https://manufacturingtomorrow.com/images/facebooknews.jpg
Dữ liệu là một phần quan trọng của Logistics sản xuất. Nhưng làm cách nào để bạn vượt qua các chỉ số quản lý hàng tồn kho, thực hiện đơn hàng và vận chuyển để có được thông tin chi tiết sâu hơn? Phân tích nâng cao cho phép công ty của bạn nghiên cứu sâu hơn về quy trình sản xuất, xác định rủi ro và cơ hội trong chuỗi cung ứng, đồng thời biến thông tin thành các quyết định chiến lược.
Được hướng dẫn bởi dữ liệu thời gian thực, Internet vạn vật (IoT), trí tuệ nhân tạo (AI) và GPS, các phân tích sản xuất nâng cao đang thay đổi cách các doanh nghiệp giám sát, cải thiện và hợp lý hóa hoạt động của họ.
Phân tích nâng cao trong Logistics sản xuất là gì?
Phân tích nâng cao là các số liệu và phương pháp thu thập dữ liệu chính xác hơn nâng cao khả năng hiển thị và hiệu suất của chuỗi cung ứng. Nó dựa chủ yếu vào dữ liệu lớn, Machine Learning và AI để cung cấp thông tin chuyên sâu nhanh hơn, chính xác hơn cho người quản lý.
Bởi vì công nghệ tiên tiếncác công ty có thể xác định xu hướng và rủi ro dễ dàng hơn. Với một khuôn khổ linh hoạt hơn, các nhà quản lý Logistics sau đó có thể tối ưu hóa chuỗi cung ứng và nâng cao chiến lược của mình để mang lại kết quả nhanh hơn, tiết kiệm chi phí hơn cho khách hàng.
Một số cách mà một công ty có thể sử dụng phân tích nâng cao trong hoạt động Logistics sản xuất bao gồm:
- Dự đoán hành vi người tiêu dùng và dự báo nhu cầu
- Theo dõi và báo cáo xu hướng thị trường và diễn biến kinh tế
- Nâng cao hiệu quả thiết bị tổng thể (OEE) thông qua phân tích nguyên nhân gốc rễ
- Cải thiện quản lý thời gian thông qua phân tích dữ liệu lịch sử
- Sử dụng dữ liệu thời gian thực để tăng cường kiểm soát chất lượng và tuân thủ quy định
Đối với nhiều doanh nghiệp, “phân tích nâng cao” nghe có vẻ giống một khái niệm đáng sợ, nhưng trên thực tế, đó là quá trình tận dụng công nghệ tốt nhất hiện có để nâng cao những gì bạn đã làm tốt.
Thông qua Logistics sản xuất tiên tiến, các công ty có thể chuyển đổi dữ liệu hiện tại của họ thành các số liệu có ý nghĩa, từ những quan sát đơn thuần đến những hiểu biết sâu sắc có thể hành động.
Tăng cường hiệu quả chuỗi cung ứng thông qua các quyết định dựa trên dữ liệu
Việc triển khai phân tích nâng cao vào quản lý chuỗi cung ứng cuối cùng sẽ dẫn đến những quyết định sáng suốt hơn mang lại kết quả tốt hơn. Một trong những khó khăn lớn nhất mà các nhà quản lý Logistics phải đối mặt là giải thích các quyết định về chuỗi cung ứng của họ đối với các giám đốc điều hành và cổ đông, những người suy nghĩ từ quan điểm ROI.
Dữ liệu nói lên điều đó và khi người quản lý Logistics có thể minh họa rõ ràng lợi ích của chiến lược của họ đối với lãnh đạo thì toàn bộ công ty sẽ được hưởng lợi.
Bạn có thể thích
Cuối cùng, phân tích nâng cao tạo ra chuỗi cung ứng được kiểm soát chặt chẽ hơn. Theo truyền thống, các công ty thiếu nguồn lực đáng kể tích hợp dọc bị giới hạn trong lịch trình riêng của nhà cung cấp, nhà cung cấp và nhà phân phối của họ. Nhưng với công nghệ và dữ liệu tinh vi hơn, họ có thể bắt đầu tối ưu hóa quy trình của riêng mình và truyền đạt nhu cầu của mình hiệu quả hơn với các đối tác trong chuỗi cung ứng.
Ví dụ về số liệu Logistics sản xuất tiên tiến
Thông qua các phân tích nâng cao được hỗ trợ bởi AI và học máy, các công ty có thể hiểu rõ hơn về các phần quan trọng trong chuỗi cung ứng của họ mà trước đây họ có thể không thể theo dõi hoặc đo lường chính xác.
Một số số liệu nâng cao mà các công ty có thể theo dõi bằng công nghệ hiện đại bao gồm:
- Thời gian chu kỳ sản phẩm – Tổng thời gian cần thiết để một công ty thực hiện một đơn hàng từ khâu sản xuất đến giao hàng.
- Công suất sử dụng – Một thước đo xác định xem máy có đang hoạt động ở công suất tối đa hay hiệu quả nhất hay không.
- Chất lượng của nhà cung cấp đến – Chất lượng của nguyên liệu thô thu được từ nhà cung cấp, số lượng khuyết tật, hư hỏng, trả lại, v.v.
