了解如何正确使用供应链中的数据

2021年10月20日

Learn how to properly use the data in your supply chain

当前的消费模式以数字化模式为基础,产生了越来越多需要处理的数据。这些数据对企业来说是一座真正的金矿:它将业务和供应链模式从交易型(仅在需求时刻触发交易)转变为预测型,使企业能够通过信息交流更好地诊断异常情况。

为什么要使用供应链数据?

在我们的消费社会中,客户比以往任何时候都更加多变,因此,利用您所掌握的数据是非常重要和必要的。竞争越来越激烈,客户的要求也越来越高。因此,您必须掌握您的数据,以便能够分析您在面对竞争产品时对客户需求做出的回应。

在使用数据时,应遵循 3 个主要目标:

  • 监控供应链的活动:

通过对数据的使用和分析,您可以确保对 S&OP(销售与运营计划)业务的重要指标进行持续诊断和全面跟踪。您将能够根据公司的内部能力,更好地协调采购和销售决策。

  • 检测异常并限制故障的影响:

通过对供应链的数据进行分析,您将能够迅速获知妨碍其最佳运行的问题,从而尽快解决这些问题,从而限制故障的影响。

  • 获得预测能力:

当您掌握了数据分析方法后,您将拥有足够的历史数据来准确预测未来的库存变动(季节性较强的产品等),从而提高供应链管理的准确性和绩效。

使用前如何准备数据?

在以最佳方式使用数据之前,您必须准备好数据和工作环境,以便能够使用可靠和安全的数据进行所有分析。

  • 收集所有可获取的数据

公司的每个部门都有不同类型的数据,这些数据可能对您的分析有用。因此,您应从收集不同员工的数据开始。一旦收集到这些数据,您就必须将其标准化:事实上,每个部门的数据处理流程并不相同。因此,您必须创建标准化流程并将其分发给员工,这样您随后收集的数据就会采用正确的格式,从而节省您的时间。

  • 奠定坚实的技术基础

一旦确定了要收集的数据,您就会很快意识到需要存储的数据量有多大。然后,你就必须在足够强大的结构中选择一种存储方法,以容纳你的所有数据,同时还能对你的各种数据库进行频繁的更新。例如,您可能需要考虑将数据存储在多个地点,以避免在发生技术或自然灾害而破坏存储设备时出现问题。

  • 确保数据安全

拥有大容量存储服务器并不是选择存储方式的唯一标准。数据的安全性应该是首要标准。您确实需要处理有关贵公司和客户的机密数据(联系方式甚至付款信息),这些数据必须完全安全,以便其他人无法访问。为了获得最佳的安全性,您可以使用云中的远程服务器。选择不在公司内部存储数据,也就是选择了无需管理服务器维护操作或不稳定性风险,只需求助于专业人员。他们会在多个服务器上复制数据,以降低自然和技术风险,确保数据处理的连续性。

  • 评估数据质量

一旦收集了所有要处理的数据,选择了存储方法并确保了数据安全,就必须着手评估数据质量。事实上,高质量的数据是与实际情况相一致的、独特的、可理解的、结构化的和记录在案的数据。您必须持续开展这项评估工作,以便将其应用于此后手动或自动收集的新数据。

应收集哪些类型的数据?

在您所掌握的所有数据中,您必须学会如何选择最相关的信息进行收集,以优化您的分析和预测,从而更轻松、更快速地调整您的供应链。

  • 供应链数据

首先要收集的数据是与整个供应链相关的数据。您必须使用提供典型指标的数据来建立高质量的数据历史,这是加快投资回报率的标准。要建立供应链数据库,您必须选择以下信息:

o 物品库:品牌、价格、寿命、数量等、

o 供应商资料库:名称、采购条件、目录、订单频率等、

客户资料库:联系信息、购买历史等、

o 物流网络信息:仓库、枢纽、商店等、

o 有关库存业务的信息:销售、订单、收据、库存等。

这些信息将根据贵公司的类型进行调整:根据贵公司的活动领域,信息可能会有所不同(例如,如果贵公司有流动干预单位,则可能需要从流动干预单位收集数据)。

  • 已有数据

在实施数据管理之前,您就已经掌握了大量数据。这些分布在各个部门的数据弥足珍贵:它们将帮助您建立数据历史,从而增强您预测与供应链相关的各种风险的能力。收集和处理这些数据的最佳方法是任命一名数据项目经理,负责绘制、收集和提供贵公司过去可能产生的所有数据。

  • 外生数据

除了处理公司内部数据外,您还需要整合外源数据,即并非由公司生成但在环境中产生的数据。这些数据将帮助您提高分析的相关性。根据您的业务领域,您可能需要汇总影响您业务的不同类型的经济和人口数据。

如何维护数据库?

建立数据库后,您需要不断对其进行维护,以保持其相关性。

  • 分析数据,找出错误

首先,您需要全面分析您的数据库,以确保不会遇到两种最常见的数据错误:

o 不切实际的数据:不切实际的数据是指不能准确反映现实的数据。例如,在库存管理中,不切实际的数据可能是负库存或远高于库存水平的销售数量。

o 非结构化数据:非结构化数据是指没有与其他数据正确链接的数据。例如,可能是产品与其供应商没有正确链接。非结构化数据不仅会在数据分析过程中产生问题,在自动化流程(本例中为产品补货)中也会产生问题。

  • 清理数据

一旦发现数据中的错误,就需要清理数据库,消除错误,以获得可靠、真实和详细的数据。您需要防止这些错误再次发生:重要的是要确定错误的来源:它们是来自数据共享、数据处理还是数据收集?在大多数情况下,都是人为错误造成的:因此,有必要建立新的精确、详细的数据处理流程,并将其传递给所有合作者。

如何诊断您的供应链?

收集并准备处理所有数据后,就可以进入分析阶段,对供应链进行诊断。

  • 确定关键绩效指标

KPI(关键绩效指标)是分析系统整体效率的标准。设定关键绩效指标非常重要,可以根据精确的标准进行诊断。这些标准可以是多种多样的,而且必须与供应链的各个阶段相适应:库存周转率、服务率、满意度百分比、交付周期等。通过监控关键绩效指标的变化,可以在供应链出现故障时发出警报。

  • 供应链专家

要想获得最佳诊断结果,您必须向供应链专家求助:他从内部角度了解您的整个供应链。他能够利用数据这一强大工具进行分析,更容易找到可能干扰供应链的各种问题的根源。

数据采集源的倍增和物联网(IoT)技术的发展将在未来几年产生越来越多的数据。这些越来越相关的数据对于供应链的持续改进,特别是对于人工智能等新技术的安装,将是必不可少的。

因此,数据的使用将成为确保供应链效率的重要标准,它可以发现异常并预测活动,从而始终更好地满足客户的需求。

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