سپلائی چین کے شراکت داروں کے لیے قابل اعتماد پیشن گوئی کیوں ضروری ہے۔

ایک ایسے وقت میں جب مارجن سخت ہے اور معاشی اتار چڑھاؤ مسلسل ہے، درستگی کے ساتھ منصوبہ بندی کرنے کی صلاحیت سپلائرز اور تقسیم کاروں کے لیے انمول ہے۔ جب سپلائی چین کے شراکت دار کارکردگی کو سختی سے ٹریک کرنے اور مارکیٹ کے رجحانات اور مواقع کے بارے میں باخبر فیصلے کرنے کے لیے اس ڈیٹا کو استعمال کرنے کے قابل ہوتے ہیں، تو وہ مہنگی غلطیوں سے بچتے ہیں، کارکردگی کو بہتر بناتے ہیں اور طویل مدتی مسابقتی فائدہ حاصل کرتے ہیں۔

سپلائی چین کے شراکت داروں کو ڈیٹا اکٹھا کرنے اور تجزیہ کرنے کے لیے ٹولز تک اتنی زیادہ رسائی کبھی نہیں تھی جتنا کہ وہ اب کرتے ہیں، لیکن بہت سے لوگ ان وسائل سے بھرپور فائدہ اٹھانے میں ناکام ہو رہے ہیں۔ سپلائی چین کا شعبہ ڈیجیٹائز کرنے میں سست رہا ہے، اور اس نے بہت سے سپلائرز اور ڈسٹری بیوٹرز کو کاروباری اہداف قائم کرنے اور ٹریک کرنے، چھوٹ کے انتظام اور پیشن گوئی کے لیے پرانے طریقے چھوڑے ہیں۔

سپلائی چینز کو اپنے ڈیٹا اکٹھا کرنے اور تجزیہ کرنے والے پلیٹ فارمز کو اس جگہ بنانا چاہیے جہاں وہ رہے ہیں، وہ کہاں جانا چاہتے ہیں، اور وہ وہاں کیسے پہنچیں گے۔ یہ اقدامات اس بات کو یقینی بنائیں گے کہ رہنماؤں کے پاس ماضی کی کارکردگی اور رکاوٹوں کے ساتھ ساتھ مالی اہداف کی تشکیل کے لیے ایک فریم ورک، ایک مؤثر چھوٹ کی حکمت عملی، اور کامیابی کے لیے میٹرکس موجود ہیں۔ 

جانیں کہ آپ کہاں گئے ہیں۔

تاریخی سپلائی چین ڈیٹا کے بہت سے ذرائع ہیں: پروڈکٹ کی طلب، سابقہ ​​خرچ، گاہک کی اطمینان، لیڈ اور ٹرانزٹ اوقات اور موسمی، چند ایک کے نام۔ اس ڈیٹا کو اکٹھا کرنے اور اس کا تجزیہ کرنے کے لیے، زیادہ سے زیادہ سپلائی چین میں مرئیت پر توجہ مرکوز کرنا ضروری ہے۔ ایک 2022 McKinsey کے مطابق سروے سپلائی چین کے لیڈروں میں سے، دو تہائی سے زیادہ لوگوں نے "اختتام سے آخر تک سپلائی چین کی مرئیت کے لیے ڈیجیٹل ڈیش بورڈز نافذ کیے ہیں،" اور جن کمپنیوں نے ایسا کیا ان کے اس سال کے آغاز میں رکاوٹوں سے بچنے کا امکان دو گنا تھا۔

