Lernen Sie, wie Sie die Daten in Ihrer Lieferkette richtig nutzen können

Das aktuelle Verbrauchsmodell basiert auf einem digitalen Modell, das immer mehr Daten erzeugt, die verarbeitet werden müssen. Diese Daten sind eine wahre Goldgrube für Unternehmen: Sie verwandeln Geschäfts- und Lieferkettenmodelle von transaktionalen, bei denen die Transaktion erst im Moment der Nachfrage ausgelöst wurde, in prädiktive Modelle, die es ihnen ermöglichen, Anomalien durch Informationsaustausch besser zu diagnostizieren.

Warum sollten Sie Ihre Lieferkettendaten nutzen?

In unserer Konsumgesellschaft sind die Kunden unbeständiger denn je, und es ist wichtig und notwendig, die Daten zu nutzen, die Ihnen zur Verfügung stehen. Die Konkurrenz wird immer stärker und Ihre Kunden werden immer anspruchsvoller. Sie müssen daher Ihre Daten beherrschen, um analysieren zu können, wie Sie angesichts der konkurrierenden Angebote auf die Nachfrage Ihrer Kunden reagieren.

3 Hauptziele sollten Sie bei der Verwendung Ihrer Daten leiten:

• Überwachen Sie die Aktivitäten in Ihrer Lieferkette:

Dank der Nutzung und Analyse Ihrer Daten sind Sie in der Lage, eine kontinuierliche Diagnose und eine vollständige Verfolgung der wichtigsten Indikatoren Ihrer S&OP (Sales & Operation Planning) Operationen zu gewährleisten. Sie werden in der Lage sein, Ihre Einkaufs- und Verkaufsentscheidungen entsprechend den internen Möglichkeiten Ihres Unternehmens besser zu koordinieren.

• Erkennen Sie Anomalien und begrenzen Sie die Auswirkungen von Fehlern:

Durch die Analyse der Daten Ihrer Versorgungskette können Sie schnell auf Probleme aufmerksam gemacht werden, die ein optimales Funktionieren der Kette verhindern, so dass Sie diese so schnell wie möglich lösen und die Auswirkungen von Ausfällen begrenzen können.

• Gewinnen Sie an Vorhersagekraft:

Wenn Sie die Analyse Ihrer Daten beherrschen, werden Sie über genügend historische Daten verfügen, um künftige Bestandsbewegungen (Produkte mit hoher Saisonabhängigkeit usw.) genau und sicher vorherzusagen und so Genauigkeit und Leistung beim Management Ihrer Lieferkette zu gewinnen.

Wie bereiten Sie Ihre Daten vor, bevor Sie sie verwenden?

Bevor Sie Ihre Daten optimal nutzen können, müssen Sie Ihre Daten und Ihre Arbeitsumgebung so vorbereiten, dass Sie alle Ihre Analysen mit zuverlässigen und sicheren Daten durchführen können.

• Sammeln Sie alle zugänglichen Daten

Jede Abteilung Ihres Unternehmens verfügt über unterschiedliche Daten, die für Ihre Analyse nützlich sein können. Daher sollten Sie zunächst Daten von Ihren verschiedenen Mitarbeitern sammeln. Sobald diese Daten gesammelt sind, müssen Sie sie standardisieren: Nicht jede Abteilung hat die gleichen Datenverarbeitungsprozesse. Sie müssen dann Standardisierungsprozesse erstellen und an Ihre Mitarbeiter weitergeben, damit die Daten, die Sie später sammeln, bereits im richtigen Format vorliegen und Sie so Zeit sparen.

• Installieren Sie eine solide technische Grundlage

Sobald Sie die zu erfassenden Daten ermittelt haben, werden Sie schnell feststellen, wie groß der Umfang der zu speichernden Daten ist. Sie müssen dann eine Speichermethode innerhalb von Strukturen wählen, die leistungsfähig genug sind, um alle Ihre Daten aufzunehmen, aber auch in der Lage sind, häufige Aktualisierungen Ihrer verschiedenen Datenbanken vorzunehmen. So sollten Sie beispielsweise in Erwägung ziehen, Ihre Daten an mehreren Standorten zu speichern, um Probleme im Falle einer technischen oder natürlichen Katastrophe zu vermeiden, bei der die Speichergeräte zerstört werden.

