Анализ данных помогает оптимизировать цепочки поставок следующим образом:

• Прогнозирование спроса. 24 Алгоритмы машинного обучения анализируют исторические данные о продажах, тенденции рынка и внешние факторы для составления точных прогнозов спроса. 2 Это позволяет компаниям оптимизировать уровень запасов, сократить избыточные запасы и предотвратить потенциальные перебои в снабжении. 2
• Управление запасами. 24 Анализ данных помогает организациям оптимизировать уровень запасов путём выявления закономерностей, сезонных тенденций и колебаний спроса. 2 Это не только сводит к минимуму затраты на хранение, но и гарантирует легкодоступность продукции для удовлетворения потребностей клиентов. 2
• Оптимизация маршрута. 24 Анализ данных позволяет компаниям оптимизировать транспортные маршруты, принимая во внимание такие переменные, как трафик, погодные условия и сроки доставки. 4 Это не только экономит время и ресурсы, но и способствует устойчивому развитию за счёт снижения расхода топлива и выбросов углекислого газа. 4
• Управление взаимоотношениями с поставщиками. 24 Анализ данных позволяет компаниям объективно оценивать работу поставщиков. 4 Такие показатели, как сроки поставки, качество продукции и затраты, могут быть тщательно проанализированы, что позволяет принимать более обоснованные решения о партнёрстве с поставщиками. 4
• Снижение рисков. 4 Анализ данных может быть использован для выявления потенциальных рисков на ранней стадии процесса. 4 Отслеживая внешние факторы и источники данных, предприятия могут разрабатывать планы действий в чрезвычайных ситуациях, чтобы смягчить последствия сбоев. 4