Analytiikka toimitusketjussa: miten muuttaa data sijoitetun pääoman tuotoksi

Lue, kuinka johtavat yritykset muuttavat toimitusketjun tiedot mitattavaksi sijoitetun pääoman tuottoon. Tässä artikkelissa kerrotaan, miten analytiikkaa voidaan hyödyntää kustannusten alentamiseksi ja tehokkuuden parantamiseksi.

Jos on jotain, mistä nykyaikaisilla organisaatioilla ei ole puutetta, niin se on data. Myyntiluvut, varastotiedot, toimittajien suorituskyky ja GPS-seurantatiedot saapuvat järjestelmään säännöllisesti. Mutta data sinänsä ei ole arvokasta, ellei sitä käytetä strategisesti liiketoimintaprosessien ymmärtämiseen ja parantamiseen.

Gartner, Inc.:n mukaan ”79 % yritysten strategeista pitää tekoälyä ja analytiikkaa ratkaisevan tärkeinä tekijöinä menestykselleen seuraavien kahden vuoden aikana”.

Toisin kuin perinteiset menetelmät, jotka yleensä perustuvat lineaarisiin ennustemalleihin, nykyaikaisen analytiikan avulla voit ennakoida ongelmia ennen niiden syntymistä, jolloin voit toimia ennakoivasti sen sijaan, että joudut reagoimaan vasta ongelmien ilmaannuttua. Tämän avulla voit alentaa varastokustannuksia, ennakoida laitevioituksia, optimoida reittejä, tasapainottaa kuormia ja noudattaa ESG-vaatimuksia (ympäristö, yhteiskunta, hallinto).

Tässä artikkelissa opit:

• Miksi sinun kannattaa ottaa käyttöön datapohjainen toimitusketjumenetelmä
• Kuinka tiedot voivat auttaa sinua parantamaan sijoitetun pääoman tuottoa (ROI)
• Esimerkkejä yrityksistä, jotka ovat hyödyntäneet analytiikkaa tulosten parantamiseksi
• Kuinka toteuttaa datapohjainen toimitusketjustrategia koko organisaatiossa

Mitä toimitusketjun analytiikka merkitsee nykypäivän johtajille

Toimitusketjun analytiikka on prosessi, jossa kerätään ja analysoidaan tietoja koko toimitusketjusta tehottomuuksien tunnistamiseksi ja riskien vähentämiseksi. Mutta analytiikkatyökalujen käyttöönotto pelkästään niiden itsensä vuoksi ei riitä. Todellinen arvo syntyy siitä, että tietoja hyödynnetään järjestelmällisesti päätöksenteon parantamiseksi.

Esimerkiksi sen sijaan, että vain ”seurattaisiin toimitusaikoja”, kysy: ”Kuinka analytiikan avulla voitaisiin lyhentää keskimääräistä toimitusaikaa 12 prosentilla neljännellä vuosineljänneksellä?” Tämä varmistaa, että analytiikkasi ei jää erilliseksi kokonaisuudeksi, vaan se on kytketty todellisiin liiketoimintatavoitteisiin.

Tämä prosessi etenee yleensä seuraavan kehityskaaren mukaisesti:

• Kuvaileva analytiikka (Mitä tapahtui?)
• Diagnostinen analytiikka (Miksi se tapahtui?)
• Ennustava analytiikka (Mitä tapahtuu?)
• Ohjeellinen analytiikka (Mitä meidän pitäisi tehdä?)

Organisaatiot, jotka etenevät tällä kehityskäyrällä, pystyvät reagoimaan markkinamuutoksiin nopeammin ja optimoimaan resurssejaan tehokkaammin.

Analytiikkaan perustuvassa strategiassa on neljä keskeistä osa-aluetta: perustana olevat tiedot, niitä käsittelevät ohjelmistotyökalut, oivalluksia tuottavat analyysimallit sekä ihmiset, jotka muuttavat nämä oivallukset käytännön toimiksi.

Kun ymmärrät, miten kaikkia neljää osa-aluetta käytetään, pystyt luomaan koko yritykseen kattavan ”analytiikka ensin” -kulttuurin, joka tuottaa mitattavia tuloksia.

Liiketoimintamalli: hyödyt ja sijoitetun pääoman tuoton tekijät

Analytiikkateknologiaan tehtävän investoinnin tärkein peruste on sen konkreettinen sijoitetun pääoman tuotto (ROI). Tämä tarkoittaa selkeää, mitattavaa tuottoa, joka osoittaa, että teknologia parantaa suoraan liiketoiminnan tulosta ja taloudellisia tuloksia. Ilman tätä jopa edistyneimmätkin analytiikkatyökalut uhkaavat muuttua kalliiksi kokeiluiksi sen sijaan, että ne tuottaisivat kestävää arvoa.

Katsotaanpa esimerkkiä:

Amazonin toimitusketju on yksi maailman monimutkaisimmista. Silti yritys on pysynyt jatkuvasti teknologian eturintamassa.

Yritys hyödyntää tekoälyanalytiikkaa ja koneoppimistyökaluja ennustaakseen tarkasti miljoonien tuotteiden kysynnän ja siirtääkseen ne sitten toimitusketjussa mahdollisimman tehokkaasti. Tämän ansiosta ne voivat tarjota toimituksen samana tai seuraavana päivänä, sillä niiden kysynnän ennustustyökalut pystyvät ennustamaan asiakkaiden tilaukset jo ennen kuin he painavat ”osta”-painiketta.

Katso tarkemmin, kuinka heidän toimitusnopeutensa kasvoi vuoden 2020 jälkeen tekoälyn avulla (CDO Times, 2024):

Kuvan lähde: Carsten Krause, CDO TIMES Research ja Amazon

Amazonin toimintatapa ei ainoastaan lyhentänyt toimitusaikoja ja parantanut asiakastyytyväisyyttä, vaan se myös pienensi varastointikustannuksia, sillä Amazon siirsi varastovaroja etukäteen lähemmäksi odotettua kysyntää reittien optimoinnin avulla.

Eikä Amazon ole tässä ainoa.

Lue Gartner Inc.:n tutkimus siitä, kuinka moni yritysstrategi hyödyntää analytiikkaa toiminnan tehostamiseksi:

Tärkeimmät sijoitetun pääoman tuoton (ROI) tekijät

Yksi sijoitetun pääoman tuoton keskeisistä tekijöistä on tuotteiden saatavuuden varmistaminen asiakkaille samalla, kun varastoon sitoutunutta pääomaa vähennetään.

Tutustu siihen, miten erilaiset analytiikkatyypit voivat parantaa sijoitetun pääoman tuottoa eri toimitusketjun toiminnoissa:

Analytiikan tuotto (ROI) toimitusketjun eri toiminnoissa

Tämä kyky sopeutua nopeasti voi olla ratkaiseva tekijä menestyvien ja jälkeen jäävien yritysten välillä.

Muista: Gartner, Inc.:n mukaan 95 % datapohjaisista päätöksistä on ensi vuoteen mennessä ainakin osittain automatisoitu.

Todellinen kysymys ei siis ole, pitäisikö omaksua ”analytiikka ensin” -lähestymistapa, vaan miten nopeuttaa arvon tuottamista investoimalla oikeaan analytiikkateknologiaan.

Kuvailevasta ohjeelliseen: oikean analytiikkamallin valinta

Tarkastellaanpa näitä neljää analytiikkamenetelmää tarkemmin.

• Kuvaileva analytiikka kuvaa tapahtumia ja hyödyntää historiatietoja raportoidakseen menneestä suorituskyvystä hallintapaneelien, raporttien ja visualisointien avulla. Vaikka tämä tarjoaa tarvittavan näkyvyyden, se ei anna mitään ennustevoimaa.
• Diagnostinen analytiikka on juuri sitä, miltä se kuulostaa. Se hyödyntää porautuvaa analyysia ja korrelaatiotekniikoita syiden ja datakuvioiden diagnosoimiseksi ja tunnistamiseksi.
• Ennustava analytiikka hyödyntää koneoppimista ja tilastollisia malleja ennustaakseen tulevia tuloksia aiempien suuntausten perusteella.
• Preskriptiivinen analytiikka ehdottaa optimaalisia toimia, jotka on syytä toteuttaa, kun päätöksentekoprosessissa on otettu huomioon rajoitukset, liiketoimintasäännöt, käytettävissä olevat resurssit ja mahdolliset riskit.

Jotta voit valita, minkä neljästä analyyttisen kehittyneisyyden tasosta yrityksesi tulisi ottaa käyttöön, sinun on punnittava tavoitteitasi suhteessa tietojesi laatuun ja tiimisi kykyyn sopeutua muutoksiin.

Katsotaanpa, miten eri teknologiat muuttavat yritysten tapaa analysoida dataa. Tämä auttaa sinua tekemään paremman päätöksen siitä, mikä lähestymistapa sopii parhaiten yrityksellesi.

Tekoäly ja koneoppiminen

Tekoäly ja koneoppiminen auttavat yrityksiä siirtymään pelkkää raportointia pidemmälle. Ne pystyvät havaitsemaan datasta malleja, jotka jäävät usein huomaamatta perusmenetelmillä. Tämän ansiosta yritykset voivat laatia tarkempia ennusteita ja testata erilaisia skenaarioita, jolloin ne voivat varautua esimerkiksi kysynnän piikkeihin tai kuljetusviivästyksiin jo ennen niiden syntymistä.

Ennustamiskyky käytännössä

Ennakoiva analytiikka hyödyntää näitä tekniikoita todellisissa toimitusketjun tiedoissa. Kehittyneet algoritmit yhdistävät lähetystietoja, ostotilauksia, tuotantosuunnitelmia ja toimittajia koskevia tietoja, jotta viivästysten tai toimitusaikojen muutosten varhaiset merkit voidaan havaita. Tämä antaa yrityksille aikaa toimia, esimerkiksi tilaamalla tuotteita toiselta toimittajalta tai varoittamalla asiakkaita mahdollisista toimitusongelmista.

Tietoperustat ja hallinto, jotka vähentävät analytiikan riskejä

Jopa edistyneimmätkin analytiikka-algoritmit ovat hyödyttömiä, jos taustalla oleviin tietoihin ei voi luottaa. Siksi tietojen eheyden ja tietoturvan varmistaminen hallintakäytäntöjen avulla on ehdoton vaatimus kaikille analytiikkatiimeille.

Huono tietojen laatu ja virheelliset tiedot voivat aiheuttaa ajanhukkaa, taloudellisia menetyksiä, projektien viivästyksiä ja jopa toimittajasuhteiden katkeamisen.

Tietojen eheys tarkoittaa, että tiedot ovat tarkkoja, yhdenmukaisia ja luotettavia koko organisaatiossa. Ilman sitä jopa parhaatkin analytiikkatyökalut tuottavat heikkoja tuloksia. Vankka tietojen eheys perustuu ensisijaisesti luotettaviin tietojenhallintakäytäntöihin. Sinun tulisi luoda keskitetty, luotettava tietolähde, jota kaikki osastot voivat käyttää, jotta kaikki työskentelevät samojen, oikeiden tietojen pohjalta.

Luodaan selkeä tietojen alkuperäketju seuraamalla tietojen alkuperää, liikkeitä, ominaisuuksia ja laatua koko organisaatiossa, jotta hallitus voi luottaa tarkkoihin raportteihin ja perustaa päätöksensä niihin.

Turvallisuuden lisäämiseksi kannattaa ottaa käyttöön ”zero trust” -turvallisuusmalli, jossa jokainen käyttöoikeuspyyntö tarkistetaan sen alkuperästä riippumatta. Tämä auttaa suojautumaan sekä ulkoisilta uhilta, kuten kyberhyökkäyksiltä, että sisäisiltä haavoittuvuuksilta, kuten inhimillisiltä virheiltä.

Kun tietoja jaetaan eri alustojen, järjestelmien, osastojen ja ulkoisten kumppaneiden kesken, tietoturvan varmistaminen on entistäkin tärkeämpää, jotta tiedot pysyvät turvassa ja saatavilla.

Organisaatiollenne sopivat toteutusmallit

Ei ole olemassa yhtä ainoaa oikeaa tapaa ottaa toimitusketjun analytiikka käyttöön kaikissa organisaatioissa. Sinun on arvioitava huolellisesti ja valittava toteutustapa, joka sopii organisaatiosi yksilöllisiin vahvuuksiin, resursseihin, valmiuksiin ja muutoksenhalukkuuteen.

Vaiheittainen käyttöönottotapa

Vaiheittainen käyttöönotto on yksi menestyksekkäimmistä tavoista hallita riskejä ja luoda vauhtia analytiikkahankkeisiin. Sen sijaan, että laajentaisit ratkaisua koko organisaatioon kerralla, aloita rajatusta laajuudesta koostuvalla pilottihankkeella, joka keskittyy tiettyihin vaikutuksiltaan merkittäviin käyttötapauksiin.

Tämän avulla voit testata ja hioa ratkaisuasi pienessä mittakaavassa ennen sen laajentamista koko yritykseen.

Tässä yhteydessä tuotevaiheen sijoitetun pääoman tuotto (ROI) tarjoaa arvokkaan viitekehyksen näiden vaiheittaisten käyttöönottojen arviointiin. Tässä lähestymistavassa mitataan yksittäisten analytiikkatoimintojen tai -tuotosten, kuten uuden hallintapaneelin tai KPI-mittarin, tuottoa sen sijaan, että odotettaisiin ohjelmatason ROI-laskelmia.

Esimerkiksi jos toimitusketjun riskejä seuraamaan suunniteltu hallintapaneeli auttaa välttämään 100 000 dollarin arvosta mahdollisia häiriöitä ja sen rakentaminen maksaa 10 000 dollaria, tuotteen lisäyksen sijoitetun pääoman tuotto (ROI) on 900 %.

Kehittääkö, ostaako vai solmiiko kumppanuuden?

Analytiikkaohjelmistojen käyttöönoton kannalta ratkaiseva strateginen päätös on, rakennetaanko järjestelmä itse, hankitaanko se valmiina vai solmitaanko kumppanuus. Jokainen vaihtoehto sisältää erilaisia kompromisseja:

• Sisäinen kehitys: Tarjoaa mahdollisimman laajan räätälöinnin ja hallinnan, mutta vaatii huomattavaa teknistä osaamista, aikaa ja jatkuvaa ylläpitoa.
• Valmisratkaisun hankkiminen: Voi nopeuttaa käyttöönottoa ja tarjota todistetusti toimivia käytäntöjä, mutta saattaa edellyttää mukauttamista ja koulutusta.
• Yhteistyö asiantuntijoiden kanssa: Tarjoaa tasapainoisen lähestymistavan yhdistämällä toimialakohtaisen osaamisen skaalautuvaan teknologiaan ja jakamalla samalla onnistuneeseen käyttöönottoon liittyvät riskit ja investoinnit.

Muutosjohtaminen ja organisaation yhtenäistäminen

Muista: edes kaikkein kehittynein analytiikkatyökalu ei toimi, elleivät ne ihmiset, joiden pitäisi käyttää sitä päivittäin, ota sitä käyttöön.

Ottakaa siis IT- ja operatiivinen osasto mukaan analytiikkaprojektin alkuvaiheesta lähtien, jotta käyttöönotto sujuu nopeammin ja saatte syvällisemmän käsityksen henkilöstönne työskentelytavoista. Kun analytiikkajärjestelmä on otettu käyttöön, muista panostaa tiimisi koulutukseen ja jatkuvaan tukeen. Voit myös perustaa palkitsemisjärjestelmän niille, jotka ottavat uuden teknologian ensimmäisinä käyttöön ja menestyvät sen käytössä.

Menestyksen mittaaminen: avainindikaattorit, hallinto ja käytännön esimerkkejä

Jatkuva johdon valvonta ja hallinto edellyttävät selkeitä avainindikaattoreita (KPI) sekä mittausaikataulua, jotta vaikutukset voidaan osoittaa ja jatkuva parantaminen varmistaa.

Tämä prosessi tulisi aloittaa määrittämällä nykyisen suorituskyvyn lähtötaso valitsemillesi avainmittareille ennen käyttöönoton aloittamista. Pilottivaihetta tulisi sitten arvioida tämän lähtötilanteen perusteella, jotta sen hyöty voidaan osoittaa ja toimintamallia voidaan kehittää. Laajennusvaiheen aikana samoja avainmittareita tulisi seurata johdonmukaisesti kaikissa toteutusyksiköissä, jotta hyödyt säilyvät ja kasvavat.

Tärkeimmät toimitusketjun avainlukuja

Voit seurata tiettyjä mittareita ROI:n mittaamiseksi:

• Täydellisten tilausten osuus: Niiden tilausten prosenttiosuus, jotka on toimitettu kokonaisuudessaan ja ajallaan
• Rahavirran kiertoaika: aika, joka kuluu resurssien muuntamiseen rahavirroiksi
• Varastokierto: myydyn ja korvattavan varaston määrä
• Ennusteiden tarkkuus: Kysyntäennusteiden tarkkuus suhteessa todelliseen myyntiin
• On-time-in-full (OTIF): Täydellisesti ja ajallaan toimitettujen tilausten osuus

Esimerkkejä käytännön tapauksista

Tarkastellaan vielä kahta yritystä, jotka ovat onnistuneesti hyödyntäneet toimitusketjun analytiikkaa sijoitetun pääoman tuoton parantamiseksi ja mitattavien tulosten saavuttamiseksi.

Hapag-Lloyd

Hapag-Lloyd, johtava saksalainen konttilaivaus- ja logistiikkayritys, hyödyntää reaaliaikaista tietoa moottorin suorituskyvystä, sääolosuhteista, alusten reiteistä ja muista tekijöistä polttoaineenkulutuksen vähentämiseksi. Tämä toimintatapa pienensi polttoainekustannuksia 10 %, mikä toi vuosittain miljoonien säästöt ja pienensi samalla yrityksen hiilijalanjälkeä

DHL

DHL hyödynsi koneoppimisalgoritmeja ja onnistui lisäämään OTIF-toimituksia (On-Time In-Full) 15 prosentilla. Järjestelmä seurasi lähetyksiä toimitusketjun eri vaiheissa ja muokkasi reittejä viivästysten sattuessa.

Tärkeimmät havainnot toimitusketjun analytiikasta:

Toimitusketjun analytiikkaohjelmiston onnistunut käyttöönotto painottaa liiketoiminnallisia tuloksia pelkän teknisen toimivuuden sijaan. Tehokkaat tietokäytännöt yhdistettynä selkeään tapaan mitata sijoitetun pääoman tuottoa (ROI) avainmittareiden avulla voivat muuttaa toimitusketjun kustannustekijästä arvoa tuottavaksi järjestelmäksi.

Seuraavat vaiheet: miten toimitusketjun tiedot muutetaan mitattavaksi sijoitetun pääoman tuottoksi

• Aloita selkeistä liiketoimintatavoitteista teknisten ominaisuuksien sijaan. Määritä konkreettiset tavoitteet, jotka liittyvät toiminnallisiin ja taloudellisiin tuloksiin.
• Aseta tietojen laatu ja integrointi etusijalle ennen kuin ryhdyt kehittyneisiin analyyseihin. Hajanaiset ja epäjohdonmukaiset tiedot ovat edelleen suurin este menestykselle.
• Valitse organisaatiosi kulttuuriin sopiva toteutusmalli ja aloita pienistä, nopeasti saavutettavista tuloksista luottamuksen rakentamiseksi.
• Mittaa kattavasti ja jatkuvasti. Seuraa sekä määrällisiä mittareita että laadullisia hyötyjä käyttämällä viitekehyksiä, jotka ottavat huomioon luodun arvon kokonaisuudessaan.
• Panostetaan teknologian ohella myös organisaation valmiuksiin. Kehitä taitoja, teknologioita, prosesseja ja toimintakulttuuria, joita tarvitaan analytiikan tehokkaaseen hyödyntämiseen.