De grootste uitdaging voor organisaties is de juiste beslissing te nemen op basis van de juiste en vooral tijdige informatie. Hoe gebruikt u data analyses om uw performance te verbeteren?
Trends
Big Data wordt inmiddels gezien als een belangrijke tool om competitief te blijven. Het grote probleem voor veel organisaties is het analyseren van de informatie en dit om te zetten in een competitief voordeel of het reduceren van de kosten. Doordat de veranderingen in de markt steeds sneller gaan, is historische data analyse inmiddels achterhaald. Organisaties hebben behoefte aan betere voorspel – en scenariotechnieken om tot een optimalisatie te komen van bijvoorbeeld warehousing, transport maar ook keuzes over het productportfolio.
Noodzaak tot integratie
De ontwikkelingen op het gebied van omnichanneling vereisen dat er door de keten heen meer integratie plaatsvind om een optimale fulfillment te realiseren binnen elke channel. Interactie tussen de channels, crosschanneling, is onvermijdbaar. Supply chain towers zijn daarbij onmisbaar. Towers zorgen voor integratie van processen en technologie met als doel een gestroomlijnde stroom van Inkoop tot aan klant ongeacht de complexiteit, grootte of global span van de supply chain. De aansturing hiervan heeft dus impact op alle spelers in de keten.
- eCommerce en multichannel of crosschannel vraag heeft betrekking op 87 procent van de bedrijven
- 65 procent omzeilt het eigen DC en verzendt rechtstreeks naar de winkel via derden (leveranciers, leveranciers, 3PL’s, breakbulk)
- 61 procent heeft modellen voor direct-naar-huislevering (dit is al 30 procent minder dan 2 jaar geleden)
- Inkomende-naar-uitgaande segmentatie en cost-to-serve (CTS) vereisen hogere niveaus van big data, samenwerking en analyses dan ooit tevoren. Er is zelfs meer rigoureuze aanpak nodig om op itemniveau voorraadoptimalisaties proactief uit te voeren, wat slechts 23 procent van de slecht presterende landen kan doen
- Beheer van kosten en tarieven per kanaal, modus, klant en product voor een juiste omni-channel fulfillment is beperkt. Gefragmenteerde samenwerking en het delen van gegevens beperken transparantie in ontwikkelingen en tarieven. Het koppelen van deze componenten van inkomend naar uitgaand wordt zelfs ernstig beperkt bij bedrijven die topprestaties willen leveren; slechts ongeveer 35% van de toppresteerders kan zijn logistiek / transporttarieven en kosten segmenteren.
Onderzoek van Aberdeen laat zien wat enerzijds de noodzaak is en anderzijds hoezeer bedrijven worstelen met de problematiek en duidelijk een teruglopend resultaat laten zien door gebrek aan transparantie, samenwerking en de juiste informatie.
Type analyses
Het goed en tijdig analyseren van data is dus randvoorwaardelijk om bovenstaande uitdagingen aan te kunnen. Het gaat daarbij niet alleen om historische ontwikkelingen maar vooral ook om trends en het ontwikkelen van forecasts en scenario’s om bij veranderingen de consequenties van beslissingen inzichtelijk te maken.
· Beschrijvend. Wat is er gebeurd? Het inzichtelijk maken en analyseren wat is gebeurd of momenteel plaatsvind. Veelal op historische cijfers. Veelal wordt micro data geaggrereerd naar macro niveau en verwerkt in balance score cards of soortgelijke rapportages.
· Voorspellend. Wat zou er kunnen gaan gebeuren? Voorspellende analyses voorspellen toekomstige kansen en trends en vindt verbanden in gegevens die niet direct duidelijk zijn met traditionele of beschrijvende analyses.
· prescriptieve analyse. Wat zou er moeten gebeuren? Het gebruik van gegevens om de beste handelwijze voor te schrijven en om de kansen te vergroten om het optimale resultaat te realiseren. Dit is een toekomstgerichte, toekomstige staat of alternatieve (tijd/kosten) pad analyse, die toekomstgerichte inzichten over het bedrijf biedt. Dus het voorspellen wat er waarschijnlijk gaat gebeuren en waarom het waarschijnlijk zal gebeuren. Prescriptieve analyses evalueren en bepalen een nieuwe manier van werken, bepalen van bedrijfsdoelstellingen en optimaliseren en verkleinen van bottlenecks, om uiteindelijk te komen tot een optimaal resultaat in termen van kosten en service.
Segmenteer en optimaliseer
Om uw toekomstige supply chain optimaal in te richten en van analyse tot operationele en financiel resultaten te komen zijn er een aantal voorwaarden waaraan u dient te voldoen.
Bepaal wat uw huidige status is per business unit, product, channel en zelfs processen. Bepaal hier de operationele kosten, volumes van product stromen van leverancier tot klant. Gebruik hierbij beschrijvende analyse aanpak om uw huidige situatie vast te stellen. Beschrijf ook de voorwaarden voor optimalisatie in termen van service, kosten, capaciteit en mogelijke constraints, zodat u de basis legt voor verdere optimalisatie.
Toekomst. voorspellende analyses kunnen op basis van de huidige status tot scenario’s optimalisaties komen. De randvoorwaarden die U eerder heeft gedefinieerd zijn daarbij leidend. Laat daarbij meerdere scenario’s doorrekenen en leg de resultaten naast elkaar. Wees daarbij niet bang dat er extreme scenario’s naar voren komen.
Speel het spel. Kijk wat de effecten zijn op de scenario’s als u met producten gaat schuiven, of een andere channel kiest. Verander de voorwaarden van bijvoorbeeld 48-uurs levering naar 24 uur. Van compleet leveren naar deelleveringen.
Betrek de organisatie. De vele varianten hebben een impact op de dagelijkse uitvoering van werkzaamheden. Vaak doorzien medewerkers die direct betrokken zijn bij de operatie, bepaalde (on)mogelijkheden van scenario’s. Hun input is van essentieel belang om tot een goede set van voorwaarden te komen die bepalend zijn voor uw scenario’s. Uiteindelijk komt dan op het punt van prescriptieve analyse en scenario: wat zou er moeten gebeuren en wat mag er zeker niet gebeuren?
Close the loop
Gebruik het nieuw ontwikkelde scenario of scenario’s als benchmark voor uw dagelijkse planning en uitvoering. Is er aansluiting tussen realiteit en het scenario? Waar zitten de afwijkingen en welke oorzaak ligt hier aan ten grondslag. Deze informatie gebruikt u om uw scenario’s verder te optimaliseren en tijdig trendbreuken te ontdekken en daarop te anticiperen.
