عالمی لاجسٹکس آٹومیشن مارکیٹ کمپاؤنڈ اینول گروتھ ریٹ (CAGR) سے بڑھ رہی ہے۔ 12.4 بعد 2020٪، کسی بھی سپلائی چین مارکیٹ کی بلند ترین شرح نمو۔ 2026 تک، عالمی لاجسٹکس آٹومیشن مارکیٹ $82.3 بلین تک پہنچنے کا تخمینہ ہے۔ یہ اعداد و شمار اس جارحانہ رفتار کی عکاسی کرتے ہیں جس پر کاروبار اپنی سپلائی چین آپریشنز کو خودکار بنانے کے لیے جدید ٹیکنالوجیز کو شامل کر رہے ہیں۔
کاروباروں کے خودکار ورک فلو میں منتقل ہونے کے ساتھ، جدید سپلائی چین نیٹ ورکس میں ڈیٹا سب سے مفید ادارہ ہے۔ اگرچہ آٹومیشن لاگت کو کم کرتی ہے اور کارکردگی کو بڑھانے کے لیے رفتار بڑھاتی ہے، لیکن یہ اپنے چیلنجوں کے ساتھ آتا ہے۔ متعدد نئی ٹیکنالوجیز کا نفاذ سپلائی چین کے نظام کی پیچیدگی میں اضافہ کر سکتا ہے۔ تاہم، سب سے بڑا چیلنج ڈیٹا سائلوس ہے۔ متضاد ڈیٹا اتنا ہی مہلک ہے جتنا کہ سپلائی چینز کے لیے ڈیٹا کی عدم موجودگی۔
ڈیٹا کی خرابیاں کسٹمر کی ضروریات کو سمجھنے اور باخبر فیصلے کرنے کی صلاحیت کو متاثر کر سکتی ہیں۔ اس طرح، ڈیٹا کی مستقل اسٹوریج، پروسیسنگ اور انتظام کو یقینی بنانا اتنا ہی اہم ہے جتنا کہ سپلائی چین کی کارکردگی کو بڑھانے کے لیے آٹومیشن کو اپنانا۔
سپلائی چین مینجمنٹ میں ڈیٹا کی اہمیت
منظم ڈیٹا تک رسائی کاروباروں کو موثر کے لیے فعال اقدامات کرنے میں مدد کرتی ہے۔ فراہمی کا سلسلہ انتظام. یہ مانگ کی درست پیشن گوئی اور مؤثر رسک مینجمنٹ میں مدد کرتا ہے۔ عالمی معیشت میں بڑھتی ہوئی مسابقت کے درمیان، مسابقتی فائدہ حاصل کرنے اور وسعت حاصل کرنے کے لیے کاروباری اداروں کو رد عمل سے فعال سپلائی چین میں منتقل ہونا چاہیے۔
تصویری ذریعہ: ScienceDirect.com
سپلائر ڈیٹا، کسٹمر ڈیٹا، انوینٹری کی سطح، نقل و حمل کے اخراجات، اور دیگر عوامل کا تجزیہ کارکردگی کو بہتر بنانے اور اخراجات کو کم کرنے میں مدد کرتا ہے۔ ڈیٹا پر مبنی قابل عمل بصیرت تک رسائی کے ساتھ، کاروبار انوینٹری کی سطح کو بہتر بنا سکتے ہیں، نقل و حمل کے اخراجات کو کم کر سکتے ہیں، اور ترسیل کے اوقات کو بہتر بنا سکتے ہیں۔ صحیح اعداد و شمار اور تجزیاتی ٹولز کے ساتھ، سپلائی چین مینیجرز ایسے رجحانات اور نمونوں کی شناخت کر سکتے ہیں جن کی نشاندہی کرنا بصورت دیگر مشکل ہے۔
تصویری ذریعہ: https://appinventiv.com/blog/ai-in-supply-chain-analytics/
یہاں یہ ہے کہ ڈیٹا سے چلنے والی لاجسٹکس ایک فعال سپلائی چین بنانے میں کس طرح مدد کرتی ہے:
پیشن گوئی کے مطالبات درست طریقے سے: جدید سپلائی چینز کے لیے صارفین کے مطالبات میں تیزی سے تبدیلیاں سب سے بڑے چیلنجز میں سے ہیں۔ معمول کا طریقہ یہ ہے کہ مطالبات کا انتظار کیا جائے اور اس کے مطابق کارروائی کی جائے۔ لیکن مطالبات پہلے سے کہیں زیادہ تیزی سے تبدیل ہونے کے ساتھ، یہ بربادی یا تکمیل میں ناکامی کا باعث بن سکتا ہے۔
