Nel mercato competitivo di oggi, gli esperti della supply chain stanno cercando di gestire grandi quantità di dati per costruire una supply chain unificata, pienamente funzionante, efficace e agile. Di conseguenza, la rapida crescita del volume e della varietà di tipi di dati lungo tutta la catena di approvvigionamento ha portato alla creazione di sistemi in grado di valutare in modo intelligente e rapido grandi quantità di dati. L'analisi dei big data è uno dei modi migliori per aiutare le aziende a capire come risolvere i propri problemi. Ti consente di trovare schemi e informazioni utili in un grande volume di dati. Quindi, diamo un'occhiata a come l'analisi dei big data può aiutare la gestione della supply chain a superare le sfide:

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Rafforzare la tracciabilità della catena di approvvigionamento:

I big data possono rendere più facile rintracciare i prodotti che devono essere richiamati o riparati. Può anche accedere, integrare e gestire database di prodotti che elencano i prodotti che devono essere richiamati o riparati. I responsabili della catena di approvvigionamento possono facilmente rintracciare un prodotto utilizzando lettori di codici a barre e collegandovi dispositivi di identificazione a radiofrequenza. Le aziende possono utilizzare strumenti per l'analisi dei big data per ottenere informazioni accurate sui propri prodotti, il che aiuta gli operatori a tenere il passo con il ciclo di distribuzione. Ad esempio, sarà facile per i gestori di cibo e bevande indovinare quando il cibo andrà a male. Con una migliore tracciabilità, le merci possono essere seguite dalla fabbrica al negozio. Con una migliore tracciabilità, le aziende possono collaborare meglio con le catene di approvvigionamento. Con una migliore tracciabilità, le merci possono essere seguite dalla fabbrica al negozio. Le aziende possono lavorare meglio con altre persone nella catena di approvvigionamento per accelerare la distribuzione e facilitare il monitoraggio.

Manutenzione della macchina:

I big data vengono utilizzati sempre di più nella manutenzione delle macchine, migliorando il lavoro del team di manutenzione. Il passaggio all'analisi dei dati sta rendendo il reparto di manutenzione più efficiente, il che significa che i tempi di attività operativa stanno migliorando. Combinando i dati delle macchine con i dati di altre aree, l'azienda può farsi un'idea dello stato di salute e delle prestazioni delle proprie macchine. L'installazione dei sensori e l'utilizzo dei loro dati per copiare il funzionamento del dispositivo è il modo principale per farlo. Dopo aver creato un modello, i dati in tempo reale possono essere utilizzati per prevedere quando la macchina si guasterà. Con l'analisi dei dati, puoi fare di più che riparare le cose prima che si interrompano. I dati avanzati possono aiutarti a capire come prolungare la vita di una risorsa che già possiedi.

Richiesta di pianificazione:

Gli ordini che non vengono eseguiti correttamente o non vengono eseguiti affatto possono danneggiare la reputazione di qualsiasi azienda. Nell'era del cliente, è essenziale mantenere i clienti felici e fedeli dando il prodotto giusto alla persona giusta al momento e nel posto giusti. Le aziende intelligenti possono utilizzare i Big Data per imparare tutto ciò che c'è da sapere sui propri clienti. Li aiuta a prevedere meglio le loro esigenze, a capire cosa gli piace e a offrire loro un'esperienza di marca unica.

Con l'analisi predittiva, puoi scoprire quanto è probabile che si verifichi il problema e cosa potrebbe significare se si verificasse. Osservando enormi quantità di dati storici e utilizzando tecniche di mappatura dei rischi, l'analisi predittiva nei Big Data può aiutare a trovare i rischi nella catena di approvvigionamento. Inoltre, previsioni accurate del rischio possono aiutare a creare strumenti e procedure che contribuiranno a ridurre gli effetti di possibili minacce.

Gestione del rapporto con i fornitori:

Utilizzando metodi per la gestione delle relazioni con i fornitori e i big data, puoi creare catene di approvvigionamento che funzionino bene. Anche se l'analisi dei big data non viene utilizzata nelle aziende della catena di approvvigionamento, l'apprendimento automatico e l'analisi dei big data verranno utilizzati molto in futuro per gestire le relazioni con i fornitori. Le aziende nella catena di approvvigionamento hanno bisogno di dati accurati sui fornitori per elaborare buoni piani di gestione delle relazioni. Molto di ciò che vogliono sapere è qualitativo. Include valutazioni, audit e valutazioni.

Queste organizzazioni possono utilizzare l'analisi dei big data nella gestione della catena di approvvigionamento per raccogliere e analizzare i dati. In questo modo possono tenere traccia delle attività e delle informazioni dei fornitori nel tempo per utilizzarle ora e in futuro. Inoltre, saranno in grado di svolgere attività di selezione dei fornitori intelligenti e basate su previsioni. Questo progetto renderà più facile vedere come vengono stipulati i contratti e aprirà maggiori opportunità per partnership a lungo termine.

Progettazione e sviluppo del prodotto:

Big Data Analytics è utile nella produzione intelligente perché aiuta a risolvere i problemi dell'azienda alla velocità richiesta dall'azienda. L'analisi dei big data è uno strumento utile per i produttori perché consente loro di pianificare, condividere dati, creare modelli predittivi e collegare le fabbriche per controllare le proprie operazioni. L'utilizzo dell'analisi dei big data nella gestione della catena di approvvigionamento può anche aiutare a raccogliere e consegnare gli ordini e dare ordini agli agenti giusti.

Inoltre, i progettisti hanno bisogno di strumenti per prevedere e misurare come cambiano le preferenze e le aspettative degli utenti durante il ciclo di vita di un prodotto. La raccolta, la gestione e l'analisi dei dati in nuovi modi per ottenere approfondimenti e informazioni preziose che possono quindi essere utilizzate per prendere decisioni può aiutare a ridurre l'incertezza.

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Conclusione

I dati sono una parte vitale della creazione dei sistemi operativi che utilizziamo oggi. L'uso dei big data nelle soluzioni logistiche aiuta a tenere traccia di come denaro, informazioni e merci si muovono attraverso una catena di approvvigionamento. Viene principalmente fatto per garantire che i clienti possano ottenere molti prodotti e un buon servizio al minor costo possibile. I responsabili della catena di approvvigionamento possono anche utilizzare l'analisi dei dati per tenere traccia di questi flussi e utilizzare i risultati per migliorare il proprio lavoro.