Den utökade analysen presenterar en praktisk användning av ett brett utbud av databehandlingstekniker, precis som datautvinning, statistisk analys, statistisk modellering samt maskininlärning, som är engagerad i att analysera ett brett spektrum av historiska data, för att förbättra datametoderna analys. Det kan uppnås genom att tillämpa mycket komplexa algoritmer på datan, för att förstå kundbeteendet, börja förstå trenderna och anomalierna, så att verksamheten så att verksamheten agerar utifrån insikt.

Medan i denna process "ökar" tekniken hur företag använder data för ytterligare analys i business intelligence-appar, genom att använda en plattform som Adversity, som är en intelligent analysplattform.

Ett av världens ledande forsknings- och rådgivningsföretag Gartner förklarar rollen av utökad analys som,

"Augmenterad analys automatiserar att hitta och visa de viktigaste insikterna eller förändringarna i verksamheten för att optimera beslutsfattandet. Den gör detta på en bråkdel av tiden jämfört med manuella tillvägagångssätt”. Det är på grund av nivån på automatisering och processacceleration som gör augments analytics till en viktig process även inom lagerområdet.

Det sägs mycket riktigt att lagerhantering är en utmaning för både tillverkaren och distributören. Varje problem med hantering av försörjningskedjan som orsakar har sin egen återverkning. Till exempel orsakar överskottslager en minskning av produktomsättningen och en förlust av vinst samtidigt som den automatiskt lagerförs och orsakar restorder, missnöjda kunder och massor av försäljning.

Att optimera lagerhanteringssystemet är en utmaning för både tillverkaren och distributören. Alla problem med försörjningshantering kan ha sin egen återverkan, till exempel orsakar överskottslager en minskning av produktomsättningen och förlust av vinst, medan lageruttag kan orsaka restorder, missnöjda kunder och förlorad försäljning.

Att optimera lagret för att säkerställa att rätt produkt finns tillgänglig i rätt kvantiteter vid rätt tidpunkt på rätt platser, hjälper till att möta både utbud-efterfrågan och människornas behov. Den optimerar också sitt lager, vilket kan minska lagernivån och därefter undvika tillhörande transportkostnader och inkuransnedskrivningar.

Den andra användningen av prestanda, analytics, är att den spelar en nyckelroll i lagerhanterings- och optimeringsprocesserna genom att hjälpa tillverkare och distributörer att bättre avgöra sina mål och om det finns några uppströms- eller nedströmsproblem som måste åtgärdas.

Låt oss förstå två nyckelområden för vilka analys har den maximala fördelaktiga effekten som är mer på spel än minskad vinst.

Lageröverskott

Även om lagerhanteringsöverskott kan påverka resultatet negativt, står det ofta mer på spel än minskade vinster.

Lageroptimering baserad på försäljningslager, lagerdagar, totalt lager och insikter från mätvärdena ovan kan hjälpa företag att ge en bättre balans mellan utbud och efterfrågan variation – ofta med omedelbart märkbara resultat. Detta gäller särskilt för distributörer som har en betydande mängd rörelsekapital i lager. För dem kan även små förbättringar i lagerplaneringen ha stor inverkan på kontanter.

Ej i lager

Lageruttag är de verkliga utmaningarna för leverantörskedjan-fokuserade företag eftersom de kan resultera i både försäljning och förlorade affärer.

Istället för att underskatta bör tillverkare och distributörer uppmuntra vikten av att använda analyser för att få tillgång till fyllnadsgrader för att minska stockouts från att inträffa.

Vi kan avsluta med att säga att dataintelligens och analystjänster hjälper företag att implementera ett smartare lagerförutsägelsessystem.

Ibland upplever företag utmaningar med att få värdefulla insikter från sina data, vilket hjälper dem i efterfrågeprognoser såväl som lagerplanering. De nuvarande lagerplaneringsprocesserna är ofta ad hoc till sin natur och varje steg från datainsamling, rapportering till lageranalys görs manuellt. Men analys såväl som dataintelligens har AI-kapacitet såväl som maskininlärning, förbättrar lagertransaktionerna och hjälper företag att identifiera trender och mönster i lageranvändning.

Det säkerställer också att det inte uppstår situationer som är slut i lager, vilket förbättrar kundrelationerna och bindningen och förbättrar den totala vinsten.