تحليلات سلسلة التوريد: الأمثلة والتطبيقات وحالات الاستخدام

تولد سلاسل التوريد كميات هائلة من البيانات. من خلال جمعها معاً، تكتسب المؤسسات صورة أوضح لعملياتها وللمواضع التي قد تتطلب إجراء تغييرات.

عملياً، تساعد تحليلات سلسلة التوريد الفرق على فهم ما يحدث عبر سلسلة التوريد، ولماذا وما قد يحدث لاحقاً. هذا النهج يجعل من الممكن التخطيط المسبق، بدلاً من مجرد الاستجابة للمشكلات بعد وقوعها. على سبيل المثال، يمكن للتحليلات أن تكشف عن أنماط في الطلب، وتسليط الضوء على التأخيرات في أوقات التسليم، أو تحديد مخاطر الموردين، أو إظهار أين تكون مستويات المخزون مرتفعة للغاية أو منخفضة للغاية.

ينطبق نفس النهج الأساسي على معظم قرارات سلسلة التوريد: استخدام تحليل البيانات لقياس الأداء، وتحليل أسباب المشكلات أو عدم الكفاءة، والتنبؤ بالظروف المستقبلية، وتحديد أفضل مسار للعمل.

يمكن أن تأتي البيانات من مصادر متعددة، بما في ذلك أنظمة تخطيط موارد المؤسسات (ERP) وأنظمة المستودعات والنقل، ومستشعرات إنترنت الأشياء (IoT) وسجلات المبيعات، وتقارير الموردين، وبيانات السوق الخارجية. إنّ تجميع كافة البيانات معاً يتيح للمؤسسات تحسين العمليات اليومية، وفي الوقت ذاته الاستعداد للتغييرات طويلة الأمد في شبكة سلاسل التوريد.

تشمل حالات الاستخدام الشائعة لتحليلات سلسلة التوريد ما يلي:

• التنبؤ بالطلب وإدارة المخزون
• مراقبة أداء الموردين وإدارة المخاطر
• تحسين النقل والخدمات اللوجستية
• إدارة المستودعات
• رؤية شاملة لسلسلة التوريد
• المشتريات والتوريد
• تتبع الاستدامة وإعداد تقارير الانبعاثات

إدارة سلسلة التوريد الحديثة معقدة للغاية. غالباً ما تمتد سلاسل التوريد العالمية عبر بلدان عديدة، وتضم العشرات (أو المئات) من الموردين، كما تتأثر بالتقلبات في الطلب، والقدرة الاستيعابية، والتسعير، والظروف الجيوسياسية.

من الصعب إدارة هذه الأنظمة بدون قدرات تحليل البيانات المتقدمة. تُظهر الأبحاث أن قادة سلاسل التوريد يعتمدون بشكل متزايد على الرؤى المستمدة من البيانات لتوجيه قرارات أفضل.

وفقاً لدراسة أجرتها شركة IBM (ملف PDF)، بات الرؤساء التنفيذيون يعتبرون الآن أداء سلاسل التوريد، بما في ذلك المرونة وكفاءة العمليات، التحدي الأبرز لديهم. تشير أبحاث أخرى إلى أن الاضطرابات الكبيرة في سلاسل التوريد يمكن أن تكلف الشركات ما يصل إلى 45% من أرباح العام الواحد على مدار عقد من الزمان.

ونتيجة لذلك، تستثمر مؤسسات كثيرة في تحسين تحليلات بيانات سلسلة التوريد، بما في ذلك التقنيات والأدوات التي توفر رؤى فورية عند الطلب وقدرات على التوقع التنبؤي. وتكشف إحدى الدراسات أن المؤسسات التي تنشر تحليلات مدعومة بالذكاء الاصطناعي وأدوات شاملة لرؤية سلسلة التوريد يمكنها أن تعزز بدرجة كبيرة قدرتها على توقع الاضطرابات والاستجابة لها.

مع استمرار تعقيد سلاسل التوريد وإشراك المزيد من الأطراف المعنية، تصبح تحليلات سلسلة التوريد أداة لإعداد التقارير وطريقة رئيسية لإدارة المخاطر وتحسين الكفاءة التشغيلية.