• Sicherung der Daten

Der Besitz von Servern mit hoher Speicherkapazität wird nicht das einzige Kriterium für die Wahl der Speichermethode sein. Die Sicherheit Ihrer Daten sollte das Hauptkriterium sein. Sie werden in der Tat mit vertraulichen Daten über Ihr Unternehmen und Ihre Kunden (Kontaktdaten oder sogar Zahlungsinformationen) zu tun haben, die absolut sicher sein müssen, damit sie nicht von anderen Personen eingesehen werden können. Für optimale Sicherheit können Sie Remote-Server in der Cloud nutzen. Die Entscheidung, die Daten nicht in Ihrem Unternehmen zu speichern, bedeutet auch, dass Sie sich nicht um die Wartung der Server oder die Risiken der Instabilität kümmern müssen, indem Sie Profis beauftragen. Diese werden die Daten auf mehreren Servern duplizieren, um die natürlichen und technologischen Risiken zu mindern und die Kontinuität Ihrer Datenverarbeitung zu gewährleisten.

• Bewerten Sie die Qualität der Daten

Nachdem Sie alle zu verarbeitenden Daten gesammelt, Ihre Speichermethode gewählt und die Daten gesichert haben, müssen Sie sich mit der Bewertung der Qualität Ihrer Daten befassen. Qualitätsdaten sind nämlich Daten, die mit der Realität übereinstimmen, eindeutig, verständlich, strukturiert und dokumentiert sind. Diese Bewertung müssen Sie fortlaufend vornehmen, um sie auf die danach manuell oder automatisch erfassten neuen Daten anwenden zu können.

Welche Arten von Daten sollten gesammelt werden?

Sie müssen lernen, aus all den Daten, die Ihnen zur Verfügung stehen, die relevantesten Informationen auszuwählen, um Ihre Analysen und Vorhersagen zu optimieren und Ihre Lieferkette einfacher und schneller anzupassen.

• Daten zur Lieferkette

Die ersten Daten, die Sie sammeln müssen, sind die Daten über Ihre gesamte Lieferkette. Sie müssen die Daten, die typische Indikatoren liefern, nutzen, um eine Qualitätsdatenhistorie aufzubauen, ein Kriterium, das Ihren ROI beschleunigt. Um Ihre Supply-Chain-Datenbank aufzubauen, müssen Sie die folgenden Informationen auswählen:

o Artikeldatenbank: Marken, Preise, Lebensdauer, Volumen, usw,

o Lieferanten-Repository: Namen, Einkaufsbedingungen, Kataloge, Bestellhäufigkeit usw,

o Kundenarchiv: Kontaktinformationen, Kaufhistorie usw,

o Informationen über Ihr Logistiknetz: Lager, Drehkreuze, Geschäfte usw,

o Informationen über Ihre Lagervorgänge: Verkäufe, Bestellungen, Eingänge, Bestände usw.

Diese Informationen werden an die Typologie Ihres Unternehmens angepasst: je nach Tätigkeitsbereich können sie unterschiedlich sein (z. B. müssen Sie Daten von Ihren mobilen Einsatzkräften erfassen, wenn Sie solche haben).

• Bereits verfügbare Daten

Schon vor der Einführung Ihres Datenmanagements verfügen Sie über eine Vielzahl von Daten. Diese Daten, die auf Ihre verschiedenen Abteilungen verteilt sind, sind wertvoll: Sie werden Ihnen helfen, eine Datenhistorie aufzubauen, die Ihre Fähigkeit zur Vorhersage der verschiedenen Risiken im Zusammenhang mit Ihrer Lieferkette stärkt. Der beste Weg, diese Daten zu sammeln und zu verarbeiten, ist die Ernennung eines Datenprojektmanagers, der alle Daten, die Ihr Unternehmen in der Vergangenheit generiert hat, kartiert, sammelt und verfügbar macht.

• Exogene Daten

Neben der Verarbeitung unternehmensinterner Daten müssen Sie auch exogene Daten integrieren, d. h. Daten, die nicht von Ihrem Unternehmen, sondern in Ihrem Umfeld erzeugt werden. Sie werden Ihnen helfen, Ihre Analyse relevanter zu machen. Je nach Ihrem Tätigkeitsbereich möchten Sie vielleicht verschiedene Arten von wirtschaftlichen und demografischen Daten, die Ihr Unternehmen beeinflussen, zusammenfassen.

Wie pflegen Sie Ihre Datenbank?

Sobald Sie Ihre Datenbank aufgebaut haben, müssen Sie sie ständig pflegen, um sie aktuell zu halten.

• Analysieren Sie Ihre Daten, um Fehler zu erkennen

Zunächst müssen Sie Ihre Datenbank vollständig analysieren, um sicherzustellen, dass Sie nicht auf die 2 häufigsten Datenfehler stoßen:

o Unrealistische Daten: Unrealistische Daten sind Daten, die die Realität nicht genau widerspiegeln. Im Zusammenhang mit der Bestandsverwaltung können unrealistische Daten z. B. einem negativen Bestand oder einer Anzahl von Verkäufen entsprechen, die viel höher sind als der Lagerbestand.

o Unstrukturierte Daten: Unstrukturierte Daten sind Daten, die nicht korrekt mit dem Rest der Daten verknüpft sind. Das kann zum Beispiel ein Produkt sein, das nicht korrekt mit seinem Lieferanten verknüpft ist. Unstrukturierte Daten können nicht nur bei der Datenanalyse problematisch sein, sondern auch bei automatisierten Prozessen (in diesem Fall bei der Produktauffüllung).

• Bereinigen Sie Ihre Daten

Sobald Sie die Fehler, die sich in Ihre Daten eingeschlichen haben, identifiziert haben, müssen Sie Ihre Datenbank bereinigen, um die Fehler zu beseitigen, damit Sie zuverlässige, echte und detaillierte Daten erhalten. Sie müssen verhindern, dass sich diese Fehler wiederholen: Es ist wichtig, ihre Quelle zu identifizieren: stammen sie aus der gemeinsamen Nutzung von Daten, aus ihrer Verarbeitung oder aus ihrer Sammlung? In den meisten Fällen handelt es sich um menschliche Fehler: Daher müssen Sie neue, präzise und detaillierte Datenverarbeitungsprozesse einrichten und diese an alle Ihre Mitarbeiter weitergeben.

Wie können Sie Ihre Lieferkette diagnostizieren?

Sobald alle Daten gesammelt und für die Verarbeitung vorbereitet sind, können Sie endlich zur Analyse übergehen, um Ihre Lieferkette zu diagnostizieren.

• KPIs definieren

Ein KPI (Key Performance Indicator) ist ein Kriterium für die Analyse der Gesamteffizienz eines Systems. Es ist wichtig, KPIs einzurichten, um Ihre Diagnose nach genauen Kriterien durchzuführen. Diese Kriterien können vielfältig sein und müssen an die verschiedenen Phasen Ihrer Lieferkette angepasst werden: Lagerumschlagshäufigkeit, Servicegrad, Zufriedenheitsgrad, Durchlaufzeiten usw. Die Überwachung der Entwicklung Ihrer KPIs ermöglicht es Ihnen, bei Störungen in Ihrer Versorgungskette gewarnt zu werden.

• Experte für Lieferketten

Für eine optimale Diagnose müssen Sie sich an Ihren Supply Chain-Experten wenden: Er kennt Ihre gesamte Supply Chain aus interner Sicht. Er wird in der Lage sein, das mächtige Werkzeug der Daten zu nutzen, um den Ursprung der verschiedenen Probleme, die Ihre Lieferkette stören könnten, zu analysieren und leichter zu finden.

Die Vervielfachung der Datenerfassungsquellen und die Entwicklung von IoT-Technologien (Internet der Dinge) werden in den kommenden Jahren immer mehr Daten erzeugen. Diese immer relevanteren Daten werden für die kontinuierliche Verbesserung der Lieferkette und insbesondere für die Einführung neuer Technologien wie der künstlichen Intelligenz erforderlich sein.

Die Nutzung von Daten wird damit zu einem wesentlichen Kriterium für die Effizienz Ihrer Lieferkette, für die Erkennung von Anomalien und die Vorhersage von Aktivitäten, um Ihre Kunden immer besser zufrieden zu stellen.