سپلائی چین مینجمنٹ فطری طور پر ڈیٹا پر مشتمل ہے، جس میں بہت سے متحرک حصوں پر مشتمل ہوتا ہے جن کو ہم آہنگ کرنا ہوتا ہے۔ معاشی بدحالی کے ادوار میں یہ سب زیادہ اہم ہے۔ چھوٹ کی حکمت عملی کو نافذ کرنا بھی مشکل ہے اگر سپلائی چین کے شراکت دار تاریخی ڈیٹا تک رسائی کا اشتراک نہیں کرتے ہیں جس سے یہ ظاہر ہوتا ہے کہ مخصوص مصنوعات کس طرح فروخت ہو رہی ہیں، مارکیٹ کے مختلف حصوں میں مانگ کیسی نظر آتی ہے، اور حجم میں کس طرح اتار چڑھاؤ آ رہا ہے۔

اگر آپ ماضی کے بارے میں بے خبر یا غلط معلومات رکھتے ہیں تو آپ مستقبل کے لیے منصوبہ بندی نہیں کر سکتے۔ یہی وجہ ہے کہ سپلائی چین کے لیڈروں کو جاری ڈیٹا اکٹھا کرنے کو ترجیح دینی پڑتی ہے جبکہ وہ معلومات جو وہ پہلے ہی جمع کر چکے ہیں پیشن گوئی، چھوٹ کی بات چیت اور دیگر اہم کاموں میں استعمال کر سکتے ہیں۔

جانیں کہ آپ کہاں جانا چاہتے ہیں۔

اس سے کوئی فرق نہیں پڑتا ہے کہ آپ کے پاس کتنا ڈیٹا ہے، یہ زیادہ اچھا نہیں کرے گا اگر یہ بصیرت پیدا نہیں کرتا ہے جس سے فوائد حاصل ہوتے ہیں۔ آخر سے آخر تک مرئیت صرف بحرانوں کو حل کرنے اور ان کی لاگت کو کم کرنے کے بارے میں نہیں ہے۔ یہ اعداد و شمار پر مبنی فیصلے کرنے کے بارے میں ہے جو مجموعی کاروباری حکمت عملی کو تشکیل دے گا اور اس پر عمل درآمد کرے گا۔ یہ ڈیٹا ٹھوس اہداف وضع کرنے میں مدد کرے گا جو حقیقی دنیا کے فوائد اور رکاوٹوں سے مطلع ہیں۔ ایک مقصد بے معنی ہے اگر اسے حاصل کرنا یا تو ناممکن ہو یا اتنا معمولی ہو کہ اس سے جدت اور پیداواری صلاحیت پیدا نہ ہو۔

مشین لرننگ جیسی ابھرتی ہوئی ٹیکنالوجیز کا سپلائی چین مینجمنٹ پر خاصا اثر پڑے گا، خاص طور پر جب ڈیٹا پر مبنی فیصلہ سازی کی بات آتی ہے۔ ایک حالیہ گارٹنر سروے پتہ چلا کہ 78 فیصد چیف سپلائی چین افسران کا خیال ہے کہ مشین لرننگ میں اضافہ منظر نامے کی منصوبہ بندی اور ماڈلنگ کے لیے لازمی ہوگا، جب کہ تقریباً تین چوتھائی اسے مارکیٹ انٹیلی جنس اور پیشن گوئی کے لیے استعمال کرنے کی توقع رکھتے ہیں۔ سپلائی چین کے رہنما توقع کر رہے ہیں کہ ٹیکنالوجی زیادہ وسیع پیمانے پر نمائش اور منصوبہ بندی میں اہم کردار ادا کرے گی۔ 90٪ کہتے ہیں کہ مرئیت کی ٹیکنالوجی ایک اعلیٰ ترجیح ہے، جبکہ 69% پیشین گوئی کرنے والے تجزیات کے بارے میں بھی یہی کہتے ہیں۔

سپلائی چین لیڈرز کو یہ تعین کرنے کے لیے ریئل ٹائم ڈیٹا کی بھی ضرورت ہوتی ہے کہ آیا وہ اپنے اہداف کو پورا کرنے کے لیے راستے پر ہیں۔ سپلائی کرنے والوں اور تقسیم کاروں کے لیے بدلتے ہوئے حالات کے مطابق تیزی سے موافقت کرنا بہت آسان ہو جائے گا اگر ان کے پاس واضح وژن ہے کہ وہ کون سے اہداف حاصل کر رہے ہیں، اور وہ ترقی کا اندازہ لگانے کے لیے کون سے اقدامات استعمال کر رہے ہیں۔

