7 کاربرد علم داده در زنجیره تأمین
Links: https://www.projectpro.io/article/data-science-in-supply-chain/809
مترجم: بنیامین عندلیب‌الشهدا
مقدمه:
برای درک این بلاگ لازم است که باهم درمورد زنجیره تأمین (supply chain)، فرآیندهای زنجیره تأمین و مدیریت زنجیره تأمین(Supply chain management) اطلاعات کسب کنیم تا بهتر بتوانیم از اهمیت آن و کاربردهای علم داده در آن مطلع شویم.
زنجیره تأمین چیست؟
در تجارت، زنجیره تأمین سیستمی متشکل از سازمان‌ها، افراد، فعالیت‌ها، اطلاعات و منابعی است که در عرضه یک محصول یا خدمت به مصرف‌کننده دخیل هستند. فعالیت‌های زنجیره تأمین شامل تبدیل منابع طبیعی، مواد اولیه و اجزای سازنده به یک محصول نهایی است که به مشتری نهایی تحویل داده می‌شود.
فرآیندهای زنجیره تأمین چیست؟
فرآیند زنجیره تأمین شامل مراحلی است که تضمین می کند، کالاها یا خدمات نهایی را به مشتریان برساند. با توسعه یک زنجیره تأمین موفق که به خوبی تعریف شده، کسب و کارها قادر خواهند بود به طور موثر بر عملکرد خود نظارت کرده و رضایت کلی مشتری را تضمین کنند.
عناصر فرآیند زنجیره تأمین:
زنجیره تأمین با تولیدکنندگان و عموماً با تولیدکنندگانی آغاز می‌شود که محصولاتی را از مواد خام تولید می‌کنند.
سپس با سیستم حمل و نقل به سایر تولید کنندگان و فروشندگان توزیع می شود که یا کالا را تغییر می دهند یا محصول نهایی را به مصرف کنندگان می فروشند. برای ایجاد یک زنجیره تأمین پویا، کسب و کارها باید سه عنصر آن را درک کنند.
اولین عنصر تأمین کنندگان خارجی هستند. اینها سازمان هایی هستند که کالا و بخش هایی از یک محصول یا خدمات را ارائه می کنند. به عنوان مثال، یک دامدار، کارخانه کاغذ، و متخصص پشتیبانی فنی به عنوان تأمین کنندگان خارجی طبقه بندی می شود.
دومین عنصر زنجیره تأمین ، عملکردها و رویه های داخلی شرکت برای تولید محصول است. به تبعیت از مثال قبلی برای یک دامدار، فرآیند تبدیل شیر خام به محصولات لبنی مختلف و بسته بندی آنها برای مصرف شدن توسط خریدار، یک کارکرد داخلی است.
سومین جزء زنجیره تأمین ، توزیع کنندگان خارجی هستند. اینها سازمان‌هایی هستند که مسئول حمل و نقل و تحویل کالاهای نهایی از سازندگان یا تولید کنندگان به خرده فروشان هستند.
با همکاری موثر هر سه عنصر زنجیره تأمین ، می‌توان با آرامش و به سرعت کالاها را برای برآوردن خواسته‌های مشتری جابه‌جا کرد.
مدیریت زنجیره تأمین (Supply chain management):
برای اینکه یک کالای خاص تولید شود و در اختیار مشتری قرار بگیرد یا یک خدمت مشخص توسط سازمانی ارئه شود، فرایند مشخصی باید طی شود. به همه فرایندهایی که این زنجیره را تسهیل یا به بهبود آن کمک می‌کند، مدیریت زنجیره تأمین ( SCM= Supply Chain Management) گفته می‌شود.
