Tedarik zinciri analitiği nedir?

Analitik, genellikle grafikleri, tabloları ve diğer biçimdeki görselleri kullanarak ilgili ve güvenilir verilerin bir özeti doğrultusunda veriye dayalı kararlar alma yeteneğini temsil eder. Tedarik zincirleri, tipik olarak çok yüksek miktarda veri üretir. Tedarik zinciri analitiği, kalıpları açığa çıkararak ve içgörüler üreterek tüm bu verilerden anlam çıkarılmasına yardımcı olur.

Farklı tedarik zinciri analitiği türleri arasında şunlar yer alır:

  • Betimleyici analitik. Hem dahili hem de harici sistemler ve veriler için tedarik zinciri genelinde görünürlük ve tek bir gerçek bilgi kaynağı sağlar.
  • Tahmine dayalı analitik. Bir kuruluşun, en olası sonucu veya gelecek senaryosunu ve bunun iş üzerindeki etkilerini anlamasına yardımcı olur. Örneğin, tahmine dayalı analitik kullanılarak aksaklıklar ve riskler öngörülebilir ve azaltılabilir.
  • Normatif analitik. Kuruluşların sorunları çözmesine ve maksimum iş değeri için işbirliği yapmasına yardımcı olur. İşletmelerin aksaklıkların azaltılması için harcanan zamanı ve çabayı azaltmak amacıyla lojistik ortaklarıyla işbirliği yapmasına yardımcı olur.
  • Kognitif analitik. Bir kuruluşun, aynı bir kişinin ya da ekibin bir soruyu yanıtlaması gibi doğal dildeki karmaşık soruları yanıtlamasına yardımcı olur. Şirketlerin, "X'i nasıl iyileştirebiliriz ya da optimize edebiliriz?" gibi karmaşık bir sorunu ya da problemi kapsamlı bir biçimde ele almasına yardımcı olur.

Tedarik zinciri analitiği, aynı zamanda yapay zeka gibi kognitif teknolojilerin tedarik zinciri sürecine uygulanması için gerekli temeli oluşturur. Kognitif teknolojiler, tıpkı bir insan gibi, ancak çok yüksek kapasite ve hız ile anlar, mantık yürütür, öğrenir ve etkileşim kurar.

Tedarik zinciri analitiğinin bu gelişmiş türü, yeni bir tedarik zinciri optimizasyonu çağını başlatıyor. Bir kuruluşun tahminleri iyileştirmesine, verimsizlikleri belirlemesine, müşteri ihtiyaçlarına daha iyi yanıt vermesine, inovasyonu artırmasına ve devrim niteliğinde fikirleri kovalamasına yardımcı olmak için çok yüksek miktardaki verileri otomatik olarak tarayabilir.

Tedarik zinciri analitiği neden önemli?

Tedarik zinciri analitiği, bir kuruluşun akıllı, daha hızlı ve daha verimli kararlar almasına yardımcı olabilir. Avantajları arasında aşağıda belirtilenleri yapabilme yeteneği yer alır:

