Supply Chain Analytics: wat, waarom & hoe?

Toeleveringsketens omvatten veel verschillende activiteiten, mensen en organisaties. Dit levert een enorme hoeveelheid informatie op. En juist dit is waar Supply Chain Analytics om de hoek komt kijken: ze kunnen die overweldigende hoeveelheid gegevens omzetten in heldere dashboards, rapporten en visualisaties die belangrijke beslissingen beïnvloeden en tot betere resultaten leiden. Gemakkelijke toegang tot deze analyses is van cruciaal belang geworden in een landschap dat steeds concurrerender wordt.

Wat is Supply Chain Analytics?

Gezien het grote belang van de toeleveringsketen voor bedrijven, hebben velen hun inspanningen op het gebied van supply chain management geïntensiveerd. Ze zijn op zoek naar mogelijkheden om processen sneller, goedkoper en eenvoudiger te maken in die lange reis van een grondstoffenleverancier naar de eindgebruiker. Dit is vooral relevant omdat toeleveringsketens in de loop van de tijd alleen maar complexer zijn geworden : bedrijven werken samen met een groeiend aantal internationale partners en worden geconfronteerd met toenemende druk om hun producten zo snel mogelijk te leveren.

Supply chain analytics is de analyse van informatie die bedrijven putten uit een aantal toepassingen die zijn gekoppeld aan hun supply chain, waaronder supply chain-uitvoeringssystemen voor inkoop, voorraadbeheer, orderbeheer, magazijnbeheer en -afhandeling en transportbeheer (inclusief verzending).

Een supply chain is als dominostenen: elke stap in het netwerk beïnvloedt degene die erop volgt, en uiteindelijk kunnen eventuele problemen in elk stadium van invloed zijn op het vermogen om aan de verwachtingen van de klant te voldoen.

Elk hierboven genoemd stuk software kan zijn eigen rapportagemogelijkheden hebben die licht werpen op die specifieke stap in de toeleveringsketen, zoals voorspelde doorlooptijden voor leveranciers, huidige veiligheidsvoorraadniveaus in het magazijn of bestellingen die per uur worden uitgevoerd, bijvoorbeeld.

Maar supply chain analytics zijn het krachtigst wanneer al deze systemen zijn geïntegreerd. Dit geeft medewerkers een uitgebreid overzicht van dit logistieke netwerk en stelt hen in staat om inzicht te krijgen in de upstream en downstream effecten van een specifieke verstoring. Ze kunnen dan snel reageren op een manier die het probleem zoveel mogelijk vermindert. Sommige systemen kunnen de gegevens bijvoorbeeld in realtime analyseren en waarschuwingen verzenden om potentiële problemen te signaleren voordat ze een groter probleem worden.

Wat is de rol van Supply Chain Analytics?

Supply chain analytics maken het voor bedrijven mogelijk om de door hun supply chains gegenereerde data te verzamelen, te beoordelen en te handelen. Het stelt hen in staat om niet alleen snelle aanpassingen te maken, maar ook strategische veranderingen op lange termijn die het bedrijf een concurrentievoordeel zullen geven. Omdat toeleveringsketens vaak de hele wereld overspannen en honderden verschillende entiteiten kunnen omvatten, is het bijna onmogelijk om deze informatie handmatig of via spreadsheets te beheren. Het is op zijn minst uiterst inefficiënt.

Enkele voorbeelden van supply chain analytics zijn vraagplanning (met behulp van historische gegevens en andere factoren om te voorspellen wat klanten zullen bestellen); verkoop- en operationele planning (productie en/of aankoop van de goederen die een organisatie nodig heeft om de verwachte vraag te dekken); en voorraadbeheer (het bijhouden van de doorverkoop van artikelen en welke SKU’s het moet aanvullen). Elk van deze activiteiten kan de algehele efficiëntie van de bedrijfsvoering verhogen, wat kan leiden tot aanzienlijke kostenbesparingen. Een nauwkeurigere vraagplanning betekent bijvoorbeeld dat u niet te veel uitgeeft aan inkoop, terwijl u ook zowel voorraaduitval als overtollige voorraad vermijdt (wat kan veranderen in verouderde voorraad. Uw bedrijf houdt dus de kosten laag en biedt toch een uitstekende klantervaring die u zal helpen zich te onderscheiden van de concurrentie.