مقدمه‌ای بر اهمیت علم داده در زنجیره تأمین:
شرکت ها به طور مداوم به دنبال راه هایی برای بهبود فرآیندهای زنجیره تأمین خود برای افزایش کارایی و کاهش هزینه ها هستند. این جایی است که علم داده وارد می شود. علم داده فرآیند تجزیه و تحلیل و استخراج بینش از داده ها، برای اطلاع از تصمیمات تجاری است و به یک ابزار ضروری برای متخصصان زنجیره تأمین تبدیل شده است. با استفاده از علم داده، مدیران زنجیره تأمین می توانند درک بهتری از کارهای خود به دست آورند، فرآیندهای خود را بهینه کنند و فرصت های بهبود را شناسایی کنند. بیایید باهم و درکنار هم ببینیم علم داده و مدیریت زنجیره تأمین چگونه می‌توانند باعث ایجاد ارزش شوند و به شما نشان دهیم که چطور می توانید از علم داده برای ارتقای زنجیره تأمین خود به سطح بالاتری استفاده کنید. چه یک متخصص زنجیره تأمین باشید یا یک دانشمند علم داده که به دنبال به کارگیری مهارت های خود در یک صنعت جدید هستید، این بلاگ برای شما مناسب است. بنابراین، بیایید در دنیای هیجان انگیز علم داده در مدیریت زنجیره تأمین غوطه ور شویم و کشف کنیم!
اما قبل از پرداختن به برنامه‌های کاربردی، اجازه دهید ابتدا به حرفه‌های علم داده در مدیریت عرضه نگاهی بیاندازیم.
مشاغلی که دانشمند علم داده در زنجیره تأمین می‌تواند داشته باشد
طبق نظرسنجی‌های اخیر، علم داده یکی از مهارت‌های برتر مورد تقاضا در میان متخصصان زنجیره تامین است و کسب‌وکارها فعالانه به دنبال متخصصان ماهر برای ایفای این نقش‌ها هستند. طبق گزارش دفتر آمار کار، ، پیش بینی می شود که استخدام تحلیلگران تحقیق در عملیات، شغل مرتبط با دانشمندان علم داده در مدیریت زنجیره تامین از سال 2020 تا 2030، 25 درصد رشد کند که بسیار سریع‌تر از میانگین برای همه مشاغل است.
تنوع شغلی علم داده در زمینه زنجیره تأمین وجود دارد، از تحلیلگران داده تا مشاوران زنجیره تأمین تحلیلگران داده ، داده ها را جمع آوری و تجزیه و تحلیل می کنند، در حالی که مشاوران زنجیره تأمین راهنمایی های استراتژیک ارائه می دهند و به کسب و کارها کمک می کنند تا عملیات زنجیره تأمین خود را بهینه کنند.
علم داده در زنجیره تأمین مشاغل متنوعی ایجاد کرده است از جمله: برنامه ریزان تقاضا (استفاده از داده ها برای پیش بینی تقاضای مشتری)، مدیران موجودی (استفاده از داده ها برای بهینه سازی سطح موجودی و کاهش ضایعات)، تحلیلگران حمل و نقل (استفاده از داده ها برای بهینه سازی مسیرهای حمل و نقل و به حداقل رساندن هزینه های حمل و نقل) و تحلیلگران ریسک (از داده ها برای شناسایی خطرات احتمالی و توسعه استراتژی های کاهش استفاده می کنند) است.
طبق گفته Glassdoor، کل دستمزد برآورد شده برای یک دانشمند علم داده زنجیره تأمین در منطقه ایالات متحده 113,645 دلار در سال است، با میانگین حقوق سالانه 91,750 دلار. علاوه بر حقوق پایه خود، دانشمندان داده زنجیره تأمین می توانند انتظار داشته باشند که سالانه 21895 دلار به عنوان دستمزد اضافی دریافت کنند که ممکن است شامل پاداش نقدی، کمیسیون، انعام و اشتراک سود باشد.
چند مثال از شرکت‌هایی که در زمینه زنجیره تأمین فعالیت دارند:
- FedEx :یکی از نمونه شرکت‌هایی در صنعت زنجیره تأمین ، شرکت FedEx است. FedEx یک شرکت لجستیک جهانی است که خدمات حمل و نقل، تجارت الکترونیک و مدیریت زنجیره تأمین را به مشاغل و افراد در سراسر جهان ارائه می دهد. راه حل های زنجیره تأمین این شرکت شامل انبارداری، مدیریت موجودی، حمل و نقل و خدمات کارگزاری گمرک و غیره است. فدرال اکسپرس از طریق شبکه گسترده حمل و نقل هوایی، زمینی و دریایی خود، قادر به ارائه سریع و مطمئن کالاها در سراسر جهان است.
