Auf dem heutigen Wettbewerbsmarkt versuchen Lieferkettenexperten, große Datenmengen zu verwalten, um eine einheitliche, voll funktionsfähige, effektive und agile Lieferkette aufzubauen. Folglich hat das schnelle Wachstum des Volumens und der Vielfalt der Datentypen in der gesamten Lieferkette zur Schaffung von Systemen geführt, die riesige Datenmengen intelligent und schnell auswerten können. Big Data Analytics ist eine der besten Möglichkeiten, um Unternehmen bei der Lösung ihrer Probleme zu unterstützen. Es ermöglicht Ihnen, Muster und hilfreiche Informationen in einer großen Datenmenge zu finden. Schauen wir uns also an, wie die Analyse von Big Data dem Supply Chain Management helfen kann, Herausforderungen zu meistern:

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Rückverfolgbarkeit der Lieferkette stärken:

Big Data kann es einfacher machen, Produkte aufzuspüren, die zurückgerufen oder repariert werden müssen. Es kann auch auf Produktdatenbanken zugreifen, diese integrieren und verwalten, die Produkte auflisten, die zurückgerufen oder repariert werden müssen. Supply-Chain-Manager können ein Produkt leicht ausfindig machen, indem sie Barcode-Scanner verwenden und Radiofrequenz-Identifikationsgeräte daran anbringen. Unternehmen können Tools zur Analyse von Big Data verwenden, um genaue Informationen über ihre Produkte zu erhalten, was den Betreibern hilft, mit ihrem Vertriebszyklus Schritt zu halten. Zum Beispiel wird es für Lebensmittel- und Getränkemanager einfach sein, zu erraten, wann Lebensmittel schlecht werden. Durch eine bessere Rückverfolgbarkeit können Waren von der Fabrik bis zum Geschäft verfolgt werden. Mit besserer Rückverfolgbarkeit können Unternehmen besser mit Lieferketten zusammenarbeiten. Durch eine bessere Rückverfolgbarkeit können Waren von der Fabrik bis zum Geschäft verfolgt werden. Unternehmen können besser mit anderen Personen in der Lieferkette zusammenarbeiten, um den Vertrieb zu beschleunigen und die Nachverfolgung zu vereinfachen.

Maschinenwartung:

Big Data wird immer häufiger in der Maschinenwartung eingesetzt und verbessert die Arbeit des Wartungsteams. Die Umstellung auf Datenanalyse macht die Wartungsabteilung effektiver, was bedeutet, dass die Betriebszeit verbessert wird. Durch die Kombination von Maschinendaten mit Daten aus anderen Bereichen kann sich das Unternehmen einen guten Überblick über den Zustand und die Leistung seiner Maschinen verschaffen. Die Installation von Sensoren und die Verwendung ihrer Daten zum Kopieren der Funktionsweise des Geräts ist die primäre Vorgehensweise. Nachdem ein Modell erstellt wurde, können Echtzeitdaten verwendet werden, um vorherzusagen, wann die Maschine ausfallen wird. Mit Datenanalyse können Sie mehr tun, als Dinge zu reparieren, bevor sie kaputt gehen. Erweiterte Daten können Ihnen dabei helfen herauszufinden, wie Sie die Lebensdauer eines bereits vorhandenen Vermögens verlängern können.

Bedarfsplanung:

Aufträge, die nicht richtig oder gar nicht ausgeführt werden, können dem Ruf eines Unternehmens schaden. Im Zeitalter des Kunden ist es wichtig, Kunden zufrieden und loyal zu halten, indem man der richtigen Person zur richtigen Zeit und am richtigen Ort das richtige Produkt gibt. Smarte Unternehmen können Big Data nutzen, um alles Wissenswerte über ihre Kunden zu erfahren. Es hilft ihnen, ihre Bedürfnisse besser vorherzusagen, herauszufinden, was ihnen gefällt, und ihnen ein einzigartiges Markenerlebnis zu bieten.

Mit Predictive Analytics können Sie herausfinden, wie wahrscheinlich das Problem auftritt und was es bedeuten könnte, wenn es eintritt. Durch die Betrachtung riesiger Mengen historischer Daten und die Verwendung von Techniken zur Risikokartierung können vorausschauende Analysen in Big Data dabei helfen, Risiken in der Lieferkette zu erkennen. Genaue Risikovorhersagen können auch dazu beitragen, Tools und Verfahren zu entwickeln, die dazu beitragen, die Auswirkungen möglicher Bedrohungen zu verringern.

Verwaltung der Beziehung zu Lieferanten:

Mit Methoden des Lieferantenbeziehungsmanagements und Big Data können Sie funktionierende Lieferketten gestalten. Auch wenn Big-Data-Analysen in Supply-Chain-Unternehmen nicht eingesetzt werden, werden maschinelles Lernen und Big-Data-Analysen in Zukunft häufig eingesetzt, um die Beziehungen zu Lieferanten zu verwalten. Unternehmen in der Lieferkette benötigen genaue Lieferantendaten, um gute Pläne für das Beziehungsmanagement zu erstellen. Vieles, was sie wissen wollen, ist qualitativ. Es umfasst Bewertungen, Audits und Bewertungen.

Diese Organisationen können Big-Data-Analysen im Supply-Chain-Management verwenden, um Daten zu sammeln und zu analysieren. So können sie die Aktivitäten und Informationen der Lieferanten im Laufe der Zeit verfolgen, um sie jetzt und in Zukunft zu verwenden. Außerdem werden sie in der Lage sein, Aktivitäten zur Lieferantenauswahl durchzuführen, die intelligent sind und auf Vorhersagen basieren. Dieses Projekt wird den Vertragsabschluss transparenter machen und mehr Möglichkeiten für langfristige Partnerschaften eröffnen.

Produktdesign & -entwicklung:

Big Data Analytics ist in der intelligenten Fertigung hilfreich, da es hilft, die Probleme des Unternehmens mit der Geschwindigkeit zu lösen, die die Geschäftsanforderungen erfordern. Big Data Analytics ist ein nützliches Tool für Hersteller, da es ihnen ermöglicht, Pläne zu erstellen, Daten auszutauschen, Vorhersagemodelle zu erstellen und Fabriken zu verbinden, um ihren Betrieb zu steuern. Die Verwendung von Big-Data-Analysen im Supply Chain Management kann auch dabei helfen, Bestellungen abzuholen und zu liefern und Bestellungen an die richtigen Agenten zu vergeben.

Außerdem benötigen Designer Tools, um vorherzusagen und zu messen, wie sich Benutzerpräferenzen und -erwartungen im Laufe des Lebenszyklus eines Produkts ändern. Das Sammeln, Verwalten und Analysieren von Daten auf neue Weise, um Erkenntnisse und wertvolle Informationen zu gewinnen, die dann zum Treffen von Entscheidungen verwendet werden können, kann dazu beitragen, Unsicherheiten zu verringern.

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Fazit

Daten sind ein wesentlicher Bestandteil der Betriebssysteme, die wir heute verwenden. Die Verwendung von Big Data in Logistiklösungen hilft dabei, den Überblick darüber zu behalten, wie sich Bargeld, Informationen und Waren durch eine Lieferkette bewegen. Es wird hauptsächlich getan, um sicherzustellen, dass Kunden viele Produkte und guten Service zu möglichst geringen Kosten erhalten. Supply-Chain-Manager können auch Datenanalysen verwenden, um diese Ströme zu verfolgen und die Ergebnisse zu nutzen, um ihre Arbeit zu verbessern.