Supply Chain Analytics blijven een prominentere rol spelen in de dagelijkse activiteiten van de meest succesvolle bedrijven van vandaag. Organisaties besteden meer aandacht aan deze cijfers dan ooit tevoren en gebruiken verschillende analysetechnieken om elke link in dit netwerk te optimaliseren.

Wat zijn de soorten?

Er zijn vier primaire soorten supply chain-analyses die bedrijven kunnen overwegen om activiteiten efficiëter op te bouwen die tijd en geld kunnen besparen. Hier is een korte beschrijving van elk:

1. Beschrijvende analyses

Beschrijvende analyses kijken naar wat er in het verleden is gebeurd. Ze kunnen patronen in historische gegevens identificeren. Deze informatie kan afkomstig zijn van zowel interne bronnen als externe systemen die zichtbaarheid bieden bij leveranciers, distributeurs, verschillende verkoopkanalen en klanten. Analytics kan dezelfde type gegevens uit verschillende perioden vergelijken om patronen te identificeren en mogelijke oorzaken van veranderingen te veronderstellen.

Een fabrikant kan dagelijks een beschrijvend analysedashboard bekijken en ontdekken dat de helft van zijn leveringen aan distributeurs te laat is. Het management van het bedrijf kan dat probleem vervolgens verder onderzoeken en leren dat ‘werk aan de weg’ die de bepaalde regio raakt en waar die groep distributeurs zich bevindt, zijn vrachtwagens heeft vertraagd.

2. Voorspellende analyses

Voorspellende analyses helpen bedrijven te voorspellen wat er kan gebeuren en wat de bedrijfsimpact is van verschillende scenario’s, waaronder mogelijke verstoringen van de toeleveringsketen en andere resultaten. Door het management te dwingen deze mogelijke scenario’s te overwegen voordat ze zich voordoen, kunnen ze proactief handelen in plaats van reactief. Ze hebben bijvoorbeeld tijd om een strategie voor te bereiden voor een verwachte piek of daling van de vraag en kunnen dienovereenkomstig reageren.

3. Prescriptieve analyse

Prescriptieve analyse combineert de resultaten van beschrijvende en voorspellende analyses en stel acties voor welke een bedrijf zou kunnen ondernemen om de gewenste doelen te bereiken. Dit soort analyses kan bedrijven helpen (vaak terugkerende) problemen geautomatiseerd aan te pakken en grote verstoringen in de toeleveringsketen af te weren, mogelijk door zowel hun eigen informatie als die van partners te evalueren. Omdat prescriptieve analyses complexer zijn, vereisen ze robuustere software die snel veel gegevens kan verwerken en interpreteren.

Prescriptieve analyses kunnen de fabrikant vertellen dat een van zijn belangrijkste leveranciers in Zuidoost-Azië het risico loopt om binnen een jaar failliet te gaan. Een consistente geschiedenis van late orders, verminderde capaciteit en dalende economische omstandigheden in de regio wijzen allemaal op deze uitkomst. In reactie daarop kan de fabrikant een gesprek met het management van de leverancier aanvragen om erachter te komen of ze in financiële problemen zitten en hoe zij eventueel kunnen helpen. Als er geen duidelijke oplossing is, kan het bedrijf beginnen met het doorlichten van andere leveranciers om deze te vervangen voordat het te laat is.