  • Önemli yatırım getirisi elde edilmesi. Bundan kısa süre önce gerçekleştirilen bir Gartner araştırması, ankete katılan kuruluşların yüzde 29'unun analitik kullanarak yüksek yatırım getirisi düzeylerine ulaştığını, öte yandan yatırım getirisi elde edemeyenlerin yalnızca yüzde dört olduğunu ortaya koydu.
  • Risklerin daha iyi anlaşılması. Tedarik zinciri analitiği, bilinen riskleri belirleyebilir ve tüm tedarik zinciri genelindeki kalıpları ve eğilimleri saptayarak gelecekteki risklerin tahmin edilmesine yardımcı olabilir.
  • Planlama doğruluğunun artırılması. Tedarik zinciri analitiği, müşteri verilerini analiz ederek bir işletmenin gelecekteki talebi daha iyi tahmin etmesine yardımcı olabilir. Bir kuruluşun, ürünler daha az kâr getirmeye başladığında bu ürünlerin üretimlerini minimum düzeye indirmesine veya ilk siparişin ardından müşterinin neye ihtiyaç duyacağını anlamasına yardımcı olur.
  • Yalın tedarik zincirinin oluşturulması. Şirketler, daha bilgiye dayalı kararlar almak için depoyu, iş ortaklarının yanıtlarını ve müşteri ihtiyaçlarını izlemek amacıyla tedarik zinciri analitiğini kullanabilir.
  • Gelecek için hazırlık yapılması. Şirketler, artık tedarik zinciri yönetimi için gelişmiş analitik sunmaktadır. Gelişmiş analitik, optimum kararlar almak için uyarıları zamanında alma konusunda kuruluşlara avantaj sağlamak amacıyla hem yapılandırılmış hem yapılandırılmamış verileri işleyebilir. Riskleri düşük maliyetle ve sürdürülebilirlik üzerinde daha az etkiyle minimum düzeye indirgeyen uyarılar sağlamak için farklı kaynaklar arasında bağıntı ve örüntüler oluşturabilir.

Yapay zeka gibi teknolojiler tedarik zinciri analitiğinde daha yaygın hale geldikçe, şirketler gelecekteki avantajlarda bir patlamaya şahit olabilirler. Doğal dildeki verilerin analiz edilmesindeki sınırlamalar nedeniyle daha önce işlenmeyen bilgiler, artık gerçek zamanlı olarak analiz edilebilir. Yapay zeka, farklı kaynaklardan, silolardan ve sistemlerden elde edilen verileri hızlı ve kapsamlı bir biçimde okuyabilir, anlayabilir ve ilişkilendirebilir. Daha sonra, verilere ilişkin yorumlar doğrultusunda gerçek zamanlı analiz sağlayabilir. Şirketler, çok daha geniş kapsamlı tedarik zinciri istihbaratına sahip olacak. Yeni iş modellerini desteklerken aynı zamanda daha verimli hale gelebilir ve aksaklıklardan kaçınabilirler.

Tedarik zinciri analitiğinin evrimi

Tedarik zinciri analitiği, geçmişte ağırlıklı olarak talep planlaması ve tahmin için istatistiksel analiz ve nicel olarak ifade edilebilen performans göstergeleri ile sınırlıydı. Veriler, tedarik zincirindeki farklı katılımcılarından gelen elektronik tablolarda depolanmaktaydı.

1990'lı yıllarda, şirketler tedarik zinciri iş ortakları arasında bağlantı kurmak ve bilgi alışverişi gerçekleştirmek için Elektronik Veri Değişimi (EDI) ve Kurumsal Kaynak Planlaması (ERP) sistemlerini kullanmaya başladı. Bu sistemler, analiz için verilere daha kolay erişim sağlarken, aynı zamanda işletmelere tasarım, planlama ve tahmin konusunda da yardımcı olmaktaydı.

2000'li yıllarda, işletmeler iş istihbaratına ve tahmine dayalı analitik yazılımı çözümlerine yönelmeye başladı. Bu çözümler, şirketlerin, tedarik zinciri ağlarının performansına, daha iyi kararların nasıl alınacağına ve ağlarının nasıl optimize edileceğine ilişkin daha derinlemesine bilgi sahibi olmasına yardımcı oldu.

Günümüzde yaşanan zorluk, şirketlerin tedarik zinciri ağlarında üretilen çok yüksek miktardaki verileri en iyi şekilde nasıl kullanabileceğinde yatıyor. 2017 yılında bile, tipik bir tedarik zinciri yalnızca beş yıl öncesine kıyasla 50 kat daha fazla veriye erişmekteydi.¹ Ancak, bu verilerin dörtte birinden daha azı analiz ediliyordu. Ayrıca, tüm tedarik zinciri verilerinin yaklaşık olarak yüzde 20'si yapılandırılmış durumda ve kolayca analiz edilebilir olsa da, tedarik zinciri verilerinin yüzde 80'i yapılandırılmamış veya karanlık verilerden oluşuyor.² Günümüzün kuruluşları, bu karanlık verileri en iyi şekilde analiz etmenin yollarını arıyor.

