยมของเรา

การอ่านยอดนิยมประจำปี 2023: เปิดตัวโพสต์บนบล็อกยอดนิยมของเรา

ประทับเวลา: 3 มกราคม 2024 7:45 น
โหนดต้นทาง: 3046054

เมื่อเราเริ่มต้นปีใหม่ เราต้องการสะท้อนให้เห็นถึงเนื้อหายอดนิยมที่โดนใจผู้ชมของเราในช่วง 12 เดือนที่ผ่านมา ตั้งแต่การวิเคราะห์อุตสาหกรรมเชิงลึกไปจนถึงคำแนะนำเชิงปฏิบัติ โพสต์ในบล็อกของเราแสดงให้เห็นถึงหัวข้อที่หลากหลายที่เกี่ยวข้องกับห่วงโซ่อุปทานที่เราครอบคลุม และความมุ่งมั่นของเราในการให้ข้อมูลอันมีค่าแก่คุณซึ่งเป็นผู้อ่านของเรา

นี่คือบล็อกที่มีผู้อ่านมากที่สุดในปี 2023 ตามการจัดอันดับโดยเมตริก LinkedIn ของเรา ซึ่งดึงดูดความสนใจของคุณและจุดประกายการมีส่วนร่วม:

5 วิธีที่ปัญญาประดิษฐ์ส่งผลกระทบต่อซัพพลายเชน

ไม่ใช่ความลับสำคัญที่ห่วงโซ่อุปทานจำนวนมากยังคงใช้งานบนสเปรดชีต Excel เพื่อการคาดการณ์และคลิปบอร์ดสำหรับการนับสินค้าคงคลัง อย่างไรก็ตาม การนำการเรียนรู้ของเครื่องและการวิเคราะห์ขั้นสูงมาใช้นั้นเพิ่มขึ้นอย่างช้าๆ และต่อเนื่อง น่าเสียดายที่การเปลี่ยนแปลงยังไม่เร็วพอที่จะตามทันความก้าวหน้าทางเทคโนโลยี ในบล็อกนี้ เราจะอธิบายว่าทำไมจึงถึงเวลาที่ต้องดำเนินการในตอนนี้ และสรุปประเด็นที่ปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการเรียนรู้ของเครื่องสามารถช่วยให้ผู้ผลิตมีความกระตือรือร้นมากขึ้นและปรับปรุงประสิทธิภาพทางธุรกิจได้

ทำไมตอนนี้เป็นเวลาสำหรับ Arkieva+ 

Arkieva อยู่ในธุรกิจห่วงโซ่อุปทานมาเกือบ 30 ปี ในช่วงเวลานี้ เราได้เห็นการเปลี่ยนแปลงมากมายในภูมิทัศน์ทางธุรกิจ และวิธีที่บริษัทเทคโนโลยีตอบสนองต่อความต้องการของลูกค้า ตัวอย่างเช่น เป็นเวลาเกือบ 10 ปีแล้วที่ "การเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัล" เป็นจุดสนใจหลักในเป้าหมายที่แตกต่างกันสองประการ ได้แก่ การปรับตัวให้เข้ากับการทำธุรกิจผ่านช่องทางดิจิทัลและแบบดั้งเดิม และการใช้ระบบอัตโนมัติและการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์กับการคาดการณ์ บล็อกนี้จะอธิบายความแตกต่างระหว่างเป้าหมายทั้งสองนี้ และเขียนเรื่องราวเตือนใจว่าบริษัทที่ไม่ปรับตัวเข้ากับ “แนวทางใหม่” ในการทำธุรกิจอาจต้องเลิกกิจการในไม่ช้า

การเดินทางผ่านหุ้นที่ปลอดภัย ตอนที่ 6 

เราได้ลองสิ่งที่แตกต่างออกไปกับบทความในบล็อกชุดนี้ และผ่านไปด้วยดีกับผู้อ่าน โดยเฉพาะตอนที่ 6 ซีรีส์นี้นำเสนอโดยเจน ซึ่งมีบทบาทเป็นผู้วางแผนสินค้าคงคลังของบริษัทของเธอ และเคท ที่ปรึกษาที่คอยช่วยเหลือเจนเกี่ยวกับแนวคิดเรื่องสต็อกสินค้าที่ปลอดภัย เราใช้อักขระเหล่านี้เพื่อแสดงให้เห็นถึงคุณค่าของอุปกรณ์ป้องกันความปลอดภัย และเน้นตัวอย่าง "ในชีวิตจริง" หลายประการที่ผู้อ่านสามารถทดสอบและนำไปใช้ในการปฏิบัติงานของตนเองได้

วิธีบรรเทาผลกระทบ Bullwhip ในตลาดปัจจุบัน

การเปลี่ยนแปลงพฤติกรรมของลูกค้า การคาดการณ์ที่ไม่ถูกต้อง หรือการลดราคาที่มากเกินไปสามารถกระตุ้นให้เกิดคลื่นแห่งการหยุดชะงักที่เพิ่มมากขึ้นเมื่อเข้าสู่ห่วงโซ่อุปทาน ผลกระทบแบบ Bullwhip นี้เป็นที่พูดถึงกันมากในปัจจุบัน และโดยเฉพาะอย่างยิ่งภายหลังจากการแพร่ระบาดและการหยุดชะงักของห่วงโซ่อุปทานที่เกี่ยวข้อง ในบล็อกนี้ เราจะอธิบายสาเหตุที่พบบ่อยที่สุดของผลกระทบที่เกิดขึ้น และแสดงวิธีบรรเทาปัญหาเหล่านี้โดยใช้การคาดการณ์อุปสงค์ที่ได้รับการปรับปรุง การมองเห็นห่วงโซ่อุปทานที่ได้รับการปรับปรุง และการวางแผนการทำงานร่วมกัน การคาดการณ์ และการเติมเต็ม

