إنَّ دمج تحليل البيانات لتحسين سلاسل التوريد في العصر الرقمي الذي نعيشه هو مفتاح بناء سلسلة توريد ناجحة تتسّم بالقوة والكفاءة والقدرة على التكيف مع ظروف العمل المتغيرة ويمكنها معالجة الاضطرابات ومنع انقطاع الخدمة. لكن رغم ذلك لا زالت الكثير من الشركات غير مدركة لأهميتها والفوائد التي يمكن أن توفرها لهم. فلو كنت أحد أصحاب الأعمال الذين يبحثون عن الأساليب المعتمدة على البيانات في مجال تحسين سلاسل التوريد، إليك التفاصيل. سنتحدث أدناه عن مفهوم تحليلات البيانات في مجال إدارة سلسلة التوريد ومصادر تلك البيانات، ودورها في تحسين أداءها وكيفية استخدامها لتحقيق ذلك.
تعريف تحليل البيانات في عمليات سلسلة التوريد
تحليل البيانات في عمليات سلسلة التوريد هو عملية جمع وتحليل معلومات وبيانات سلسلة التوريد باستخدام أدوات وبرامج مخصّصة. لاستخلاص رؤى قيّمة قابلة للتنفيذ لتحسين عملية صنع القرار وتعزيز الكفاءة التشغيلية وتحسين أداء نظام سلسلة التوريد. كإيجاد طرق لتبسيط العمليات وتقليل التكاليف وتحسين أوقات التسليم وتتبُّع الشّحنات وإدارة المخزونات بشكل أكثر فعاليّة بهدف تحسين المخزون والحفاظ على جودته. كما تسمح للمؤسسات اتخاذ قرارات مستنيرة ومعالجة التحديات بشكل استباقي، بالتالي تخصيص الموارد بشكل أفضل. الآن دعني أخبرك من أين يمكن جمع تلك البيانات؟
مصادر البيانات في سلسلة التوريد
يولد النظام البيئي لسلسلة التوريد وفرة من البيانات من عدة مصادر قد تكون: داخلية أو خارجية. كما تتضمن تلك البيانات: بيانات الموردين، المصنعين، العملاء، الموزعين، تجار التجزئة، مستويات المخزون، المشتريات، تنسيق الطلبات، المستودعات وتكاليف النقل.
- على المستوى الداخلي: تساهم أنظمة تخطيط موارد المؤسسات ERP ومنصات إدارة علاقات العملاءCRM وأنظمة نقاط البيع POS في توفير بيانات قيمة. تتمحور تلك البيانات حول: المبيعات، مستويات المخزون، سلوك العملاء، المهل الزمنية، جداول الإنتاج، تكاليف النقل وطلب العملاء.
- على المستوى الخارجي: تؤثر اتجاهات السوق وأنماط الطقس والمؤشرات الاقتصادية على ديناميكيات العرض والطلب. كما يوفر انتشار أجهزة إنترنت الأشياء IoT في الخدمات اللوجستية والنقل بيانات في الوقت الفعلي عن حركة البضائع وحالتها.
الجدير بالذكر أن دمج تلك المصادر يساعد في بناء فهم شامل لسلسلة التوريد، بالتَّالي تحسين أداءها وإجراء تنبؤات دقيقة باستخدام تقنيات التَّحليل المختلفة التي سأحدثك عنها في الفقرة التّالية.
تقنيات تحليل البيانات في سلاسل التوريد
يوجد خمسة أنواع أساسية من تحليلات سلسلة التوريد: الوصفية والتَّشخيصية والتَّنبؤية والإرشادية والمعرفية يقوم كل منها بشيء محدّد كما يلي:
- الوصفية: تستخدم البيانات لوصف الاتجاهات والعلاقات كأداء سلسلة التوريد أو مستويات مخزون المستودع. يستخدمها متخصصو الخدمات اللوجستية لفهم كيفية عمل سلسلة التوريد وأجزائها الحالية.
- التشخيصية: تستخدم البيانات لتشخيص مشاكل سلسلة التوريد كسبب تأخر الشحنات أو عدم تحديد أهداف المبيعات. يستخدمها متخصصو الخدمات اللوجستية لفهم أسباب وجود الاتجاهات أو العلاقات داخل البيانات والعوامل المساهمة فيها بشكل أفضل.
