Supply Chain Analytics umfasst den Prozess der Beschaffung, Analyse und Interpretation von Daten, die einen Bezug zu Supply Chain Aktivitäten eines Unternehmens haben. Es umfasst die Anwendung von Datenanalyse Techniken und Werkzeugen um Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen und um datenbasierte Entscheidungen in Supply Chains zu treffen.
Bei der Analyse von Supply Chain Daten wird zwischen prescriptive (präskriptiver), predictive (vorhersagender) und descriptive (beschreibender) Analytics gesprochen:
- Prescriptive Analytics: Nutzung von Daten, um die Frage zu beantworten, was ein Unternehmen in Zukunft tun soll.
- Predictive Analytics: Nutzung von Daten, um die Frage zu beantworten, was in Zukunft geschehen könnte.
- Diagnostic Analytics: Nutzung von Daten, um die Frage zu beantworten, weshalb etwas (in der Vergangenheit) geschehen ist.
- Descriptive Analytics: Nutzung von Daten, um die Frage zu beantworten, was (in der Vergangenheit) geschehen ist.
Ein Unternehmen kann aus der Anwendung von Supply Chain Analytics folgende Vorteile schaffen:
- Effizienz verbessern: Durch die Analyse von Daten zur Performance von Supply Chains können Unternehmen Engpässe identifizieren, Ineffizienzen ausfindig machen und andere Probleme erkennen, welche die Effizienz negativ beeinflussen können. Dadurch können Unternehmen Prozesse optimieren, Verschwendung reduzieren und ihre Effizienz verbessern um Kosten zu reduzieren und ihre Profitabilität zu steigern.
- Kundenzufriedenheit steigern: Durch die Analyse von Kundendaten und Trends können Unternehmen die Bedürfnisse ihrer Kundschaft und deren Präferenzen besser verstehen und dadurch einen effektiveren und personalisierten Customer Service bieten. Dadurch kann die Loyalität, Kundenbindung und Kundenzufriedenheit verbessert werden. Durch die laufende Verbesserung der Datenbasis und Leistungsfähigkeit von Rechnern und Tools können Unternehmen Ihre Supply Chain immer weiter auf individuelle Kundenbedürfnisse anpassen und sich so zum Konzept der "Supply Chain of One" hinbewegen.
- Agilität erhöhen: Die Analyse von Marktentwicklungen und des Kundenverhaltens macht es Unternehmen möglich, Veränderungen in Märkten besser zu antizipieren und auf solche Änderungen zu reagieren. Dadurch kann die Agilität und Flexibilität von Unternehmen und ihren Wertschöpfungsketten verbessert werden.
- Risiko Management optimieren: Durch die Analyse von Supply Chain Daten können potenzielle Risiken und Störungen (Disruptionen) in Lieferketten früher erkannt, oder sogar vorhergesagt werden. Dadurch werden Unternehmen in die Lage versetzt, sich frühzeitiger auf potenzielle Probleme vorzubereiten. Dadurch kann die Resilienz und Zuverlässigkeit von Wertschöpfungsnetzwerken gestärkt werden und die negativen Einflüsse von Risiken auf den Betrieb einer Supply Chain reduziert werden.
- Entscheidungsfindung verbessern: Supply Chain Analytics Ansätze führen Daten aus unterschiedlichen internen und externen Quellen zusammen. Dadurch können sich Unternehmen ein umfassenderes und genaueres Bild über den Zustand ihrer Supply Chains verschaffen. Durch den Einsatz von Simulationen, Sensitivitätsanalysen und Optimierungsverfahren wie der linearen Programmierung oder MILP (mixed-integer linear programming), können Entscheidungen auf allen Unternehmensebenen zunehmend mit Daten und Fakten untermauert werden.