في السوق التنافسي اليوم ، يحاول خبراء سلسلة التوريد إدارة كميات كبيرة من البيانات لبناء سلسلة توريد موحدة وفعالة ورشيقة تعمل بكامل طاقتها. وبالتالي ، أدى النمو السريع في حجم وأنواع البيانات المتنوعة عبر سلسلة التوريد إلى إنشاء أنظمة يمكنها تقييم كميات هائلة من البيانات بذكاء وسرعة. تعد تحليلات البيانات الضخمة واحدة من أفضل الطرق لمساعدة الشركات على معرفة كيفية حل مشاكلهم. يسمح لك بالعثور على الأنماط والمعلومات المفيدة في حجم كبير من البيانات. لذلك ، دعونا نلقي نظرة على كيف يمكن لتحليلات البيانات الضخمة أن تساعد إدارة سلسلة التوريد في التغلب على التحديات:

اقرأ أكثر :العوامل التي يجب البحث عنها في نظام إدارة اللوجستيات

تعزيز إمكانية تتبع سلسلة التوريد:

يمكن أن تسهل البيانات الضخمة تعقب المنتجات التي تحتاج إلى الاستدعاء أو الإصلاح. يمكنه أيضًا الوصول إلى قواعد بيانات المنتجات التي تسرد المنتجات التي تحتاج إلى الاستدعاء أو الإصلاح ودمجها وإدارتها. يمكن لمديري سلسلة التوريد تعقب أحد المنتجات بسهولة باستخدام ماسحات الباركود وإرفاق أجهزة تحديد تردد الراديو به. يمكن للشركات استخدام أدوات لتحليل البيانات الضخمة للحصول على معلومات دقيقة حول منتجاتها ، مما يساعد المشغلين على مواكبة دورة التوزيع الخاصة بهم. على سبيل المثال ، سيكون من السهل على مديري الطعام والشراب تخمين متى سيكون الطعام سيئًا. مع إمكانية التتبع الأفضل ، يمكن متابعة البضائع من المصنع إلى المتجر. مع إمكانية التتبع الأفضل ، يمكن للشركات العمل بشكل أفضل مع سلاسل التوريد. مع إمكانية التتبع الأفضل ، يمكن متابعة البضائع من المصنع إلى المتجر. يمكن للشركات العمل بشكل أفضل مع أشخاص آخرين في سلسلة التوريد لتسريع التوزيع وتسهيل التتبع.

صيانة الجهاز:

يتم استخدام البيانات الضخمة أكثر فأكثر في صيانة الماكينة ، مما يؤدي إلى تحسين عمل فريق الصيانة. إن الانتقال نحو تحليلات البيانات يجعل إدارة الصيانة أكثر فعالية ، مما يعني أن وقت التشغيل التشغيلي آخذ في التحسن. من خلال الجمع بين بيانات الماكينة وبيانات من مناطق أخرى ، يمكن للشركة الحصول على فكرة جيدة عن صحة أجهزتها وأدائها. يعد تثبيت أجهزة الاستشعار واستخدام بياناتها لنسخ كيفية عمل الجهاز هو الطريقة الأساسية للقيام بذلك. بعد إنشاء النموذج ، يمكن استخدام بيانات الوقت الفعلي للتنبؤ بموعد تعطل الجهاز. باستخدام تحليلات البيانات ، يمكنك القيام بأكثر من إصلاح الأشياء قبل تعطلها. يمكن أن تساعدك البيانات المتقدمة في معرفة كيفية إطالة عمر أحد الأصول التي تمتلكها بالفعل.

تخطيط الطلب:

الطلبات التي لم يتم تنفيذها بشكل صحيح أو التي لم يتم تنفيذها على الإطلاق يمكن أن تضر بسمعة أي شركة. في عصر العميل ، من الضروري إبقاء العملاء سعداء ومخلصين من خلال إعطاء المنتج المناسب للشخص المناسب في الوقت والمكان المناسبين. يمكن للشركات الذكية استخدام البيانات الضخمة لمعرفة كل ما يمكن معرفته عن عملائها. فهو يساعدهم على التنبؤ باحتياجاتهم بشكل أفضل ، ومعرفة ما يحلو لهم ، ومنحهم تجربة علامة تجارية فريدة.