- Năng suất – Tỷ lệ sản phẩm vượt qua kiểm tra đảm bảo chất lượng trong một khoảng thời gian nhất định; phân tích nâng cao có thể giúp bạn tính toán lợi nhuận của công ty bạn nhanh hơn và hiệu quả hơn nhiều.
Số liệu hoặc KPI chính xác mà bạn chọn sẽ phụ thuộc vào các yếu tố như ngành, hoạt động hiện tại và cơ sở hạ tầng của công ty. Với công nghệ hiện đại rất linh hoạt và có thể mở rộng, các nhà quản lý Logistics có thể tùy chỉnh các giải pháp của họ nhanh hơn và hiệu quả hơn bao giờ hết.
Điều hướng các thách thức của tích hợp dữ liệu trong sản xuất
Việc tích hợp dữ liệu có thể gặp phải những thách thức kỹ thuật khiến ban quản lý trì hoãn việc triển khai các công nghệ mới hơn vào chuỗi cung ứng của họ. Việc tích hợp dữ liệu cuối cùng sẽ mang lại cho nhóm của bạn cái nhìn thống nhất về tất cả dữ liệu mà nhóm thu thập, đảm bảo bạn có thể thu thập được nhiều thông tin chi tiết nhất có thể từ những phát hiện của mình.
Hiểu trước những thách thức này có thể giúp bạn giảm bớt nghi ngờ hoặc cảnh giác từ các giám đốc điều hành, xây dựng kế hoạch triển khai chiến lược và bắt đầu tận dụng dữ liệu một cách hiệu quả ngay từ ngày đầu.
Cấu trúc dữ liệu phức tạp
Khi bạn kết hợp nhiều loại dữ liệu khác nhau, chẳng hạn như IoT, AI và hệ thống quản lý chất lượng (QMS), việc tổng hợp tất cả thông tin đó thành một định dạng gắn kết có thể khiến bạn cảm thấy choáng ngợp.
Các công ty phải xem xét các cấu trúc, định dạng và giao thức dữ liệu khác nhau mà mỗi hệ thống sử dụng, sau đó xác định cách hợp nhất chúng một cách hiệu quả vào một khung phân tích gắn kết.
Làm việc với một công ty Logistics lành nghề là cách tốt nhất để đảm bảo dữ liệu của bạn hội tụ ở tất cả các điểm phù hợp. Điều này mang lại cho bạn cái nhìn sâu sắc nhất về hoạt động của mình và mang lại giá trị tối đa.
Thiếu tiêu chuẩn hóa
Các công ty không đặt ra tiêu chuẩn cho việc thu thập và phân tích dữ liệu có thể gặp phải lỗi và sự không nhất quán ảnh hưởng tiêu cực đến hiệu suất của họ. Mặc dù bạn có thể mua một giải pháp dùng ngay nhưng bạn vẫn cần tiêu chuẩn hóa để đảm bảo rằng thông tin bạn thu thập được gắn kết và có tổ chức.
Đảm bảo rằng có các chính sách toàn công ty về việc nhập dữ liệu. Trao đổi với các nhà cung cấp và phối hợp nỗ lực của bạn để ngăn ngừa lỗi, nhầm lẫn hoặc sơ suất của con người.
Bảo mật & Tuân thủ
Tùy thuộc vào loại dữ liệu bạn đang thu thập hoặc lưu trữ, bạn sẽ cần cập nhật chính sách quyền riêng tư và tuyên bố từ chối trách nhiệm của mình với khách hàng. Bạn cũng sẽ phải thảo luận thông tin với nhà cung cấp, nhà cung cấp và các đối tác khác trong chuỗi cung ứng. Mọi người nên biết thông tin nào đang được thu thập, ai có quyền truy cập vào thông tin đó, thông tin đó sẽ được lưu trữ như thế nào và ở đâu cũng như mục đích sử dụng thông tin đó.
Tùy thuộc vào ngành của bạn, có thể có sự tuân thủ quy định chặt chẽ hơn về loại dữ liệu bạn có thể thu thập và cách lưu trữ dữ liệu đó. Thẩm định là điều cần thiết để đảm bảo rằng công ty của bạn bao gồm tất cả các cơ sở pháp lý trước khi tích hợp các công nghệ phân tích hoặc thu thập dữ liệu mới.
Tiếp theo là gì? Vai trò ngày càng tăng của phân tích dự đoán trong Logistics sản xuất
Phân tích dự đoán sẽ tận dụng sức mạnh của AI và học máy để dự báo những thay đổi của chuỗi cung ứng và thị trường. Các doanh nghiệp sử dụng phân tích dự đoán sẽ có thể giảm thiểu rủi ro hiệu quả hơn, phát triển các biện pháp tối ưu hóa hiệu quả hơn và tạo ra chuỗi cung ứng hiệu quả hơn.
Nick Fryer có hơn một thập kỷ kinh nghiệm trong ngành Logistics, bao gồm tiếp thị, quan hệ công chúng, hỗ trợ bán hàng, M&A, v.v. tại 3PL và 4PL bao gồm AFN Logistics, GlobalTranz và Hậu cần tuyệt đối.
Nội dung & quan điểm trong bài viết này là của tác giả và không nhất thiết thể hiện quan điểm của ManufacturingTomorrow
Nguồn: https://www.manufacturingtomorrow.com/article/2024/09/advanced-analytics-in-manufacturing-logistics-turning-data-into-actionable-insights/23367 .
