Supply Chain Analytics: Pengertian Lengkap dan Mengapa ini Penting?

Supply Chain Analytics banner

Mengetahui secara mendalam supply chain analytics penting bagi Anda para pemilik bisnis terutama bisnis dagang atau ritel.

Supply chain atau rantai pasokan adalah bagian penting untuk kesuksesan bisnis, karena secara langsung memengaruhi kemampuan perusahaan untuk memberikan pengalaman pelanggan yang positif sekaligus memperhitungkan banyak biaya yang memengaruhi profitabilitas secara keseluruhan.

Supply chain adalah jaringan antara pemasok, bisnis, dan pengguna akhir, yang mencakup segala hal mulai dari sumber bahan baku hingga pengiriman ke konsumen akhir.

Mengingat pentingnya rantai pasokan bagi bisnis, banyak yang telah meningkatkan upaya supply chain management (SCM) mereka.

Mereka mencari peluang untuk membuat proses menjadi lebih cepat, lebih murah, dan lebih mudah dalam perjalanan panjang dari pemasok bahan baku ke pengguna akhir.

Hal ini sangat relevan karena rantai pasokan menjadi semakin kompleks dari waktu ke waktu-perusahaan bekerja dengan semakin banyak mitra dan menghadapi tekanan yang semakin besar untuk mengirimkan produk mereka secepat mungkin.

Supply chain melibatkan banyak aktivitas, orang, dan organisasi yang berbeda, yang menghasilkan banyak sekali informasi.

Di sinilah supply chain analytics berperan untuk dapat mengubah data yang sangat banyak itu menjadi dasbor, laporan, dan visualisasi yang dapat dicerna yang memengaruhi keputusan penting dan menghasilkan hasil yang lebih baik.

Akses yang mudah ke analitik ini menjadi sangat penting dalam lanskap yang terus berkembang menjadi lebih kompetitif.

Pada artikel kali ini, kami akan membahas apa itu supply chain analytics secara lengkap dan mendalam yang berguna untuk bisnis Anda.

Apa itu Supply Chain Analytics?

Supply chain analytics adalah analisis informasi yang diperoleh perusahaan dari sejumlah aplikasi yang terkait dengan rantai pasokan mereka, termasuk sistem eksekusi rantai pasokan untuk pengadaan, manajemen inventaris, manajemen pesanan, manajemen dan pemenuhan gudang, dan manajemen transportasi (termasuk pengiriman).

Rantai pasokan seperti kartu domino: setiap tahapan dalam jaringan mempengaruhi tahapan berikutnya, dan pada akhirnya masalah apa pun pada tahap apa pun dapat memengaruhi kemampuan untuk memenuhi harapan pelanggan.

Setiap software supply chain mungkin memiliki kemampuan pelaporannya sendiri yang menjelaskan langkah spesifik dalam rantai pasokan, seperti perkiraan waktu tunggu untuk pemasok, tingkat stok pengaman saat ini di gudang, atau pesanan yang dipenuhi per jam, misalnya.

Namun, sistem supply chain analytics menjadi sangat baik ketika semua sistem ini terintegrasi, biasanya melalui sistem Enterprise Resource Planning (ERP).

ERP itu sendiri atau aplikasi terpisah kemudian dapat menyajikan dan menggambarkan data dari seluruh rantai pasokan global Anda melalui dasbor atau laporan.

Hal ini memberikan pandangan yang komprehensif kepada karyawan tentang jaringan logistik dan memungkinkan mereka untuk memahami efek hulu dan hilir dari gangguan tertentu.

Mereka kemudian dapat merespons dengan cepat dengan cara mengurangi masalah semaksimal mungkin.

Sebagai contoh, beberapa sistem dapat menganalisis data secara real time dan mengirimkan peringatan untuk menandakan potensi masalah sebelum berubah menjadi masalah yang lebih besar.

Baca juga: 10 Cara Memaksimalkan Keuntungan untuk Para Wirausaha

Banner 2 kledo

Jenis data apa yang digunakan untuk supply chain analytics?

