为什么可靠的预测是供应链合作伙伴的必备条件

为什么可靠的预测是供应链合作伙伴的必备条件

时间戳：10年2023月12日上午00:XNUMX
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在利润微薄、经济波动无情的时代，准确规划的能力对供应商和分销商来说是无价的。 当供应链合作伙伴能够严格跟踪绩效并使用该数据做出有关市场趋势和机会的明智决策时，他们可以避免代价高昂的错误、提高效率并获得长期竞争优势。

供应链合作伙伴从未像现在这样更容易获得数据收集和分析工具，但许多合作伙伴未能充分利用这些资源。 供应链部门的数字化进程一直很缓慢，这让许多供应商和分销商使用过时的方法来建立和跟踪业务目标、管理回扣和预测。

供应链必须围绕他们去过的地方、他们想去的地方以及他们将如何到达那里建立他们的数据收集和分析平台。 这些步骤将确保领导者了解过去的绩效和障碍，以及制定财务目标的框架、有效的返利策略和成功指标。 

知道你去过哪里

历史供应链数据有很多来源：产品需求、以前的支出、客户满意度、交付周期和运输时间以及季节性等等。 要收集和分析这些数据，有必要尽可能多地关注整个供应链的可见性。 根据 2022 年麦肯锡   在供应链领导者中，超过三分之二的人“实施了数字仪表板以实现端到端的供应链可见性”，而这样做的公司在当年年初避免中断的可能性是其他公司的两倍。

供应链管理本质上是数据密集型的，由许多必须同步的移动部分组成。 这在经济动荡时期尤为重要。 如果供应链合作伙伴不共享对显示特定产品销售情况、不同细分市场的需求情况以及销量波动情况的历史数据的访问权限，则实施回扣策略也很困难。

如果您对过去不了解或被误导，就无法规划未来。 这就是为什么供应链领导者必须优先考虑正在进行的数据收集，同时将他们已经收集到的信息用于预测、回扣谈判和其他关键功能。

知道你想去哪里

无论您拥有多少数据，如果它不能产生可带来收益的洞察力，它就不会有多大用处。 端到端的可见性不仅仅是在危机出现时解决危机并降低成本； 它是关于制定数据驱动的决策，这些决策将塑造和执行整体业务战略。 这些数据将有助于根据现实世界的优势和制约因素制定具体目标。 如果一个目标要么不可能实现，要么过于温和以至于不能刺激创新和生产力，那么这个目标就毫无意义。

机器学习等新兴技术将对供应链管理产生重大影响，尤其是在数据驱动决策方面。 最近的 Gartner   发现 78% 的首席供应链官认为机器学习增强将成为情景规划和建模不可或缺的一部分，而近四分之三的人预计它将用于市场情报和预测。 供应链领导者期望技术在更广泛的可见性和规划中发挥关键作用—— 90% 表示可见性技术是重中之重，而 69% 的人对预测分析持相同看法。

供应链领导者还需要实时数据来确定他们是否按计划实现目标。 如果供应商和分销商清楚地了解他们追求的目标以及他们正在使用哪些措施来衡量进展，那么他们将更容易快速适应不断变化的环境。

知道如何到达那里

对于当今的供应链，数据收集和预测必须是协作的。 合作伙伴应始终在目标和指标上保持一致，并且需要访问集中式数字平台以保持透明度并促进合作。 当供应商和分销商根据单一事实来源进行谈判和决策时，发生争议的可能性会大大降低，并且因全球供应链中断而受到影响的关系变得更加可持续。

回扣通过根据他们进行的购买和销售提供额外的现金注入，为分销商提供了一个安全网，了解这笔钱何时到账以及预期有多少是至关重要的。 同样，制造商使用预测不仅是为了确保他们能够控制生产需求，而且是为了跟踪他们欠多少钱，这样他们就不会在关键时刻发现自己现金短缺。 如果供应商和分销商不开发必要的数字基础设施来收集和解释数据、与所有相关利益相关者共享数据并将其转化为可用的见解，那么他们将无法获得这些信息。 

从趋势识别到业务目标的制定和回扣策略的实施，数据驱动的预测在供应链领域变得越来越重要。 现在投资于预测的公司不仅能够在 2023 年的经济动荡中处于有利地位。他们还将与合作伙伴建立更牢固的关系，限制风险并发现新的商机。

尼克罗斯是首席财务官 启用.

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