Araştırmalar, tedarik zinciri analitiğinde gelinen son noktanın kognitif teknolojiler veya yapay zeka olduğuna işaret ediyor. Yapay zeka çözümleri, bilgilerin saklanmasının ve süreç otomasyonunun ötesine geçiyor. Yapay zeka yazılımları, insana benzer bir biçimde düşünebilir, mantık yürütebilir ve öğrenebilir. Yapay zeka ayrıca, yapılandırılmış veya yapılandırılmamış olması fark etmeksizin olağanüstü miktarda veriyi ve bilgiyi işleyebilir ve bu bilgilerin özetlerini ve analizlerini anında sağlayabilir.

IDC, 2020 yılında tüm iş yazılımlarının yüzde 50'sinin bazı kognitif bilişim işlevleri içereceğini tahmin ediyor.³ Yapay zeka, yalnızca sistemlerden ve kaynaklardan elde edilen verilerin güçlü bir biçimde ilişkilendirilmesi ve yorumlanması için bir platform sağlamakla kalmıyor, aynı zamanda kuruluşların tedarik zinciri verilerini ve istihbaratını gerçek zamanlı olarak analiz etmesine de imkân tanıyor. Yeni Blockchain teknolojileri ile birleştirildiğinde, gelecekte şirketler, olayları proaktif bir biçimde öngörebilecek ve tahmin edebilecek.

Etkin tedarik zinciri analitiğinin temel özellikleri

Tedarik zinciri, müşteriler ve tüketiciler bakımından işletmenin en belirgin yüzüdür. Bir şirket tedarik zinciri analitiğini ne kadar iyi yaparsa, iş itibarını ve uzun vadedeki sürdürülebilirliğini o kadar iyi korur.
IDC'den Simon Ellis, The Thinking Supply Chain (Düşünen Tedarik Zinciri) adlı teknik belgede, geleceğin etkin tedarik zinciri analitiğinin beş temel öğesini belirliyor:

  • Bağlı. Sosyal medyadan yapılandırılmamış verilere, Nesnelerin İnternetinden yapılandırılmış verilere ve geleneksel Kurumsal Kaynak Planlaması ve işletmeler arası (B2B) bütünleştirme araçlarından elde edilen daha geleneksel veri kümelerine erişme olanağı.
  • İş birliğine dayalı. Tedarikçilerle olan işbirliğinin iyileştirilmesi, çok sayıda kuruluşun işbirliği yapmasına ve etkileşim kurmasına olanak sağlanması için bulut tabanlı ticaret ağlarının giderek artan oranda kullanılması anlamına geliyor.
  • Siber bilinçli. Tedarik zincirinin, sistemlerini siber sızmalara ve bilgisayar korsanlığına karşı güçlendirmesi gerekir ve bu da kuruluş genelinde son derece dikkat edilmesi gereken bir noktadır.
  • Kognitif yetenekli. Yapay zeka platformu, zincir genelindeki kararları ve eylemleri düzenleyerek, koordine ederek ve yürüterek modern tedarik zincirinin kontrol kulesi haline geliyor. Tedarik zincirinin büyük kısmı otomatikleştirilmiş durumda ve kendi kendine öğrenme yeteneğine sahip.
  • Kapsamlı. Analitik yeteneklerinin veriler ile gerçek zamanlı olarak ölçeklenmesi gerekiyor. İçgörüler kapsamlı ve hızlı olacak. Geleceğin tedarik zinciri için gecikme kabul edilebilir değil.