وہاں جانے کا طریقہ جانیں۔

آج کی سپلائی چینز کے لیے، ڈیٹا اکٹھا کرنا اور پیشن گوئی باہمی تعاون کے ساتھ ہونی چاہیے۔ شراکت داروں کو ہمیشہ اہداف اور میٹرکس پر صف بندی میں رہنا چاہیے، اور شفافیت کو برقرار رکھنے اور تعاون کو آسان بنانے کے لیے ایک مرکزی ڈیجیٹل پلیٹ فارم تک رسائی کی ضرورت ہے۔ جب سپلائی کرنے والے اور تقسیم کار بات چیت کرتے ہیں اور سچائی کے واحد ذریعہ پر فیصلے کرتے ہیں، تو تنازعہ کا امکان نمایاں طور پر کم ہو جاتا ہے، اور وہ تعلقات جو عالمی سپلائی چین میں رکاوٹوں کی وجہ سے متاثر ہوئے ہیں زیادہ پائیدار ہو جاتے ہیں۔

چھوٹ تقسیم کاروں کو ان کی خریداری اور فروخت کی بنیاد پر نقد اضافی انجیکشن فراہم کرکے ایک حفاظتی جال پیش کرتی ہے، اور یہ جاننا بہت ضروری ہے کہ وہ رقم کب آئے گی اور کتنی متوقع ہے۔ اسی طرح، مینوفیکچررز پیشن گوئی کا استعمال نہ صرف اس بات کو یقینی بنانے کے لیے کرتے ہیں کہ وہ پیداواری ضروریات کے کنٹرول میں ہیں، بلکہ اس بات پر نظر رکھنے کے لیے کہ ان پر کتنا واجب الادا ہے تاکہ وہ کسی نازک لمحے میں نقد رقم کی کمی محسوس نہ کریں۔ سپلائی کرنے والوں اور تقسیم کاروں کے پاس یہ معلومات نہیں ہوں گی اگر وہ ڈیٹا اکٹھا کرنے اور اس کی تشریح کرنے، اسے تمام متعلقہ اسٹیک ہولڈرز کے ساتھ شیئر کرنے، اور اسے قابل استعمال بصیرت میں تبدیل کرنے کے لیے ضروری ڈیجیٹل انفراسٹرکچر تیار نہیں کرتے ہیں۔ 

رجحانات کی نشاندہی سے لے کر کاروباری اہداف کی ترقی اور چھوٹ کی حکمت عملی کے نفاذ تک، سپلائی چین کے شعبے میں ڈیٹا سے چلنے والی پیشن گوئی صرف زیادہ ضروری ہوتی جا رہی ہے۔ وہ کمپنیاں جو اب پیشن گوئی میں سرمایہ کاری کر رہی ہیں وہ صرف 2023 میں معاشی بدحالی کو نیویگیٹ کرنے کی مضبوط پوزیشن میں نہیں ہوں گی۔ وہ اپنے شراکت داروں کے ساتھ مضبوط تعلقات بھی استوار کریں گی، اپنے خطرے کو محدود کریں گی اور کاروبار کے نئے مواقع تلاش کریں گی۔

نک روز میں چیف فنانشل آفیسر ہیں۔ فعال کریں.

• SEO سے چلنے والا مواد اور PR کی تقسیم۔ آج ہی بڑھا دیں۔
• پلیٹو بلاک چین۔ Web3 Metaverse Intelligence. علم میں اضافہ۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
• ماخذ: https://www.supplychainbrain.com/blogs/1-think-tank/post/36447-why-reliable-forecasting-is-a-must-have-for-supply-chain-partners