在供应链分析解决方案中寻找什么

高管们致力于按时并在指定的利润范围内将新产品推向市场。对于严重依赖供应商的制造商而言,这尤其具有挑战性。利润越来越紧,客户需求和期望不断增长。无法实现目标和承诺会对公司的声誉和生存能力产生长期影响。整个供应链中生成的大量实时数据有望带来新的见解,而分析可以帮助优化内部资源和上游供应链。

分析的价值

从计划启动风险到成本侵蚀,分析可以帮助组织更清晰,更全面地了解其启动过程。在实际操作中,用于更好,更快地制定决策的分析的实际应用包括:

•根据供应商的绩效做出更好的采购决策。

•确定当前和未来生产中的供应链风险。

•通过分析过去事件的根本原因,最大程度地减少将来的干扰。

•根据订单数据发现产品开发机会。

•了解产品设计更改如何影响生产成本。

分析不仅可以使公司简化流程效率,还可以确保事情不会落在裂缝之间。但是,必须提供来自公司所有数据源的实时,标准化数据–否则,从提供给表的分析中收集的见解将永远不会被信任。不可靠的数据将提供不可靠的结果。

入门:数据就是挑战

在努力推出分析解决方案之前,组织需要了解分析的价值仅与为系统提供数据的价值一样好。使用传统的分析平台,必须预先定义每个数据源,并且必须对所有信息源进行标准化。特别是,对于具有多个ERP系统的大型组织而言,标准化数据可能会成为一个障碍,其中相同零件在每个系统中可能具有不同的零件编号。

此外,遗留数据仓库会使获取完整,可信赖的结果变得更加复杂,因为它非常耗时且难以集成新的不断发展的信息源。新的分析工具利用了数据湖模型,该模型存储来自业务应用程序的关系数据以及以前孤立或完全无法解释的非关系/非结构化数据(www.xberp.cn)。数据湖通过提供一种数据环境,使组织不仅可以充分利用描述性分析,还可以促进预测性和规范性分析,从而充分利用其分析能力。

利用分析来推动主动决策

预测分析将针对历史趋势和事件的机器学习算法应用于模型和预测未来结果。规范分析利用机器学习将预测分析提高到一个新的水平,在制定业务决策时建议可以减轻未来风险的决策选项。通过创建高度可见,可共享的预测和建议,Analytics(分析)可以提高透明度和跨职能协作。这有助于组织中的团队及其供应商在数据驱动的地方进行计划和决策。

在分析解决方案中寻找什么

当组织探索可用的分析解决方案时,需要牢记一些关键功能:数据源集成,本机学习功能和实时分析。

•数据源的集成:为了具有可伸缩性并确保长期的生存能力,该系统应具有集成组织的所有不同系统以创建单个信息源的能力。公司必须分析所有可用的数据源,以做出更明智的业务决策,改进其预测,部署更精确的产品发布跟踪以及从产品缺陷的分析中学习和改进。

•本地机器学习功能:此外,一个包含配备了机器学习功能的数据湖的解决方案(而不需要第三方分析解决方案)将从第一天开始就进行预测性和规范性分析。

•实时分析:最后,分析解决方案具有实时更新数据的能力至关重要。通过数据湖近乎实时地查看不断增长的结构化和非结构化数据源,公司可以在中断生产之前利用机器学习来预测,缓解和响应供应商和交付问题。

分析解决方案是一项重大投资,但通常可以使企业建立更加透明和更具弹性的组织,同时将可能对声誉和底线造成灾难性影响的危机风险降至最低,从而收回成本。

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