Hoe langer je suppy chain is, hoe groter de kans op fouten. Met verschillende toeleveranciers en “handjes” die aan je producten zitten, wordt het soms onnodig complex en is het moeilijk om optimalisatiekansen te zien én te benutten. Met de opmars van Big Data toepassingen zien we gelukkig dat dit probleem ook -deels- kan worden aangepakt. Het verzamelen van data gebeurt in deze gevallen specifiek om de keten te optimaliseren. Maar wat kun je nu precies gaan optimaliseren? Wij vroegen het aan de specialisten in ons netwerk!
Ontdek de bottlenecks en optimaliseer je bezorgingsproces
Tegenwoordig kun je real-time bijhouden waar inkomende en uitgaande pakketten zijn. Waar blijven ze liggen, welke routes duren langer dan andere en welke routes moeten misschien vaker gereden worden? Allemaal vragen die je met Big Data kunt beantwoorden.
Maar dat is pas het begin. Elke handeling die het product doorgaat, van de productieband tot het orderpicken in een magazijn, is data. Deze data kan overal in het proces worden verzameld en worden ingezet om het proces te verbeteren. Zo worden magazijnen door heel het land opnieuw ingericht om orderpickingtijd de verkorten. Niet langer liggen de producten gesorteerd per categorie, nee ze liggen nu op omloopsnelheid en naast producten die vaak samen worden besteld. Zo kan een medewerker (of robot) meer orders per uur klaarzetten en kan “morgen in huis”, of tegenwoordig zelfs “vanavond nog in huis”, tot een later tijdstip van bestellen worden gegarandeerd.
Optimaliseer je klantervaring met Big Data
Een van de grote voordelen van Big Data is het optimaliseren van de klantervaring. Voorspel welke up- of cross-sell klanten kunnen waarderen, bepaal het optimale (tweede) contactmoment en zorg ervoor dat ze precies op tijd nieuwe aanbiedingen voor bijvoorbeeld navulverpakkingen krijgen.
Automatiseer een gedeelte van je inkoopproces
Doormiddel van Big Data kun je voorspellen wat er wanneer ingekocht moet worden. Wanneer je daar de trends van inkoopprijzen naast legt, kun je automatisch het perfecte inkoopmoment bepalen. Sterker nog, je kunt de producten zelfs automatisch bestellen. Dit is vooral handig voor producten die je doorlopend nodig hebt. Denk hierbij aan een bedrijf dat diervoeding op basis van graan maakt. De graanmarkt is, net als de aandelenmarkt, altijd in beweging. Regent het? Dan gaat de prijs van graan omlaag doordat er daarna een overschot ontstaat. Deze informatie zit nu nog vaak in het hoofd van de inkoper maar zou natuurlijk ook prima automatisch uitgevoerd kunnen worden. Zo koop je altijd voor de beste prijs!
Voorspel consumentengedrag met Big Data
Eerder dit jaar schreven we al over predictive analytics en hoe dat de supply chain voorgoed gaat veranderen. Door Big Data kun jij straks niet alleen inspelen op wat er al is gebeurd, je kunt ook voorspellen wat er gaat gebeuren. Wanneer je vroeger een marktkraam had en het ging regenen, dan gooide je de prijzen van je paraplu’s omhoog. Dat was toen simpel want je ziet de regen en de klant komt langs om een paraplu te kopen. In het huidige landschap is dat echter wat lastiger, consumenten lijken moeilijker te voorspellen. Maar niets is minder waar. Voorspel wat je klanten gaan kopen op basis van eerder koopgedrag, gedrag op je website en bijvoorbeeld het seizoen. De mogelijkheden van predictive analytics zijn eindeloos.
De uitdaging van Big Data in je supply chain
Dit klinkt allemaal mooi, maar het komt ook met zijn eigen uitdagingen. Zo is het een hele klus om de juiste analyses toe te passen en nieuwe best practices te implementeren. Ook verzamelen bedrijven te veel data, omdat ze bang zijn iets te missen. Dit zorgt niet alleen voor een te grote dataset, in sommige gevallen is het met de nieuwe AVG wetgeving zelfs verboden.
Wij hebben de Big Data professionals in ons netwerk die jou kunnen helpen bij deze vraagstukken en de implementatie van Big Data binnen jouw supply chain. Wij nodigen je graag uit voor een vrijblijvende sparringsessie over de mogelijkheden binnen jouw keten.
>
