انقلاب تحلیل های پیشگویانه در زنجیره تامین (بر اساس پژوهش والر و فاست)

در دنیای پیچیده و پر از رقابت امروز، داده‌ها حکم طلا رو برای سازمان‌ها دارن. صنایع مختلف دارن حجم عظیمی از داده تولید می‌کنن و این داده‌ها می‌تونن حسابی به درد بخورن. تصمیم‌گیری ها رو بهتر کنن، کارایی رو بالا ببرن و یه مزیت رقابتی خفن ایجاد کنن. علم داده، یه جورایی مثل یه جعبه ابزار همه کاره‌ست که با روش‌ها و الگوریتم‌های پیشرفته‌ش، از این داده‌ها بینش استخراج می‌کنه.

علم داده تو خیلی از حوزه‌ها مثل بازاریابی، مالی، سلامت و آموزش کاربرد داره. این علم با تحلیل داده‌های مشتری‌ها، می‌تونه به شرکت‌ها کمک کنه تا نیازها و خواسته‌های مشتری‌ها رو بهتر بفهمن و خدمات بهتری ارائه بدن. تو حوزه مالی، علم داده می‌تونه روند بازار رو پیش‌بینی کنه، ریسک‌ها رو شناسایی کنه و به مدیریت سرمایه‌گذاری‌ها کمک کنه. تو حوزه سلامت، علم داده به تشخیص بیماری‌ها، تولید داروهای جدید و بهتر شدن مراقبت‌های بهداشتی کمک می‌کنه. تو حوزه آموزش هم، علم داده می‌تونه آموزش رو برای هر کس شخصی‌سازی کنه، عملکرد دانش‌آموزها رو ارزیابی کنه و سیستم‌های آموزشی رو بهتر کنه.

علم داده یه جورایی سوپرمن دنیای داده‌هاست! یه حوزه چند کاره‌ست که از روش‌های علمی، فرآیندها، الگوریتم‌ها و سیستم‌ها استفاده می‌کنه تا از داده‌های ریز و درشت و به‌دردنخور، دانش و بینش بکشه بیرون. علم داده رو می‌شه ترکیبی از آمار، تحلیل داده‌ها، یادگیری ماشین و روش‌های خفن دیگه دونست که همه‌شون دست به دست هم می‌دن تا پدیده‌های واقعی رو با داده‌ها بفهمن و تحلیل کنن.

علم داده در زنجیره تامین چه کارایی‌هایی داره؟

علم داده می‌تونه تو همه جای زنجیره تامین، از مدیریت انبار و بهینه‌سازی لجستیک بگیر تا پیش‌بینی تقاضا و بهتر کردن روابط با مشتری، یه عالمه بینش‌های خفن و به درد بخور رو کنه. بذار چند تا از کاربردهای کلیدی علم داده تو زنجیره تامین رو با هم مرور کنیم:

بهینه‌سازی موجودی: الگوریتم‌های علم داده می‌تونن بگن که چقدر موجودی نگه داریم که هم هزینه‌ها کم بشه، هم مطمئن باشیم که جنس به موقع به دست مشتری می‌رسه.

مدیریت لجستیک: علم داده می‌تونه کمک کنه تا مسیرهای حمل و نقل رو بهینه کنیم، برنامه‌ریزی تحویل رو بهتر کنیم و کلاً کارایی لجستیک رو ببریم بالا.

پیش‌بینی تقاضا: با تحلیل داده‌های قبلی، علم داده می‌تونه بگه که تو آینده چقدر تقاضا برای یه محصول وجود داره و به کسب‌وکارها کمک کنه تا برای بالا پایین شدن‌های بازار آماده باشن.

مدیریت ریسک: علم داده می‌تونه کمک کنه تا ریسک‌های احتمالی تو زنجیره تامین ، مثل قطعی برق یا سیل و زلزله رو شناسایی و ارزیابی کنیم.

بهتر کردن روابط با مشتری: با تحلیل داده‌های مشتری، علم داده می‌تونه کمک کنه تا نیازهای مشتری رو بفهمیم، خدمات رو برای هر کس شخصی‌سازی کنیم و مشتری‌ها رو راضی نگه داریم.

مقاله مرتبط: دسته بندی مشتریان در زنجیره تامین (کلید طلایی بهینه‌سازی و سودآوری)

چند تا مثال توپ از کاربرد علم داده تو زنجیره تامین

پیش‌بینی تقاضا برای محصولات جدید: می‌شه با الگوریتم‌های یادگیری ماشین، تقاضا برای محصولات جدید رو بر اساس فروش محصولات مشابه قبلی پیش‌بینی کرد.