4. Cognitieve analyse

Cognitieve analyses proberen menselijk denken en gedrag te repliceren en ze kunnen organisaties helpen moeilijke, gecompliceerde vragen te beantwoorden. Deze analyses zijn in staat om zaken als context te begrijpen bij het interpreteren van resultaten. Om dit te doen, is cognitieve analyse afhankelijk van kunstmatige intelligentie (AI), met name machine learning en deep learning, waardoor het in de loop van de tijd slimmer kan worden. Dit kan de hoeveelheid werk die medewerkers nodig hebben om deze rapporten en analyses te produceren aanzienlijk verminderen en stelt medewerkers buiten het data-analytics team in staat om resultaten te behalen en te begrijpen.

Met zijn AI software kan de fabrikant mogelijk veel van het werk automatiseren dat in de vraagplanning gaat. De oplossing zou alle beschikbare gegevens kunnen verwerken, evenals interne en externe factoren, om met zeer nauwkeurige, gedetailleerde voorstellen te komen voor de hoeveelheid van elk product dat het voor het komende kwartaal moet produceren om aan de vraag te voldoen. Dit vermindert de extra kosten die gepaard gaan met het maken van meer voorraad dan nodig is.

Waarom is het zo belangrijk?

Supply chain analytics helpen organisaties in alle sectoren om betere, snellere en beter geïnformeerde beslissingen te nemen over hun bedrijfsvoering. Op die manier levert het daadwerkelijk blijvende waarde voor de bedrijven die het gebruiken.

1. Signaleren van trends, incidenten en risico’s

Deze rapporten en dashboards helpen bedrijven hun potentiële risico’s te identificeren en te begrijpen, hun planning te verbeteren, hun voorraadbeheer te optimaliseren en beter te voldoen aan de hoge verwachtingen van hun klanten. Analysesoftware kan bijvoorbeeld risico’s markeren door aan te geven dat een specifieke transporteur de afgelopen maand herhaaldelijk te laat zendingen heeft geleverd. Het kan dit patroon niet alleen signaleren, maar ook de waarschijnlijkheid van aanhoudende vertragingen aangeven. Bovendien kan de oplossing de impact van een dergelijke vertraging kwantificeren, inclusief het aantal potentiële late leveringen en de kosten van terugboekingen/ retouren.

2. Verbeteren van de planning, operatie en logistiek

Analytics kan de planning verbeteren met nauwkeurigere prognoses, waarmee u op uw beurt de operatie kunt optimaliseren om aan het verwachte volume te voldoen. Als detailhandelaren een gestage stijging van de verkoop zien en de feestdagen naderen, kan het grotere inkooporders bij leveranciers plaatsen en meer medewerkers aannemen voor in het magazijn, zodat het klaar is voor een toename van bestellingen tijdens de drukke periode. Als er leveranciers zijn die niet de capaciteit hebben om deze grotere bestellingen te ontvangen, kan de detailhandelaar naar alternatieve opties op zoek gaan.

3. Optimaliseren van de voorraad

Veel bedrijven hebben consequent te veel of te weinig voorraad en geen van beide is ideaal. Overtollige voorraad leidt tot hogere dan noodzakelijke voorraadkosten (en beslag op liquide middelen), terwijl het opraken van artikelen betekent dat u omzetverlies lijdt en eventueel klanten verliest. Het inzetten van Supply Chain Analytics helpt bij het vinden van de juiste voorraadbalans om de kosten zo laag mogelijk te houden zonder voorraaduitval. Het systeem kan een waarschuwing activeren voor SKU’s die bijna leeg zijn op basis van de doorlooptijd voor die leverancier. Verkooptrends kunnen het operationele team ook helpen te beslissen welke artikelen extra magazijnruimte rechtvaardigen en welke in lage hoeveelheden kunnen worden bewaard of geleidelijk kunnen worden uit gefaseerd.

