Supply Chain Analytics, o que é e como é usada?

No mundo atual, a análise é essencial para que as empresas tomem decisões inteligentes e bem pensadas. Decisões baseadas em dados concretos, atualizados e relevantes. As operações que se enquadram na cadeia de suprimentos geram enormes quantidades de dados.

Esses dados devem ser estudados para mostrar possíveis padrões que podem ser usados para gerar planos de trabalho, operacionais ou de negócios. A análise da cadeia de suprimentos pode incluir o gerenciamento de novas ferramentas, como inteligência artificial e tecnologia de análise.

Análise na cadeia de suprimentos, processamento de dados

A análise é um processo de análise automática de vários dados que são usados para otimização da cadeia de suprimentos. Isso é feito identificando erros nas previsões e visualizando melhor as oportunidades, especificando as necessidades e incluindo inovações.

A análise da cadeia de suprimentos pode ser executada com diferentes metodologias:

Descritivo

Ele é usado para tornar visíveis todos os dados internos e externos relacionados às cadeias de suprimentos, unificando todas as informações.

Prescritivo

É o método analítico ideal para solucionar erros de previsão ou qualquer outro tipo de problema e, assim, aumentar o desempenho e a produtividade da empresa. É também o tipo de análise que otimiza as relações com a logística para reduzir esforços e tempo.

Preditivo

É uma análise para entender as projeções e os resultados prováveis no futuro e as consequências. É um exame que serve para reduzir os riscos.

cognitivo

Ele é usado para resolver problemas complexos ou precisos dentro da cadeia. Por exemplo, para otimizar determinadas tarefas por meio da análise da linguagem natural dos funcionários.

Em resumo, a análise da cadeia de suprimentos pode ter um impacto positivo nas demais decisões que são da competência dos outros departamentos da empresa. Estabeleça a ordem na forma como as decisões serão tomadas, o talento será retido e contratado e novas ferramentas, equipamentos e maquinários serão implementados de acordo com o estudo dos dados.

Supply Chain Analytics com inteligência artificial

A análise de big data pode superar as limitações das tecnologias que não analisam dados em tempo real. Além disso, a inteligência artificial pode correlacionar rapidamente diferentes fontes de informação e chegar a interpretações muito precisas que, no futuro, podem promover novos modelos de negócios.

A análise da cadeia de suprimentos funciona conectando dados não estruturados de redes diferentes. Até mesmo dados obtidos da Internet das Coisas e de outros bancos de dados mais convencionais, por exemplo, ferramentas de ERP.

Também é um estudo escalável que gera insights rápidos e abrangentes. Essa análise em nuvem facilita a colaboração com outras empresas e torna as alianças comerciais muito mais eficazes.

A análise da cadeia de suprimentos funciona otimizando as seguintes partes da cadeia de suprimentos:

• A classificação rápida dos produtos e, assim, a decisão sobre o estoque.
  
• A previsão da demanda, estimando como a explosão de materiais impacta de acordo com o desempenho da produtividade da sua empresa.
  
• Ele otimiza o cálculo dos indicadores sem a necessidade de ajustar os dados manualmente.
  
• Reduza o tempo de aprovação de pedidos de compra implementando o planejamento estratégico de compras.

As vantagens e melhorias da análise aplicada à cadeia de suprimentos são bastante significativas:

• Aumento do ROI. As empresas que fazem uso dessa ferramenta aumentam consideravelmente o retorno do investimento graças a decisões mais eficientes.
  
• Compreender os riscos. Os dados ajudam a lidar melhor com os riscos já detectados e, ao mesmo tempo, a reconhecer os perigos futuros. Além disso, a análise permite estudar tendências.
  
• Especifique as previsões de demanda. Ao otimizar o planejamento, as necessidades do cliente podem ser atendidas com maior qualidade antes e depois de um primeiro pedido. Da mesma forma, o estudo dos dados melhora a organização dos produtos ao minimizar os menos lucrativos.
  
• Obtenha mais desempenho e austeridade. As decisões tomadas com base em informações mais precisas alcançam pontos de reordenamento com desempenho bem-sucedido no gerenciamento de armazéns e serviços de parceiros e fornecedores.
  
• Vantagens para o futuro e contra os concorrentes. A análise avançada e baseada em IA de dados estruturados e não estruturados minimiza todos os riscos a um custo menor.

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