باستخدام التحليلات التنبؤية ، يمكنك معرفة مدى احتمالية حدوث المشكلة وما قد يعنيه إذا حدث ذلك. من خلال النظر إلى كميات هائلة من البيانات التاريخية واستخدام تقنيات تخطيط المخاطر ، يمكن أن تساعد التحليلات التنبؤية في البيانات الكبيرة في العثور على المخاطر في سلسلة التوريد. أيضًا ، يمكن أن تساعد التنبؤات الدقيقة للمخاطر في صنع الأدوات والإجراءات التي من شأنها أن تساعد في تقليل آثار التهديدات المحتملة.

إدارة العلاقة مع الموردين:

باستخدام طرق إدارة علاقات الموردين والبيانات الضخمة ، يمكنك إنشاء سلاسل التوريد التي تعمل بشكل جيد. على الرغم من عدم استخدام تحليلات البيانات الضخمة في شركات سلسلة التوريد ، سيتم استخدام التعلم الآلي وتحليلات البيانات الضخمة كثيرًا في المستقبل لإدارة العلاقات مع الموردين. تحتاج الشركات في سلسلة التوريد إلى بيانات الموردين الدقيقة للتوصل إلى خطط إدارة علاقات جيدة. الكثير مما يريدون معرفته نوعي. ويشمل التقييمات والمراجعات والتقييمات.

يمكن لهذه المنظمات استخدام تحليلات البيانات الكبيرة في إدارة سلسلة التوريد لجمع البيانات وتحليلها. لذلك ، يمكنهم تتبع أنشطة الموردين ومعلوماتهم بمرور الوقت لاستخدامها الآن وفي المستقبل. أيضًا ، سيكونون قادرين على القيام بأنشطة اختيار الموردين التي تتسم بالذكاء وتستند إلى التوقعات. سيسهل هذا المشروع رؤية كيفية إبرام العقود وفتح المزيد من الفرص للشراكات طويلة الأجل.

تصميم وتطوير المنتج:

تعد تحليلات البيانات الضخمة مفيدة في التصنيع الذكي لأنها تساعد في حل مشاكل الشركة بالسرعة التي يحتاجها العمل. تعد تحليلات البيانات الكبيرة أداة مفيدة للمصنعين لأنها تتيح لهم وضع الخطط ومشاركة البيانات وإنشاء نماذج تنبؤية وربط المصانع للتحكم في عملياتهم. يمكن أن يساعد استخدام تحليلات البيانات الضخمة في إدارة سلسلة التوريد أيضًا في التقاط الطلبات وتسليمها وإعطاء الطلبات إلى الوكلاء المناسبين.

يحتاج المصممون أيضًا إلى أدوات للتنبؤ وقياس كيفية تغير تفضيلات المستخدم وتوقعاته على مدار دورة حياة المنتج. يمكن أن يساعد جمع البيانات وإدارتها وتحليلها بطرق جديدة لاكتساب رؤى ومعلومات قيمة يمكن استخدامها بعد ذلك في اتخاذ القرارات في تقليل عدم اليقين.

اقرأ أكثر: أهم 10 اتجاهات في سلسلة التوريد والخدمات اللوجستية في عام 2022

استنتاج

تعد البيانات جزءًا حيويًا من صنع أنظمة التشغيل التي نستخدمها اليوم. يساعد استخدام البيانات الضخمة في الحلول اللوجستية على تتبع كيفية انتقال النقد والمعلومات والسلع عبر سلسلة التوريد. يتم القيام به بشكل أساسي لضمان حصول العملاء على العديد من المنتجات والخدمة الجيدة بأقل تكلفة ممكنة. يمكن لمديري سلسلة التوريد أيضًا استخدام تحليل البيانات لتتبع هذه التدفقات واستخدام النتائج لتحسين مدى أدائهم لوظائفهم.