供应链分析将越来越重要。供应链分析与行业越来越相关的原因有很多。我要指出的一些原因是供应链复杂性增加、客户期望增加以及供应链风险降低的相关性增加。此外，由于供应商价格指数反映了世界大部分地区的持续通货膨胀，分析有助于更有效地分配和利用资源，最终有助于降低成本和增加利润。
供应链必须提高绩效
复杂性的增加使得管理运输物流、跟踪库存和运输中的货物、提高客户满意度和交货提前期以及管理产能利用率变得更具挑战性。客户期望不断提高，消费者要求更快的交货时间、更好的产品定制和更高质量的产品。分析可以帮助公司识别客户行为的趋势和模式，使他们能够更好地预测需求并相应地调整他们的供应链。分析还可以提高对潜在供应链问题的可见性和理解，从而有助于提高供应链绩效。
由于自然灾害、地缘政治冲突和其他导致货物流动中断的因素，分析可以通过提供对其供应链的实时可见性并使他们能够快速识别和响应潜在问题来帮助公司减轻这些中断的影响。
供应短缺导致的通货膨胀加剧可能使分析对公司更加重要。分析可以帮助公司在供应短缺时更好地了解和管理其供应链运营，供应短缺可能是由运输、生产或原材料供应中断等因素造成的。
供应链部门必须掌握核心分析
有许多不同类型的分析，但以下是我认为供应链部门应该掌握的关键领域：
- 需求预测
- 库存优化
- 运输优化
- 供应商绩效分析
- 可用性和积压分析
- 风险管理
- 可持续性分析
数学编程和模拟可用于构建可预测未来产品需求的预测模型。通过分析历史数据和识别趋势，公司可以使用这些模型来优化库存水平和生产计划以满足未来的需求。
根据提前期、需求可变性和订单成本等因素，可以使用数学编程来确定要维持的最佳库存水平。它还可用于运输路线、模式和承运人优化。
模拟可用于测试不同的库存策略和场景，以确定最具成本效益和效率的库存策略。它还可以测试各种运输场景并确定最具成本效益和效率的运输策略。
数学编程和模拟可用于识别和分析供应链中的风险，例如自然灾害、地缘政治冲突或运输中断，并制定应急计划以减轻这些风险的影响。这两种方法都可以进一步用于主动设计供应链结构，特别是对定义的外部供应链风险（例如地缘政治冲突）有弹性。
供应链分析团队的技术技能
供应链管理和运筹学并不是新领域。大多数公司积极管理他们的供应链并在某种意义上部署供应链分析。但是，您的供应链分析团队是否具备基本的技术技能？
供应链分析部门必须具备如何从各种来源收集、组织和分析数据的设置。相关利益相关者必须可以访问数据，并且适合建模，尤其是统计和机器学习建模。这方面还涉及数据治理实践的知识，包括数据质量、数据安全和数据隐私法规。
分析模型（预测、网络设计、路由网络等）是用编程语言构建的，例如 Python、R 和 JAVA。一般还要求至少对 SQL 有很强的信心。
您的供应链分析团队必须能够交流数据。这是通过可视化和有意义的报告来完成的。这方面还涉及定义可以传达、理解和可视化的有意义的 KPI 和指标。
供应链分析团队还必须掌握相关的管理软件。例如，在制造和装配行业，您的团队应该对使用具有所有相关模块的 SAP 等 ERP 充满信心。
最后，熟悉 Tableau 或 Power BI 等商业智能工具有助于可视化和分析数据。
相关内容
您可以在我们的其他一些出版物中阅读有关分析、数学优化和离散事件模拟的示例性应用。请参阅以下 SCDA 博客贡献：
- 链接：优化的 SCM 产能调度
- 链接：Visual Components 财务 KPI 模拟
- 链接：供应链管理分析师的模拟方法
- 链接：基于代理的商业模拟
- 链接：网络设计的规范分析
- 链接：通过主生产计划进行优化
- 链接：优化库存的库存模拟
- 链接：价格和库存优化
- 链接：2023 年供应链趋势
专业领域为优化和仿真的工业工程师（R，Python，SQL，VBA）
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