ڈیٹا سے چلنے والی سپلائی چین مینجمنٹ میں جدید تجزیات سے چلنے والی سپلائی چین مینجمنٹ شامل ہوتی ہے، جو طلب کی درستگی میں مدد کرتا ہے اور اس کے مطابق انوینٹری کی سطح کو کنٹرول کرنے میں مدد کرتا ہے۔
خطرے میں کمی: رکاوٹیں اکثر وقوع پذیر ہونے والا رجحان ہے، اور وہ یہاں رہنے کے لیے ہیں۔ کسی آفت کے آنے کا انتظار کرنے کے بجائے، ڈیٹا پر مبنی فیصلہ سازی کے طریقہ کار کو شامل کرنا دانشمندی ہے۔ AI اور جدید تجزیات جیسی ٹیکنالوجیز ڈیٹا ماڈلز کا مطالعہ کرنے اور رکاوٹوں کی پیش گوئی کرنے کی صلاحیت رکھتی ہیں۔
خلل کے انتباہ کے ساتھ، سپلائی چین کے رہنماؤں کے پاس رسک مینجمنٹ میکانزم وضع کرنے اور اثر کو کم کرنے کے لیے کافی وقت ہوتا ہے۔
کوالٹی کنٹرول: سپلائی چینز اکثر درجہ حرارت کے حساس مواد سے نمٹتی ہیں۔ خاص طور پر فوڈ سپلائی چینز کے لیے، درجہ حرارت، ہوا کا دباؤ اور بارش جیسے عوامل کا خیال رکھنا انتہائی ضروری ہے۔
ڈیٹا پر مبنی تجزیہ آپ کو اسپلیج یا خراب مصنوعات کے پیچھے صحیح وجوہات تلاش کرنے میں مدد کرتا ہے۔ ایک بار جب یہ معلوم ہو جائے کہ کوالٹی کو پہنچنے والے نقصان کے پیچھے صحیح وجوہات ہیں، سٹیک ہولڈرز معیار کو بڑھانے کے لیے ضروری اقدامات کر سکتے ہیں۔
ٹکنالوجی ڈیٹا پر مبنی سپلائی چین کے انتظام کو فعال کرنے والا ہے۔ جدید ٹیکنالوجیز، جیسے مشین لرننگ اور مصنوعی ذہانت، کمپنیوں کو سپلائی چین ڈیٹا میں ایسے نمونوں اور رجحانات کی نشاندہی کرنے میں مدد کر سکتی ہیں جن کا دستی طور پر پتہ لگانا مشکل یا ناممکن ہو گا۔ پیش گوئی کرنے والے تجزیات کمپنیوں کو طلب میں تبدیلیوں کا اندازہ لگانے اور اس کے مطابق اپنی سپلائی چین کو ایڈجسٹ کرنے میں مدد کر سکتے ہیں۔ سپلائی چین ویزیبلٹی ٹولز انوینٹری کی سطحوں، نقل و حمل کے راستوں اور ترسیل کے اوقات کے بارے میں حقیقی وقت میں بصیرت فراہم کر سکتے ہیں۔ IoT سینسر اور RFID ٹیگز سامان کی نقل و حرکت کو ٹریک کرنے اور درجہ حرارت، نمی اور ہینڈلنگ جیسے حالات پر ڈیٹا فراہم کرنے میں مدد کر سکتے ہیں۔
لیکن کوئی ڈیٹا سے چلنے والی سپلائی چین کے اثرات کو کیسے زیادہ سے زیادہ کرتا ہے؟
کچھ عوامل ہیں جن پر منتقلی سے پہلے غور کرنا ضروری ہے۔ ڈیٹا پر مبنی سپلائی چین بنانے کے لیے، سپلائی چین مینیجرز کو صحیح ٹیکنالوجی اور صحیح حل کا انتخاب کرنا چاہیے۔ سب سے اہم بات یہ ہے کہ قیادت کو ٹیم کے اراکین کو مختلف جدید ترین نظاموں کے بارے میں تعلیم دینی چاہیے تاکہ یہ یقینی بنایا جا سکے کہ آٹومیشن میں منتقلی ہموار ہے۔
ڈیٹا کا استعمال کرتے ہوئے اپنی سپلائی چین کو کیسے بہتر بنائیں