Keuntungan terbesar dari penggunaan analitik big data dalam SCM adalah kemampuannya untuk mengekstrak data dari berbagai sumber untuk mengoptimalkan proses rantai pasokan. Berikut ini berbagai jenisnya:

Data produk

Data ini menunjukkan bagaimana berbagai produk dalam inventaris terkait.

Data keuangan

Data ini mencakup biaya produksi dan logistik.

Data penjualan dan permintaan

Data ini menunjukkan penjualan historis suatu produk dan memprediksi permintaan di masa depan.

Data gudang

Data ini mencakup kontrak dengan pemasok dan vendor serta ketersediaan staf dan ruang penyimpanan.

Data inventaris

Berisi rincian produk yang tersedia.

Data logistik

Terdiri dari informasi pelanggan dan transportasi.

Baca juga: Pengertian Laporan Operasional, Jenis, Contoh, dan Tips Membuatnya

Apa Peran Supply Chain Analytics?

Supply chain analytics memungkinkan perusahaan untuk mengumpulkan, menilai, dan menindaklanjuti data yang dihasilkan oleh rantai pasokan mereka.

Hal ini memungkinkan mereka untuk melakukan tidak hanya penyesuaian cepat, tetapi juga perubahan strategis jangka panjang yang akan memberikan keunggulan kompetitif bagi bisnis.

Karena rantai pasokan sering kali menjangkau banyak gudang atau toko dan dapat mencakup ratusan entitas yang berbeda, mengelola informasi ini secara manual atau melalui spreadsheet hampir tidak mungkin dilakukan. Paling tidak, hal itu sangat tidak efisien.

Beberapa contoh supply chain analytics meliputi perencanaan permintaan (menggunakan data historis dan faktor lain untuk memprediksi apa yang akan dipesan pelanggan); perencanaan penjualan dan operasi (membuat dan/atau membeli barang yang dibutuhkan organisasi untuk memenuhi permintaan yang diperkirakan); dan manajemen inventaris (melacak penjualan barang dan SKU mana yang perlu diisi ulang).

Masing-masing aktivitas ini dapat meningkatkan efisiensi operasi bisnis secara keseluruhan, yang dapat menghasilkan penghematan biaya yang cukup besar.

Misalnya, perencanaan permintaan yang lebih akurat berarti Anda menghindari pengeluaran yang berlebihan untuk pengadaan sekaligus menghindari kehabisan stok dan kelebihan persediaan (yang dapat berubah menjadi persediaan usang).

Jadi, bisnis Anda dapat menekan biaya sambil tetap menawarkan pengalaman pelanggan yang luar biasa yang akan membantu Anda unggul dalam persaingan.

Supply chain analytics terus mengambil peran yang lebih penting dalam operasi harian bisnis yang paling sukses saat ini.

Organisasi lebih memperhatikan angka-angka ini daripada sebelumnya dan menggunakan berbagai teknik analisis untuk mengoptimalkan setiap tautan dalam jaringan ini.

Baca juga: Inventory Forecasting: Fungsi, Jenis, Metode dan Cara Kerjanya

Apa Saja Jenis Supply Chain Analytics?

supply chain analytics 3

Ada empat jenis utama supply chain analytics yang harus dipertimbangkan oleh perusahaan saat ini untuk membangun operasi yang lebih efisien yang dapat menghemat waktu dan uang.

Berikut adalah penjelasan singkat dari masing-masing jenis tersebut:

Analisis deskriptif

Analisis deskriptif melihat apa yang terjadi di masa lalu. Analisis ini dapat mengidentifikasi pola dalam data historis.

Informasi ini dapat berasal dari perangkat lunak eksekusi rantai pasokan internal dan sistem eksternal yang menawarkan visibilitas di seluruh pemasok, distributor, berbagai saluran penjualan, dan pelanggan.

Analisis dapat membandingkan jenis data yang sama dari periode yang berbeda untuk mengidentifikasi pola dan membuat hipotesis penyebab potensial perubahan.

