5种方法通过更聪明地使用供应链数据来加速您的竞争优势

当你想到前沿的数据分析时，不可避免地会想到谷歌和Facebook等大型科技公司。你可能没有意识到，但DHL供应链应该包括在这个名单中。DHL供应链在发现、分析和利用数据方面所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，数据分析正在演变成一个强大的工具，帮助企业实现更高的供应链可见性、灵活性和弹性。

许多公司面临的挑战是充分识别、确定优先级并根据数据采取行动，以交付可衡量的、可实现的业务目标和价值……并最终实现可预测的洞察力。当涉及到通过建立数据分析流程可以实现的业务价值时，大多数人都只是触及了表面。

无论是跟踪错误的数据，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，如在数据分析方面领先行业的DHL供应链，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，企业难以发现和吸引合格的候选人。DHL供应链正在使用数据分析来帮助公司改善资源规划，以确保他们拥有所需的熟练劳动力。

我们做到这一点的方法之一是关注数据，这些数据可以帮助我们更好地了解与员工离职相关的属性。对于我们的许多客户来说，我们估计每个员工的离职成本可能高达4000美元。我们分析了各种公开和私下的数据点，以了解是什么导致了微观和宏观层面的人员流动。这种理解使我们能够在较高的级别上推荐战略变更，甚至运行不同的场景来辨别哪些变更可能最有效。

2)。峰计划

无论企业如何积极地预测和准备需求高峰，这往往是不够的。一旦产量达到峰值，企业就不可避免地陷入被动状态，试图弄清楚哪些产品有需求，并将这些产品从储备地区转移到活跃地区。

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、库存入库率、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性分析，有许多机会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降低与周期计数相关的错误率。这个周期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匹配。

该模型从WMS收集所有历史周期计数任务的数据，并将其与包括产品信息、位置和交易在内的许多其他数据点结合起来。然后，它会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，这些信息被用于识别和改变那些可能导致错误的过程，提高周期计数的准确性，并确保产品在消费者需要时可用。

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法之一是使用EPA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，降低成本。

DHL供应链还使用了我们与SmartWay共同开发的专有算法，将更多的货物送到表现更好的承运人手中。我们可以为我们的客户运行预测场景，向他们展示转换到smarway评级运营商需要多少成本，以及他们可以节省多少二氧化碳。随着时间的推移，我们还可以跟踪决策的实际表现。

5)。端到端的供应链可见性

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，突出显示实现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。有了这个全网络库存位置和仓库级订单状态的完整视图，客户可以利用最新数据来确定推动持续改进和竞争优势的见解。

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=9914．