- DHL : DHL یک شرکت لجستیک جهانی است که طیف گسترده ای از خدمات زنجیره تأمین از جمله انبارداری، حمل و نقل و کارگزاری گمرک را ارائه می دهد. دفتر مرکزی این شرکت در آلمان است و در بیش از 220 کشور و منطقه در سراسر جهان فعالیت دارد.
7 کاربرد برتر علم داده در زنجیره تأمین:
تکنیک‌های علم داده مانند تجزیه و تحلیل و پیش‌بینی، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی می‌توانند به سازمان‌ها در پیش‌بینی تقاضا، بهینه‌سازی سطح موجودی، کاهش هزینه‌های حمل و نقل و بهبود کارایی کلی زنجیره تأمین کمک کنند. با استفاده از چندین کاربرد علم داده در محیط مبتنی بر فناوری امروزی، بیایید 7 کاربرد برتر علم داده در زنجیره تأمین و اینکه چگونه می توانند به کسب و کارها در به دست آوردن بینش عمیق تر، کاهش هزینه ها و افزایش رضایت مشتری کمک کنند را بررسی کنیم.
1. پیش بینی تقاضا:
- پیش بینی تقاضا در زنجیره تأمین چیست؟
- پیش‌بینی تقاضا در مدیریت زنجیره تأمین به فرآیند برنامه‌ریزی یا پیش‌بینی تقاضای مواد اشاره دارد تا اطمینان حاصل شود که می‌توانید محصولات مناسب و در مقادیر مناسب برای برآورده کردن تقاضای مشتری بدون ایجاد محصولات مازاد عرضه کنید.
- کابرد علم داده در پیش بینی تقاضا :
- پیش بینی دقیق تقاضا یکی از مهم ترین کاربردهای علم داده در زنجیره تأمین است. متخصصان زنجیره تأمین می توانند با تجزیه و تحلیل داده های فروش براساس روندهای زمانی، الگوهای آب و هوا، روند رسانه های اجتماعی و سایر عوامل خارجی، الگوهای تقاضای آینده را به طور دقیق پیش بینی کنند. این کار می تواند به سازمان ها در بهینه سازی سطح موجودی، کاهش ضایعات و بهبود رضایت مشتری کمک کند. علاوه بر این، با تجزیه و تحلیل و پیش‌بینی‌های مبتنی بر الگوریتم‌های یادگیری ماشین، شرکت‌ها می‌توانند پیش‌بینی‌های تقاضای خود را بر اساس داده‌های سری زمانی تنظیم کنند و اطمینان حاصل کنند که می‌توانند در اسرع وقت به شرایط متغیر بازار پاسخ دهند.
2. بهینه سازی مسیر:
بهینه سازی مسیر برای به حداقل رساندن هزینه های حمل و نقل، بهبود زمان تحویل و به حداقل رساندن اثرات زیست محیطی ضروری است. علم داده می تواند برای بهینه سازی مسیرها و برنامه های لجستیکی با در نظر گرفتن عواملی مانند داده های حمل و نقل، الگوهای ترافیک و شرایط آب و هوایی مورد استفاده قرار گیرد. با تجزیه و تحلیل همه این متغیرها، دانشمندان علم داده می توانند الگوریتم هایی بسازند که مسیرهای تحویل را بر اساس عوامل مختلفی مانند مسافت، ترافیک و زمان تحویل، بهینه می کنند. این به سازمان ها کمک می کند تا هزینه های حمل و نقل را کاهش دهند، زمان تحویل را بهبود بخشند ، انتشار کربن را کاهش دهند و مشتری های خود را راضی‌تر نگهدارند.
3. بهینه سازی موجودی:
مدیریت موجودی یک جنبه پیچیده و چالش برانگیز از مدیریت زنجیره تأمین است. مقدار بیش از حد موجودی می تواند سرمایه را محدود کند و منجر به اتلاف شود، در حالی که مقدار کمتر موجودی می تواند باعث ریزش سود و از دست دادن درآمد شود. دانشمندان علم داده می توانند الگوریتم هایی را توسعه دهند که سطح موجودی را بهینه کرده و ضایعات را با تجزیه و تحلیل داده های فروش، زمان عرضه و پیش بینی تقاضا، کاهش می دهد. این کار تضمین می‌کند که سازمان‌ها سطوح موجودی بهینه را حفظ می‌کنند و از موجودی اضافی اجتناب می‌کنند.
4. مدیریت ریسک:
مدیریت ریسک برای شناسایی ریسک‌های بالقوه در زنجیره تأمین و توسعه برنامه‌های اضطراری برای کاهش آنها حیاتی است. از علم داده می توان برای شناسایی خطرات احتمالی مانند اختلال در پروسه جریان تولید کالا یا تاخیر در تحویل استفاده کرد. تجزیه و تحلیل داده ها از منابع مختلف می تواند به سازمان ها کمک کند تا این خطرات را کاهش دهند و تداوم کسب و کار را تضمین کنند. همچنین سازمان ها را قادر می سازد تا فرآیندهای کنترل کیفیت خود را بهبود بخشند و زمان دیر کرد را کاهش دهند و خطر از دست رفتن تولید و از دست رفتن درآمد را به حداقل برسانند.
5. مدیریت تأمین کننده:
یکی دیگر از جنبه های مهم مدیریت زنجیره تامین، مدیریت تأمین کننده است و علم داده می تواند برای ارزیابی عملکرد تأمین کننده و شناسایی فرصت های بهبود استفاده شود. دانشمندان علم داده با تجزیه و تحلیل داده‌های تأمین‌کننده، مانند زمان تحویل، معیارهای کیفیت و قیمت‌گذاری، می‌توانند تشخیص دهند که کدام ت تأمین‌کننده‌ها عملکرد خوبی دارند و کدامیک عملکرد ضعیفی دارند. این سازمان ها را قادر می سازد تا قراردادهای بهتری را با تأمین کنندگان خود داشته باشند و فرآیندهای زنجیره تأمین خود را بهبود بخشند، هزینه ها را کاهش داده و کارایی خود را بهبود بخشند.
6. تجزیه و تحلیل و تقسیم بندی مشتری برای بهینه سازی زنجیره تأمین با استفاده از تکنیک های خوشه بندی:
ابتدا کمی راجع به تقسیم بندی مشتریان(customer segmentation) و علت انجام آن صحبت می‌کنیم.
- تقسیم بندی مشتری چیست؟
- تقسیم بندی مشتری تقسیم مخاطب به گروه های هدف با ویژگی های خرید مشترک است. هر خوشه مشتری، شما را برای برآورده ساختن نیازهای همان خوشه راهنمایی می کند و سازمان، بیشتر از طریق کانال های مشابه با آنها ارتباط برقرار می کند. محرک های خرید مشتری تصمیمات درباره محصول، فروش و بازاریابی را شکل می دهند. شخصی سازی پیام شما می تواند تاثیر بسزایی در خط اصلی فروش و ارائه خدمات شما داشته باشد، زیرا احتمال خرید از مشاغل با بازاریابی هدفمند ۷۵٪ بیشتر از سایرین است.تقسیم بندی مشتری نام تجاری شما را در بازار متمایز می کند. تفکیک مشتری به تیم فروش شما کمک می کند تا با پیگیری های قوی تری، تیم خدمات مشتریِ شما را در مورد چگونگی افزایش وفاداری به مارک تجاری آگاه سازد و یک پیام شرکتی متمرکز را به مخاطبان خود برساند.
- فایده تکنیک‌های خوشه‌بندی در تقسیم بندی مشتریان:
- تجزیه و تحلیل خوشه‌بندی مشتری می‌تواند به کسب‌وکارها کمک کند تا نیازهای مختلف مشتریان خود را درک کنند و زنجیره تأمین را بر این اساس بهینه کنند. تکنیک‌های خوشه‌بندی می‌تواند به کسب‌وکارها کمک کند تا مشتریان را بر اساس نیازهایشان گروه‌بندی کنند و زنجیره تأمین را بر اساس آن تنظیم کنند. با بهینه سازی زنجیره تأمین بر اساس نیاز مشتری، کسب و کارها می توانند سطح خدمات را بهبود بخشند، هزینه ها را کاهش دهند و کارایی زنجیره تأمین را افزایش دهند.