Produsen dapat meninjau dasbor analitik deskriptif setiap hari dan menemukan bahwa separuh dari pengirimannya ke distributor terlambat.

Pemimpin di perusahaan kemudian dapat menyelidiki masalah itu lebih lanjut, dan mengetahui bahwa badai salju yang melanda wilayah di mana kelompok distributor itu berada telah memperlambat truk-truknya.

Analisis Prediktif

Seperti namanya, analisis prediktif membantu perusahaan memprediksi apa yang dapat terjadi dan dampak bisnis dari berbagai skenario, termasuk potensi gangguan rantai pasokan dan hasil lainnya.

Dengan memaksa para pemimpin untuk mempertimbangkan skenario yang mungkin terjadi sebelum terjadi, mereka dapat bersikap proaktif, bukan reaktif.

Mereka memiliki waktu untuk mempersiapkan strategi untuk lonjakan atau penurunan permintaan yang diharapkan, misalnya, dan dapat bereaksi dengan tepat.

Baca juga: Dead Stock Adalah: Penyebab, Dampak, dan Cara Mengatasinya

Analisis Preskriptif

Analisis preskriptif menggabungkan hasil analisis deskriptif dan prediktif untuk menyarankan tindakan apa yang harus dilakukan oleh perusahaan untuk mencapai tujuan yang diinginkan.

Jenis analitik ini dapat membantu perusahaan mengatasi masalah dan menangkis gangguan rantai pasokan utama, yang berpotensi dengan mengevaluasi informasi mereka sendiri dan informasi dari mitra.

Karena analisis preskriptif lebih kompleks, maka diperlukan perangkat lunak yang lebih kuat yang dapat dengan cepat memproses dan menginterpretasikan banyak data.

Misalnya, analisis preskriptif dapat memberi tahu produsen bahwa salah satu pemasok utamanya di China berisiko gulung tikar dalam satu tahun ke depan.

Sejarah yang konsisten tentang keterlambatan pesanan, berkurangnya kapasitas, dan menurunnya kondisi ekonomi di wilayah tersebut menunjukkan hal ini.

Sebagai tanggapan, produsen dapat meminta pertemuan dengan eksekutif pemasok untuk mencari tahu apakah mereka mengalami masalah keuangan dan bagaimana mereka dapat membantu.

Jika tidak ada resolusi yang jelas, bisnis dapat mulai memeriksa pemasok lain untuk menggantikan pemasok yang satu ini sebelum terlambat.

Analisis kognitif

Analisis kognitif mencoba meniru pemikiran dan perilaku manusia, dan analisis ini dapat membantu organisasi menjawab pertanyaan-pertanyaan yang sulit dan rumit.

Analisis ini mampu memahami hal-hal seperti konteks saat menginterpretasikan hasil.

Untuk melakukan hal ini, analitik kognitif mengandalkan kecerdasan buatan (AI), khususnya pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam, yang memungkinkannya menjadi lebih pintar dari waktu ke waktu.

Hal ini dapat sangat mengurangi jumlah pekerjaan yang diperlukan oleh staf untuk menghasilkan laporan dan analisis ini, dan memberdayakan karyawan di luar tim sains data untuk menarik hasil dan memahaminya.

Dengan perangkat lunak berkemampuan AI, produsen dapat mengotomatiskan sebagian besar pekerjaan yang dilakukan dalam perencanaan permintaan.

Solusi ini dapat memproses semua data yang tersedia, serta faktor internal dan eksternal, untuk menghasilkan saran yang sangat akurat dan terperinci tentang jumlah setiap produk yang perlu diproduksi untuk kuartal mendatang guna memenuhi permintaan.

Hal ini dapat mengurangi biaya tambahan yang timbul karena membuat persediaan lebih dari yang diperlukan atau kehilangan penjualan karena gagal memenuhi permintaan.

Baca juga: Pengertian dan Tahapan Account Reconciliation dalam Proses Akuntansi

Mengapa Supply Chain Analytics Sangat Penting?

