Die enorme Menge an Daten über die Lieferkette, über die die Unternehmen heute verfügen, veranlasst sie, nach Analyselösungen zu suchen, die es ermöglichen, sie zu entschlüsseln und daraus nützliche Daten zur Verbesserung der Entscheidungsfindung zu gewinnen.
Unternehmen, die versuchen, ihre S&OP-Bemühungen zu optimieren, benötigen Fähigkeiten, die es ihnen ermöglichen, historische Daten zu analysieren, um vorherzusagen, was in Zukunft passieren könnte. Dies ist eine große Chance, die es Unternehmen ermöglicht, eine Organisation zu werden, die ihre Entscheidungen auf Daten stützt. Die Vorteile, von denen Sie profitieren können, sprechen von hohen ROIs, sinkenden Betriebskosten, Umsatzsteigerungen und Verbesserungen im Kundenservice und Produktmix.
Die Suche nach der besten Lösung kann eine Aufgabe sein, die Zeit und Energie erfordert. Glücklicherweise können diese Analysemöglichkeiten jedoch in drei verschiedene Typen eingeteilt werden, von denen keine besser ist als die andere, sondern koexistiert und sich gegenseitig ergänzt. Eine ganzheitliche Sicht auf den Markt und die Positionierung des Unternehmens in diesem Markt erfordert ein robustes analytisches Umfeld, das Folgendes umfasst:
- Deskriptive Analyse, die Datenaggregation und Data Mining verwendet, um Einblicke in die Vergangenheit zu geben und die Frage zu beantworten: “Was ist passiert?”;
- Predictive Analytics, die statistische Modelle und Prognosen verwendet, um die Zukunft zu verstehen und die Frage zu beantworten: „Was könnte passieren?“;
- Präskriptive Analyse, die Optimierungs- und Simulationsalgorithmen verwendet, um mögliche Ergebnisse anzuzeigen und die Frage zu beantworten: „Was sollten wir tun?“.
Deskriptive Analyse – Vergangenheit analysieren
Beschreibende Analysen oder Statistiken tun genau das, was der Name sagt, das heißt, sie beschreiben, zusammenfassend, die Rohdaten der Lieferkette und verwandeln sie in vom Menschen interpretierbare Analysen. Es sind Analysen, die die Vergangenheit beschreiben. Die deskriptive Analyse ist nützlich, weil sie es uns ermöglicht, aus vergangenen Verhaltensweisen zu lernen und zu verstehen, wie sich diese auf zukünftige Ergebnisse auswirken könnten.
Die überwiegende Mehrheit der Statistiken, die wir täglich verwenden, fallen in diese Kategorie. Beschreibende Statistiken sind nützlich, um Dinge wie Lagermengen, Fabrikeffizienz, Service-Level (Prozentsatz der On Time Delivery auf vergangene Bestellungen) zu zeigen.
Predictive Analytics – Zukunft vorhersagen
Die prädiktive Analyse hat ihre Wurzeln in der Fähigkeit, vorherzusagen, was passieren könnte. Diese Analysen beziehen sich auf das Verständnis der Zukunft und liefern Unternehmen fundierte Erkenntnisse, die auf Daten basieren. Die prädiktive Analyse liefert Schätzungen über die Wahrscheinlichkeit eines zukünftigen Ereignisses oder Ergebnisses. Es ist wichtig, sich daran zu erinnern, dass kein statistischer Algorithmus die Zukunft mit Sicherheit “vorhersagen” kann, da die prädiktive Analyse auf Wahrscheinlichkeiten basiert. Unternehmen nutzen diese Statistiken, um vorherzusagen, was in Zukunft passieren könnte.
Diese Statistiken versuchen, die verfügbaren Daten zu nehmen und die fehlenden mit den besten Annahmen zu füllen. Dazu kombinieren sie historische Daten aus den ERP-, CRM-, HR- und POS-Systemen, um mögliche Muster in den Daten zu identifizieren und statistische Modelle und Algorithmen anzuwenden, um die Beziehungen zwischen den verschiedenen Datensätzen zu erfassen.
Ein praktischer Vorteil, der den meisten Menschen bekannt ist, ist die Verwendung von Predictive Analytics zur Erstellung eines Kreditwürdigkeitswerts. Im Fertigungsbereich werden Analysen dieser Art für Verkaufsprognosen, Einkaufsprognosen, Bestandsprognosen ausgehend von einer Vielzahl von Variablen usw. durchgeführt.
Verschreibungsanalyse – Tipps zu möglichen Ergebnissen
Der Bereich der präskriptiven Analytik ist relativ neu und ermöglicht es den Anwendern, eine Reihe möglicher Aktionen zu „verschreiben“ und sie zur besten Lösung zu führen. Kurz gesagt, es handelt sich um Analysewerkzeuge, deren Zweck es ist, Ratschläge zu geben. Die präskriptiven Analysen versuchen zu quantifizieren, was die Ergebnisse der Entscheidungen sein würden, bevor diese Entscheidungen tatsächlich getroffen werden, um eine Entscheidungsunterstützung zu geben. Darüber hinaus sehen die verfeinerten präskriptiven Analysen neben der Vorhersage dessen, was passieren wird, auch die Ursachen vor und geben Hinweise auf die Folgen, die es in verschiedenen Aspekten geben wird.