7. ردیابی و نظارت لحظه‌ای محموله ها با استفاده از حسگرها و تجزیه و تحلیل با استفاده از اینترنت:
ردیابی و نظارت لحظه‌ای محموله ها می تواند به کسب و کارها در بهبود زمان تحویل و افزایش رضایت مشتری کمک کند. حسگرها و تحلیل‌های IoT می‌توانند به کسب‌وکارها کمک کنند تا محموله‌ها را لحظه‌ای ردیابی و نظارت کنند و در صورت نیاز اقدامات اصلاحی انجام دهند. با ردیابی و نظارت بر محموله ها در زمان واقعی، مشاغل می توانند سطح خدمات را بهبود بخشند، هزینه ها را کاهش دهند و کارایی زنجیره تأمین را افزایش دهند.
3 ایده پروژه علم داده در زنجیره تأمین:
نحوه مدیریت زنجیره تأمین کسب‌وکارها توسط علم داده تغییر می‌کند و علم داده بینش‌های ارزشمندی به شرکت‌ها می‌دهد و کارآیی‌شان را افزایش می‌دهد. انواع پروژه های علمی هیجان انگیز وجود دارد که می توانم برای اجرای علم داده در مدیریت زنجیره تأمین در نظر بگیرم.
در اینجا چند پروژه علم داده شده است:
1. پیش بینی تقاضای کالاهای فاسد شدنی:
یک مدل یادگیری ماشینی برای پیش‌بینی تقاضا برای کالاهای فاسد شدنی مانند محصولات تازه یا لبنیات با در نظر گرفتن عواملی مانند فصلی بودن، الگوهای آب و هوایی و رفتار مصرف‌کننده ایجاد کنید. مثال: پیش بینی تقاضای توت فرنگی در فصل تابستان.
2. پروژه علم داده، بهینه سازی موجودی:
یک مدل پیش‌بینی برای بهینه‌سازی سطح موجودی و به حداقل رساندن هزینه‌ها ایجاد کنید و در عین حال اطمینان حاصل کنید که موجودی کافی برای پاسخگویی به تقاضای مشتری وجود دارد. مثال: پیش بینی تقاضا برای یک محصول خاص، مانند لپ تاپ، و بهینه سازی سطح موجودی در یک فروشگاه خرده فروشی.
3. بهینه سازی زنجیره تأمین:
یک مدل یادگیری ماشینی ایجاد کنید که شبکه زنجیره تأمین را با شناسایی کارآمدترین مسیرها برای حمل و نقل و تحویل و پیش‌بینی نیازهای موجودی در هر مرحله از زنجیره تأمین بهینه می‌کند. مثال: بهینه سازی زنجیره تأمین برای یک شرکت تحویل غذا با پیش بینی تقاضا و بهینه سازی مسیرهای تحویل.
آینده علم داده در زنجیره تأمین:
یک نظرسنجی توسط Gartner نشان داد که 48٪ از مشاغل زنجیره تأمین قصد دارند در علم داده، هوش مصنوعی و یادگیری ماشین سرمایه گذاری کنند، که نشان دهنده شناخت رو به رشدی از پتانسیل علم داده در بهینه سازی زنجیره تأمین است.
آینده مدیریت زنجیره تأمین قرار است با استفاده روزافزون از علم داده و تجزیه و تحلیل متحول شود. کاربردهای بالقوه علم داده در زنجیره تأمین گسترده است و مشاغلی که از این فناوری استقبال می کنند احتمالاً مزیت رقابتی نسبت به همتایان خود به دست خواهند آورد. همانطور که شرکت ها به سرمایه گذاری در علم داده و قابلیت های تجزیه و تحلیل ادامه می دهند، می توانیم انتظار پیشرفت های قابل توجهی در مدیریت زنجیره تأمین در سال های آینده داشته باشیم.به انقلاب داده محور در مدیریت زنجیره تأمین بپیوندید! دسترسی انحصاری به پروژه های پیشرفته علم داده در زنجیره تأمین داشته باشید که روش بهینه سازی عملیات شما را تغییر می دهد و نتیجه نهایی شما را بهبود می بخشد. این فرصت را از دست ندهید تا جلوتر از منحنی پیشرفت باشید و استراتژی زنجیره تأمین خود را متحول کنید. پروژه های ProjectPro Repository را بررسی کنید تا در مورد کاربردهای زنجیره تأمین در علم داده بیشتر بدانید. این مخزن شامل بیش از 250 پروژه حل شده علم داده در باب صنایع بی شمار است.