Trasformazione delle operazioni della catena di approvvigionamento: miglioramento del processo decisionale attraverso la previsione e l'anticipazione della domanda
In un'indagine recente è emerso che solo il 27% dei professionisti e dei stakeholder senior della catena di fornitura dispongono di una piattaforma di dati intelligenti, con meno di un quinto delle aziende del settore logistico e dei trasporti e dei farmaceutici che utilizzano attualmente tali piattaforme. Questa mancanza di strumenti digitali potrebbe ostacolare l'efficienza del rilevamento e della previsione della domanda, aspetti cruciali dell'ottimizzazione della catena di fornitura.
L'importanza della visibilità in tempo reale, della riduzione dei processi manuali e dell'accuratezza dei dati nel rilevamento e nella previsione della domanda non può essere sottovalutata. Il rilevamento e la previsione della domanda efficienti richiedono dati unificati, affidabili e armonizzati. È qui che entrano in gioco soluzioni come l'Orchestratore della Catena di Fornitura di InterSystems.
L'Orchestratore della Catena di Fornitura di InterSystems offre una visuale completa della catena di fornitura di un'organizzazione, armonizzando e normalizzando i dati disparati provenienti dalle applicazioni, dai fornitori, dai produttori, dai distributori, dai rivenditori e dai consumatori. Utilizza l'IA e l'apprendimento automatico per individuare le tendenze attuali, prevedere gli sviluppi futuri e fornire indicazioni prescrittive, garantendo l'efficacia massima e il minimo ritardo.
Con l'Orchestratore della Catena di Fornitura di InterSystems, le organizzazioni possono adattare i piani di previsione con elevati livelli di accuratezza per affrontare improvvisamente gli eventi, le interruzioni o le tendenze che influenzano la domanda. Le aziende come Amazon, Walmart e Procter & Gamble stanno già beneficiando di tali piattaforme di dati intelligenti.
Tuttavia, il rilevamento e la previsione della domanda non sono privi di sfide. I principali problemi includono questioni relative ai dati, come la raccolta, la visibilità e l'analisi, che portano a incoerenze e inesattezze dei dati. L'intervento umano è spesso necessario a causa della complessità dei modelli di domanda, ma può essere tempo-consuming, error-prone e inefficiente quando si fa affidamento su più sistemi con silos di dati disgiunti.
La capacità che i rispondenti hanno detto sarebbe migliorata la loro capacità di prevedere la domanda è la capacità di ingerire e analizzare i dati in tempo reale da molte fonti in formati disparati. La seconda capacità identificata è la gestione integrata dell'inventario con i sistemi ERP e POS per automatizzare il rilevamento e la previsione della domanda.
Attraverso il rilevamento della domanda, le organizzazioni possono aumentare la produzione regolando i programmi di produzione in risposta alla domanda prevista, garantendo di soddisfare efficacemente le esigenze dei clienti. L'obiettivo del rilevamento e della previsione della domanda è prevedere con accuratezza la domanda dei clienti utilizzando modelli predittivi per prevedere la domanda futura.
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