Günümüzün tedarik zinciri ağlarında etkin analitik, daha müşteri odaklı hale gelme, hızlı yanıt verirken aynı zamanda doğruluğu ve bütünlüğü koruma yeteneğini gerektiriyor. İşletmeler, yapılandırılmamış ve doğal dil tabanlı veriler de dahil olmak üzere farklı veri kaynaklarından elde edilen çok yüksek miktarlardaki verileri hızla analiz edebilecek tedarik zinciri analitik çözümleri arıyor. Son olarak, tedarik zinciri analitiğinden, hava durumu, savaş, işçiler ve yasal düzenlemeler gibi dış kuvvetler de dahil olmak üzere giderek artan sayıdaki tedarik zinciri değişkenini tahmin etmesi talep ediliyor.

Tedarik zinciri analitiği için yazılım kullanma

Tedarik zinciri analitiği bu kadar karmaşık hale gelirken, tedarik zinciri performansının optimize edilmesi için pek çok farklı türde yazılım geliştirildi. Yazılım ürünleri, zamanında ve doğru tedarik zinciri bilgileri sağlanmasından satışların izlenmesine kadar tüm yelpazeyi kapsıyor.

Örneğin IBM, tedarik zinciri analitiğinin etkinliğini artırmaya yönelik çok sayıda yazılım ürünü geliştirdi ve hatta bu yazılımlardan bazıları yapay zeka teknolojilerinden yararlanıyor. Tedarik zinciri yazılımları, yapay zeka yetenekleriyle, sürekli olarak dalgalanan üretim akışını gerçek anlamda öğrenebilir ve değişikliklere duyulan ihtiyacı öngörebilir. IBM ürünleri arasında şunlar yer alıyor:

IBM Sterling Supply Chain Insights with Watson

İşletmelerin verilerin içerdiği paraziti aşmasına ve güvenle daha hızlı hareket edebilmek için içgörüler elde etmesine yardımcı olmak amacıyla yapay zeka yeteneklerinden yararlanır.

Watson Supply Chain Fast Start

Şirketin yapay zeka destekli tedarik zincirine doğru olan yolculuğunu hızlandırmaya yönelik bir çevik atölye çalışması.

IBM Sterling Supply Chain Business Network

Şirketlerin tüm ilgili işlemleri tek gösterge panosundan görmesine olanak sağlar. Yazılım, sorunları BT müdahalesi olmaksızın hızla saptayabilir ve değerlendirebilir ve saatler yerine dakikalar içinde çözüm sağlanmasına imkân tanır.

IBM Planning Analytics

Şirketlerin verimliliği artırmak ve zamanında, güvenilir planlar oluşturmak için planlama, bütçe oluşturma, tahminde bulunma ve analiz süreçlerini otomatikleştirmesine yardımcı olur.

Tedarik zinciri analitiğine ilişkin başarı öyküleri ve bloglar

Lenovo, IBM Sterling Supply Chain Insights with Watson'ı kullanıyor

Lenovo

Tedarik zinciri aksaklıklarına ortalama müdahale süresini günlerden dakikalara indiriyor, başka bir deyişle geçmişe kıyasla yüzde 90 oranında daha hızlı müdahale ediyor.

Akıllı tedarik zinciri için veri analitiği

Veri analitiği

Veri analitiğini operasyonlarınızı ve elde ettiğiniz sonuçları iyileştirmek için nasıl uygulayabilirsiniz?

Kaynaklar

Kaynak

1. “The path to a thinking supply chain,” Simon Ellis, John Santagate, IDC Technology Spotlight, Ağustos 2018 (PDF, 1,2 MB)

2. “The AI journey: Artificial intelligence and the supply chain,” IBM Watson Supply Chain

3. “Creating a thinking supply chain for the cognitive era,” Matt McGovern, Watson Customer Engagement, 27 Mart 2017

4. “Why supply chain analytics is a must have,” Christy Pettey, Gartner, 14 Mayıs 2015