چگونه داده‌ های بزرگ به بهبود زنجیره تأمین کمک می‌ کنند؟

داده‌های بزرگ چیست؟

داده‌های بزرگ (Big Data) به حجم عظیمی از داده‌های پیچیده و غیرساختار یافته اشاره دارد که از منابع مختلف جمع‌آوری می‌شود و نمی‌توان آن‌ها را با ابزارهای سنتی تحلیل کرد. این داده‌ها می‌توانند از دستگاه‌ها، حسگرها، نرم‌افزارهای مختلف و حتی تعاملات انسانی جمع‌آوری شوند. در زنجیره تأمین، داده‌های بزرگ به مدیران این امکان را می‌دهد که با استفاده از تحلیل‌های پیشرفته، به اطلاعات ارزشمندی درباره عملکرد کسب‌وکار دست یابند.

منابع جمع‌آوری داده‌ها در زنجیره تأمین

• حسگرها و اینترنت اشیا (IoT): استفاده از حسگرها و اینترنت اشیا در زنجیره تأمین به جمع‌آوری داده‌های بلادرنگ از مسیرهای حمل‌ونقل، دما، رطوبت و وضعیت محصولات کمک می‌کند. به عنوان مثال، حسگرهای دما در حمل‌ونقل مواد غذایی فاسدشدنی، اطمینان حاصل می‌کنند که محصولات در شرایط مناسبی تحویل داده می‌شوند.
• سیستم‌های ERP: سیستم‌های برنامه‌ریزی منابع سازمان (ERP) نقش مهمی در زنجیره تأمین دارند. این سیستم‌ها داده‌های مربوط به موجودی انبار، فروش و تولید را جمع‌آوری کرده و در یک پایگاه داده متمرکز ذخیره می‌کنند. این اطلاعات به مدیران کمک می‌کند تا موجودی خود را بهینه‌سازی کنند و فرآیندهای تولید و سفارش را بهتر مدیریت کنند.
• سیستم‌های CRM: سیستم‌های مدیریت ارتباط با مشتری (CRM) نیز منبع مهمی برای جمع‌آوری داده‌های مربوط به رفتار مشتریان و نیازهای آن‌ها هستند. این داده‌ها به مدیران زنجیره تأمین کمک می‌کند تا بتوانند تقاضای بازار را به‌طور دقیق‌تر پیش‌بینی کرده و موجودی کالا را مطابق با نیازهای مشتریان تنظیم کنند.

استفاده از داده‌های بلادرنگ برای بهبود تصمیم‌گیری

یکی از بزرگ‌ترین مزایای داده‌های بزرگ در زنجیره تأمین، امکان دسترسی به داده‌های بلادرنگ (Real-time Data) است. داده‌های بلادرنگ به مدیران و تحلیلگران این اجازه را می‌دهد که به‌صورت لحظه‌ای وضعیت زنجیره تأمین را نظارت کنند و به سرعت به مشکلات واکنش نشان دهند. این قابلیت به ویژه در مواقع بحرانی مانند تأخیر در حمل‌ونقل یا مشکلات تولید اهمیت دارد.

• بهبود ردیابی و کنترل: با استفاده از داده‌های بلادرنگ، کسب‌وکارها می‌توانند جریان کالاها را از لحظه تولید تا تحویل به مشتری ردیابی کنند. این ردیابی به مدیران امکان می‌دهد که در صورت بروز مشکل، سریعاً راه‌حل‌های مناسبی را پیدا کنند و تأخیرات یا نقص‌های احتمالی را کاهش دهند.
• تصمیم‌گیری سریع و هوشمند: داده‌های بلادرنگ به مدیران این امکان را می‌دهد که تصمیمات مبتنی بر اطلاعات دقیق و به‌روز بگیرند. برای مثال، اگر یک مسیر حمل‌ونقل با تأخیر مواجه شود، داده‌های بلادرنگ می‌توانند به مدیران هشدار دهند و به‌سرعت تغییرات لازم را در برنامه‌ریزی انجام دهند.
• کاهش هدررفت و هزینه‌ها: تحلیل داده‌های بزرگ به مدیران کمک می‌کند نقاط ضعف و ناکارآمدی‌های زنجیره تأمین را شناسایی کنند. این تحلیل‌ها می‌توانند به کاهش هدررفت مواد اولیه، بهینه‌سازی مصرف منابع و کاهش هزینه‌های عملیاتی منجر شوند.