- التنبؤية: تستخدم الأنماط والاتجاهات للتنبؤ بالنتائج المستقبلية كالتنبؤ بالطلب المستقبلي أو توقع احتياجات الصيانة المحتملة. يستخدمها متخصصو الخدمات اللوجستية لبناء نماذج إحصائية تسمح لهم بالاستعداد للأحداث المستقبلية المحتملة، سواء كانت شائعة كتقلبات الطلب الموسمية، أو أقل شيوعًا كالاضطرابات العالمية.
- التوجيهية (الإرشادية): تستخدم البيانات لتحديد مسار العمل وتحسين إدارة المخزون أو الكفاءة التشغيلية. يستخدمها متخصصو الخدمات اللوجستية لتصميم حلول للتغلب على المشكلات المحتملة المحددة باستخدام التحليلات الوصفية والتنبؤية.
- المعرفية: تستخدم تقنيات التحليل المتقدمة كالذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، لمعالجة كميات كبيرة من البيانات بسرعة وتوليد الإجابة الأكثر دقة. يستخدمها متخصصو الخدمات اللوجستية لإدارة وفهم البيانات الضخمة التي تنتجها سلاسل التوريد.
في حين يساعد استخدام هذه الأنواع مع بعضها في تعزيز تحسين سلسلة التوريد، هنا نسلط الضوء على أهداف تحسين سلاسل التوريد.
أهداف تحسين سلسلة التوريد
تتكون سلسلة التوريد من عدة مكونات مترابطة تتعاون لجلب المنتجات من المواد الخام إلى المستهلك النهائي بما يتضمن: الموردين، المصنعين، الموزعين وتجار التجزئة. حيث يوفر الموردون المواد الخام والمكونات اللازمة، ليحولها المصنعون إلى منتجات، ثم يقوم الموزعون بتسهيل حركتها على عدة مراحل، ويتيحها تجار التجزئة للمستهلكين. تتمحور أهداف تحسين سلسلة التوريد حول تحقيق التميز التشغيلي ورضا العملاء، وتشمل:
- تقليل التكاليف التشغيلية: بما يتضمن: الإنتاج، النقل، التخزين والاحتفاظ بالمخزون فمن خلال تبسيط العمليات والقضاء على أوجه القصور، تحقق المؤسسات وفورات في التكاليف مع الحفاظ على الجودة.
- تحقيق رضا العملاء: تضمن سلسلة التوريد المحسنّة وصول المنتجات إلى العملاء في الوقت المحدّد مما يعزّز تجربة العملاء وولائهم.
- تقليل المهل الزمنية: أي تقصير رحلة المنتج من الإنشاء إلى التّسليم، مما يعزّز المرونة والاستجابة، ويساهم في تلبية الطلبات بشكل أسرع، وتقليل أوقات الانتظار للعملاء، وزيادة القدرة التَّنافسية في السوق.
تعمل الشركات على تحقيق تلك الأهداف بعدّة طرق، لكن تحتوي الطرق التقليدية تحديات قد تحول دون ذلك فلنتحدّث عنها في الفقرة التالية.
تحديات إدارة سلسلة التوريد التّقليدية
تواجه إدارة سلسلة التوريد التَّقليدية عدّة تحديّات قد تعيق تحقيق أهداف التَّحسين تتجلّى فيما يلي:
- الافتقار إلى الرؤية في الوقت الفعلي: فقد تسبّب الأخطاء وعدم الكفاءة، كما يَصعُب الاستجابة بسرعة للاضطرابات أو ضبط مستويات المخزون أو اتّخاذ قرارات مستنيرة.
- عدم دقة المخزون: فقد تقود إلى نفاده، وحالات تكدّسه، وزيادة تكاليف الحمل، فبدون رؤى موثوقة تكافح الشركات لمواءمة مستويات المخزون مع الطلب الفعلي.
- أنماط الطلب غير المؤكدة: إذ تسبّب عدم كفاءة الإنتاج، وزيادة المخزون، وتخصيص الموارد دون المستوى الأمثل، كما يَصعُب تعديل خطط الإنتاج بفعاليّة.
تعد معالجة تلك التحديات أمرًا هاماً لتحقيق التّحسين، كما يلعب تحليل البيانات دورًا محوريًا في التَّغلب على هذه العقبات، وتمكين المؤسسات للحصول على رؤى مفيدة واتخاذ قرارات مستنيرة وتعزيز الكفاءة العامة لعمليّات سلسلة التوريد.