Supply chain analytics membantu organisasi di semua industri untuk membuat keputusan yang lebih baik, lebih cepat, dan lebih terinformasi tentang operasi bisnis mereka.

Dengan begitu, hal ini memberikan nilai yang nyata dan langgeng bagi perusahaan yang menggunakannya.

Laporan ini membantu perusahaan mengidentifikasi dan memahami potensi risiko mereka, meningkatkan perencanaan mereka, mengoptimalkan manajemen inventaris, dan memenuhi ekspektasi tinggi pelanggan dengan lebih baik.

Sebagai contoh, software analytic dapat menandai risiko dengan mencatat penyedia transportasi tertentu yang berulang kali terlambat mengirimkan pengiriman dalam beberapa bulan terakhir.

Solusi ini tidak hanya dapat mengetahui pola ini, tetapi juga menunjukkan kemungkinan penundaan yang berkelanjutan.

Selain itu, solusi ini juga dapat mengukur dampak dari keterlambatan tersebut, termasuk jumlah potensi keterlambatan pengiriman dan biaya tolak bayar/pengembalian barang.

Analisis dapat meningkatkan perencanaan dengan perkiraan yang lebih akurat, yang pada gilirannya memungkinkan Anda menempatkan semua bagian operasional untuk memenuhi volume yang diharapkan.

Jika ritailer melihat peningkatan penjualan yang stabil, dan liburan semakin dekat, pengecer dapat melakukan pemesanan pembelian yang lebih besar dengan pemasok dan menambahkan lebih banyak kontraktor di gudangnya sehingga siap untuk menghadapi lonjakan pesanan selama periode liburan yang penting.

Jika ada pemasok yang tidak memiliki kapasitas untuk mengakomodasi pesanan yang lebih besar ini, peritel dapat mencari opsi alternatif selagi masih ada waktu.

Banyak bisnis yang secara konsisten memiliki terlalu banyak atau terlalu sedikit inventaris, dan tidak ada yang ideal.

Persediaan yang berlebih menyebabkan biaya penyimpanan persediaan yang lebih tinggi dari yang dibutuhkan, sementara kehabisan barang berarti kehilangan penjualan.

Analisis membantu mencapai keseimbangan inventaris yang tepat untuk menjaga biaya serendah mungkin tanpa kehabisan stok.

Sistem dapat memicu peringatan untuk SKU yang hampir habis berdasarkan waktu tunggu yang biasa terjadi pada pemasok tersebut.

Tren penjualan juga dapat membantu tim operasi memutuskan barang mana yang memerlukan ruang gudang tambahan dan mana yang dapat disimpan dalam jumlah sedikit atau dihapuskan.

Bersama-sama, semua metrik dan angka ini membantu bisnis memenuhi harapan pelanggan. Hambatan di titik mana pun dalam rantai pasokan dapat berdampak negatif pada pengalaman pelanggan dan berpotensi membuat mereka membeli dari pesaing.

Ada juga analisis yang terkait langsung dengan pengalaman pelanggan yang dapat dilacak oleh perusahaan, seperti tingkat ketepatan waktu pengiriman atau tingkat akurasi pesanan, untuk mengidentifikasi dan mengatasi tren yang mengkhawatirkan.

Baca juga: Mengenal Berbagai Jenis Persediaan dalam Banyak Bisnis

Sejarah Supply Chain Analytics

supply chain analytics 2

Di masa lalu, analitik sebagian besar terbatas pada analisis statistik yang membantu organisasi meramalkan permintaan dan beberapa KPI penting yang mengukur keberhasilan bisnis.

Hal ini mulai berubah di awal tahun 2000-an, setelah adopsi sistem ERP secara luas yang memusatkan data dan memiliki fitur intelijen bisnis yang memungkinkan perusahaan untuk lebih memahami kinerja jaringan rantai pasokan mereka.

Hal ini membantu perusahaan mengantisipasi masalah dan menurunkan biaya sambil tetap memenuhi permintaan pelanggan.