غالباً ما يتم تصنيف تحليلات سلسلة التوريد إلى أربعة أنواع رئيسية. يجيب كل منها على سؤال مختلف حول كيفية أداء سلسلة التوريد والإجراءات التي يجب اتخاذها:

1. التحليلات الوصفية: التحليلات الوصفية تنظر إلى ما حدث بالفعل. تستخدم البيانات التاريخية لتتبع مقاييس مثل مستويات المخزون، وتوزيع العمالة، وأوقات التسليم، مما يوفر رؤية أساسية للعمليات.
2. التحليلات التشخيصية: تقارن التحليلات التشخيصية البيانات من مصادر متعددة لفهم سبب حدوث التأخيرات أو النقص. هذه الخطوة مهمة لإصلاح المشكلات بدلاً من مجرد الاستجابة لها.
3. التحليلات التنبؤية: تستخدم التحليلات التنبؤية النماذج الإحصائية والتعلم الآلي للتنبؤ بالطلب وأوقات التسليم والاضطرابات المحتملة حتى تتمكن الفرق من التخطيط مسبقاً.
4. التحليلات الإلزامية: تجمع التحليلات الإلزامية بين التوقعات ونماذج التحسين للتوصية بالإجراءات التي ينبغي اتخاذها. وغالبًا ما تكون مدعومة بالذكاء الاصطناعي وتُستخدم لتحسين الكفاءة وضبط التكاليف.

تؤدي التطورات في مجالات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والأتمتة إلى توسيع نطاق ما يمكن للمؤسسات تحقيقه من خلال تحليلات سلاسل التوريد. يمكن لمنصات التحليلات الحديثة معالجة مجموعات بيانات أكبر، وتوليد توقعات أكثر دقة، ودعم اتخاذ قرارات أسرع عبر عمليات سلسلة التوريد. وجدت دراسة أجرتها IBM أن المؤسسات التي تستثمر بشكل أكبر في الذكاء الاصطناعي في عمليات سلسلة التوريد تسجل نمواً في الإيرادات بنسبة 61% أعلى من نظيراتها.

• التنبؤ واستشعار الطلب المدعوم بالذكاء الاصطناعي: اعتمد التنبؤ بالطلب التقليدي على البيانات التاريخية والتخطيط اليدوي. تستخدم نماذج التنبؤ المدعومة بالذكاء الاصطناعي مجموعة أوسع من المدخلات، بما في ذلك بيانات المبيعات في الوقت الفعلي، ونشاط التجارة الإلكترونية، وإشارات السوق، وبيانات الطقس، والمؤشرات الاقتصادية. يتم تحديث هذه النماذج باستمرار، حتى تتمكن المؤسسات من التنبؤ بالطلب على مستوى أكثر تفصيلاً.

• إنترنت الأشياء ورؤية سلسلة التوريد في الوقت الفعلي: أسهم انتشار أجهزة إنترنت الأشياء (IoT) في إتاحة جمع البيانات في الوقت الفعلي من الشحنات، ومعدات المستودعات، وأنظمة الإنتاج، ومركبات التوصيل. ومع دمج البيانات على النحو الصحيح في منصة تحليلات سلسلة التوريد، تستطيع المؤسسات مراقبة مستويات المخزون، وتتبع الشحنات، واكتشاف حالات التأخير فور حدوثها.

• التوأم الرقمي والمحاكاة: تدعم بعض منصات التحليلات الآن التوأم الرقمي، وهو نموذج افتراضي لسلسلة التوريد. تسمح هذه النماذج وتصورات البيانات للمؤسسات بمحاكاة التغييرات (مثل إضافة مركز توزيع أو تغيير الموردين) قبل اتخاذ قرارات على أرض الواقع. يساعد هذا النهج قادة سلسلة التوريد على تقييم المفاضلة بين الربحية والسرعة ومستويات الخدمة مع تقليل المخاطر التشغيلية.

• تحليلات اللغة الطبيعية والذكاء الاصطناعي التوليدي: يجعل الذكاء الاصطناعي التوليدي بيانات سلسلة التوريد أسهل في الاستخدام. تتيح واجهات اللغة الطبيعية للمستخدمين طرح أسئلة حول أداء سلسلة التوريد دون كتابة استفسارات معقدة، ويمكن لمساعدي الذكاء الاصطناعي تسليط الضوء تلقائياً على حالات الخلل أو الاتجاهات في لوحات المعلومات والتقارير. تقلل هذه العملية من الوقت اللازم للانتقال من البيانات إلى الرؤى القابلة للتنفيذ.

• أتمتة القرارات الروتينية: تُستخدم نماذج التعلم الآلي أيضاً لأتمتة القرارات ذات الأحجام الكبيرة. تسمح الأتمتة للمؤسسات بالاستجابة بشكل أسرع للظروف المتغيرة مع تقليل الجهد اليدوي والأخطاء. تدمج العديد من منصات تحليلات المؤسسات، بما في ذلك حلول سلسلة التوريد من IBM، الذكاء الاصطناعي والتحليلات التنبؤية مباشرة في سير عمل سلسلة التوريد لدعم اتخاذ القرارات في الوقت الفعلي والمبنية على البيانات عبر سلسلة التوريد.

تُعد التحليلات ضرورية لتحسين عمليات سلسلة التوريد وتبسيطها. تعتمد على التزام المؤسسات بجودة البيانات وممارسات إدارتها بشكل جيد.

إليكم أمثلة رئيسية ودراسات حالة حول كيفية تطبيق تحليلات سلسلة التوريد.

يعد التنبؤ بالطلب أحد الاستخدامات الأكثر شيوعًا لتحليلات سلسلة التوريد. من خلال دمج بيانات المبيعات التاريخية مع إشارات الوقت الحقيقي مثل العروض الترويجية والموسمية واتجاهات السوق، يمكن للمؤسسات الحفاظ على مستويات أفضل من المخزون وتجنب نفاد المخزون أو فائض السلع.

بالنسبة لتجار التجزئة الذين يديرون أعداداً كبيرة من وحدات حفظ المخزون (SKUs) عبر المتاجر وقنوات التجارة الإلكترونية، تتيح نماذج التنبؤ المدعومة بالذكاء الاصطناعي تقديم توقعات على مستوى دقيق، وتساعد المخططين على الاستجابة بشكل أسرع للطلب المتغير.

على سبيل المثال، تعاونت ANTA Group، المتخصصة في تصنيع السلع الرياضية، مع IBM لتحسين التنبؤ بالطلب وتخطيط المخزون، بعد أن جعل النمو السريع أساليب التخطيط اليدوي أكثر صعوبة من حيث الإدارة. ومن خلال دمج بيانات سلسلة التوريد والترويج التجاري والمبيعات ضمن بيئة موحدة للتحليلات والتخطيط، اكتسبت الشركة رؤية أوضح لأنماط الطلب الموسمية. كما أصبحت قادرة على تعديل مستويات الإنتاج والمخزون في مرحلة أبكر من دورة التخطيط.

تساعد تحليلات سلاسل التوريد المؤسسات على تتبع أداء الموردين باستخدام مقاييس مثل التسليم في الوقت المحدد، ومُدد التوريد، ومعدلات العيوب، والامتثال للعقود. من خلال دمج بيانات سلاسل التوريد الداخلية مع مصادر البيانات الخارجية (مثل تنبيهات الطقس)، يمكن للشركات تحديد الاضطرابات المحتملة والاستجابة لها في وقت مبكر قبل أن تؤثر على العمليات.

على سبيل المثال، تعاونت شركة Dun & Bradstreet مع IBM لتطوير "D&B Ask Procurement"، وهي أداة تحليلية مدعومة بالذكاء الاصطناعي مصممة لمنح فرق المشتريات رؤية أكثر شمولاً لمخاطر الموردين. يجمع هذا الحل بين بيانات الأعمال العالمية من Dun & Bradstreet وبين أدوات الذكاء الاصطناعي والأتمتة من IBM® watsonx، وذلك بهدف استخلاص رؤى فورية حول الحالة المالية للموردين، وهيكل الملكية، وغيرها من عوامل المخاطرة.

تستخدم تحليلات النقل البيانات في الوقت الفعلي من شركات النقل وأنظمة تحديد المواقع (GPS) وشبكات المرور لتحسين التوجيه والجدولة وتخطيط الحمولة. يتيح هذا النهج للمؤسسات الموازنة بين خفض التكاليف، وسرعة التنفيذ، ومستويات الخدمة، مع تقليل أوجه القصور في العمليات اللوجستية.

على سبيل المثال، تستخدم UPS التحليلات المتقدمة وخوارزميات التحسين في نظام ORION لتوجيه المسارات وأداة UPSNav لتحليل مسارات التسليم وأنماط حركة المرور، مما يساعد السائقين على قطع أميال أقل. أبلغت الشركة عن تحقيق وفورات كبيرة في الوقود وتحسينات في الكفاءة نتيجة لاستخدام التحليلات لتوجيه قرارات تحديد المسارات.

تستخدم المؤسسات بشكل متزايد التحليلات لتتبع الانبعاثات واستهلاك الطاقة والنفايات وغيرها من مقاييس الاستدامة . من خلال تحليل هذه البيانات إلى جانب مقاييس التكلفة والخدمة، يمكن للشركات تقييم طرق الحد من الأثر البيئي.

فعلى سبيل المثال، يتيح برنامج SmartWay3 التابع لوكالة حماية البيئة الأمريكية للمستخدمين³ تتبع المعلومات المتعلقة بالوقود والانبعاثات ومشاركتها. ويساعد ذلك الشركات على تحديد خيارات نقل أكثر كفاءة.

غالبًا ما تُستخدم تحليلات سلسلة التوريد لتحسين عمليات المستودعات. من خلال تحليل البيانات من أنظمة المستودعات، وأجهزة إنترنت الأشياء (IOT)، وأدوات تتبع المخزون، يمكن للمخازن تقليل الأخطاء وتحسين الاستيفاء. تُعد البيانات في الوقت الفعلي مهمة بشكل خاص في بيئات التوزيع الكبيرة ، حيث يمكن أن تؤثر التأخيرات الصغيرة أو عدم الدقة على أوقات التسليم ورضا العملاء.

على سبيل المثال، تستخدم حلول إدارة المستودعات الرقمية المبنية باستخدام مجموعة تطبيقات IBM® Maximo وأدوات الشركاء تقنيات الرموز الشريطية (Bar-coding)، والالتقاط التلقائي للبيانات، وتتبع المخزون في الوقت الفعلي وذلك لتحسين الدقة والكفاءة في عمليات المستودعات.

في العديد من سلاسل التوريد، تتوزع البيانات عبر أنظمة مختلفة، مما يجعل من الصعب رؤية ما يحدث خارج نطاق الموردين المباشرين أو المستودعات. تساعد تحليلات سلاسل التوريد في تجميع هذه المعلومات معاً، حيث تدمج البيانات من أنظمة تخطيط موارد المؤسسات (ERP)، ومزودي خدمات النقل، وأنظمة المخزون، وبوابات الموردين، وذلك لإنشاء رؤية موحدة وشاملة لسلسلة التوريد. مع تحسين الرؤية، يمكن للفرق اكتشاف المشكلات في وقت مبكر.

على سبيل المثال، قامت شركة IBM بتحديث سلسلة التوريد الخاصة بها من خلال ربط البيانات الواردة من أنظمة التخطيط والمشتريات والتصنيع والخدمات اللوجستية في منصة تحليلات مشتركة. من خلال رؤية أوضح للمخزون والطلبات ونشاط الموردين عبر شبكتها العالمية، ساهم حل تحليل سلاسل التوريد من شركة IBM في خفض تكاليف سلسلة التوريد بمقدار 160 مليون دولار أمريكي، كما عزز من مستويات المرونة والقدرة على التكيف.

تساعد تحليلات المشتريات والتوريد المؤسسات على تقييم تسعير الموردين، وأنماط الإنفاق، ومخاطر التوريد عبر فئات المواد الخام والمكونات. من خلال دمج بيانات المشتريات مع مجموعة البيانات الأخرى، يمكن للشركات تحديد اتجاهات التكاليف ومراقبة الأداء. تتيح هذه العملية لفرق المشتريات اتخاذ قرارات أفضل بشأن العقود واختيار الموردين.

وجدت دراسة استطلاعية أن الشركات الأفضل أداءً تخصص حوالي ربع موظفي المشتريات لديها لفرق تحليل البيانات، مما يشير إلى أهمية مهارات تحليل البيانات لهذا القطاع من الأعمال.

إن إطلاق منتجات جديدة يأتي مصحوباً بحالة من عدم اليقين. تسمح أدوات التحليلات التنبؤية والمحاكاة لفرق سلسلة التوريد بنمذجة سيناريوهات الطلب، وتخطيط مستويات المخزون، وتحديد العوائق المحتملة قبل بدء الإنتاج. من خلال اختبار سيناريوهات مختلفة مسبقاً، يمكن للمؤسسات مواءمة خطط التصنيع والتوريد والتوزيع مع الطلب المتوقع، مما يقلل من مخاطر حدوث نقص في الإمدادات أو تكدس في المخزون.

على سبيل المثال، ذكرت Colgate-Palmolive أنها تستخدم محاكاة التوأم الرقمي والتحليلات القائمة على الذكاء الاصطناعي لاختبار أفكار المنتجات الجديدة، وتقييم مدى تأثير التغيرات في الطلب على عمليات الإنتاج وسلسلة التوريد قبل الإطلاق.