انواع عرضه اولیه چیست؟

بهبود همکاری با تأمین کنندگان به طور فزاینده به معنای استفاده از شبکه های تجاری مبتنی بر ابر برای امکان همکاری و تعامل چند سرمایه گذاری است.

سایبری

زنجیره تأمین باید سیستم های خود را از دخالت های سایبری و هک ها سخت کند ، که باید یک نگرانی در سراسر شرکت باشد.

از نظر شناختی فعال است

پلت فرم AI با جمع آوری ، هماهنگی و انجام تصمیمات و اقدامات و اقدامات در سراسر زنجیره به برج کنترل زنجیره تأمین مدرن تبدیل می شود. بیشتر زنجیره تأمین خودکار و خودآموزی است.

جامع

قابلیت های تحلیلی باید با داده ها در زمان واقعی اندازه گیری شود. بینش جامع و سریع خواهد بود. تأخیر در زنجیره تأمین آینده قابل قبول نیست.

تکامل تجزیه و تحلیل زنجیره تأمین

در گذشته ، تجزیه و تحلیل زنجیره تأمین بیشتر به تجزیه و تحلیل آماری و شاخص های عملکرد قابل اندازه گیری برای برنامه ریزی و پیش بینی تقاضا محدود می شد. داده ها در صفحات گسترده ای که از شرکت کنندگان مختلف در زنجیره تأمین آمده است ذخیره شد.

تا دهه 1990 ، شرکت ها برای اتصال و تبادل اطلاعات در بین شرکای زنجیره تأمین ، سیستم های برنامه ریزی منابع و برنامه ریزی منابع سازمانی (ERP) را اتخاذ می کردند. این سیستم ها دسترسی آسان تر به داده ها برای تجزیه و تحلیل ، همراه با کمک به مشاغل در طراحی ، برنامه ریزی و پیش بینی خود را فراهم کردند.

در دهه 2000 ، مشاغل شروع به روی آوردن به هوش تجاری و راه حل های نرم افزاری تحلیلی پیش بینی شده کردند. این راه حل ها به شرکت ها کمک کردند تا دانش عمیق تری در مورد نحوه عملکرد شبکه های زنجیره تأمین ، چگونگی تصمیم گیری بهتر و چگونگی بهینه سازی شبکه های خود کسب کنند.

این چالش امروز مربوط به چگونگی استفاده شرکت ها می تواند از مقادیر عظیمی از داده های تولید شده در شبکه های زنجیره تأمین خود استفاده کند. به تازگی در سال 2017 ، یک زنجیره تأمین معمولی به 50 برابر بیشتر از پنج سال قبل دسترسی پیدا کرده است. - با این حال ، کمتر از یک چهارم از این داده ها مورد تجزیه و تحلیل قرار گرفت. علاوه بر این ، در حالی که تقریباً 20 ٪ از کل داده های زنجیره تأمین ساختار یافته و به راحتی قابل تجزیه و تحلیل هستند ، 80 ٪ از داده های زنجیره تأمین بدون ساختار یا داده های تاریک است. سازمان های امروز به دنبال راه هایی برای تجزیه و تحلیل بهترین داده های تاریک هستند.

مطالعات به فن آوری های شناختی یا هوش مصنوعی به عنوان مرز بعدی در تجزیه و تحلیل زنجیره تأمین اشاره می کنند. راه حل های هوش مصنوعی فراتر از حفظ اطلاعات و اتوماسیون فرآیند است. نرم افزار هوش مصنوعی می تواند به روشی شبیه به انسان فکر کند ، استدلال کند و یاد بگیرد. هوش مصنوعی همچنین می تواند مقادیر فوق العاده ای از داده ها و اطلاعات - چه داده های ساختاری و چه ساختار یافته - را پردازش کند و خلاصه و تجزیه و تحلیل آن اطلاعات را در یک لحظه ارائه دهد.

IDC تخمین می زند که تا سال 2020 ، 50 ٪ از کل نرم افزارهای تجاری برخی از عملکردهای محاسباتی شناختی را در بر می گیرند. AI نه تنها بستری را برای همبستگی قدرتمند و تفسیر داده ها از سیستم ها و منابع فراهم می کند - همچنین به سازمانها اجازه می دهد تا داده های زنجیره تأمین و اطلاعات را در تجزیه و تحلیل قرار دهند. به موقع. همراه با فناوری های در حال ظهور blockchain ، شرکت ها در آینده قادر به پیش بینی و پیش بینی وقایع هستند.

استفاده از نرم افزار برای تجزیه و تحلیل زنجیره تأمین

با تبدیل شدن به تجزیه و تحلیل زنجیره تأمین ، بسیاری از نرم افزارها برای بهینه سازی عملکرد زنجیره تأمین تهیه شده اند. محصولات نرم افزاری گاموت را پوشش می دهند - از تهیه اطلاعات به موقع و دقیق زنجیره تأمین تا نظارت بر فروش.

به عنوان مثال ، IBM بسیاری از محصولات نرم افزاری را برای افزایش اثربخشی تجزیه و تحلیل زنجیره تأمین تولید کرده است ، که برخی از نرم افزارها حتی از فناوری های هوش مصنوعی استفاده می کنند. با قابلیت های هوش مصنوعی ، نرم افزار زنجیره تأمین در واقع می تواند یک جریان تولید در حال حاضر را بیاموزد و حتی می تواند نیاز به تغییرات را پیش بینی کند.

مطالعات موردی و وبلاگ های مربوط به تجزیه و تحلیل زنجیره تأمین

وبلاگ های IBM و تجربیات مشتری در دنیای واقعی را نشان می دهد که تأثیر تجزیه و تحلیل زنجیره تأمین را نشان می دهد.

Lenovo از بینش های زنجیره تأمین IBM استرلینگ با واتسون استفاده می کند

میانگین زمان پاسخ خود را برای تأمین اختلال در زنجیره ای از روزها تا دقیقه - تا 90 ٪ سریعتر از گذشته کاهش می دهد.

تجزیه و تحلیل داده ها برای یک زنجیره تأمین باهوش تر

چگونه می توانید تجزیه و تحلیل داده ها را برای بهبود عملکرد و نتایج خود اعمال کنید؟