طرق استخدام البيانات لتحسين إدارة سلسلة التوريد
كما أشرنا يساعد تحليل البيانات في استخلاص رؤى قيمة تساعد في تحسين اتخاذ القرار وتعزيز الكفاءة التشغيلية وتحسين أداء نظام سلسلة التَّوريد والتَّخصيص الفعَّال للموارد. إذ يمكن لهم الاستفادة منها بعدّة طرق منها:
- تتبُّع الأداء: يمكن مراقبة مؤشرات الأداء الرئيسيةKPIs بما في ذلك: وقت توقف التَّصنيع، تكاليف العمالة، التَّسليم في الوقت المحدَّد، معدَّل دوران المخزون ومعدَّلات التَّنفيذ ثمَّ تقييمها باستمرار لتقييم تقدُّمك. إذ يمكن استخدام أنظمة المراقبة لتتبُّع حركة البضائع وتحديد مشكلات الاختناق عند حدوثها ممّا يسمح بالردّ عليها بأسرع وقت ممكن واتخاذ التدابير اللازمة للتَّعامل مع الاضطرابات التي تسبب تأخيرًا في العمليات.
- التنبؤ بالطلب: يعتبر التغير السريع في طلبات العملاء أحد أكبر التّحديات التَّي تواجهها سلاسل التّوريد الحديثة، فكلّما تغيّرت الطلبات بسرعة أكبر تسبَّبت إهدار الطلبات أو الفشل في تلبيتها. في حين توفّر تحليلات بيانات المبيعات التاريخية واتجاهات السوق والعوامل الخارجية توقعات دقيقة للطلب ممّا يسمح للشّركات بتحديد المنتج المطلوب بدقّة بالتّالي يعزّز رضا العملاء. كما يساعد في تصميم مستويات الإنتاج والمخزون والتحكم بها ممّا يقلّل مخاطر تكدس المخزون أو نفاده، بالتّالي تقليل المخاطر المالية النَّاتجة عن اختلالات المخزون.
- مراقبة الجودة: في بعض الحالات هناك حاجة للاهتمام بالمواد الحساسة للعوامل الجوية داخل سلاسل التوريد كدرجة الحرارة والضغط وهطول الأمطار. لذا من الضروري مراقبة تلك العوامل وأخذها بعين الاعتبار خاصة فيما يتعلَّق بسلاسل المواد الغذائية. إذ تستطيع تحديد سبب انسكاب المنتجات أو تلفها بشكل دقيق عبر تحليل بيانات تلك العوامل بالتّالي تستطيع اتخاذ إجراءات لتحسينها.
- إدارة المخزون بكفاءة وتحسينه: تعتبر الإدارة الفعّالة للمخزون حجر الأساس لنجاح عملية سلسلة التوريد، ويلعب تحليل البيانات دورًا أساسياً في تحقيق ذلك. فمن خلال تحليل أنماط الطلب والاستهلاك، والمهل الزمنيّة للموردين، وتكرار الطّلب، يمكن للمؤسسات تنفيذ استراتيجيات ضبط مستوى المخزون المثالي في الوقت المناسب. ممّا يمنع نقصه أو الإفراط في التّخزين بالتَّالي توفير تكاليف التَّحميل، وتحسين رضا العملاء، وتقليل متطلبات مساحة التَّخزين، وتبسيط العمليات.
- تحسين التخطيط اللوجستي والنقل: تعمل الخوارزميات المتقدّمة على تحليل البيانات في الوقت الفعلي كحركة المرور والطقس وتكاليف النقل على تحسين طرق التَّسليم. فمن خلال توفير رؤى حول التَّخطيط الأمثل للطريق، وتحسين التحميل يمكن تقليل تكاليف النَّقل وأوقات التَّسليم وتعديل المسارات لتجنب الازدحام المروري، وتحسين استهلاك الوقود، كما يعزّز رضا العملاء من خلال الوفاء بالتزامات التَّسليم باستمرار.
- تحليل أداء المورد: تقيّم تحليلات البيانات أداء المورد بالاعتماد على عدّة مقاييس بما في ذلك: أوقات التسليم، الجودة والسعر فهي تساعد في اختيار الموردين والتفاوض وتعزيز العلاقات الأقوى.
- اتخاذ خطوات لتقليل المخاطر: قد تحدث الاضطرابات في سلاسل التوريد، ومن الحكمة الاستعداد لها واستخدام آلية لإدارتها بدلاً من انتظار وقوع الكارثة. يساعد تطبيق التقنيات الحديثة بما في ذلك: الذكاء الاصطناعي والتحليلات المتقدمة في تحليل نماذج البيانات والتنبؤ بالاضطرابات لتقليل التَّأثير الذّي قد يحدث. إذ تساعد التّحليلات التنبؤية في تحديد الاضطرابات المحتملة كالأحداث الجيوسياسية أو الكوارث الطبيعيّة ممّا يسمح للشركات بالتخطيط الاستباقي لحالات الطوارئ وتقليل الاضطرابات.
- تعزيز عملية صنع القرار: فمن خلال تزويد المؤسسات برؤى دقيقة قابلة للتّنفيذ مستمدّة من مجموعات بيانات متنوّعة من البيانات التّاريخية والحالية يمكن لأصحاب المصلحة اتخاذ قرارات مستنيرة تتوافق مع الأهداف الإستراتيجية. ممّا يسمح بإجراء تعديلات استباقية في عمليات الشراء والإنتاج والتّوزيع، بالتَّالي زيادة سرعة الحركة والاستجابة لتقلّبات السوق.
- تعاون الموردين والشركاء: تفيد مشاركة البيانات والأفكار بين الموردين والشركات في تطوير استراتيجيات لزيادة كفاءة سلسلة التوريد وتطوير منتجات وخدمات جديدة ومبتكرة.
الجدير بالذكر أنَّ استمرار تطور التكنولوجيا، سيزيد من أهمية دور تحليلات البيانات في تحسين سلسلة التوريد، ممّا يحثّ المؤسسات على تبنيها وتأمين مواقعها. فلنتحدّث عن مستقبل تحليل البيانات في ظلّ التَّطور التّكنولوجي وأبرز التّقنيات التّي تساهم في دعمها.
مستقبل تحليل البيانات في تحسين سلسلة التوريد
لقد أحدثت بعض التَقنيات الحديثة كالذَّكاء الاصطناعي AI والتَّعلم الآلي ML والبلوكتشين وإنترنت الأشياء IoT ثورة في مختلف المجالات بما فيها مجال تحسين سلسلة التوريد. فكيف سيساهم كل منها في تطوير عملية تحليل البيانات لتحسين سلاسل التوريد؟
تطورات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي
تسمح تقنيّة الذّكاء الاصطناعي بإمكانيّة تحليل كميّات هائلة من البيانات بدقّة وكفاءة أكبر ممّا سبق. كما يمكن لأنظمة الذّكاء الاصطناعي اتخاذ القرارات بشكل مستقل، بالتّالي تحسين الاستجابة والمرونة في إدارة عمليّات سلسلة التّوريد.
كما يمكن لخوارزميات التعلم الآلي تحديد الأنماط والعلاقات المتبادلة داخل بيانات سلسلة التوريد، ممّا يسمح للتّحليلات التَّنبؤية بالَّتنبؤ بالطلب، وإدارة المخزون، وتطوير استراتيجيات التّسعير الديناميكية.
الجدير بالذكر أنَّ تكامل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي يعدّ بسلاسل توريد أكثر تكيفًا ومرونة مع تغيرات السوق والاضطرابات غير المتوقّعة.
تكامل بيانات إنترنت الأشياء في الوقت الحقيقي
زادت أهميّة إنترنت الأشياء IoT بشكل كبير في السنوات الأخيرة، وظهر تأثيرها الواضح على تحسين سلسلة التوريد بشكل متزايد. إذ يمكن لحسّاسات إنترنت الأشياء توفير بيانات في الوقت الفعلي حول مختلف جوانب سلسلة التوريد، بما يتضمن: درجة الحرارة، الرطوبة، الموقع، حالة المنتجات أثناء النقل. كما يمكن دمج تلك البيانات بسلاسة في منصات التحليلات، ممّا يسمح برؤية فورية ثاقبة لعمليّات سلسلة التوريد. بالتَّالي يسمح باكتشاف المشكلات وحلّها بشكل استباقي، ويقلّل من التأخير، ويعزّز الكفاءة الإجمالية لعمليّات سلسلة التوريد. كما يمكّن المؤسّسات من اتّخاذ قرارات مستنيرة تعمل على تحسين العمليات وضمان جودة المنتج وسلامته.
