Предиктивная аналитика в управлении цепями поставок

Автор: Зайченко Ирина Михайловна, Яковлева Мария Александровна

Журнал: Научный вестник Южного института менеджмента @vestnik-uim

Рубрика: Экономическая политика и хозяйственная практика

Статья в выпуске: 2 (26), 2019 года.

Бесплатный доступ

Для эффективного управления организацией и принятия оптимальных управленческих решений на всех уровнях необходимо осуществление анализа результатов деятельности. Интеллектуальная аналитика больших данных - современный тренд в области анализа финансово-хозяйственной и операционной деятельности. К интеллектуальной аналитике больших данных можно отнести предиктивную аналитику, результаты которой формируются на основе исторических фактов, обработанных системой, прошедшей машинное обучение. Активно развивается направление предиктивной аналитики, в том числе и в области управления цепями поставок. Предиктивная аналитика может быть эффективно использована на каждом из этапов управления цепью поставок: планировании запасов, дистрибуции, прогнозировании спроса, складировании, планировании производства, доставке. В данной статье рассмотрены возможности применения предиктивной аналитики и эффекты от ее использования для повышения эффективности управления цепями поставок. В качестве подтверждения данного заключения автор приводит примеры крупных международных компаний, использующих прогнозный анализ для прогнозирования спроса на свою продукцию, планирования поставок, ценообразования, планирования послепродажного обслуживания и др. Автор делает вывод о необходимости внедрения систем прогнозной аналитики в систему бизнес-аналитики компаний, занимающихся производством и поставкой продукции.

Еще

Предиктивная аналитика, управление цепями поставок, эффективное управление, прогнозирование в бизнесе

Короткий адрес: https://sciup.org/143168202

IDR: 143168202   |   DOI: 10.31775/2305-3100-2019-2-18-22

Список литературы Предиктивная аналитика в управлении цепями поставок

  • Brunekreef H., Pournader M. How is big data being applied in supply chain operations?//KPMG. Supply Chain Big Data Series. Part 1. 2018. . Available at: https://assets.kpmg/content/dam/kpmg/au/pdf/2017/big-data-shaping-supply-chains-of-tomorrow.pdf. Accessed June 30, 2018.
  • Identify the most efficient shipping carriers through advanced analytics. . Available at: https://fractal.ai/casestudies/supply-chain-management-iidentify-the-most-efficient-shipping-carriers-through-advanced-analytics. Accessed April 30, 2019.
  • Improved forecasting and inventory planning for a large retailer. . Available at: https://www. mu-sigma.com/our-musings/case-studies/improved-forecasting-and-inventory-planning-for-a-large-retailer. Accessed May 15, 2019.
  • Vorhies W. Predictive Analytics in the Supply Chain. Blog . Available at: https://www. datasciencecentral.com/profiles/blogs/predictive-analytics-in-the-supply-chain. Accessed June 30, 2018.
  • Waller M.A., Fawcett S.E. Data Science, Predictive Analytics, and Big Data: A Revolution That Will Transform Supply Chain Design and Management//Journal of Business Logistics. 2013: Vol. 34. No 2. P. 77-84.
Еще
Статья научная