拡張分析は、データマイニング、統計分析、統計モデリング、および広範囲の履歴データの分析に従事する機械学習と同様に、データの方法を改善するための幅広いデータ処理技術の実用的な使用法を示します。分析。これは、非常に複雑なアルゴリズムをデータに適用して、顧客の行動を理解し、傾向と異常を理解し始め、ビジネスが洞察に基づいて行動するようにすることで実現できます。

このプロセスの間、テクノロジーは、インテリジェントな分析プラットフォームであるAdversityのようなプラットフォームを使用することにより、ビジネスがビジネスインテリジェンスアプリでさらに分析するためにデータを使用する方法を「増加」させます。

世界をリードする調査およびアドバイザリー企業の1つであるGartnerは、分析を強化する役割を次のように説明しています。

「拡張分析は、意思決定を最適化するために、ビジネスにおける最も重要な洞察または変更を見つけて表面化することを自動化します。これは、手動によるアプローチと比較して、ほんのわずかな時間で実行されます。」自動化とプロセスアクセラレーションのレベルが原因で、拡張分析が在庫の分野でも重要なプロセスになっています。

在庫管理は製造業者と流通業者の両方にとって課題であると非常に正しく言われています。発生するすべてのサプライチェーン管理の問題には、独自の影響があります。たとえば、過剰在庫は、製品の売上高の減少と利益の損失を引き起こしますが、自動的に在庫切れになり、入荷待ち、不幸な顧客、および大量の売上を引き起こします。

在庫管理システムの最適化は、製造業者と流通業者の両方にとって課題です。すべての供給管理の問題には独自の影響があります。たとえば、過剰在庫は製品の売上高の減少と利益の損失を引き起こし、在庫切れは入荷待ち、顧客の不満、売上の損失を引き起こす可能性があります。

在庫を最適化して、適切な製品を適切な場所で適切な時期に適切な量で入手できるようにすることで、需要と人々の要件を満たすことができます。また、在庫を最適化することで、在庫レベルを削減し、関連する運送費と陳腐化した評価減を回避できます。

パフォーマンスのもう1つの用途である分析は、製造業者と流通業者が目標をより適切に判断し、対処する必要のある上流または下流の問題があるかどうかを判断するのに役立つことにより、在庫管理と最適化のプロセスで重要な役割を果たすことです。

分析が利益の減少よりも危機に瀕して得られる最大の有益な影響をもたらす2つの主要な領域を理解しましょう。

在庫余剰

在庫管理の黒字は収益に悪影響を与える可能性がありますが、多くの場合、利益の減少よりも危機に瀕しています。

販売在庫、在庫日数、総在庫、および上記のメトリックからの洞察に基づく在庫最適化は、企業が需要と供給の変動性の間のより良いバランスを提供するのに役立ち、多くの場合、すぐに目立つ結果が得られます。これは、在庫にかなりの運転資金があるディストリビューターに特に当てはまります。彼らにとって、在庫計画のわずかな改善でさえ、現金に大きな影響を与える可能性があります。

在庫切れの商品

在庫切れは、売上とビジネスの損失の両方につながる可能性があるため、サプライチェーンに焦点を当てたビジネスにとって真の課題です。

製造業者と流通業者は、過小評価するのではなく、分析を使用して在庫率にアクセスし、在庫切れの発生を減らすことの重要性を奨励する必要があります。

データインテリジェンスおよび分析サービスは、企業がよりスマートな在庫予測システムを実装するのに役立つと言えます。

企業は、データから貴重な洞察を得るのに課題を経験することがあります。これは、需要予測や在庫計画に役立ちます。現在の在庫計画プロセスは、多くの場合、その場限りのものであり、データ収集からレポート、在庫分析が手動で行われるまでのすべての段階があります。しかし、分析とデータインテリジェンスには、AI機能と機械学習があり、在庫トランザクションを強化し、企業が在庫使用の傾向とパターンを特定するのに役立ちます。

また、在庫切れの状況が発生しないようにすることで、顧客との関係を強化し、全体的な利益を向上させます。