Sejak saat itu, kemajuan teknologi yang terus berlanjut-dengan popularitas dan kemampuan platform berbasis cloud telah membantu perusahaan menyatukan dan menganalisis semua data rantai pasokan.

Cloud juga telah mempermudah berbagi informasi dengan pihak eksternal, yang memicu lebih banyak kolaborasi antara mitra rantai pasokan seperti pemasok, distributor, dan peritel.

Hal ini memberikan lapisan visibilitas yang berharga, karena berbagai pemangku kepentingan di seluruh rantai pasokan dapat menerima peringatan waktu nyata tentang masalah pengiriman, keterlambatan dari pemasok, masalah kontrol kualitas, dan perubahan lain yang memengaruhi mereka.

Saat ini, bisnis juga dapat memanfaatkan penemuan yang lebih baru seperti machine learning dan komputasi kognitif untuk mendapatkan wawasan yang lebih dalam dan prediksi yang lebih akurat.

Meskipun solusi cloud dan kemajuan lainnya telah membantu perusahaan mengelola rantai pasokan mereka secara lebih efektif, banyak perusahaan yang mendapati diri mereka memiliki data yang sangat banyak.

Pada tahun 2017, rata-rata rantai pasokan memiliki data 50 kali lebih banyak dibandingkan tahun 2012, tetapi bisnis hanya menganalisis 25% dari informasi tersebut, menurut IDC.

Jumlah ini jauh lebih banyak daripada yang dapat diproses oleh manusia, sehingga mengandalkan teknologi yang dapat menangani hal ini secara otomatis menjadi sangat penting.

Baca juga: 13 Rekomendasi Software Manajemen Persediaan Terbaik untuk Bisnis

Manfaat Supply Chain Analytics

Seperti yang telah kami sebutkan, manfaat supply chain analytics yang akurat sangat besar.

Analisis ini dapat membantu di setiap mata rantai dalam rantai pasokan dengan menemukan pola dan mengungkapkan wawasan berharga lainnya.

Analisis ini dapat menemukan peluang untuk peningkatan proses dan menarik perhatian pada masalah yang mungkin tidak disadari oleh para pemimpin operasi.

Kemampuan untuk menunjukkan risiko rantai pasokan yang ada dan meramalkan risiko yang akan datang mungkin merupakan manfaat analitik yang paling berharga, karena gangguan ini dapat berdampak besar pada keuntungan.

Akses ke analitik real-time juga membantu perusahaan mendapatkan pemahaman yang lebih baik tentang profitabilitas mereka, menghindari kehabisan stok, mengurangi keterlambatan pengiriman, dan beradaptasi dengan pergeseran preferensi pelanggan.

Informasi ini membantu perusahaan mengoptimalkan penggunaan sumber daya mereka, dan hal ini akan berujung pada penghematan biaya.

Dengan tidak adanya data ini, banyak dari keputusan ini yang dibiarkan menebak-nebak dan hanya mengandalkan data dasar dan historis.

Karena banyak organisasi berusaha untuk menjadi “berbasis data”, supply chain analytics merupakan langkah penting untuk mencapai tujuan ini.

Sederhananya, para pemimpin perusahaan dapat membuat keputusan yang lebih baik jika dipersenjatai dengan informasi dan laporan rantai pasokan yang terperinci.

Baca juga: Valuasi Persediaan: Pengertian, Metode, dan Contoh Penghitungannya

Tantangan dalam Supply Chain Analytics

supply chain analytics 1

Salah satu tantangan utama dari supply chain analytics adalah hambatan yang relatif tinggi untuk menggunakannya.

Bagi perusahaan yang saat ini tidak memiliki sistem untuk mengumpulkan data ini, membeli teknologi bisa menjadi investasi yang signifikan – meskipun sangat berharga.

Mengandalkan spreadsheet, email, dan solusi poin untuk mengumpulkan dan meninjau data penting ini tidak akan cukup.

