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Wie optimiert SAP Predictive Analytics die Lieferkette?
Die Predictive Analytics Tools von SAP können Anwendern bei anhaltenden Problemen in der Lieferkette unterstützen. Wie Anwender von den Funktionen profitieren.
Big Data ist die Grundlage für eine größere Anzahl von betrieblichen Entscheidungen. Die Predictive Analytics Tools von SAP können Anwendern helfen, dieses Potenzial zu nutzen und ihre Lieferkette zu verbessern.
Zu den Einsatzmöglichkeiten von Predictive Analytics in der Lieferkette gehören Risikominderung und Bestandsoptimierung.
Im Folgenden erhalten Sie einen Überblick über Predictive Analytics und darüber, wie die Predictive-Analytics-Funktionen von SAP beim Supply Chain Management (SCM) unterstützen.
Predictive Analytics heute
Predictive Analytics kann in einer Vielzahl von Szenarien zur Steigerung des Geschäftswerts beitragen, auch im Supply Chain Management.
Supply Chain Manager verwenden seit Jahren statistische Modelle, einschließlich der Vorhersage der Nachfrage und der Verfeinerung von Vorhersagemodellen auf der Grundlage verschiedener Variablen. Die Rechenleistung moderner Systeme stellt einen bedeutenden Sprung nach vorn dar. Aktuelle Analysesoftware kann mehr Zahlen verarbeiten und mehr Variablen einbeziehen, um neue kausale Zusammenhänge zu entdecken.
SAP-Anwender erhielten mit der Einführung von Integrated Business Planning (IBP) im Jahr 2014 neue Möglichkeiten der vorausschauenden Analyse. IBP nutzt die Vorteile der In-Memory-Datenbank SAP HANA und ermöglicht schnellere und umfassendere Echtzeit-Analysen als die Vorgängerversionen von IBP.
Darüber hinaus bietet der Supply Chain Control Tower von IBP Einblicke in bestimmte Metriken und warnt Anwender, wenn die Bedingungen in der Lieferkette außerhalb der vorgegebenen Parameter liegen. Dies ermöglicht einen „Management by Exception“-Ansatz, bei dem SCM-Fachleute potenzielle Probleme schnell erkennen und bei Bedarf den Kurs anpassen können.
Einsatzmöglichkeiten von SAP Predictive Analytics
Bestimmte SCM-Bereiche profitieren besonders von Predictive Analytics.
Im Folgenden finden Sie einige Möglichkeiten, wie Predictive Analytics das SCM verbessern kann:
- Bedarfsprognose. Maschinelles Lernen wendet Algorithmen an, um Korrelationen und Trends sowie Anomalien zu erkennen, die sonst die Daten verzerren würden. Bei der Bedarfsprognose können Faktoren wie der aktuelle Verkaufspreis eines Produkts, die Wetterbedingungen und das Marketingbudget berücksichtigt werden.
- Optimierung der Bestände. Algorithmen bestimmen die richtigen Lagerbestände, wodurch überschüssige Bestände minimiert und Engpässe vermieden werden.
- Risikominderung. Vorausschauende Analysen können dazu beitragen, potenzielle Unterbrechungen der Lieferkette zu erkennen und Manager zum Beispiel über mögliche wetterbedingte Engpässe und Arbeitsausfälle zu informieren.
- Routenplanung. Mit Predictive Analytics lassen sich die schnellsten Lieferrouten ermitteln und die Entfernung zu verschiedenen Lieferquellen, der Verkehr und das Wetter berücksichtigen.
- Dynamische Preisgestaltung. Mit einer dynamischen Preisgestaltung können Manager die Marktbedingungen und den Umsatz optimieren und die Nachfrage mit dem verfügbaren Produktangebot in Einklang bringen.
