Cách để có những phân tích hiệu quả trong chuỗi cung ứng
>
>
Cách để có những phân tích hiệu quả trong chuỗi cung ứng

Cách để có những phân tích hiệu quả trong chuỗi cung ứng

Các nhà điều hành tập trung vào việc cung cấp sản phẩm mới ra thị trường đúng thời hạn và trong phạm vi lợi nhuận được chỉ định. Điều này đặc biệt là thách thức lớn đối với các nhà sản xuất đang còn phụ thuộc nhiều vào các nhà cung cấp thành phần. Lợi nhuận tiếp tục thắt chặt hơn, nhu cầu và mong đợi của khách hàng thì lại tiếp tục tăng lên. Việc không đạt được các mục tiêu và cam kết có tác động lâu dài đến danh tiếng và khả năng tồn tại của doanh nghiệp. Khối lượng dữ liệu thời gian thực được tạo ra trong toàn bộ chuỗi cung ứng hứa hẹn mang đến những hiểu biết mới và các phân tích có thể giúp tối ưu hóa cả nguồn lực nội bộ và các hoạt động của chuỗi cung ứng ở hạ nguồn.

Giá trị của việc Phân tích (Analytics)

Phân tích có thể giúp các tổ chức có được cái nhìn rõ ràng hơn, toàn diện hơn về quy trình triển khai của họ, từ rủi ro khi triển khai hệ thống cho đến khấu hao về chi phí. Các lợi điểm của việc phân tích trong chuỗi cung ứng như sau:

  • Đưa ra quyết định tìm nguồn cung ứng tốt hơn dựa trên đánh giá hiệu suất của nhà cung cấp.
  • Xác định rủi ro chuỗi cung ứng trong sản xuất hiện tại và tương lai.
  • Giảm thiểu sự gián đoạn trong tương lai bằng cách phân tích nguyên nhân gốc rễ của các vấn đề vận hành trong quá khứ.
  • Tìm ra những cơ hội phát triển sản phẩm mới dựa trên dữ liệu đơn hàng.
  • Nắm rõ việc thay đổi thiết kế sản phẩm tác động đến chi phí sản xuất.

Phân tích không chỉ cho phép các doanh nghiệp hợp lý hóa hiệu quả của quy trình mà còn đảm bảo mọi thứ không bị bỏ sót. Tuy nhiên, phải có sẵn dữ liệu được chuẩn hóa, theo thời gian thực từ tất cả các nguồn dữ liệu của doanh nghiệp – nếu không, thông tin chi tiết thu thập được từ các phân tích mang đến bảng sẽ không bao giờ đáng tin cậy. Dữ liệu không đáng tin cậy chắc chắn sẽ cung cấp một kết quả không đáng tin cậy.

Bắt đầu: Dữ liệu là một thách thức

Trước khi nỗ lực triển khai giải pháp phân tích, các tổ chức cần hiểu rằng giá trị của phân tích chỉ tốt bằng dữ liệu cung cấp cho hệ thống. Với các nền tảng phân tích truyền thống, mỗi nguồn dữ liệu phải được xác định trước và tất cả các nguồn thông tin phải được chuẩn hóa. Cụ thể, việc chuẩn hóa dữ liệu có thể là rào cản đối với các tổ chức lớn có nhiều hệ thống ERP.

Hơn nữa, kho dữ liệu cũ có thể khiến việc phân tích trở nên phức tạp hơn vì việc tích hợp các nguồn thông tin mới và đang phát triển rất tốn thời gian và khó khăn. Các công cụ phân tích mới có thể tận dụng các mô hình kho dữ liệu, tức là những dữ liệu được lưu trữ từ các ứng dụng kinh doanh cũ cũng như dữ liệu không liên quan hay không có cấu trúc mà trước đây.

Tận dụng Phân tích để đưa ra các quyết định chủ động

Phân tích dự đoán áp dụng các thuật toán máy học (M/L) dựa trên các xu hướng và sự kiện lịch sử để giả lập mô hình và dự đoán kết quả trong tương lai. Máy học có thể đưa ra các phân tích dự đoán lên cấp độ tiếp theo, đề xuất các tùy chọn quyết định có thể giảm thiểu rủi ro trong tương lai ngay tại thời điểm đưa ra quyết định kinh doanh. Phân tích thúc đẩy tính minh bạch và cộng tác liên chức năng bằng cách tạo ra các đề xuất và dự báo dễ thấy và có thể chia sẻ. Điều này giúp các phòng ban trong toàn tổ chức –   cũng như các nhà cung cấp của tổ chức – hoạt động từ một nơi dựa trên dữ liệu để lập kế hoạch và ra quyết định.

Cần tìm gì trong một giải pháp phân tích

Khi một tổ chức khám phá các giải pháp phân tích có sẵn, có một số tính năng chính cần lưu ý: tích hợp nguồn dữ liệu, khả năng máy học và phân tích thời gian thực.

Tích hợp các nguồn dữ liệu: Để có thể mở rộng và đảm bảo khả năng tồn tại lâu dài, hệ thống cần có khả năng tích hợp tất cả các hệ thống khác nhau của một tổ chức để tạo ra một nguồn thông tin duy nhất. Điều cần thiết là các doanh nghiệp phải phân tích tất cả các nguồn dữ liệu có sẵn để đưa ra quyết định kinh doanh thông minh hơn, cải thiện dự báo của họ, triển khai theo dõi ra mắt sản phẩm chính xác hơn cũng như tìm hiểu và cải thiện từ phân tích lỗi sản phẩm.

Khả năng máy học (M/L): Một giải pháp có tích hợp máy học sẽ cho phép phân tích dự đoán và tuân theo quy định, quy tắc của tổ chức.

Phân tích theo thời gian thực: Điều quan trọng là giải pháp phân tích phải có khả năng cập nhật dữ liệu theo thời gian thực. Với khả năng hiển thị gần như theo thời gian thực đối với các nguồn dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc ngày càng tăng, các doanh nghiệp có thể tận dụng công nghệ máy học để dự đoán, giảm thiểu và ứng phó với các vấn đề của nhà cung cấp và giao hàng trước khi chúng làm gián đoạn quá trình sản xuất.

Một giải pháp phân tích là một khoản đầu tư đáng kể, nhưng nó thường có thể tự hoàn vốn bằng cách cho phép các doanh nghiệp xây dựng các tổ chức minh bạch và linh hoạt hơn đồng thời giảm thiểu rủi ro khủng hoảng có thể gây ra những tác động tai hại đến lợi nhuận.

Hệ sinh thái giải pháp thông minh trong chuỗi cung ứng của Blueyonder sẽ đáp ứng các yêu cầu của một giải pháp phân tích!

Nền tảng Luminate của Blue Yonder mang đến khả năng xử lý dữ liệu, tích hợp qua lại giữa các hệ thống và khả năng hiển thị trên quy mô lớn trong chuỗi cung ứng của doanh nghiệp. Cung cấp một cái nhìn toàn diện về doanh nghiệp để lập kế hoạch một cách chủ động và mang lại trải nghiệm đẳng cấp thế giới cho khách hàng.

Bắt đầu nhập và nhấn Enter để tìm kiếm

Giỏ hàng

Chưa có sản phẩm trong giỏ hàng.

+84 286 6508 307
icons8-exercise-96 challenges-icon chat-active-icon
chat-active-icon