Beneficiile BIG DATA pentru lanțurile de aprovizionare

Lanțurile de aprovizionare generează big data sau volume masive de informații colectate din surse diferite. Atunci când informațiile sunt procesate și analizate corect, ele pot crește eficiența, pentru a oferi un puternic avantaj competitiv.

Big data oferă informații valoroase pentru managerii lanțului de aprovizionare, în special pentru îmbunătățirea planificării rețelei, optimizarea livrării, îmbunătățirea gestionării riscurilor și implementarea managementului bazat pe cerere.

„Big Data poate îmbunătăți semnificativ operațiunile lanțului de aprovizionare, dar nu este o soluție magică. Este nevoie ca și companiile să schimbe modul în care fac lucrurile. Ideal este ca Big Data să fie adoptată ca o cultură la nivelul întregii companii, pentru a adăuga valoare reală. Strategia de date trebuie să fie o prioritate la nivel înalt printre obiectivele de bussiness pentru a permite investiții ”, spune Osman Bahadir Demirdis, Supply Chain Project Manager la FM Logistic.

Pentru a profita de oportunitatea big data, o sesiune de brainstorming cu reprezentanți din întreaga companie ar trebui să fie punctul de plecare pentru stabilirea priorităților și obținerea unei cooperări depline.

Osman Bahadir Demirdis explică: „Aportul colectivă ar trebui să ghideze strategia de date și să se asigure că rezultatul final răspunde cu succes nevoilor specifice ale afacerii. Obiectivele, regulile, procesele, sursele și orice alte componente cheie ar trebui definite clar de la bun început. ” Crearea unui parteneriat cu un expert extern pentru sprijin poate ajuta în această etapă.

Integritatea datelor este fundamentală și toate sursele trebuie să furnizeze date curate, consecvente și în timp util. Pentru a realiza acest lucru, este necesar un contact strâns cu operațiunile și/sau sursa de date. Dacă datele sunt generate de surse externe, de clienți sau parteneri, de exemplu, atunci module puternice de calitate a datelor pot fi o soluție. „Datele generate de tehnologie minimizează riscul de eroare, dar oamenii sunt indispensabili pentru validarea rezultatului final și găsirea unor modalități de îmbunătățire a sistemului”, subliniază Osman Bahadir Demirdis.

Trebuie acordată o atenție deosebită creării unui model de arhitectură a datelor pentru a analiza, utiliza și partaja informațiile. „Big data nu este o bază de date tradițională. Trebuie să fie personalizate conform strategiei. Odată ce ai date de calitate, cheia este să convertești informațiile în principii practice pentru a spori eficiența în tot lanțul de aprovizionare ”, completează Osman Bahadir Demirdis. Există numeroase tehnologii pentru a vă ajuta cu acest pas, precum modulele Google Cloud Platform (GCP).

Integrarea datelor mari în business necesită o serie de competențe, care implică atât expertiză operațională, cât și tehnică. Managerii lanțului de aprovizionare trebuie să adopte un mod de gândire științific al datelor pentru a obține o viziune globală a ceea ce ar putea fi posibil cu analiza big data.

Și procesele actuale trebuie să fie dezvoltate pentru a implementa big data și pentru a naviga în orice problemă. Osman Bahadir Demirdis spune: „Pentru a asigura securitatea și utilizarea eficientă a datelor sensibile, accesul trebuie restricționat în funcție de profilurile specifice ale utilizatorilor, ceea ce poate fi o adevărată provocare”.

El adaugă că legile privind confidențialitatea, precum reglementarea europeană privind protecția datelor (GDPR), care limitează timpul în care se stochează informațiile pot fi o altă barieră de depășit. Când se proiectează arhitectura, este important să înregistrați aceste reglementări ca măsuri cheie.

FM Logistic utilizează big data pentru a îmbunătăți performanțele lanțului de aprovizionare și a dezvolta soluții inovatoare de servicii. „Se desfășoară un proiect-pilot pentru optimizarea operațiunilor de transport, folosind big data pentru a centraliza mai multe puncte de încărcare, sisteme și operatori. Îmbunătățirile înaintea procesului sunt sugerate pe baza analizei, iar un superutilizator trimite cele mai bune soluții, care mai apoi sunt implementate de operatori individuali pentru reducerea costurilor și fiabilitate ”, spune Osman Bahadir Demirdis.

Sunt în curs de testate și alte două proiecte de big data. Prima este o soluție dinamică de grupare a serviciilor pentru clienți care optimizează ratele de îndeplinire, reduce costurile și emisiile de carbon. A doua este o interfață care monitorizează zilnic performanța depozitului prin colectarea datelor din mai multe surse pentru a genera economii.

Companiile se așteaptă la din ce în ce mai mult de la lanțurile de aprovizionare. Cu volume de informații în continuă creștere, big data prezintă posibilități infinite pentru a îmbunătăți procesul de luare a deciziilor pentru toate activitățile din lanțul de aprovizionare. De fapt, este de așteptat ca piața globală a analizelor de date pentru lanțul de aprovizionare să atingă o valoare de 403 miliarde de dolari în 2023, marcând o creștere de aproape 41% față de 52 de miliarde de dolari în 2018.

Liderii din industrie care doresc să construiască cele mai bune lanțuri de aprovizionare știu că acum este momentul să profite de analiza big data pentru a reduce costurile operaționale și pentru a spori flexibilitatea în viitor, asigurându-se că rămân inovatori pentru a fi cu un pas în fața competiției.