Het verzamelen van data is hierbij geen doel op zich, maar een middel om de supply chain te optimaliseren. Waar vind je die data in de keten en hoe zet je die berg aan data om tot waardevolle en bruikbare inzichten?
Binnen de supply chain werken meerdere partijen samen, waarbij leveranciers, magazijnen, vervoersbedrijven en derden aan elkaar worden gekoppeld. Zij zorgen ervoor dat producten op hun eindbestemming aankomen, met eigen diensten rondom eenzelfde product. Iedere partij genereert data gedurende dit proces. Denk bijvoorbeeld aan het aantal bestellingen, de afgelegde kilometers, voorraad, vertragingen of de levertijd. Alles is te meten, maar dat wil niet zeggen dat organisaties hier direct meer inzicht door krijgen.
Berg gegevens
De eerdergenoemde gegevens kunnen helpen om processen te verbeteren, maar daar ligt ook meteen het gevaar van het werken met enorm veel data. De kans bestaat dat je verzandt in de steeds groter wordende berg aan gegevens, ook wel big data genoemd. Een onderzoek van Accenture laat bijvoorbeeld zien dat 97 procent van het hoger management begrijpt dat big data kan worden gebruikt om de supply chain te verbeteren, maar dat slechts 17 procent daadwerkelijk analyse-oplossingen gebruikt.
Een van de redenen waarom big data-analyse niet wordt gebruikt, is het gebrek aan specifieke kennis. Analyse vraagt om expertise in het vinden, bewerken, beheren en interpreteren van data om er echt waarde aan te ontlenen. Een ander belangrijk punt is dat de data verspreid zijn over de hele keten. Daarom is het verstandig dat iedere partij binnen de keten deze gegevens beschikbaar stelt aan elkaar, zodat er een logistieke gemeenschap ontstaat. Die informatie kan worden gevonden door te werken met key performance indicators (kpi's): afgesproken doelen om de prestaties te evalueren. Zo kun je bijvoorbeeld doelen stellen aan lever- en responstijd, accepteren van de order en routebepaling.
Inzichten
Op het moment dat er wordt gewerkt met kpi's en meer gegevens via de keten beschikbaar zijn, ontstaat er ook meer inzicht in de prestaties van die keten en is er makkelijker te sturen. Deze gegevens worden daardoor ook wel 'actionable intelligence' genoemd. Als ze op een juiste manier worden gebruikt in het besluitvormingsproces, krijgt een organisatie veel beter inzicht in de gebreken van de toeleveringsketen. Dat leidt weer tot het stellen van meer strategische vragen, zoals 'Staan mijn distributiecentra op de juiste locaties?' en 'Hoe wordt mijn supply chain beïnvloed als ik van locatie verander?'.
Door deze vragen te beantwoorden wordt het mogelijk om belangrijke en ingrijpende wijzigingen door te voeren in de supply chain, om de prestaties te verhogen. Dit verbeteringsproces bestaat uit vier stappen: data verzamelen, analyseren, beslissingen nemen en de uitvoering. Dit is een constante cyclus om te blijven verbeteren. Het resultaat zou ook kunnen bestaan uit het implementeren van nieuwe productie- en inkoopschema's om de kosten van de supply chain te verlagen.
Als het bedrijf de cyclus heeft uitgevoerd, is het tijd om het proces weer bij de eerste stap te beginnen. Door de 'actionable intelligence' is het mogelijk om inzicht te krijgen in hoe de supply chain presteert en worden managers uitgedaagd om vragen te stellen over zaken die daarvoor onzichtbaar bleven. Bedrijven die big data gebruiken om hun managementprocessen te verbeteren, kunnen sneller reageren op onderbrekingen in de supply chain, zijn in staat om de efficiëntie te verhogen en kunnen een betere integratie realiseren tussen de verschillende onderdelen binnen de keten.
Ron Verhagen, directeur solution consulting bij Blujay Solutions
Om te kunnen beoordelen moet u ingelogd zijn: