ما المقصود بتحليلات سلسلة التوريد؟

تمثل التحليلات القدرة على اتخاذ قرارات مستندة إلى البيانات، بناءً على ملخص للبيانات ذات الصلة والموثوقة، وغالبًا ما تستخدم التصور في شكل رسوم بيانية ومخططات ووسائل أخرى.

تشمل الأنواع المختلفة من تحليلات سلسلة التوريد:

توفر الرؤية ومصدر واحد للحقيقة عبر سلسلة التوريد، لكل من الأنظمة والبيانات الداخلية والخارجية.

تساعد المؤسسة على فهم النتيجة أو السيناريو المستقبلي الأكثر احتمالًا وتأثيراته على الأعمال. على سبيل المثال، باستخدام التحليلات التنبؤية، يمكنك توقع الاضطرابات والمخاطر والتخفيف من حدتها.

تساعد المؤسسات على حل المشكلات والتعاون لتحقيق أقصى قدر من القيمة التجارية. ويساعد الشركات على التعاون مع شركاء الخدمات اللوجستية لتقليل الوقت والجهد في التخفيف من الاضطرابات.

تساعد المؤسسة في الإجابة على الأسئلة المعقدة باللغة الطبيعية—بالطريقة التي قد يجيب بها شخص أو فريق من الأشخاص على سؤال. كما تساعد الشركات على التفكير في مشكلة أو قضية معقدة، مثل "كيف يمكننا تحسين أو تطوير X"؟

تحليلات سلسلة التوريد هي أيضًا الأساس لتطبيق التقنيات المعرفية، مثل الذكاء الاصطناعي (AI)، على عملية سلسلة التوريد. تفهم التقنيات المعرفية، وتستنتج، وتتعلم، وتتفاعل مثل الإنسان، ولكن بقدرة وسرعة هائلة.

هذا الشكل المتقدم من تحليلات سلسلة التوريد يبشر بعصر جديد من تحسين سلسلة التوريد. يمكنه فرز كميات كبيرة من البيانات تلقائيًا لمساعدة المؤسسة على تحسين التنبؤ، وتحديد أوجه القصور، والاستجابة بشكل أفضل لاحتياجات العملاء، ودفع الابتكار، والسعي لتحقيق أفكار رائدة.

يمكن أن تساعد تحليلات سلسلة التوريد المؤسسة على اتخاذ قرارات أكثر ذكاءً وسرعة وكفاءة. تشمل الفوائد القدرة على:

الوصول إلى بيانات شاملة لاكتساب نهج تخطيطي متكامل ومستمر ورؤية فورية للبيانات المتباينة التي تدفع الكفاءة التشغيلية والرؤى القابلة للتنفيذ.

يمكن لتحليلات سلسلة التوريد تحديد المخاطر المعروفة والمساعدة في التنبؤ بالمخاطر المستقبلية من خلال اكتشاف الأنماط والاتجاهات عبر سلسلة التوريد.

من خلال تحليل بيانات العملاء، يمكن أن تساعد تحليلات سلسلة التوريد الشركة على التنبؤ بشكل أفضل بالطلب المستقبلي. كما أنها تساعد المؤسسة على تحديد المنتجات التي يمكن تقليلها عندما تصبح أقل ربحية أو فهم احتياجات العملاء بعد الطلب الأولي.

يمكن للشركات استخدام تحليلات سلسلة التوريد لمراقبة المستودعات واستجابات الشركاء واحتياجات العملاء لاتخاذ قرارات مستنيرة بشكل أفضل.

تقدم الشركات الآن تحليلات متقدمة لإدارة سلسلة التوريد. يمكن للتحليلات المتقدمة معالجة البيانات المنظمة وغير المنظمة على حد سواء، لمنح المؤسسات ميزة من خلال التأكد من وصول التنبيهات في الوقت المناسب، حتى تتمكن من اتخاذ قرارات مثالية. يمكن للتحليلات المتقدمة أيضًا بناء ارتباطات وأنماط بين مصادر مختلفة لتقديم تنبيهات تقلل المخاطر بتكلفة قليلة وبأثر أقل على الاستدامة.

مع ازدياد شيوع تقنيات مثل الذكاء الاصطناعي في تحليلات سلسلة التوريد، قد تشهد الشركات انفجارًا في المزيد من الفوائد. المعلومات التي لم تتم معالجتها سابقًا بسبب قيود تحليل بيانات اللغة الطبيعية يمكن الآن تحليلها في الوقت الفعلي. يستطيع الذكاء الاصطناعي قراءة وفهم وربط البيانات بسرعة وشمولية من مصادر وأنظمة وبيانات منعزلة متباينة.

ويمكنه بعد ذلك تقديم تحليل في الوقت الفعلي بناءً على تفسير البيانات. ستحظى الشركات بمعلومات أوسع بكثير لسلسلة التوريد. ويمكنها أن تصبح أكثر كفاءة وتتجنب الاضطرابات—مع دعم نماذج أعمال جديدة.

تُعدّ سلسلة التوريد الواجهة الأكثر وضوحًا للأعمال بالنسبة للعملاء والمستهلكين. وكلما كانت الشركة قادرة على تحليل بيانات سلسلة التوريد بشكل أفضل، كلما زادت قدرتها على حماية سمعة أعمالها واستدامتها على المدى الطويل.

في كتاب "سلسلة التوريد المفكرة"، يحدد Simon Ellis من مؤسسة IDC خمسة "C" لتحليلات سلسلة التوريد الفعالة في المستقبل:

تتضمن السمات الرئيسية لتحسين سلسلة التوريد الفعالة ما يلي:

في الماضي، كانت تحليلات سلسلة التوريد تقتصر في الغالب على التحليل الإحصائي ومؤشرات الأداء القابلة للقياس الكمي لتخطيط الطلب والتنبؤ به. وكانت البيانات تُخزن في جداول بيانات واردة من مختلف المشاركين في سلسلة التوريد.

بحلول التسعينيات، تبنت الشركات أنظمة التبادل الإلكتروني للبيانات (EDI) وأنظمة تخطيط موارد المؤسسات (ERP) لربط وتبادل المعلومات بين شركاء سلسلة التوريد. وقد وفرت هذه الأنظمة سهولة الوصول إلى البيانات لتحليلها، بالإضافة إلى مساعدة الشركات في تصميمها وتخطيطها وتوقعها.

في العقد الأول من الألفية الثالثة، بدأت الشركات في التوجه نحو حلول برمجيات ذكاء الأعمال والتحليل التنبؤي. ساعدت هذه الحلول الشركات على اكتساب معرفة أكثر تعمقًا حول أداء شبكات سلسلة التوريد الخاصة بها، وكيفية اتخاذ قرارات أفضل وكيفية تحسين شبكاتها.

يتعلق التحدي اليوم بكيفية استخدام الشركات على أفضل وجه الكميات الهائلة من البيانات المتولدة في شبكات سلاسل التوريد الخاصة بها. ففي عام 2017 وحده، وصل حجم البيانات التي اطلعت عليها سلسلة التوريد النموذجية إلى 50 ضعفًا مقارنة بما كانت عليه قبل خمس سنوات فقط.¹ ومع ذلك، لم يتم تحليل أقل من ربع هذه البيانات. علاوة على ذلك، بينما يمثل ما يقرب من 20% من جميع بيانات سلسلة التوريد بيانات منظمة يمكن تحليلها بسهولة، فإن 80% من بيانات سلسلة التوريد غير منظمة أو بيانات مظلمة.² وتبحث مؤسسات اليوم عن طرق لتحليل هذه البيانات المظلمة على أفضل وجه.

تشير الدراسات إلى أن التقنيات المعرفية أو الذكاء الاصطناعي يمثلان الحدود التالية في تحليلات سلسلة التوريد. تتجاوز حلول الذكاء الاصطناعي مجرد الاحتفاظ بالمعلومات وأتمتة العمليات. يمكن لبرامج الذكاء الاصطناعي أن تفكر وتستنتج وتتعلم بطريقة تشبه الإنسان. كما يمكن للذكاء الاصطناعي معالجة كميات هائلة من البيانات والمعلومات—سواء كانت منظمة أو غير منظمة—وتقديم ملخصات وتحليلات لتلك المعلومات في لحظة.

تقدّر مؤسسة IDC أنه بحلول عام 2020، ستتضمن 50% من جميع برامج الأعمال بعض وظائف الحوسبة المعرفية.³ لا توفر تقنيات الذكاء الاصطناعي منصة لربط وتفسير البيانات القادمة من مختلف الأنظمة والمصادر بقوة فحسب، بل إنها تسمح للمؤسسات أيضًا بتحليل معلومات وبيانات سلسلة التوريد في الوقت الفعلي. وبالاقتران مع تقنيات سلسلة الكتل الناشئة، ستتمكن الشركات في المستقبل من التنبؤ بالأحداث والتوقع بها بشكل استباقي.

مع ازدياد تعقيد تحليلات سلسلة التوريد، تم تطوير أنواع عديدة من البرامج لتحسين أداء سلسلة التوريد. تغطي منتجات البرمجيات النطاق الكامل—من توفير معلومات دقيقة وفي الوقت المناسب لسلسلة التوريد إلى مراقبة المبيعات.

على سبيل المثال، قامت شركة IBM بتطوير العديد من المنتجات البرمجية لزيادة فعالية تحليلات سلسلة التوريد، حتى أن بعض هذه البرامج تستخدم تقنيات الذكاء الاصطناعي. وبفضل قدرات الذكاء الاصطناعي، يمكن لبرامج سلسلة التوريد أن تتعلم بشكل فعلي تدفق الإنتاج المتغير باستمرار، ويمكنها حتى توقع الحاجة إلى إجراء تغييرات.

استكشف تجربة العملاء في العالم الواقعي والتي توضح تأثير تحليلات سلسلة التوريد

تعاونت شركة FleetPride مع شركة Cresco International لتطبيق حلول تحليلية وصفية وتنبؤية وتوجيهية من شركة IBM، مما يمنح مديري سلسلة التوريد رؤىً تغير قواعد اللعبة في العمليات.