No mercado competitivo de hoje, os especialistas em cadeia de suprimentos estão tentando gerenciar grandes quantidades de dados para construir uma cadeia de suprimentos unificada, totalmente funcional, eficaz e ágil. Consequentemente, o rápido crescimento em volume e variedade de tipos de dados em toda a cadeia de suprimentos levou à criação de sistemas que podem avaliar de forma inteligente e rápida grandes quantidades de dados. A análise de big data é uma das melhores maneiras de ajudar as empresas a descobrir como resolver seus problemas. Ele permite que você encontre padrões e informações úteis em um grande volume de dados. Então, vamos ver como a análise de big data pode ajudar o gerenciamento da cadeia de suprimentos a superar os desafios:

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Fortalecer a rastreabilidade da cadeia de suprimentos:

O big data pode facilitar o rastreamento de produtos que precisam ser recolhidos ou consertados. Ele também pode acessar, integrar e gerenciar bancos de dados de produtos que listam produtos que precisam ser recuperados ou corrigidos. Os gerentes da cadeia de suprimentos podem rastrear facilmente um produto usando leitores de código de barras e anexando dispositivos de identificação de radiofrequência a ele. As empresas podem usar ferramentas de análise de big data para obter informações precisas sobre seus produtos, o que ajuda as operadoras a acompanhar seu ciclo de distribuição. Por exemplo, será fácil para os gerentes de alimentos e bebidas adivinhar quando a comida vai estragar. Com melhor rastreabilidade, as mercadorias podem ser acompanhadas desde a fábrica até a loja. Com melhor rastreabilidade, as empresas podem trabalhar melhor em conjunto com as cadeias de suprimentos. Com melhor rastreabilidade, as mercadorias podem ser acompanhadas desde a fábrica até a loja. As empresas podem trabalhar melhor com outras pessoas na cadeia de suprimentos para acelerar a distribuição e facilitar o rastreamento.

Manutenção da máquina:

O big data está sendo cada vez mais utilizado na manutenção de máquinas, melhorando o trabalho da equipe de manutenção. A mudança para a análise de dados está tornando o departamento de manutenção mais eficaz, o que significa que o tempo de atividade operacional está melhorando. Ao combinar dados de máquina com dados de outras áreas, a empresa pode ter uma boa ideia da saúde e do desempenho de suas máquinas. Instalar sensores e usar seus dados para copiar como o dispositivo funciona é a principal maneira de fazer isso. Após a criação de um modelo, dados em tempo real podem ser usados ​​para prever quando a máquina irá quebrar. Com a análise de dados, você pode fazer mais do que consertar as coisas antes que elas quebrem. Dados avançados podem ajudá-lo a descobrir como prolongar a vida útil de um ativo que você já possui.

Planejamento de demanda:

Pedidos que não são bem feitos ou não são feitos podem prejudicar a reputação de qualquer empresa. Na era do cliente, é essencial manter os clientes satisfeitos e leais, oferecendo o produto certo para a pessoa certa, na hora e no lugar certos. Empresas inteligentes podem usar Big Data para aprender tudo o que há para saber sobre seus clientes. Isso os ajuda a prever melhor suas necessidades, descobrir do que gostam e proporcionar uma experiência de marca única.

Com a análise preditiva, você pode descobrir a probabilidade de o problema acontecer e o que pode significar se acontecer. Ao analisar grandes quantidades de dados históricos e usar técnicas de mapeamento de risco, a análise preditiva em Big Data pode ajudar a encontrar riscos na cadeia de suprimentos. Além disso, previsões precisas de risco podem ajudar a criar ferramentas e procedimentos que ajudarão a diminuir os efeitos de possíveis ameaças.

Gestão do relacionamento com fornecedores:

Usando métodos para gerenciamento de relacionamento com fornecedores e big data, você pode criar cadeias de suprimentos que funcionem bem. Embora a análise de big data não seja usada em empresas da cadeia de suprimentos, o aprendizado de máquina e a análise de big data serão muito usados ​​no futuro para gerenciar relacionamentos com fornecedores. As empresas da cadeia de suprimentos precisam de dados precisos de fornecedores para elaborar bons planos de gerenciamento de relacionamento. Muito do que eles querem saber é qualitativo. Inclui avaliações, auditorias e avaliações.

Essas organizações podem usar a análise de big data no gerenciamento da cadeia de suprimentos para coletar e analisar dados. Assim, eles podem acompanhar as atividades e informações dos fornecedores ao longo do tempo para uso agora e no futuro. Além disso, eles poderão realizar atividades de seleção de fornecedores inteligentes e baseadas em previsões. Este projeto tornará mais fácil ver como os contratos são feitos e abrirá mais oportunidades para parcerias de longo prazo.

Design e Desenvolvimento de Produto:

O Big Data Analytics é útil na fabricação inteligente porque ajuda a resolver os problemas da empresa na velocidade que o negócio precisa. A análise de big data é uma ferramenta útil para os fabricantes porque permite que eles façam planos, compartilhem dados, criem modelos preditivos e conectem fábricas para controlar suas operações. O uso da análise de big data no gerenciamento da cadeia de suprimentos também pode ajudar a coletar e entregar pedidos e entregar pedidos aos agentes certos.

Além disso, os designers precisam de ferramentas para prever e medir como as preferências e expectativas do usuário mudam ao longo do ciclo de vida de um produto. Coletar, gerenciar e analisar dados de novas maneiras para obter insights e informações valiosas que podem ser usadas para tomar decisões pode ajudar a reduzir a incerteza.

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Conclusão

Os dados são uma parte vital da criação dos sistemas operacionais que usamos hoje. O uso de big data em soluções de logística ajuda a acompanhar como dinheiro, informações e mercadorias se movem em uma cadeia de suprimentos. Isso é feito principalmente para garantir que os clientes possam obter muitos produtos e um bom serviço com o menor custo possível. Os gerentes da cadeia de suprimentos também podem usar a análise de dados para acompanhar esses fluxos e usar os resultados para melhorar o desempenho de seu trabalho.