Bisnis membutuhkan sistem manajemen rantai pasokan yang dapat melacak barang dari bahan mentah hingga pengiriman akhir.

Untuk memanfaatkan data ini secara maksimal, mereka mungkin juga membutuhkan solusi analitik yang dapat mengubah rim data menjadi laporan dan visualisasi yang berguna.

Selain itu, bisnis harus memiliki proses yang kuat untuk mengumpulkan semua data yang diperlukan.

Informasi dari seluruh rantai pasokan harus disimpan dalam database pusat, yang membutuhkan integrasi yang andal.

Hanya dengan data yang mengalir dengan lancar dari semua sistem yang relevan, sebuah organisasi dapat memahami status dan prospek rantai pasokannya saat ini.

Tantangan lainnya adalah tenaga kerja terampil yang mungkin diperlukan untuk membangun dan menginterpretasikan analisis tertentu.

Meskipun software dapat membuat analitik jauh lebih mudah dipahami oleh karyawan rantai pasokan, yang sebagian besar tidak memiliki latar belakang dalam ilmu data, tetap perlu dipertimbangkan apakah Anda memiliki orang yang tepat untuk mendukung upaya ini.

Pelatihan mengenai solusi analitik mungkin merupakan hal yang diperlukan.

Untuk sebagian besar, hal ini menjadi perhatian yang lebih besar bagi perusahaan besar yang ingin memanfaatkan teknologi terbaru yang sedang berkembang untuk mendapatkan wawasan yang lebih dalam dan lebih maju ke dalam rantai pasokan mereka.

Baca juga: Akuntansi Persediaan: Pengertian, Jenis Valuasi, dan Manfaatnya

Fitur-fitur Utama dalam Supply Chain Analytics

Ketika analitik rantai pasokan mengambil peran yang lebih penting di banyak organisasi, para pemimpin mungkin bertanya-tanya apa yang harus mereka cari dalam solusi.

Grup riset IDC telah menemukan lima fitur yang harus dicari dalam analitik rantai pasokan, yang diberi label “lima C”:

Connected (Terhubung)

Setiap upaya supply chain analytics dimulai dengan data, jadi sangat penting bahwa solusi tersebut memiliki akses ke semua sumber informasi yang relevan.

Koneksi data ini dimulai dari ERP dan sistem bisnis pelengkap lainnya, dan meluas ke teknologi lain yang digunakan bisnis Anda untuk mengumpulkan informasi, seperti perangkat Internet of Things (IoT).

Collaborative (Kolaboratif)

Mitra rantai pasokan sangat penting bagi kesuksesan Anda, dan bisnis tidak boleh melupakan hal tersebut.

Mereka harus berkolaborasi dengan pemasok mereka dan, jika memungkinkan, pelanggan untuk menemukan cara meningkatkan produk atau proses.

Solusi Cloud memudahkan pihak-pihak ini untuk bertukar ide dan informasi yang saling menguntungkan.

Baca juga: Tahapan dan Prosedur Audit Persediaan yang Harus Anda Ketahui

Cyberaware

Seiring dengan bisnis yang terus menambahkan lebih banyak perangkat lunak dan perangkat yang terhubung, risiko serangan siber dan kemungkinan serangan yang berhasil pun meningkat.

Perusahaan perlu menyadari hal ini dan mengandalkan sumber daya keamanan siber internal atau ahli dari luar yang dapat membantu mereka melengkapi semua sistem yang terhubung ke analitik mereka dengan perlindungan yang diperlukan.

Cognitively enabled

Analitik kognitif, yang seperti disebutkan sebelumnya menggunakan AI untuk menarik kesimpulan mereka sendiri, pasti akan mengambil peran yang lebih besar dalam analitik rantai pasokan di tahun-tahun mendatang.

Analisis yang diaktifkan secara kognitif membantu perusahaan dengan cepat memahami dampak penuh dari gangguan dan memprioritaskan tindakan mereka sebagai tanggapan.

Solusi seperti itu hanya akan menjadi lebih efektif dari waktu ke waktu, membuka pintu untuk otomatisasi tambahan.