بهینه‌سازی مسیرهای تحویل: با الگوریتم‌های بهینه‌سازی، می‌شه مسیرهای تحویل رو یه جوری طراحی کرد که هم هزینه‌های حمل و نقل کم بشه، هم جنس‌ها زودتر به دست مشتری برسن.

شناسایی تقلب در زنجیره تامین : با الگوریتم‌های داده‌کاوی، می‌شه الگوهای عجیب و غریب تو داده‌های زنجیره تامین رو پیدا کرد و مچ متقلب‌ها رو گرفت!

شخصی‌سازی تجربه مشتری: با تحلیل داده‌های مشتری، می‌شه تجربه خرید رو برای هر مشتری خاص و ویژه کرد و پیشنهادها و تبلیغات مخصوص خودش رو بهش نشون داد.

تحلیل پیشگویانه یه جورایی مثل فال گرفتن می‌مونه، ولی به جای قهوه، از داده‌ها، الگوریتم‌های آماری و تکنیک‌های یادگیری ماشین استفاده می‌کنه تا بگه تو آینده چه خبره. هدف اینه که نه تنها بفهمیم چی شده، بلکه بتونیم پیش‌بینی کنیم که چی می‌خواد بشه.

تحلیل‌های پیشگویانه در زنجیره تامین چه فایده‌ای داره؟

تحلیل‌های پیشگویانه می‌تونه تو خیلی از زمینه‌های زنجیره تامین، تصمیم‌گیری‌ها رو بهتر کنه و کارایی رو بالا ببره:

پیش‌بینی تقاضا: با بررسی داده‌های فروش‌های قبلی، الگوهای آب و هوا و داده‌های اقتصادی، شرکت‌ها می‌تونن تقاضای آینده رو پیش‌بینی کنن و تصمیم‌های بهتری در مورد تولید، مدیریت انبار و توزیع بگیرن.

بهینه‌سازی قیمت‌گذاری: با بررسی داده‌های قیمت‌گذاری رقبا، رفتار مشتری‌ها و بقیه چیزهای مربوط به بازار، شرکت‌ها می‌تونن استراتژی‌های قیمت‌گذاری‌شون رو بهتر کنن و سودشون رو بیشتر کنن.

مدیریت ریسک: با بررسی داده‌های ریسک‌های قبلی، مثل قطعی برق یا سیل و زلزله، شرکت‌ها می‌تونن ریسک‌های احتمالی رو شناسایی کنن و برای کم کردن اثراتشون برنامه بریزن.

بهتر کردن برنامه‌ریزی حمل و نقل: با بررسی داده‌های ترافیکی، الگوهای آب و هوا و بقیه چیزهایی که روی حمل و نقل تأثیر می‌ذارن، شرکت‌ها می‌تونن مسیرهای حمل و نقل رو بهینه کنن، زمان‌های تحویل رو بهتر کنن و هزینه‌های حمل و نقل رو کم کنن.

پیش‌بینی نگهداری: با بررسی داده‌های حسگرها و بقیه منابع، شرکت‌ها می‌تونن بفهمن که تجهیزات کی خراب می‌شن و قبل از اینکه یه خرج گنده رو دستشون بذارن، برای تعمیر و نگهداری پیشگیرانه برنامه‌ریزی کنن.

چند تا مثال از مزایای استفاده از تحلیل‌های پیشگویانه در لجستیک

پیش‌بینی زمان تحویل: شرکت‌های لجستیک با بررسی داده‌های ترافیکی، الگوهای آب و هوا و بقیه چیزهایی که روی حمل و نقل تأثیر می‌ذارن، می‌تونن زمان تحویل دقیق‌تری رو به مشتری‌ها بگن.

بهینه‌سازی مسیرهای تحویل: شرکت‌های لجستیک با استفاده از الگوریتم‌های بهینه‌سازی، می‌تونن مسیرهای تحویل رو یه جوری طراحی کنن که هم هزینه‌های حمل و نقل کم بشه، هم جنس‌ها زودتر به دست مشتری برسن.

