利用供应链数据加快竞争优势的5种方法

当你想到最前沿的数据分析时，谷歌和Facebook等大型科技公司不可避免地会出现在你的脑海中。你可能没有意识到，DHL供应链应该被包括在这个列表中。DHL供应链在发现、分析和利用数据方面的进步正在改变供应链，更不用说为我们的客户带来巨大的利益和ROI。

随着供应链变得越来越复杂和数字化，数据分析正在成为一种强大的工具，帮助企业实现更大的供应链可视性、灵活性和弹性。

许多公司面临的挑战是充分识别、确定优先级并根据数据采取行动，以交付可衡量的、可获得的业务目标和价值……以及最终的预测洞察力。当涉及到通过建立数据分析流程可以实现的业务价值时，大多数公司都只是触及了皮毛。

无论他们是在追踪错误的数据，还是他们没有足够的数据或正确的专业知识来有效地分析数据，许多公司都失去了利用数据的力量来解决复杂供应链挑战的重要机会。第三方物流(3PL)供应商，如DHL供应链，在数据分析领域处于领先地位，可以提供帮助。

有效利用数据突破供应链挑战

以下是DHL供应链使用预测分析和机器学习来解锁新机遇和解决主要供应链挑战的五个领域。

1.）劳动

对供应链人才的需求仍然是一个严峻的挑战，企业难以识别和吸引合格的候选人。DHL供应链正在使用数据分析来帮助企业改进资源规划，以确保他们拥有所需的熟练劳动力。

我们这样做的方法之一是关注那些有助于更好地理解与员工离职相关的属性的数据。对于我们的许多客户，我们估计每个员工的营业额成本可能高达4000美元。我们分析了各种公共和私人数据点，以了解是什么导致了微观和宏观层面上的周转。这种理解使我们能够在高水平上推荐战略更改，甚至运行不同的场景来辨别哪些更改可能是最有效的。

2.）峰计划

无论企业如何积极预测和准备需求高峰，通常都是不够的。一旦交易量达到，企业不可避免地会退回到被动状态，试图弄清楚哪些产品有需求，并将这些产品从储备区转移到活跃区。

DHL供应链创建了一个机器学习模型，从过去和当前的旺季中学习，使客户能够更有效地对仓库内的库存做出决策。该模型综合了各种内部和外部因素，如库存水平、产品需求、进货库存率、购买模式、经济预测和消费者趋势，因此企业可以更好地配置库存，以满足客户需求的变化或增强。

3)。减少仓库中的错误

通过更大的可见性和预测性分析，可以有很多机会提高仓库中的操作效率。例如，在DHL供应链，我们正在使用机器学习来减少与周期计数相关的错误率。这个循环计数预测模型已被证明可以确保实际库存计数与系统中列出的相符。

该模型从WMS收集所有历史周期计数任务的数据，并将其与许多其他数据点(包括产品信息、位置和事务)结合起来。然后它会学习为什么会发生错误，甚至能够预测错误可能发生的位置。然后使用这些信息来识别和更改那些可能导致错误的流程，从而提高周期计数的准确性，并确保在消费者需要时提供产品。

4)。环保的交通工具万博ag客户端app

DHL供应链为供应链可持续发展计划带来额外成功的方式之一是，利用美国环保署的SmartWay计划，帮助物流和供应链经理在选择承运人时优先考虑效率。通过对运输公司的排放和环境影响进行评分，该项目帮助企业识别和选择更高效的货运公司、运输方式、设备和运营策略，以提高供应链的可持续性和降低成本。

DHL供应链也使用了我们与SmartWay合作开发的专有算法，以推动更多的货运到性能更好的承运人。我们可以为我们的客户运行预测场景，向他们展示过渡到一个smartway级别的运营商需要多少成本和节省多少二氧化碳。我们还可以随着时间的推移跟踪决策的实际表现。

5)。端到端供应链可视性

来自DHL SupplyChain的MySupplyChain门户网站汇集了来自整个供应链各个平台的数据，以帮助消除混乱，突出显示达到目标和实现供应链可见性所需的数据。用户不再需要访问和解释完全不同的系统来导航供应链需求和分析。

该平台允许客户访问跟踪和跟踪数据、库存、运营绩效和报告、业务分析、客户服务等，提供全球供应链运营的端到端可见性。有了这个完整的网络范围的库存位置和仓库级别的订单状态的视图，客户可以利用最新的数据来确定推动持续改进和竞争优势的洞察力。

要了解更多关于DHL供应链如何使用数据帮助您突破供应链障碍的信息，请访问http://app.supplychain.dhl.com/e/er?s=1897772577&lid=8876．