เวลาจัดส่งเป็นพารามิเตอร์ที่สำคัญในการจัดการห่วงโซ่อุปทาน สิ่งสำคัญสำหรับธุรกิจคือการทำความเข้าใจว่าผลิตภัณฑ์หนึ่งๆ ใช้เวลานานเท่าใดในการดำเนินการตั้งแต่คำสั่งซื้อแรกเริ่มจนถึงการส่งมอบ ไม่ว่าจะเป็นการซื้อ การขาย หรือการเคลื่อนย้ายสินค้าและวัสดุภายใน
เนื่องจากผู้บริโภคคุ้นเคยกับการได้รับคำสั่งซื้อในวันถัดไปหรือภายในวันนั้นเลยมากขึ้นเรื่อยๆ ห่วงโซ่อุปทานจึงให้ความสำคัญกับส่วนการจัดส่งของกระบวนการมากขึ้น ห่วงโซ่อุปทานที่ต้องการประสบความสำเร็จนั่นคือ
เราสามารถกำหนดเวลาการส่งมอบสำเร็จเมื่อได้รับความต้องการลูกค้า โดยลูกค้าต้องได้รับในปริมาณที่ถูกต้อง ในเวลาที่ระบุ และทำอย่างสม่ำเสมอ อัตราการจัดส่งในขณะนี้เป็นข้อกำหนดพื้นฐานที่สุดของธุรกิจการผลิตหรือการจัดจำหน่ายใดๆ การใช้พลังของการวิเคราะห์ข้อมูล Minitab สามารถช่วยบริษัทต่างๆ เพิ่มประสิทธิภาพการจัดส่ง ปรับปรุงห่วงโซ่อุปทาน และเพิ่มความพึงพอใจของลูกค้า
วัดความเร็วในการจัดส่ง
เวลาที่ใช้ในการส่งมอบผลิตภัณฑ์ขั้นสุดท้ายให้แก่ลูกค้าถือเป็นกุญแจสำคัญสำหรับผู้เชี่ยวชาญด้านซัพพลายเชน การใช้ชุดข้อมูลตัวอย่างและสถิติเชิงพรรณนาอย่างง่าย ตัวอย่างด้านล่างแสดงให้เห็นว่าค่าเฉลี่ย (หรือค่ากลาง) สำหรับเวลาในการจัดส่งอยู่ระหว่าง 54 ถึง 55 ชั่วโมง ข้อมูลยังระบุว่าเวลาต่ำสุดคือ 40 ชั่วโมงและเวลาสูงสุดคือ 75 ชั่วโมง ดังนั้นจึงให้ช่วงของเวลาที่เร็วที่สุดและช้าที่สุดซึ่งช่วยในการกำหนดเป้าหมาย
กำหนดเป้าหมายและระดมความคิดเกี่ยวกับปัจจัยที่เป็นไปได้ที่ส่งผลต่อการส่งมอบ
การส่งมอบที่ล่าช้าอาจทำให้องค์กรเสียค่าใช้จ่าย ไม่เพียงแต่ในแง่ของการรับรู้ของลูกค้าเท่านั้น แต่ยังส่งผลกระทบโดยตรงต่อยอดขายอีกด้วย หากบริษัทไม่สามารถส่งมอบตามสัญญาในการจัดส่งได้ทันเวลา ลูกค้าของพวกเขาจะมีโอกาสน้อยที่จะซื้ออีกในอนาคต กำหนดเป้าหมายทางธุรกิจเชิงกลยุทธ์เพื่อส่งมอบสินค้าภายในระยะเวลาที่กำหนด ในตัวอย่างนี้ ลองตั้งเป้าหมายจริงที่ 50 ซึ่งแสดงถึงการปรับปรุงเวลาการส่งมอบประมาณ 10%
จากนั้น ระดมความคิดเกี่ยวกับตัวแปรที่เป็นไปได้ที่อาจส่งผลกระทบต่อกรอบเวลาของสินค้าที่จัดส่ง ซึ่งอาจเป็นอะไรก็ได้ตั้งแต่ขนาดบรรจุภัณฑ์ อายุยานพาหนะ สภาพอากาศ หรือแม้แต่คนขับที่ทำการจัดส่ง แผนภาพด้านล่างแสดงตัวอย่าง CT Tree ซึ่งเป็นหนึ่งในเครื่องมือการระดมสมองที่มีประสิทธิภาพและเครื่องมือแก้ปัญหาเชิงโครงสร้างที่รวมอยู่ใน Workspace
ต้องการแสดงภาพความท้าทายและระดมความคิดในการแก้ปัญหาหรือไม่?
