Den udvidede analyse præsenterer en praktisk anvendelse af en bred vifte af databehandlingsteknikker, ligesom data mining, statistisk analyse, statistisk modellering samt maskinlæring, som er involveret i at analysere en bred vifte af historiske data, for at forbedre datametoderne analyse. Det kan opnås ved at anvende meget komplekse algoritmer til dataene, for at forstå kundeadfærden, begynde at forstå tendenserne og anomalierne, så forretningen så forretningen handler ud fra indsigt.

Mens i denne proces, 'øger' teknologien, hvordan virksomheden bruger dataene til yderligere analyse i business intelligence-apps, ved at bruge en platform som Adversity, som er en intelligent analyseplatform.

En af verdens førende forsknings- og rådgivningsvirksomheder Gartner forklarer, hvilken rolle at udvide analyse som,

"Augmented analytics automatiserer at finde og vise de vigtigste indsigter eller ændringer i virksomheden for at optimere beslutningstagningen. Det gør den på en brøkdel af tiden sammenlignet med manuelle tilgange”. Det er på grund af niveauet af automatisering og procesacceleration, der også gør augments-analyse til en vigtig proces inden for lagerbeholdning.

Det siges meget rigtigt, at lagerstyring er en udfordring for både producenten og distributøren. Ethvert forsyningskædestyringsproblem, der forårsager, har sine egne konsekvenser. For eksempel forårsager overskydende lagerbeholdning et fald i produktomsætningen og et tab af fortjeneste, mens det automatisk udtømmes og forårsager restordre, utilfredse kunder og masser af salg.

At optimere lagerstyringssystemet er en udfordring for både producenten og distributøren. Alle forsyningsstyringsproblemer kan have deres egne konsekvenser, for eksempel forårsager overskydende lagerbeholdning et fald i produktomsætning og tab af fortjeneste, mens lagerudgange kan forårsage restordre, utilfredse kunder og tabt salg.

At optimere lagerbeholdningen for at sikre, at det rigtige produkt er tilgængeligt i de rigtige mængder på det rigtige tidspunkt på de rigtige lokationer, hjælper med at imødekomme både udbud-efterspørgsel og folks behov. Det optimerer også sit lager, hvilket kan reducere lagerbeholdningen og efterfølgende undgå tilknyttede bæreomkostninger og ukuransnedskrivninger.

Den anden brug af ydeevne, analytics, er, at den spiller en nøglerolle i lagerstyrings- og optimeringsprocesserne ved at hjælpe producenter og distributører med bedre at bestemme deres mål, og hvis der er nogen upstream- eller downstream-problemer, der skal løses.

Lad os forstå to nøgleområder, for hvilke analyser har den maksimale gavnlige effekt, der er mere på spil end reduceret overskud.

Beholdningsoverskud

Selvom lagerstyringsoverskud kan påvirke bundlinjen negativt, er der ofte mere på spil end et fald i overskud.

Lageroptimering baseret på salgslager, lagerdage, samlet lagerbeholdning og indsigt fra ovenstående metrics kan hjælpe virksomheder med at give en bedre balance mellem udbuds- og efterspørgselsvariabilitet – ofte med umiddelbart mærkbare resultater. Dette gælder især for distributører, der har en betydelig mængde arbejdskapital på lager. For dem kan selv små forbedringer i lagerplanlægning have stor indflydelse på kontanter.

ikke på lager varer

Stock-outs er de virkelige udfordringer for forsyningskæde-fokuserede virksomheder, fordi de kan resultere i både salg og tabt forretning.

I stedet for at undervurdere bør producenter og distributører tilskynde til vigtigheden af ​​at bruge analyser til at få adgang til opfyldningsrater for at mindske lagerudgangen.

Vi kan konkludere med at sige, at dataintelligens og analysetjenester hjælper virksomheder med at implementere et smartere lagerforudsigelsessystem.

Nogle gange oplever virksomheder udfordringer med at få værdifuld indsigt fra deres data, hvilket hjælper dem med behovsforecasting samt lagerplanlægning. De nuværende lagerplanlægningsprocesser er ofte ad-hoc-karakter, og hvert trin starter fra dataindsamling, rapportering til lageranalyse udføres manuelt. Men analytics såvel som dataintelligens har AI-kapaciteter såvel som maskinlæring, forbedrer lagertransaktionerne og hjælper virksomheder med at identificere trends og mønstre i lageranvendelse.

Det sikrer også, at der ikke forekommer udsolgte situationer, hvilket forbedrer kunderelationer og binding og forbedrer det samlede overskud.