Anwendungsfall
Mit der Volatilität der Materialkosten steigt auch die Unsicherheit über das Management der Lieferkette. Analytics bietet das Potenzial, Daten automatisch betriebsübergreifend zu kombinieren und Erkenntnisse zu liefern, die Manager nutzen können, um Kosten einzudämmen und zukünftige Anforderungen genau vorherzusagen.
Umsatzrendite
Stellen Sie sicher, dass die Kosten kurzfristig optimiert werden und sagen Sie Kostenänderungen in der Zukunft besser voraus.
Effizienzsteigerungen
Verbessern Sie den Prozess zur Datenzusammenführung, um die Gesamtmaterialkosten vollständig zu verstehen.
Risikominderung
Verringern Sie die Gefahr, Signale auszuschließen, die auf Kostensteigerungen oder Volatilität hinweisen.
Geschäftsproblem
Wenn Ihre Lieferketten immer umfangreicher und komplexer werden, wie können Sie dann mit den Daten mithalten, die sie bei jedem Schritt erzeugen? Historische Daten sind ebenso wichtig wie aktuelle Daten. Aber selbst wenn Sie auf alle Daten zugreifen können, können Sie sie dann wirklich für Ihre Entscheidungen nutzen? Und wie können Sie externe Daten berücksichtigen?
Das Ziel der Kostenoptimierung in der Lieferkette besteht darin, die Ausgaben zu reduzieren und die Effizienz von Lieferantenquellen bis hin zur Produktion zu maximieren. Die meisten Data Analysts verbringen jedoch viel mehr Zeit damit, Daten aus mehreren Quellen zu suchen, zu bereinigen und aufzubereiten, als sie zu verwenden. Da sie auf Tabellenkalkulationen als Analysetool angewiesen sind, führen sie Lieferantenlisten manuell mit Produkt- und Preisdaten zu Modellen zusammen, die sie regelmäßig neu erstellen müssen.
Alteryx Lösung
Mit Analytics und Automatisierung können Unternehmen den Prozess der Optimierung der Lieferkettenkosten wiederholbar und genau gestalten. Workflows erleichtern den mühsamen und fehleranfälligen Prozess, Daten aus mehreren Quellen in ein Modell zu ziehen, um Entscheidungen über die Standardisierung von Lieferanten, Konvertierung und Kosteninformationen zu treffen. Low-Code/No-Code-Analysen ermöglichen es Data Analysts, schnell Lösungen zu erstellen und Daten an Entscheider:innen weiterzugeben.
Automatisierung beschleunigt den Prozess der Datenbereinigung und -vorbereitung und erhöht die Genauigkeit durch Eliminierung manueller Schritte. Advanced Analytics ermöglicht es Unternehmen, von den Vorteilen geringerer Kosten entlang der Lieferkette, besserer Bestandsverwaltung, effizienterer Prozesse für Ausschreibungsprozesse und einer besseren Nutzung der Zeit von Data Analysts zu profitieren.
- Laden Sie das Alteryx Starter-Kit für die Lieferkette herunter, um mit der Optimierung von Beständen oder der Erstellung von Modellen zur Nachfrageprognose zu beginnen.
- Automatisieren Sie die Verbindung zu Datenquellen entlang der Lieferkette sowie zu Bestands- oder Nachfragemodellausgaben und führen Sie diese Daten automatisch zusammen, um eine vollständige Ansicht der gesamten Betriebskosten zu erhalten.
- Geben Sie Daten in das Optimierung-Tool ein, um die Kosten der Lieferkette vollständig zu optimieren.
1 – Datenverbindung
Stellen Sie automatisch eine Verbindung zu mehr als 80 Datenquellen entlang der Lieferkette her.
2 – Optimierung
Verbinden Sie Ergebnisse mühelos mit Dashboards, oder setzen Sie Modelle in Beschaffungs- und Betriebsplänen ein.
3 – Datenvisualisierung
- Die Öffnungsrate ist niedriger als 0,5 %.
- Es ist unwahrscheinlich, dass das Segment Zeit, Aufwand und Kosten rechtfertigt.
Kundenerfolgsgeschichten
Kundenreferenz
Armor Express nutzt Predictive Analytics für Lieferketten, um mehr Leben zu retten
Armor Express erweitert das Potenzial von Predictive Modeling durch Verwendung von Echtzeit-Datenfeeds für seine Lieferkette – und spart damit 500.000 USD durch Optimierung des Lagerbestands.
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Kundenreferenz
Von Konzepten zur Problemlösung zu problemlösenden Analysen bei MillerKnoll
MillerKnoll hat eine End-to-End-Architektur zur Analyse unterschiedlicher Daten und ein Kompetenzzentrum (Center of Excellence, COE) für die Weiterbildung von Mitarbeitenden eingerichtet. Das hat zu jährlichen Kosteneinsparungen für das Unternehmen in Höhe von 300.000 US-Dollar geführt.
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