مدیریت موجودی: شرکت‌های لجستیک با بررسی داده‌های فروش‌های قبلی، الگوهای آب و هوا و داده‌های اقتصادی، می‌تونن بفهمن که چقدر موجودی نگه دارن که هم هزینه‌ها کم بشه، هم مطمئن باشن که جنس به موقع به دست مشتری می‌رسه.

کلان داده به اون دسته از داده‌ها می‌گن که اینقدر گنده و پیچیده‌ان که با روش‌های معمولی نمی‌شه مدیریتشون کرد یا تحلیل‌شون کرد. این داده‌ها می‌تونن از هر جایی بیان، مثل شبکه‌های اجتماعی، خرید‌های آنلاین، حسگرها و دستگاه‌های اینترنت اشیا (IoT).

کلان داده در زنجیره تامین به چه دردی می‌خوره؟

کلان داده می‌تونه اطلاعات خفنی در مورد همه‌جای زنجیره تامین بهمون بده و کمک کنه تا تصمیم‌های بهتری بگیریم، کارایی رو بیشتر کنیم و تو رقابت جلو بیفتیم. بذار چند تا از فایده‌های کلان داده تو زنجیره تامین رو بگم:

پیش‌بینی دقیق‌تر تقاضا: با تحلیل داده‌های گنده از جاهای مختلف، مثل داده‌های فروش، شبکه‌های اجتماعی و داده‌های آب و هوا، شرکت‌ها می‌تونن تقاضای آینده رو دقیق‌تر پیش‌بینی کنن و موجودی انبار رو به بهترین شکل مدیریت کنن.

بهتر شدن کارایی لجستیک: با تحلیل داده‌های ترافیکی، الگوهای آب و هوا و بقیه چیزایی که روی حمل و نقل تأثیر می‌ذارن، شرکت‌ها می‌تونن مسیرهای حمل و نقل رو بهینه کنن، زمان‌های تحویل رو بهتر کنن و هزینه‌های حمل و نقل رو کم کنن.

شناسایی و کم کردن ریسک: با تحلیل داده‌های ریسک‌های قبلی، مثل قطعی برق یا سیل و زلزله، شرکت‌ها می‌تونن ریسک‌های احتمالی رو شناسایی کنن و برای کم کردن اثراتشون برنامه بریزن.

بهتر شدن روابط با مشتری: با تحلیل داده‌های گنده مشتری، مثل داده‌های شبکه‌های اجتماعی و داده‌های خرید، شرکت‌ها می‌تونن نیازهای مشتری رو بفهمن، خدمات رو برای هر کس شخصی‌سازی کنن و مشتری‌ها رو راضی نگه دارن.

بالا رفتن چابکی زنجیره تامین : با تحلیل داده‌های لحظه‌ای از حسگرها و دستگاه‌های IoT، شرکت‌ها می‌تونن سریع به تغییرات بازار واکنش نشون بدن و زنجیره تامین رو چابک‌تر کنن.

چالش‌ها و فرصت‌های کلان داده در مدیریت زنجیره تامین

با اینکه کلان داده خیلی فایده داره، ولی یه سری چالش هم برای شرکت‌ها درست می‌کنه. این چالش‌ها اینا هستن:

حجم خیلی زیاد داده‌ها: مدیریت و تحلیل این همه داده می‌تونه سخت باشه و به زیرساخت‌ها و ابزارهای درست و حسابی نیاز داره.

تنوع داده‌ها: کلان داده می‌تونه از جاهای مختلف و با شکل‌های مختلف بیاد و این تنوع می‌تونه تحلیل کردنشون رو سخت کنه.

سرعت تولید داده‌ها: داده‌ها خیلی سریع تولید می‌شن و این سرعت می‌تونه تحلیل کردنشون تو همون لحظه رو سخت کنه.

امنیت داده‌ها: محافظت از داده‌های گنده در برابر حمله‌های سایبری و دزدی داده‌ها یه چالش بزرگه.

ولی با همه این چالش‌ها، کلان داده فرصت‌های خیلی خوبی رو برای شرکت‌ها ایجاد می‌کنه. با استفاده از ابزارها و تکنیک‌های درست، شرکت‌ها می‌تونن از کلان داده برای بهتر کردن تصمیم‌گیری‌ها، بیشتر کردن کارایی و جلو افتادن تو رقابت استفاده کنن.

