5种方法通过更智能地使用供应链数据来加速您的竞争优势

通过预测分析和机器学习，与第三方物流合作可以帮助您释放新的机会，并解决主要的供应链挑战。

通过DHL供应链2022年2月1日

当你想到前沿数据分析时，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。您可能没有意识到，但DHL供应链应该被列入该名单。DHL供应链在发现、分析和利用数据方面取得的进步正在改变供应链，更不用说为我们的客户带来实质性的利益和投资回报率。

随着供应链不断变得更加复杂和数字化，数据分析正在发展成为一种强大的工具，帮助公司实现更大的供应链可见性、灵活性和弹性。

许多公司面临的挑战是充分识别、确定优先级并对数据采取行动，以交付可衡量的、可获得的业务目标和价值，并最终获得预测性洞察力。当涉及到通过建立数据分析流程可以实现的业务价值时，大多数人几乎没有触及表面。

无论是跟踪错误的数据，还是没有足够的数据或正确的专业知识来有效地分析数据，许多公司都错过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)提供商可以提供帮助，比如在数据分析方面处于行业领先地位的DHL Supply Chain。

有效利用数据突破供应链挑战

以下是DHL供应链正在使用预测分析和机器学习来释放新机会并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，企业很难找到并吸引合格的候选人。DHL供应链正在使用数据分析来帮助公司改进资源规划，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数据，这些数据可以帮助我们更好地理解与员工离职相关的属性。对于我们的许多客户，我们估计每个员工的离职成本可能高达4,000美元。我们分析了各种公共和私人数据点，以了解导致微观和宏观层面的人员流动的原因。这种理解使我们能够在高层次上推荐战略变更，甚至运行不同的场景来辨别哪些变更可能是最有效的。

2)。峰计划

无论公司多么努力地主动预测和准备高峰需求，这往往是不够的。一旦需求量下降，公司不可避免地会回到反应状态，试图找出哪些产品是有需求的，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，可以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。该模型结合了各种内部和外部因素，如库存水平、产品需求、进货率、购买模式、经济预测和消费趋势，因此公司可以更好地定位库存，以满足客户需求的变化或加剧。

3)。减少仓库中的错误

通过更高的可见性和预测分析，有很多机会可以提高仓库的运营效率。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。这种循环计数预测模型已被证明可以确保实际的库存计数与系统中列出的相符。

该模型从WMS收集有关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、位置和交易)结合起来。然后，它了解错误发生的原因，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可能导致错误的流程，提高周期计数的准确性，并确保消费者需要时可以获得产品。

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倡议带来额外成功的方法之一是使用EPA的SmartWay计划，帮助物流和供应链经理在选择运营商时优先考虑效率。通过对承运人的排放和环境影响进行评分，该项目帮助公司识别和选择更高效的货运承运人、运输模式、设备和运营策略，以提高供应链的可持续性和降低成本。

DHL供应链还使用我们与SmartWay开发的专有算法，将更多的货物送到表现更好的承运人那里。我们可以为我们的客户运行预测场景，向他们展示转换到smartway评级的运营商将花费多少成本，以及他们将节省多少二氧化碳。我们还可以跟踪该决策的实际表现。

5)。端到端供应链可视性

DHL供应链的MySupplyChain门户网站汇集了来自供应链各个平台的数据，以帮助消除混乱，并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。有了这种网络范围内的库存位置和仓库级订单状态的完整视图，客户可以利用最新的数据来识别驱动持续改进和竞争优势的见解。