Расширенная аналитика представляет собой практическое использование широкого спектра методов обработки данных, таких как интеллектуальный анализ данных, статистический анализ, статистическое моделирование, а также машинное обучение, которое занимается анализом широкого спектра исторических данных для улучшения методов обработки данных. анализ. Этого можно достичь, применяя к данным очень сложные алгоритмы, чтобы понять поведение клиентов, начать понимать тенденции и аномалии, чтобы бизнес действовал на основе понимания.

В ходе этого процесса технология «улучшает» использование бизнесом данных для дальнейшего анализа в приложениях бизнес-аналитики с помощью такой платформы, как Adversity, которая является интеллектуальной аналитической платформой.

Одна из ведущих мировых исследовательских и консультационных компаний Gartner объясняет роль дополняющего анализа следующим образом:

«Дополненная аналитика автоматизирует поиск и выявление наиболее важных сведений или изменений в бизнесе, чтобы оптимизировать процесс принятия решений. Он делает это за долю времени по сравнению с ручным подходом». Именно из-за уровня автоматизации и ускорения процессов аналитика дополнений становится важным процессом и в области инвентаризации.

Очень правильно сказано, что управление запасами является сложной задачей как для производителя, так и для дистрибьютора. Каждая проблема управления цепочкой поставок имеет свои последствия. Например, избыточные запасы вызывают снижение товарооборота и упущенную выгоду, в то время как запасы автоматически заканчиваются, что приводит к отложенным заказам, недовольным клиентам и большим продажам.

Оптимизация системы управления запасами является сложной задачей как для производителя, так и для дистрибьютора. Все проблемы управления поставками могут иметь свои последствия, например, избыток запасов приводит к снижению товарооборота и потере прибыли, а дефицит может привести к отставанию заказов, недовольству клиентов и снижению продаж.

Оптимизация запасов для обеспечения наличия нужного продукта в нужном количестве в нужное время в нужном месте помогает удовлетворить спрос и предложение, а также потребности людей. Он также оптимизирует свои запасы, что может снизить уровень запасов и впоследствии избежать связанных с ними расходов на хранение и списания морального износа.

Другое использование производительности, аналитика, заключается в том, что она играет ключевую роль в процессах управления запасами и оптимизации, помогая производителям и дистрибьюторам лучше определить свою цель и определить, есть ли какие-либо проблемы в восходящем или нисходящем направлении, которые необходимо решить.

Давайте разберемся в двух ключевых областях, в которых аналитика оказывает максимальное благотворное влияние, на карту поставлено больше, чем снижение прибыли.

Излишек запасов

Хотя излишки в управлении запасами могут негативно сказаться на итоговой прибыли, зачастую на карту поставлено нечто большее, чем снижение прибыли.

Оптимизация запасов на основе товарных запасов, дней запасов, общего запаса и данных из приведенных выше показателей может помочь компаниям обеспечить лучший баланс между изменчивостью спроса и предложения — часто с сразу заметными результатами. Это особенно верно для дистрибьюторов, которые имеют значительный объем оборотного капитала в запасах. Для них даже небольшие улучшения в планировании запасов могут иметь большое значение для денежных средств.

Нет в наличии

Дефицит запасов — это реальная проблема для компаний, ориентированных на цепочки поставок, поскольку они могут привести как к продажам, так и к убыткам.

Вместо того, чтобы недооценивать, производители и дистрибьюторы должны поощрять важность использования аналитики для доступа к заполняемости, чтобы уменьшить дефицит товара.

В заключение мы можем сказать, что службы анализа данных и аналитики помогают компаниям внедрять более интеллектуальную систему прогнозирования запасов.

Иногда компании сталкиваются с трудностями при получении ценной информации из своих данных, что помогает им в прогнозировании спроса, а также в планировании запасов. Текущие процессы планирования запасов часто носят специальный характер, и каждый этап, начиная со сбора данных, составления отчетов и заканчивая анализом запасов, выполняется вручную. Но аналитика, а также анализ данных имеют возможности искусственного интеллекта, а также машинное обучение, улучшают операции с запасами и помогают компаниям выявлять тенденции и закономерности в использовании запасов.

Это также предотвращает возникновение ситуаций отсутствия на складе, тем самым улучшая отношения с клиентами и повышая общую прибыль.