Baca juga: Job Order Costing: Pembahasan Lengkap dan Cara Menghitungnya

Comprehensive

Wawasan atau laporan sekali pakai hanya bisa memberikan informasi yang terbatas. Perangkat lunak analitik harus menyediakan pengamatan yang luas dan menyeluruh agar organisasi dapat menyadari potensi penuh dari alat ini.

Untuk melakukan hal tersebut, solusi tidak hanya membutuhkan fungsionalitas yang luas, namun juga skalabilitas untuk tetap memberikan hasil yang cepat saat menangani jumlah informasi yang terus meningkat.

Baca juga: Pengertian Laporan Persediaan Barang, Cara Membuat, dan Jenisnya

Kesimpulan

Rantai pasokan telah menjadi pusat inovasi dalam beberapa tahun terakhir karena banyak perusahaan menemukan bahwa ini adalah area bisnis mereka yang penuh dengan peluang untuk memangkas biaya dan meningkatkan pengalaman pelanggan.

Analisis akan menjadi alat utama dalam mewujudkan tujuan banyak organisasi untuk visibilitas dan transparansi rantai pasokan yang lebih besar.

Pasar global untuk supply chain analytics diproyeksikan akan melebihi $10 miliar pada tahun 2025 dan memiliki tingkat pertumbuhan tahunan gabungan (CAGR) sebesar 16%.

Meskipun analisis preskriptif dan kognitif masih berada di luar jangkauan beberapa perusahaan kecil karena sumber daya manusia dan modal yang dibutuhkan, hal tersebut telah berubah dan akan terus menjadi lebih mudah dicapai dalam waktu dekat.

Penyedia software rantai pasokan terkemuka untuk sektor pasar berkembang dan menengah sudah memasukkan AI ke dalam sistem mereka untuk memberikan keuntungan yang sama seperti yang dinikmati oleh perusahaan besar.

Inisiatif supply chain analytics apa pun kemungkinan besar akan gagal tanpa platform manajemen rantai pasokan.

Software ini mengelola rantai pasokan Anda dari ujung ke ujung, termasuk manajemen pemasok, pengadaan, pergudangan dan penyimpanan, pengambilan dan pemenuhan, pengiriman/pengantaran, dan reverse logistics.

Karena solusi manajemen rantai pasokan mengelola setiap bagian dari jaringan ini, solusi ini menyediakan data yang diperlukan untuk memanfaatkan analisis rantai pasokan. Beberapa solusi SCM bahkan memiliki analisis bawaan.

Tidak semua software manajemen rantai pasokan menawarkan fitur dan fungsionalitas yang sama, oleh karena itu, perusahaan harus berhati-hati dalam memilih solusi yang sesuai dengan kebutuhan mereka saat ini dan di masa depan.

Perusahaan harus mempertimbangkan keandalan data, kemudahan penggunaan, dan laba atas investasi (ROI) saat memilih platform yang akan membantu mereka membangun rantai pasokan yang lebih efisien dan stabil.

Setelah perusahaan memilih software yang sesuai dengan operasi mereka, mereka dapat mulai mengambil keuntungan dari banyak manfaat yang datang dengan analisis rantai pasokan yang kuat.

Jika Anda adalah pemilik usaha kecil, sebagai permulaan Anda bisa menggunakan sistem manajemen persediaan yang sederhana dan mudah digunakan, salah satunya adalah software akuntansi Kledo.

Kledo adalah software akuntansi online yang tidak hanya memiliki fitur pembukuan terlengkap, namun juga manajemen persediaan.

Fitur yang ada di Kledo misalnya multi gudang, multi cabang dan multi user yang akan memudahkan Anda dalam mengelola dan mendapatkan informasi stok lebih baik.

Anda juga bisa mencoba menggunakan Kledo secara gratis melalui tautan ini.

sugi priharto

Tinggalkan Balasan

Alamat email Anda tidak akan dipublikasikan. Ruas yang wajib ditandai *

twelve − six =