Samen helpen al deze statistieken en cijfers bedrijven om aan de verwachtingen van klanten te voldoen. Uitval op enig moment in de toeleveringsketen kan een negatieve invloed hebben op de klantervaring en hen mogelijk ertoe leiden om bij een concurrent te kopen. Er zijn ook analyses (of KPI’s) die rechtstreeks verband houden met de klantervaring. Bedrijven kunnen ervoor kiezen om deze KPI’s te volgen. Te denken valt aan het levertijdspercentage “op tijd” of de nauwkeurigheid van bestellingen. Analytics helpt vervolgens trends tijdig te identificeren en waar nodig de performance te verbeteren.

Voordelen van Supply Chain Analytics

Zoals we hebben opgemerkt, zijn de voordelen van nauwkeurige supply chain-analyses diepgaand en blijvend. Ze kunnen helpen bij elke schakel in de supply chain door patronen te vinden en andere waardevolle inzichten te onthullen. Ze kunnen kansen ontdekken voor procesverbeteringen en aandacht vragen voor problemen die operationeel managers misschien niet hebben zien aankomen. Dit vermogen om bestaande supply chain-risico’s te lokaliseren en toekomstige risico’s te voorzien, kan het meest waardevolle voordeel van analytics zijn, omdat deze verstoringen een grote impact kunnen hebben op de klanttevredenheid.

Toegang tot realtime analyses helpt bedrijven ook om hun winstgevendheid beter te begrijpen, voorraaduitval te voorkomen, late zendingen te verminderen en zich aan te passen aan veranderende klantvoorkeuren. Deze informatie helpt bedrijven bij het optimaliseren van hun inzet van resources en dat leidt tot kostenbesparingen. Bij gebrek aan deze gegevens worden veel van deze beslissingen overgelaten aan giswerk en vertrouwen ze alleen op basisgegevens en historische gegevens.

Omdat veel organisaties ernaar streven om meer ‘datagedreven’ te werken, vormen Supply Chain Analytics een cruciale stap in de richting van dit doel. Simpel gezegd, het management kan betere beslissingen nemen wanneer ze gewapend zijn met gedetailleerde supply chain-informatie en rapporten.

Aandachtsgebieden bij implementatie

Hoewel Supply Chain Analytics binnen veel organisaties een prominentere rol kan spelen is dient het implementatieteam met een aantal factoren rekening te houden. Onderzoeksgroep IDC heeft vijf aandachtsgebieden benoemd voor introductie van Supply Chain Analytics.

Verbonden: Elke Supply Chain Analyse inspanning begint met gegevens, dus het is van cruciaal belang dat de gekozen oplossing toegang heeft tot alle relevante informatiebronnen. Deze gegevensverbindingen beginnen met het ERP en eventuele aanvullende bedrijfssystemen en breiden zich uit naar elke andere technologie die uw bedrijf gebruikt om informatie te verzamelen, zoals IoT-apparaten (Internet of Things).

Samenwerken: Supply chain partners zijn cruciaal voor uw succes en bedrijven mogen dat niet uit het oog verliezen. Ze moeten samenwerken met hun leveranciers en, indien mogelijk, klanten om manieren te vinden om producten of processen te verbeteren. Cloudoplossingen maken het voor deze partijen gemakkelijker dan ooit om wederzijds ideeën en informatie uit te wisselen.

Cyberaware: Naarmate bedrijven meer software en apparaten aan elkaar koppelen is het risico op cyberaanvallen en de kans op een succesvolle aanval toegenomen. Bedrijven moeten dit realiseren en leunen op interne cyberbeveiligingsbronnen of externe experts die hen kunnen helpen een veilige omgeving te creëren.

Cognitief ingeschakeld: Cognitieve analyse, die zoals eerder aangegeven Artificial Intelligence methodieken gebruikt om eigen conclusies te trekken, zal de komende jaren een grotere rol gaan spelen in Supply Chain Analytics. Dit gaat echter niet van de ene op de andere dag. Ieder bedrijf zal hier ervaring mee moeten opdoen.