Die präskriptive Analyse geht über die deskriptive und prädiktive Analyse hinaus und empfiehlt einen oder mehrere mögliche Handlungspfade. Sie sehen im Wesentlichen eine größere Anzahl zukünftiger Szenarien vor und ermöglichen es Unternehmen, eine größere Anzahl zukünftiger Ergebnisse zu bewerten, die aufgrund ihres Handelns eintreten könnten. Die präskriptive Analyse verwendet eine Kombination von Techniken und Werkzeugen wie: Geschäftsregeln, Algorithmen, maschinelles Lernen und computergestützte Modellierungsverfahren. Diese Techniken werden auf der Grundlage der Eingabe vieler verschiedener Datensätze angewendet, einschließlich historischer und Transaktionsdaten, Echtzeit-Datenfeeds und Big Data.
Präskriptive Analysen sind relativ komplex zu handhaben, werden aber täglich von den ehrgeizigsten Unternehmen eingesetzt. Bei richtiger Umsetzung können diese Analysen einen großen Einfluss auf die unternehmerische Entscheidungsfindung und den Gewinn haben.
Treffen Sie dank präskriptiver Analyse effektive Entscheidungen für Ihre Lieferkette
Für ein produzierendes Unternehmen ist die Fähigkeit, präskriptive Analysen durchzuführen, zunehmend ein Wettbewerbsvorteil. Eine solch komplexe Analyse erfordert sowohl aus performance- als auch aus technologischer Sicht fortschrittliche Werkzeuge. In diesem Sinne ist CyberPlan, das Advanced Planning & Scheduling von Cybertec, das von italienischen Fertigungsunternehmen am häufigsten verwendete und empfohlene Werkzeug. Dieses Tool ermöglicht es Fertigungsunternehmen, deskriptive, prädiktive und vor allem präskriptive Analysen mit einer sehr hohen Geschwindigkeit, Genauigkeit und Benutzerfreundlichkeit durchzuführen. Die von den Unternehmen erzielten Ergebnisse sind greifbar, wesentlich und wirken sich stark auf die wirtschaftlichen Ergebnisse des Unternehmens aus, insbesondere in Bezug auf Kostensenkung, Produktivitätssteigerung und Verbesserung des Serviceniveaus.
Die Vorteile der Supply-Chain-Analyse
Die Analysefunktion entspricht der Fähigkeit, Entscheidungen auf der Grundlage einer Zusammenfassung relevanter, aktueller und zuverlässiger Daten zu treffen. In vielen Fällen werden diese Daten dann durch Grafiken und andere Mittel effektiver und leichter lesbar dargestellt. In der Regel produzieren Supply Chains mehr oder weniger freiwillig riesige Datenmengen. Supply Chain Analytics hilft dabei, all diese Daten zu interpretieren, Nutzen daraus zu ziehen, Zusammenhänge aufzudecken und Erkenntnisse zu gewinnen, und kann einem Unternehmen helfen, intelligentere, schnellere und effektivere Entscheidungen zu treffen. Zu den Vorteilen gehört die Möglichkeit:
- Erzielen Sie einen signifikanten Return on Investment (oder ROI). Laut einer Umfrage von Gartner erzielten 29% der befragten Unternehmen hohe ROIs durch die Verwendung von Analytik, während nur 4% keine Rendite erzielten.
- Vorhersage möglicher Risiken. Die Analyse der Lieferkette hilft bei der Identifizierung potenziell gefährlicher Situationen und hilft bei der Vorhersage zukünftiger Risiken, indem Muster und Trends in der gesamten Lieferkette identifiziert werden.
- Erhöhen Sie die Planungsgenauigkeit. Durch die Analyse von Kundendaten kann die Supply-Chain-Analyse ein Unternehmen bei der Vorhersage der zukünftigen Nachfrage unterstützen. Es hilft einem Unternehmen zu entscheiden, welche Produkte reduziert werden sollten oder welche Bedürfnisse der Kunde nach der Erstbestellung haben wird.
- Eine schlankere Lieferkette erreichen. Unternehmen können Supply-Chain-Analysen verwenden, um Lagerbestände, Partnerreaktionen und Kundenbedürfnisse zu überwachen, um fundiertere Entscheidungen zu treffen.
- Bereiten Sie sich auf die Zukunft vor. Erweiterte Analysen für das Supply Chain Management können sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten verarbeiten und Unternehmen die Möglichkeit geben, rechtzeitig Benachrichtigungen zu erhalten, um optimale Entscheidungen zu treffen. Diese Art der Analyse kann auch Korrelationen und Muster zwischen den verschiedenen Quellen erstellen, um Warnungen bereitzustellen, mit denen Risiken reduziert werden können, und zwar zu niedrigen Kosten und mit geringeren Auswirkungen auf die Nachhaltigkeit.
Dank der Supply-Chain-Analyse verfügen Unternehmen somit über eine Produktionsintelligenz, können effizienter werden, Unterbrechungen vermeiden und gleichzeitig neue Geschäftsmodelle unterstützen.
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