บล็อกการวางแผนห่วงโซ่อุปทานอื่นๆ ได้รับการพิสูจน์แล้วว่าเป็นสถานที่ท่องเที่ยวยอดนิยมในปีนี้เช่นกัน นี่คือบล็อกยอดนิยมอีกสี่บล็อกของปี 2023 ตามการจัดอันดับโดยข้อมูลการเข้าชมไซต์ Google Analytics:

 พื้นฐานบางประการเกี่ยวกับมูลค่าของ S Curves และการยอมรับตลาดของผลิตภัณฑ์ใหม่

การคาดการณ์ความต้องการผลิตภัณฑ์ใหม่ถือเป็นความท้าทายอย่างต่อเนื่องสำหรับบริษัทใดๆ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อผลิตภัณฑ์รวมเอาเทคโนโลยีหรือเมื่อมีการเปลี่ยนผลิตภัณฑ์ที่มีอยู่ (และฟังก์ชันเพิ่มเติมในผลิตภัณฑ์ใหม่นั้นมีจำกัด) นี่คือจุดที่โครงสร้างทางคณิตศาสตร์ที่เรียกว่า "เส้นโค้ง S" เข้ามามีบทบาท บล็อกนี้ให้ภาพรวมของเส้นโค้ง S และสาเหตุที่เส้นโค้งเหล่านี้มีประโยชน์ นอกจากนี้ยังอธิบายเส้นโค้ง S เชิงเส้นแบบแยกชิ้นซึ่งเราพบว่ามีประโยชน์อย่างยิ่ง และสนับสนุนแนวคิดเรื่องข่าวกรองชุมชน

การพยากรณ์ความต้องการคืออะไร?

กระบวนการที่ใช้ข้อมูลการขายในอดีตเพื่อประมาณการการคาดการณ์ความต้องการของลูกค้า การคาดการณ์ความต้องการช่วยให้บริษัทต่างๆ ทราบจำนวนสินค้าและบริการโดยประมาณที่ลูกค้าจะซื้อในอนาคตอันใกล้ นี่เป็นตัวชี้วัดที่สำคัญเนื่องจากสมมติฐานทางธุรกิจที่สำคัญ เช่น ผลประกอบการ อัตรากำไร กระแสเงินสด รายจ่ายฝ่ายทุน การประเมินความเสี่ยงและแผนการบรรเทา และการวางแผนกำลังการผลิต ล้วนขึ้นอยู่กับการคาดการณ์ความต้องการ บล็อกนี้จะอธิบายเกี่ยวกับพื้นฐานของการคาดการณ์อุปสงค์ วิธีนำไปใช้ในการจัดการห่วงโซ่อุปทาน และวิธีการนำแนวคิดนี้ไปใช้ในองค์กรของคุณเอง

การพยากรณ์ทางสถิติคืออะไร? คำอธิบายตามหิมะตก

ยอมรับเถอะว่าบล็อกธุรกิจอาจเริ่มมีเสียงเหมือนเดิมหลังจากผ่านไประยะหนึ่ง แต่ไม่ใช่บล็อกนี้ เขียนในช่วงเวลาที่รัฐเดลาแวร์ถูกหิมะถล่ม โดยมีนอร์อีสเตอร์อย่างน้อย 3 ตัวส่งผลกระทบต่อภูมิภาคในช่วงเวลาสั้นๆ บล็อกนี้จะสำรวจการวางแผนและทรัพยากรจำนวนมหาศาลในการจัดการและทำความสะอาด หิมะทั้งหมดนั้น ผู้เขียนใช้ตัวอย่างพายุหิมะเพื่อทำให้แนวคิดของการพยากรณ์ทางสถิติง่ายขึ้น ซึ่งเป็นวิธีการทำนายความต้องการในอนาคตโดยอาศัยข้อมูลในอดีตและการวิเคราะห์ทางสถิติ

วิธีรายงานความแม่นยำในการพยากรณ์ต่อฝ่ายบริหาร

เมื่อเราถามบริษัทต่างๆ ว่าความแม่นยำในการคาดการณ์ของตนคืออะไร โดยทั่วไปคำตอบจะมีตั้งแต่ต่ำกว่า 50% ไปจนถึงสูงกว่า 95% หรืออยู่ระหว่างนั้น สิ่งนี้เป็นไปได้อย่างไร? ลองนึกภาพทีมผู้บริหารได้รับตัวเลขในช่วงนี้จากตัวชี้วัดเดียวกัน นั่นคงเป็นทีมผู้บริหารที่ไม่มีความสุข (และอาจค่อนข้างสับสน) ใช่ไหม ในโพสต์บนบล็อกนี้ เราจะเจาะลึกถึงความแปรปรวนและแนะนำวิธีที่แม่นยำมากขึ้นในการรายงานความถูกต้องในลักษณะที่ช่วยให้ฝ่ายบริหารเห็นภาพที่สมจริงของตัวชี้วัดที่สำคัญนี้

ทีมของเราตั้งตารอที่จะแบ่งปันข้อมูลเชิงลึกอันมีค่ายิ่งขึ้นกับคุณผ่านบล็อกด้านซัพพลายเชนนี้ในปี 2024 และต่อๆ ไป เราแบ่งปันบล็อกและข้อมูลเชิงลึกอื่น ๆ ของเราบ่อยครั้งบนโซเชียลมีเดีย ดังนั้นอย่าลืมติดตามเราเพื่อรับข้อมูลอัปเดต (LinkedIn | X เดิมชื่อ Twitter | Facebook | YouTube).

ห่วงโซ่อุปทานสาธิต

ประทับเวลา:

เพิ่มเติมจาก อาร์เคียวา