DPB که مخفف سه تا کلمه Data Science، Predictive Analytics و Big Data هست، به ترکیب علم داده، تحلیل‌های پیشگویانه و کلان داده اشاره می‌کنه. این سه تا حوزه مثل سه تا دوست صمیمی هستن که با هم کار می‌کنن و می‌تونن حسابی به بهتر شدن تصمیم‌گیری‌ها، بیشتر شدن کارایی و جلو افتادن تو رقابت زنجیره تامین کمک کنن.

تعریف DPB

علم داده: همونطور که قبلاً گفتیم، علم داده یعنی استفاده از روش‌های علمی، فرآیندها، الگوریتم‌ها و سیستم‌ها برای اینکه از داده‌های ریز و درشت و به‌دردنخور، دانش و بینش بکشیم بیرون.

تحلیل‌های پیشگویانه : تحلیل‌های پیشگویانه از داده‌ها، الگوریتم‌های آماری و تکنیک‌های یادگیری ماشین استفاده می‌کنه تا بگه تو آینده چه خبره.

کلان داده: کلان داده هم به اون دسته از داده‌ها می‌گن که اینقدر گنده و پیچیده‌ان که با روش‌های معمولی نمی‌شه مدیریتشون کرد یا تحلیل‌شون کرد.

نقش DPB در تحول زنجیره تامین

DPB می‌تونه زنجیره تامین رو حسابی متحول کنه. با استفاده از DPB، شرکت‌ها می‌تونن:

تصمیم‌های بهتری بگیرن: با تحلیل داده‌های گنده و پیچیده، شرکت‌ها می‌تونن اطلاعات خفنی در مورد همه‌جای زنجیره تامین به دست بیارن و تصمیم‌های بهتری در مورد تولید، مدیریت انبار، حمل و نقل و توزیع بگیرن.

کارایی رو بیشتر کنن: با بهینه کردن فرآیندها، کم کردن ضایعات و بهتر استفاده کردن از منابع، DPB می‌تونه حسابی به بیشتر شدن کارایی زنجیره تامین کمک کنه.

تو رقابت جلو بیفتن: با استفاده از DPB برای پیش‌بینی تقاضا، بهینه کردن قیمت‌گذاری و بهتر کردن روابط با مشتری، شرکت‌ها می‌تونن تو رقابت جلو بیفتن.

چرا تحقیق در حوزه DPB مهمه؟

تحقیق تو حوزه DPB خیلی مهمه، چون باعث می‌شه این حوزه پیشرفت کنه و بشه ازش تو زنجیره تامین استفاده کرد. این تحقیق‌ها می‌تونن:

روش‌ها و الگوریتم‌های جدید بسازن: روش‌ها و الگوریتم‌های جدید برای تحلیل داده‌های گنده و پیچیده تو زنجیره تامین بسازن.

کاربردهای جدید پیدا کنن: کاربردهای جدید DPB رو تو زنجیره تامین پیدا کنن و راه‌حل‌های خفن برای چالش‌های زنجیره تأمین پیدا کنن.

ببینن DPB چقدر فایده داره: ببینن DPB چقدر تو بهتر شدن تصمیم‌گیری‌ها، بیشتر شدن کارایی و جلو افتادن تو رقابت زنجیره تامین مؤثره.

خب، با توجه به چیزایی که تو این مقاله گفتیم، می‌شه فهمید که علم داده، تحلیل های پیشگویانه و کلان داده چقدر تو مدیریت زنجیره تامین مهمن. این ابزارها با اطلاعات خفنی که بهمون می‌دن، کمک می‌کنن تا تصمیم‌های بهتری در مورد همه‌جای زنجیره تامین بگیریم، فرآیندها رو بهینه کنیم، ضایعات رو کم کنیم و کارایی رو ببریم بالا. آخر سر هم، استفاده از DPB می‌تونه به شرکت‌ها کمک کنه تا تو رقابت جلو بیفتن و سودشون رو بیشتر کنن.

پژوهش والر و فاست (۲۰۱۳) هم خیلی واضح نشون می‌ده که DPB می‌تونه زنجیره تامین رو متحول کنه و یه عامل کلیدی برای موفقیت شرکت‌ها تو دنیای رقابتی امروز باشه. با توجه به اینکه این موضوع خیلی مهمه، اگه تحقیق‌های بیشتری تو حوزه DPB انجام بشه، می‌تونه به پیشرفت این حوزه و استفاده ازش تو زنجیره تامین کمک کنه.

امیدواریم این مقاله تونسته باشه بهت کمک کنه تا DPB و کاربردهاش در زنجیره تامین رو بهتر بفهمی.