De augmented analytics bieden een praktisch gebruik van een breed scala aan gegevensverwerkingstechnieken, net als datamining, statistische analyse, statistische modellering en machine learning, dat zich bezighoudt met het analyseren van een breed scala aan historische gegevens, om de gegevensmethoden te verbeteren analyse. Het kan worden bereikt door zeer complexe algoritmen op de data toe te passen, om het klantgedrag te begrijpen, de trends en de anomalieën te gaan begrijpen, zodat de business zodat business handelt op basis van inzicht.

Terwijl in dit proces de technologie 'verhoogt' hoe bedrijven de gegevens gebruiken voor verdere analyse in de business intelligence-apps, door gebruik te maken van een platform als Adversity, een intelligent analyseplatform.

Een van 's werelds toonaangevende onderzoeks- en adviesbedrijven Gartner legt de rol van augmenting analysis uit als:

‘Augmented analytics automatiseert het vinden en zichtbaar maken van de belangrijkste inzichten of veranderingen in het bedrijf, om de besluitvorming te optimaliseren. Het doet dit in een fractie van de tijd in vergelijking met handmatige benaderingen”. Het is vanwege het niveau van automatisering en procesversnelling dat augments-analyse ook op het gebied van voorraad een belangrijk proces is.

Er wordt terecht gezegd dat voorraadbeheer een uitdaging is voor zowel de fabrikant als de distributeur. Elk probleem met supply chain management dat zijn eigen gevolgen heeft, heeft zijn eigen gevolgen. Overmatige voorraad veroorzaakt bijvoorbeeld een daling van de productomzet en winstderving, terwijl het automatisch uitverkocht raakt en nabestellingen, ontevreden klanten en veel verkopen veroorzaakt.

Het optimaliseren van het voorraadbeheersysteem is een uitdaging voor zowel de fabrikant als de distributeur. Alle problemen met het voorraadbeheer kunnen hun eigen gevolgen hebben. Overmatige voorraad veroorzaakt bijvoorbeeld een daling van de productomzet en winstderving, terwijl voorraadtekorten kunnen leiden tot nabestellingen, ontevreden klanten en omzetverlies.

Het optimaliseren van de voorraad om ervoor te zorgen dat het juiste product in de juiste hoeveelheden op het juiste moment op de juiste locaties beschikbaar is, helpt zowel om aan de vraag en aanbod als aan de behoefte van de mensen te voldoen. Het optimaliseert ook zijn voorraad, waardoor het voorraadniveau kan worden verlaagd en daarmee de bijbehorende transportkosten en afschrijvingen op veroudering kunnen worden vermeden.

Het andere gebruik van prestatie, analyse, is dat het een sleutelrol speelt in het voorraadbeheer en optimalisatieprocessen door fabrikanten en distributeurs te helpen hun doel beter te bepalen en of er stroomopwaartse of stroomafwaartse problemen zijn die moeten worden aangepakt.

Laten we eens kijken naar twee belangrijke gebieden waarop analyses de maximale positieve impact hebben, waarbij meer op het spel staat dan verminderde winst.

Voorraadoverschot

Hoewel overschotten in voorraadbeheer een negatief effect kunnen hebben op de bedrijfsresultaten, staat er vaak meer op het spel dan lagere winsten.

Voorraadoptimalisatie op basis van verkoopvoorraad, voorraaddagen, totale voorraad en inzichten uit de bovenstaande statistieken kan bedrijven helpen om een ​​betere balans te vinden tussen vraag- en aanbodvariabiliteit, vaak met direct merkbare resultaten. Dit geldt met name voor distributeurs die een aanzienlijke hoeveelheid werkkapitaal in voorraad hebben. Voor hen kunnen zelfs kleine verbeteringen in de voorraadplanning een grote impact hebben op het contante geld.

Niet op voorraad artikelen

Voorraden zijn de echte uitdagingen voor bedrijven die gericht zijn op de toeleveringsketen, omdat ze kunnen leiden tot zowel verkoop als verlies van omzet.

In plaats van te onderschatten, moeten fabrikanten en distributeurs het belang aanmoedigen van het gebruik van analyses om toegang te krijgen tot opvulpercentages om het optreden van stock-outs te verminderen.

We kunnen concluderen dat data-intelligentie- en analysediensten bedrijven helpen een slimmer voorraadvoorspellingssysteem te implementeren.

Soms ervaren bedrijven uitdagingen bij het verkrijgen van waardevolle inzichten uit hun gegevens, wat hen helpt bij het voorspellen van de vraag en bij het plannen van voorraad. De huidige voorraadplanningsprocessen zijn vaak ad-hoc van aard en elke fase, van gegevensverzameling, rapportage tot voorraadanalyse, wordt handmatig gedaan. Maar zowel analyse als data-intelligentie hebben AI-mogelijkheden en machine learning, verbeteren de voorraadtransacties en helpen bedrijven trends en patronen in voorraadgebruik te identificeren.

Het zorgt er ook voor dat er geen situaties van niet-voorraad optreden, waardoor de klantrelaties en binding worden verbeterd en de algehele winst verbetert.