- ڈیٹا بیداری کو فروغ دے کر، حکمت عملی تیار کر کے، اور تنظیم کی تمام سطحوں سے خریداری حاصل کر کے ڈیٹا پر مبنی کلچر بنائیں۔
- کاروباری استعمال کے معاملات کو ترجیح دیں جو سب سے زیادہ فائدہ اٹھائیں گے اور دستیاب ڈیٹا اور مہارتوں کے ساتھ قابل حل ہیں۔
- کاروباری مقاصد کے حصول میں پیش رفت کی پیمائش کے لیے KPIs کی تعریف کریں۔ KPIs کو ٹریک کرنا بہت ضروری ہے تاکہ اس بات کا اندازہ لگایا جا سکے کہ آیا آپ کی کوششوں کے مطلوبہ نتائج برآمد ہو رہے ہیں۔
- ڈیٹا پلیٹ فارم میں سرمایہ کاری کریں جو ڈیٹا کو مربوط اور منظم کرتا ہے، تجزیات کو سپورٹ کرتا ہے، اور سپلائی چین کے تمام پہلوؤں میں حقیقی وقت کی بصیرت فراہم کرتا ہے۔
- ڈیٹا میں پیٹرن اور رجحانات کی نشاندہی کرنے اور سپلائی چین کے مختلف پہلوؤں کو بہتر بنانے کے لیے جدید تجزیات، جیسے مشین لرننگ کا استعمال کریں۔
- سپلائی چین کی کارکردگی کو بہتر بنانے اور جدید مصنوعات اور خدمات تیار کرنے کے لیے ڈیٹا اور بصیرت کا اشتراک کرکے سپلائرز اور شراکت داروں کے ساتھ تعاون کریں۔
- ملازمین کو اعلی درجے کی تجزیاتی تکنیکوں کی تربیت اور تعلیم دیں، خاص طور پر مصنوعی ذہانت، سپلائی چین کے ڈیٹا سے زیادہ قدر حاصل کرنے اور دستیاب ٹیلنٹ پول کا بھرپور استعمال کرنے کے لیے۔
آخری لفظ
ڈیٹا پر مبنی سپلائی چین مینجمنٹ رکاوٹوں سے نمٹنے اور بندشوں کو دور رکھنے کا راستہ ہے۔ لیکن، ٹیکنالوجی سے چلنے والی سپلائی چین آٹومیشن کے لیے ROI کو زیادہ سے زیادہ کرنے کے لیے، سپلائی چین کی قیادت کو صحیح ٹیکنالوجیز اور صحیح حل کا انتخاب کرنا چاہیے۔ ایک ثقافت کی تشکیل اور ٹیم کو رد عمل سے فعال سپلائی چین مینجمنٹ میں بغیر کسی رکاوٹ کے منتقلی کے لیے تعلیم دینا بھی اتنا ہی اہم ہے۔ مطالبات میں کثرت سے اتار چڑھاؤ آنے کے ساتھ، آپ کے کاروباری اہداف کو پورا کرنے اور اپنے حریفوں کو پیچھے چھوڑنے کے لیے ڈیٹا پر مبنی سپلائی چین بنانا بہت ضروری ہے۔
مصنف تعارف:
ڈین وینبرگر-
اقوام متحدہ کے سپلائی چین کے ماہر اور سی ای او مورفیس ڈاٹ نیٹ ورک ٹویٹر لنکڈ
- SEO سے چلنے والا مواد اور PR کی تقسیم۔ آج ہی بڑھا دیں۔
- ای وی ایم فنانس۔ وکندریقرت مالیات کے لیے متحد انٹرفیس۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
- کوانٹم میڈیا گروپ۔ آئی آر/پی آر ایمپلیفائیڈ۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
- پلیٹوآئ اسٹریم۔ ویب 3 ڈیٹا انٹیلی جنس۔ علم میں اضافہ۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
- ماخذ: https://www.allthingssupplychain.com/harness-the-power-of-data-to-optimize-your-supply-chains/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=harness-the-power-of-data-to-optimize-your-supply-chains