Stellen Sie sicher, dass die Kosten kurzfristig optimiert werden und sagen Sie Kostenänderungen in der Zukunft besser voraus.
Verbessern Sie den Prozess zur Datenzusammenführung, um die Gesamtmaterialkosten vollständig zu verstehen.
Verringern Sie die Gefahr, Signale auszuschließen, die auf Kostensteigerungen oder Volatilität hinweisen.
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.
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.
Stellen Sie automatisch eine Verbindung zu mehr als 80 Datenquellen entlang der Lieferkette her.
Verbinden Sie Ergebnisse mühelos mit Dashboards, oder setzen Sie Modelle in Beschaffungs- und Betriebsplänen ein.