Home » Read our latest news first! » Data-science-supply-chain

Data science in supply chain

Afbeelding
Publicatie 9 juli 2021; bron: Supply chain Magazine
Door Victor Ponsioen en Jack Pool.

Bedrijven moeten beseffen dat hun supply chain niet langer vooral ondersteunend is, maar bepalend voor het succes van de onderneming. Deze trend is al langer zichtbaar, zeker in de online wereld; denk aan de organisatorische stap die Huub Vermeulen van Bol.com in 2017 maakte door als COO de nieuwe CEO te worden. De coronacrisis bewijst dat een goed supply chain management noodzakelijk is om de sterke marktdynamiek echt het hoofd te bieden. Tot slot liet de verstopping van het Suezkanaal pijnlijk zien hoe kwetsbaar onze wereldwijde supply chains zijn en dat leiderschap in aanvoer (supply) vereist is.

 

Sterk supply chain management kent vele facetten. Vooral de mogelijkheden en ook de noodzaak van supply chain analytics zijn anno nu belangrijker dan ooit. En laten we beginnen door dat woord wat pragmatische kaders te geven, aangezien de wereld van analytics wordt omgeven door voor vele uitleg vatbare buzzwords, zoals data science. In onze ogen gaat het om het verschaffen van inzicht uit data.

Netwerkonderhoud

Om te beginnen willen we het belang van strategisch, tactisch en operationeel netwerkonderhoud benadrukken. Uw netwerk moet continu een antwoord kunnen geven op de dynamiek van de markt, een plan B op tafel kunnen leggen. Natuurlijk kunt u een grote investeringsbeslissing in een fabriek niet jaarlijks herzien, maar wellicht wel het gebruik van deze fabriek in termen van capaciteitsbenutting of assortimentsallocatie. Huidige technologie biedt u die mogelijkheden.

We adviseren u ook om uw mogelijkheden op het gebied van scenarioplanning onder ogen te nemen. De markt kent zoveel dynamiek dat het voorspellen op basis van enkele vaste uitgangspunten leidt tot onvoldoende of regelrecht foutieve resultaten. Scenarioplanning, of het creëren van een digital twin van uw proces, biedt de mogelijk om zowel positieve als negatieve invloeden keer op keer opnieuw te beoordelen. Eigenlijk vormt vooral uw eigen creativiteit de mogelijke beperking.

Eenvoudige tips

We willen u enkele eenvoudige tips meegeven bij het toepassen van supply chain analytics om handen en voeten te geven aan bovenstaande doelen. Ten eerste: een digitaliseringsstrategie is prachtig; het is goed om te weten waar je naartoe werkt. Voorkom dat het leidt tot een monsterproject waarbij het te lang duurt alvorens de waarde wordt gezien. Wij zijn voorstander van kleine stapjes, value sprints, met snelle resultaten. Promoot je succesjes en probeer de waarde te kwantificeren.

Ten tweede: projecten met supply chain analytics moeten gedragen worden door de business. Zorg ervoor dat je ambassadeurs in de operatie zitten en laat IT faciliterend zijn. Het is prima om een data science-expert of analist te ondersteunen vanuit een centrale unit, maar laat hem of haar meedraaien in een operationeel team. Werk samen aan waardecreatie. Geef de eindgebruiker in de operatie de vrijheid om zelfstandig met data te ontdekken.

Kansen aan jeugd

Ten derde: veel jonge afgestudeerden hebben tijdens hun studie al gewerkt met free software zoals Python en kennen de toepassingen van BI tools zoals PowerBI en Qlik. Geef zo’n starter de kans, geef hem of haar toegang tot zo veel mogelijk data en laat hem of haar actief samenwerken met een ambassadeur in de organisatie. Zoek samen naar waarde, ga de details in en, heel belangrijk: realiseer je dat niet elke zoektocht iets oplevert.

Ten vierde: zorgen over je datakwaliteit is juist de reden om te starten. Gebruik de initiatieven om stap voor stap je datakwaliteit te verhogen. Juist analytics kunnen je helpen om snel te analyseren welke data je direct kunt gebruiken en welke je meteen gaat verbeteren. Zo bouwen wij in onze tools vaak ‘gate-keepers’, die incomplete of onbetrouwbare data apart zetten (en kwantificeren) en we geven de gebruiker de kans iets met de overige data-analyses te doen en besluiten te nemen. En dat leidt vervolgens direct tot een positieve bijdrage aan het resultaat.

Creatief nadenken

Als je de eerste stappen gezet hebt, denk dan creatief na hoe je meer data kunt verkrijgen of hoe je nieuwe databronnen kunt ontsluiten. Zo bieden sensoren (IOT, Internet of Things) of camerabeelden nieuwe kansen.

Share with: