Big data och lagerhantering

Vad innebär Big data för Supply Chain Management?

Framgångsrika företag tar datadrivna beslut när de utvecklar strategier och för att automatisera sina affärsprocesser.

Men när antalet system som används ökar, växer mängden tillgänglig data och information för analys exponentiellt. Det gäller särskilt inom supply chain, där nya teknologier löpande introduceras och tillsammans genererar en större mängd data att hantera.

En nyckel för tillväxt är veta hur man ska använda denna data på bästa sätt!

Lagerhanteringsinformation kommer vanligtvis från en mängd olika datakällor och är antingen strukturerad eller ostrukturerad. Strukturerad data kommer vanligtvis från kalkylblad eller affärssystem och är vanligtvis organiserad i kolumner eller rader så att du kan ange, exportera, söka och jämföra.

Ostrukturerad data är inte lika tillgänglig för sökning eller export och är ofta väldigt texttung. Ostrukturerad data kan till exempel vara öppen feedback, bilder, video, ljud eller andra affärsdokument.

Stora mängder ostrukturerad och strukturerad information som inte kan bearbetas med konventionella verktyg på grund av dess storlek eller komplexitet kallas big data. Big data används för att förstå trender och mönster i beteende.

Gartner definierar big data som:

“…informationstillgångar med hög volym, hastighet och variation som kräver kostnadseffektiva, innovativa former av informationsbehandling för ökad insikt och beslutsfattande”.

Den här artikeln utforskar några av fördelarna att använda big data inom supply chain management.

Bearbetning av big data

Inom supply chain management och lagerhantering kan mängden tillgänglig data vara överväldigande. Du måste därför ha lämpliga affärssystem på plats för att kunna bearbeta och hantera mängden data. Avancerade mjukvarusystem kan göra det enklare och ge betydande fördelar för ditt företag.

Teknik, såsom responsiva lagerhanteringssystem, kan integreras med artificiell intelligens (AI) och Internet of Things (IoT) för att möjliggöra mer intuitiva och reaktiva aktiviteter.

Big data och fördelarna för inköpare och lagerplanerare

Big data kan hjälpa företag att minska kostnader, öka effektiviteten och möjliggöra snabbare och framförallt mer välgrundade beslut genom att snabbt analysera mönster och trender. Vi har nedan sammanfattat några av fördelarna som big data kan ge inom supply chain management.

Big data möjliggör effektivare processer

Analys av big data möjliggör att du kan få information i realtid om er försörjningskedja, verksamheten och er lagerhantering. Denna data kan hjälpa er att identifiera flaskhalsar och förbättra effektiviteten i er lagerplanering, vilket i sin tur kan leda till besparingar i tid, pengar, lagerutrymme och resurser.

Big data ger säkrare prognostisering av efterfrågan

Analyser av big data ger ovärderlig och prediktiv realtidsinformation som gör det enklare att skapa exakta prognoser. Bättre noggrannhet i efterfrågeprognoser gör att du kan bestämma när, vad och hur mycket lager som behövs för att möta kundernas efterfrågan.

Det kommer att motverka lagerbrist och möjliggör att ni kan maximera er försäljning utan att bygga upp för stort överlager.

Med analyser av big data kan du även anpassa dig snabbare på förändrade marknadskrav, efterfrågemönster, volatilitet och andra störningar i er försörjningskedja.

Big data optimerar varupåfyllning

Integrering av big data och Internet of Things (IoT) ger en översikt över lagerinventering i realtid. Detta kan göra det lättare att organisera och hantera lagerpåfyllning. Återigen, detta ökar effektiviteten genom att säkerställa att du har rätt artiklar i lager vid rätt tidpunkt, vilket minskar risken för överlager eller lagerbrist.

Big data skapar synlighet i realtid över försörjningskedjan

Eftersom big data kan spåra hela försörjningskedjan kommer du att kunna se var alla dina lagervaror finns, när som helst. Det betyder att du kommer att känna till eventuella förseningar eller problem när de inträffar (och ibland även tidigare!), vilket ger dig tid att förbereda åtgärder.

Genom att spåra din vagnpark med försändelser kan du få en fullständig synlighet och kontroll över alla dina försändelser och leveranser.

Big data förbättrar leverantörshanteringen

Bra och pålitliga leverantörer är avgörande för robust lagerhantering, så det är viktigt att du kan spåra deras prestation och resultat. Eftersom big data kan ge omedelbar information om beställningar, leveranser eller missade leveranser kommer du att ha all data du behöver för att diskutera eventuella återkommande problem och sätta upp gemensamma åtgärdsplaner. Det kan även ge insikter om att ni är i behov av alternativa och mer pålitliga leverantörer.

Att introducera big data i sin försörjningskedja

Att introducera processer för hantering och kommunicering av big data i ditt företag kan vara skrämmande. Det finns dock några steg som du kan vidta för att organisera dina system och påbörja övergången:

• Om du inte redan använder molntjänster för att göra din supply chain mer konkurrenskraftig så finns det många fördelar så som ökad hastighet, smidighet och transparens. Molntjänster gör integrationen enklare i det långa loppet, eftersom de kan integreras via API:er och koppla samman system.
• Om du samlar in och lagrar data manuellt, kommer automatisering av detta att göra övergången enklare. Även om kalkylblad kan vara användbara, gör automatiserade system bearbetning och granskning av data mer tillgänglig. De minskar också risken för handhavande fel och att man bygger in personberoenden i organisationen.
• Se över vilka olika typer av lagerteknik och automation som kan stödja ditt företag. Bluetooth, WiFi och anslutna RFID-enheter kan ge företag effektivitet och kostnadsbesparingar.
• Gör data tillgänglig i hela verksamheten, så att alla kan arbeta utifrån samma information för att säkerställa att alla beslut är informerade. Det är viktigt att göra informationen tillgänglig på ett sätt som är förståeligt för mottagaren. Visualisering av data används ofta som ett relativt enkelt sätt att se till att fler förstår vad de ser, oavsett om det är till ledningsgruppen eller till berörda anställda som ska tolka och få insikter av datan.

Big data och lageroptimering

En mjukvara för lageroptimering, som EazyStock, kan ansluta till affärssystem, vilket hjälper dig att prognostisera med högre säkerhet, lagra rätt artiklar och optimera dina inköp.

EazyStock automatiserar vardagliga lagerberäkningar, såsom beräkning och justering av beställningspunkter, orderkvantiteter och säkerhetslagernivåer. Detta gör att du kan optimera orderförslag som återkopplas med beställningsförslag direkt in i ditt affärssystem (ERP), vilket gör att du kan säkerställa korrekta inköp med en knapptryckning.

Med EazyStock kan du klassificera lagerartiklar, ställa in dynamiska lagerpolicyer och justera lagernivåer baserat på många variabler, inklusive prognoser, efterfrågeprofiler och ledtider för leverantörer.

Du kan generera korrekta efterfrågeprognoser genom EazyStocks avancerade statistiska algoritmer som tar hänsyn till trender, säsongsvariationer och stadier i produktlivscykeln.

Boka en demo för att ta reda på mer om hur EazyStock kan hjälpa dig att fatta välgrundade inköpsunderlag, vilket ger dig mer tid att utveckla strategiska affärsmål.