ประเมินผลกระทบโดยใช้การสร้างแบบจำลองเชิงทำนาย(Predictive Modeling)…
โดยทั่วไป การสร้างแบบจำลองเชิงคาดการณ์จะเป็นประโยชน์ในการช่วยคาดการณ์ ตลอดจนทำความเข้าใจปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อการตอบสนอง ด้วยการใช้เครื่องมือ Automated Machine Learning Tool Minitab เราไม่เพียงแต่จะได้เห็นโมเดลที่ดีที่สุด (ในกรณีนี้คือ Random Forests®) แต่เรายังได้เห็นว่าโมเดลอื่นๆ ทำงานอย่างไร
ในกรณีนี้ วิธี Regression เป็นที่นิยมและดั้งเดิม ไม่เพียงแต่มีประสิทธิภาพต่ำที่สุดเท่านั้น แต่ยังไม่ถูกต้องมากอีกด้วย อย่างไรก็ตาม โมเดล CART® ซึ่งเหมาะสำหรับการแสดงภาพความสัมพันธ์ มีประสิทธิภาพค่อนข้างดี
ใช้การปรับปรุง…
เมื่อดูที่แผนผังการตัดสินใจของ CART ด้านล่าง จะเป็นที่ชัดเจนว่าการส่งมอบที่เร็วที่สุดจะเกิดขึ้นในสภาพที่มีแดดจ้าด้วยยานพาหนะรุ่นใหม่ ในขณะที่ยานพาหนะรุ่นเก่าที่ส่งมอบในสภาพอากาศที่มีหิมะตกจะใช้เวลานานที่สุด นี่เป็นจุดที่ต้องแก้ไขเพื่อการปรับปรุง แม้ว่าจะไม่สามารถควบคุมสภาพอากาศได้ แต่การบำรุงรักษายานพาหนะรุ่นใหม่อาจนำไปสู่การปรับปรุงในทันที นอกจากนี้ การพิจารณาพยากรณ์อากาศสำหรับภูมิภาคของลูกค้าพิเศษสามารถให้ความแม่นยำมากขึ้นเมื่อเริ่มคำนวณและสื่อสารถึงเวลาจัดส่ง
…และใช้งานโมเดลเพื่อคาดการณ์ว่าการส่งมอบจะมาถึงเมื่อไหร่
การวิเคราะห์นี้ไม่เพียงแต่ช่วยระบุจุดที่ต้องปรับปรุงเท่านั้น แต่ยังสามารถช่วยสื่อสารกับลูกค้าได้อีกด้วย เมื่อพิจารณาถึงปัจจัยต่างๆ ที่มีอยู่และใช้ประโยชน์จากโมเดล Random Forests ที่แม่นยำที่สุด (ตามที่กำหนดโดย Automated Machine Learning) เราสามารถใช้โมเดลเพื่อสื่อสารกับลูกค้าได้โดยอัตโนมัติ การใช้โซลูชันเช่น Minitab Model Ops เมื่อจุดข้อมูลเหล่านี้ถูกรวบรวม แบบจำลองสามารถคำนวณเวลาการส่งมอบโดยประมาณและแจ้งเวลาให้กับลูกค้าได้โดยอัตโนมัติ สิ่งนี้จะทำให้มั่นใจได้ว่าลูกค้าของคุณจะได้รับแจ้งอย่างทันท่วงที ดังนั้นพวกเขาจะไม่ต้องคาดเดาว่าพัสดุจะมาถึงเมื่อใด เมื่อคุณปรับปรุงประสิทธิภาพของคุณ ไม่เพียงแต่คุณจะสามารถส่งมอบตามความคาดหวังของลูกค้าได้ขึ้นกว่าเดิมเท่านั้น แต่คุณยังสามารถปรับปรุงรูปแบบการคาดการณ์ของคุณต่อไปเพื่อให้กำหนดเวลาที่แม่นยำยิ่งขึ้นแก่ลูกค้าในอนาคต
ต้องการจัดการกับความท้าทายเพิ่มเติมของซัพพลายเชนหรือไม่?
บทความต้นฉบับ : Improve Delivery Times for a More Streamlined Supply Chain
ต้นฉบับนำมาจาก Minitab blog , แปลและเรียบเรียงโดยชลทิชา จํารัสพร
บริหารจัดการ SCM Blog โดยชลทิชา จำรัสพร, บริษัท โซลูชั่น เซ็นเตอร์ จํากัด ตัวแทน Minitab ในประเทศไทย
เพิ่มเติมเกี่ยวกับบริษัท Minitab
Minitab ช่วยให้บริษัทและองค์กรต่างๆ สามารถมองเห็นแนวโน้มของข้อมูล, แก้ปัญหาและค้นพบประเด็นสำคัญจากข้อมูลเชิงลึก โดยนำเสนอชุดโซลูชั่นที่ครอบคลุมทุกด้านและดีที่สุดสำหรับซอฟต์แวร์ในระดับเดียวกัน ที่ใช้สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลและการปรับปรุงกระบวนการ
ด้วยวิธีการที่เป็นเอกลักษณ์ และการนำเสนอซอฟต์แวร์และบริการแบบองค์รวม Minitab ช่วยให้องค์กรเข้าถึงกระบวนการตัดสินใจในส่วนที่ช่วยผลักดันให้เกิดความเป็นเลิศทางธุรกิจได้ดีขึ้น ความง่ายในการใช้งานที่โดดเด่นกว่าใครมีส่วนช่วยให้ Minitab สามารถทำให้การเข้าถึงข้อมูลเชิงลึกเป็นเรื่องที่ง่าย ทีมงานของ Minitab ซึ่งประกอบด้วยผู้เชี่ยวชาญทางด้านการวิเคราะห์ข้อมูลที่ได้ผ่านการอบรมมาเป็นอย่างเข้มงวด จะช่วยให้ผู้ใช้งานมั่นใจว่าจะได้รับประโยชน์สูงสุดจากการใช้งานวิเคราะห์ข้อมูลและพร้อมที่จะให้คำปรึกษาตลอดเวลาที่ใช้งานเพื่อนำไปสู่การตัดสินใจที่ดีขึ้น รวดเร็ว และแม่นยำ
เป็นเวลากว่า 50 ปีที่ Minitab ได้ช่วยองค์การต่าง ๆ เพิ่มรายได้ ควบคุมและลดต้นทุน เพิ่มคุณภาพ เสริมสร้างความพึงพอใจของลูกค้า และเพิ่มประสิทธิภาพ ธุรกิจและองค์นับหมื่นทั่วโลกใช้ Minitab Statistical Software®, Companion by Minitab®, Minitab Workspace®, Salford Predictive Modeler® and Quality Trainer® เป็นเครื่องมือช่วยในการค้นพบและปรับปรุงความบกพร่องในกระบวนการ