Cognitieve analyse helpt bedrijven snel de volledige effecten van een verstoring te begrijpen en acties als reactie te prioriteren. Een dergelijke oplossing zal na verloop van tijd alleen maar effectiever worden, waardoor de deur wordt geopend voor extra automatisering.

Uitgebreid: Supply Chain Analytics is vooral interessant als het leidt tot structureel inzicht en analyse. Eenmalige inzichten of rapporten gaan veelal verloren in de waan van de dag. Analytics software heeft dan ook niet alleen een uitgebreide functionaliteit nodig, maar ook de kracht en schaalbaarheid om snel een grote hoeveelheid data te verwerken. Zeker gezien het feit dat er steeds meer informatie wordt verwerkt.

Supply Chain Analytics-software

Supply Chain Anaytics Software verwerkt een enorme hoeveelheid logistieke gegevens van uw end-to-end-activiteiten en verandert deze in dashboards die managers gemakkelijk kunnen openen en begrijpen. Managers en leidinggevenden kunnen vervolgens aanbevelingen, beslissingen of aanpassingen doen op basis van die informatie. In het bijzonder kan de software managers helpen optimale voorraadniveaus te handhaven, alle klantorders volledig en op tijd uit te voeren, de goederen aan te schaffen die ze nodig hebben om die bestellingen te maken en / of uit te voeren en de algehele winstgevendheid te verbeteren. Door veel van de handmatige taken te automatiseren die voorheen nodig waren om deze doelstellingen te bereiken, maakt het managers ook vrij om zich te concentreren op andere taken met toegevoegde waarde.

Geavanceerdere analysesoftware gaat verder dan diepgaande rapportagemogelijkheden en ondersteunt de eerder beschreven prescriptieve en cognitieve analyses. Deze functionaliteit zal vooral waardevol zijn voor bedrijven die jaarlijks honderdduizenden Euro’s uitgeven aan supply chain gerelateerde activiteiten uitgeven en zodoende en veel te winnen hebben.

De toekomst

De supply chain is de afgelopen jaren uitgegroeid tot een centrum van innovatie, omdat veel bedrijven ontdekken dat dit een gebied van hun bedrijf is dat rijp is met mogelijkheden om kosten te besparen en de klantervaring te verbeteren. Analytics zal een belangrijk instrument zijn bij het realiseren van de doelen van veel organisaties voor meer zichtbaarheid en transparantie in de supply chain. De wereldwijde markt voor supply chain analytics zal naar verwachting tegen 2025 meer dan 10 miljard dollar bedragen en heeft een samengesteld jaarlijks groeipercentage (CAGR) van 16%.

Hoewel prescriptieve en cognitieve analyses voor sommige kleinere bedrijven in beginsel buiten bereik blijven vanwege gebruik aan kennis (of mensen met kennis) en kapitaal is wel een kentering zichtbaar. Toonaangevende leveranciers van supply chain-software integreren AI steeds vaker al in hun systemen om kleinere bedrijven dezelfde voordelen te bieden als grotere ondernemingen.

In de komende jaren zal Supply Chain Analytics steeds meer gegevens kunnen verwerken, aangezien bedrijven hun activiteiten blijven digitaliseren en IoT-apparaten in fabrieken, magazijnen en vrachtwagens blijven gebruiken. En om die steeds groeiende set gegevens om te zetten in heldere inzichten, zullen technologieleveranciers gebruikmaken van verschillende technologieën die onder de paraplu van AI vallen. Het is de enige manier voor bedrijven om daadwerkelijk te profiteren van de enorme hoeveelheid informatie uit hun toeleveringsketens.

Dit artikel is een bewerking van een artikel van Ian McCue, sr. associate content manager, van Netsuite. Link naar oorspronkelijk artikel: https://www.netsuite.com/portal/resource/articles/erp/supply-chain-analytics.shtm