تأثير الـ Blockchain على الشفافية وإمكانية التتبع
تعزز تقنيّة Blockchain الشَّفافية وإمكانية التتبُّع في سلاسل التوريد، فهي توفّر التّسجيل الآمن ومشاركة بيانات المعاملات عبر عدّة أطراف. كما تمتدّ فوائدها إلى الحدّ من الاحتيال، وضمان صحة البضائع، وتعزيز رؤية سلسلة التوريد. إضافةً إلى ذلك، يمكن للعقود الذكية ضمن النظم الإيكولوجية لتقنية blockchain أتمتة العمليات كالتَّحقق من الدَّفع والامتثال، وتبسيط العمليّات وتقليل النَّفقات الإداريّة.
هذا وقد أصدرت مؤسّسة البيانات الدوليةIDC برعاية شركة IBM تقريراً بينّت فيه أهميّة إنشاء سلاسل توريد “مفكرة” تكون على شكل “أنظمة ذاتيّة التعلم وخاليّة من التَّدخل”. لذا يجب أن تخضع سلاسل التوريد الحاليّة لتحوّل رقمي يضمن توافقها مع عناصره، فلو تساءلت ما هي تلك العناصر إليك الإجابة في الفقرة التالية.
عناصر سلسلة التوريد المفكرة
تتكوّن سلسلة التَّوريد الذّكيّة من خمسة عناصر: متصلّة، تعاونيّة، واعية عبر الإنترنت، ممكَّنة معرفيًا، شاملة حيث يقصد بكل عنصر ما يلي:
- المتصلّة: تتصّل سلسلة التوريد “المفكرة” بمصادر مختلفة بما يتضمّن: وسائل السوشيال ميديا، وأجهزة إنترنت الأشياء IoT تزوّدها بكميّات كبيرة من البيانات غير المنظّمة. كما ترتبط سلسلة التوريد بمصادر البيانات المنظمة التّقليدية كأدوات التعامل بين الشركات B2B.
- التعاونية: تتعاون سلسلة التوريد “المفكرة” مع الأنظمة الرقمية التي يستخدمها الموردون والمصنعون المعنيون كالتّكنولوجيا السَّحابية. بالتَّالي تستطيع التَّحدث مع الأنظمة التي تستخدمها المنظمات الأخرى لضمان التَّواصل الفعّال بين مختلف الأطراف المعنيّة.
- واعية عبر الإنترنت: توفّر سلسلة التَّوريد “المفكرة” فرصة لتحسين العمليّات والتّعاون، لكنّها عرضة للهجمات السيبرانيّة، لذا يجب وجود أنظمة وقواعد بيانات معزّزة تحميها.
- التَّمكين المعرفي: تستخدم سلسلة التوريد “المفكرة” الذّكاء الاصطناعي لتقييم البيانات تلقائيًا واتخاذ القرارات، فهو يعزّز عمل المتخصّصين اللوجستيين، فيسمح لهم بالتَّركيز على المهام المتخصّصة.
- الشَّمولية: تستطيع سلسلة التوريد “المفكرة” توسيع نطاق قدراتها التّحليلية من خلال زيادة البيانات، كما يمكنها تحليل هذه البيانات الجديدة بسرعة واتخاذ قرارات مستنيرة.
خاتمة
في الختام، الجدير بالذّكر أنَّ تحليل البيانات لتحسين سلسلة التوريد يقدّم عددًا لا يحصى من التَّطبيقات تمكّن مديري سلسلة التَّوريد من تحسين العمليات واتخاذ القرارات الإستراتيجيّة. لكن كي تعتمدها منظمة ما عليها إحداث تغيير ثقافي حول أهمية البيانات في تطوير استراتيجية شاملة في سلاسل التَّوريد. إذ يجب تعريف الموظفين كيف ستستخدم البيانات في العمليات اليوميّة وتدريبهم على التّقنيات والأدوات والبرامج التّي ستستخدمها للبدء في جمع البيانات من مختلف المصادر.
فضلاً عن ضرورة مراعاة استخدام أحدث الإجراءات الأمنيّة لحماية البيانات الحسّاسة من الخروقات الأمنية. إذ يمكن استخدام لوائح خصوصية البيانات بما يتضمّن: اللَّائحة العامّة لحماية البياناتGDPR أو قانون نقل التَّأمين الصحي والمسؤوليّة HIPAA
المصادر
