مع ازدياد تعقيد وعالمية سلاسل التوريد الحديثة تزداد صعوبة تحديد نقاط الضعف المحتملة فيها، والقضاء على الاختناقات، والاستجابة بسرعة لاضطراباتها. لكن مصادر المعلومات الجديدة - مثل بيانات إنترنت الأشياء - تجعل من الممكن اتباع نهج أكثر مرونة يعتمد على البيانات لإدارة سلاسل التوريد.
يستفيد النهج القائم على البيانات لإدارة سلسلة التوريد من مصادر البيانات الجديدة لمساعدة الشركات على إدارة سلاسل التوريد العالمية المعقدة بشكل متزايد. في كثير من الحالات ، تكون هذه البيانات مجمعة لمختلف المصادر التقليدية وغير التقليدية.
تستخدم بعض الشركات الحديثة أيضًا أدوات متقدمة - مثل تحليل البيانات الضخمة المدعوم بالذكاء الاصطناعي - لتفكيك مجموعات البيانات الأكثر تعقيدًا. لهذا السبب ، تتطلب النهج القائمة على البيانات الاستثمار في الأدوات التحليلية وجمع البيانات.
قد تبدو البيانات التقليدية مثل بيانات الشحن الرقمية وبيانات المبيعات التي ، عند تجميعها ، يمكن أن توضح كيفية قيام الشركة بتوريد المواد ونقل البضائع وتلبية طلبات العملاء.
المصادر غير التقليدية ذات قيمة فمثلا تستخدم بعض الشركات اللوجستية مستشعرات IOT في الحاويات لتعقب معلومات مثل الرطوبة والتسارع والاهتزاز ودرجة الحرارة أثناء نقل الحاويات. يمكن أن يساعد هذا النوع من المعلومات على تقليل الضرر وتقليل التأخير وتحديد الاختناقات في سلسلة التوريد.
لا يكون النهج المستند إلى البيانات مفيدًا إلا بقدر اتساع البيانات وجودتها. ولذلك يرتبط نجاح النهج طرديا بشمولية مجموعات البيانات من مختلف المصادر والمتعلقة مباشرة بالمشكلات التي يريد مديرو سلسلة التوريد حلها.
لهذا السبب ، عادة ما تتطلب الإستراتيجية القائمة على البيانات من الشركات الحصول باستمرار على بيانات سلسلة التوريد الجديدة. ليتم إعادة تغذية هذه المعلومات إلى النظام - مما يتيح إمكانية التنبؤ والتحليل بشكل أفضل للمساعدة في تحديد المزيد من التحسينات في العمليات.
جاري تحميل الاقتراحات...