改进预测选项2的影响2

对库存优化预测的影响

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不久前,供应链主要由一组公式方法和过程组成。回到那些更简单的日子里,标签是透明的:制造商,分销商,批发商和零售商。不再。今天,如果一个组织在激烈的竞争中必须成功,他们必须快速响应动态客户要求。实现这一目标的唯一方法是利用技术。小奇迹为什么,跨行,制造商越来越多地使用数字支持直接到达客户,而同时,亚马逊的喜欢扰乱客户获得产品和服务的方式,导致公司伴侣伴侣伴侣和竞争的方式另一个同时。多品牌Omni-Channel帮助公司满足客户需求,并帮助提升其业务。据说,我强烈地认为,在动态市场中生存的关键在于增强的规划,与几年前的情况相差。

技术进步导致自动化和精简大块复合供应链过程。企业更多地关注主动供应链分析解决方案,以帮助他们做出更好的决策。根据IDC的说法,到2021年,60%的制造商将利用高级分析-Drive数据聚合平台用于供应链操作数据,增强满足过程的速度和准确性。

美国供应链市场,由解决方案,2014 - 2025(百万美元)

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图像来源:https://www.grandviewresearch.com/industry-analysis/the-global-supply-chain-analytics-market.

在供应链世界中,组织的一些最大的机会领域既迅速准确地识别市场运动和趋势,同时实现最佳库存。使用数据的需求预测供应链分析应该是这个过程的基础。这对未来领导人来说至关重要,精确地识别市场趋势和库存优化。此外,使需求预测使组织能够最佳地利用其资源以获得增强的收入。例如,我们的客户之一 - 一个大型和着名的零食公司在他们昂贵的生产设备中遇到了低容量的利用率。188bet金宝搏彩票Lateveview Analytics使用了机器传感器产生的数据上的Ad-hoc供应链分析,以开发预警系统,防止行中断。这增加了产量6%,从而节省了数百万美元的运营成本。

供应链预测在非结构化数据上使用机器学习,从而派生有效的洞察力,这些洞察力有益于库存规划和补充。虽然一些组织正在寻找速度,以了解市场作为创建差异化因素的价值,但高级工具和技术确实提供了对预测能力的增量改进。188bet金宝搏彩票Lateveview Analytics从这种理解中汲取了创新的方法,以创造性地看待非结构化数据,从而大大提高需求预测的准确性和速度。

让我在这里分享另一个例子。我们与主要的家用电器和维修服务提供商联系,他们拥有具有功能区域的基本预测过程,每个都有自己的要求。除了预测准确性和额外的算法和技术外,我们还研究了天气,有助于提高65%至92%的需求。适当平衡的库存使他们能够有效地回应商业呼叫,从而提高了数百万美元的额外收入。

总之,我强烈认为,现在提供了在昂贵的内部平台上跨越竞争的有机会延迟竞争的机会,使用昂贵的内部平台。为了成功,通过利用针对他们的需求,视觉和目标的解决方案来实现不同的公司来做不同的事情。敏捷,概念试验证明是明智的和智能投资,可以导致业务转变突破。在继续以这种快速转换的商业环境中,拥有合适的合作伙伴来匹配这种速度和准确性将是本质。