De nauwkeurigheid van planning verbeteren met advanced analytics

Besluitvormers maken gebruik van 'big data' voor belangrijke zakelijke beslissingen. Het ontbreekt hen echter aan de ware kennis en inzichten die toegevoegde waarde opleveren. Zij hebben nog steeds last van knelpunten in de kritische supply chain zoals inefficiënte planning, onnauwkeurige schattingen, fouten in de prijsstelling, vertragingen en zelfs bedrijfsmatige instabiliteit. Deze bedrijven moeten de mogelijkheden van de advanced analytics-technologie nog ontdekken. Toegang tot een schat aan gegevens is niet genoeg - een efficiënte planning wordt opgesteld op basis van nauwkeurige kennis die uit uw gegevens wordt gehaald.

Het volgende niveau van volwassenheid in de supply chain - de Self-Learning Supply Chain

Om succesvolle zakelijke beslissingen te kunnen nemen, moeten voorspellingen van toekomstige resultaten nauwkeuriger zijn. Stel patronen vast in historische gegevens en selecteer de optimale variabelen en waarden om de patronen verder te verfijnen. De extractie van nauwkeurige kennis zal de kwaliteit en efficiëntie van uw plannen verhogen.

Het zelflerend proces van de Quintiq-software legt actuele waarden - zoals instelling, verwerking en wachttijden - vast als input. Hierdoor kan uw planningssysteem zich aanpassen aan de grote en zichtbare veranderingen in uw onderneming. Tegelijkertijd kunnen de subtiele veranderingen worden vastgesteld als gevolg van de voortdurende inspanningen om verbetering te bewerkstelligen. Nauwkeurige kennis wordt automatisch afgeleid uit de gegevens en blijft up-to-date.

De voortdurende stroom van actuele gegevens die uw planningssysteem binnenkomt, draagt bij aan het genereren van up-to-date voorspellingen voor nieuwe en onbekende taken. Daarbij worden algemene conclusies getrokken uit taken uit het verleden. Dankzij de mogelijkheden van de Self-Learning Supply Chain, beschikt u over de ondersteunende kennis om toekomstige beslissingen te nemen op basis van actuele gegevens in plaats van op vermoedens.
    • Zelflerende intelligentie

      De duur van toekomstige, onbekende taken wordt voorspeld op basis van de gegevens van in het verleden uitgevoerde taken. Elke productietaak heeft bepaalde eigenschappen of kenmerken (zoals lengte, breedte en materiaal). Dankzij de zelflerende technologie, wordt de relatie duidelijk tussen deze eigenschappen en de duur van de taak. Deze relatie wordt vervolgens gebruikt om voorspellingen te genereren voor nieuwe taken.
    • Tijdige levering

      Inefficiënte planning in de logistiek veroorzaakt vertragingen en heeft invloed op de dienstverlening. Dankzij de Self-Learning Supply Chain, wordt de verblijf -, transport- en servicetijd voorspeld op basis van recente gegevens en is daardoor altijd up-to-date. Door het gebruik van nauwkeurigere inschattingen van de reis- en servicetijd, kunnen plannen daadwerkelijk worden uitgevoerd zoals gepland. Op deze wijze kan beter worden vastgehouden aan de planning en worden onderbrekingen in de bedrijfsvoering verminderd.
    • Verbeterde processen voor de supply chain
      Onnauwkeurige schattingen leiden tot inefficiëntie en een lagere productiviteit en zelfs tot niet-uitgevoerde plannen. De zelflerende technologie van de insteltijd, verwerkingstijd en meer zal resulteren in nauwkeurigere inschattingen, inclusief informatie over afwijkingen. Voorspellingen gebaseerd op actuele gegevens zullen de productiviteit in de supply chain verhogen.