Analyse du Big Data de la chaîne d'approvisionnement Taille du Marché

Analyse du marché de lanalyse du Big Data de la chaîne dapprovisionnement

Le marché de lanalyse du Big Data de la chaîne dapprovisionnement devrait enregistrer un TCAC denviron 17,31 % au cours de la période de prévision. Grâce aux progrès des technologies de linformation, les entreprises sont désormais en mesure daccéder, de stocker et de traiter une quantité massive de données. Les organisations analysent des ensembles de données et identifient des informations clés à appliquer à leurs opérations, ce qui montre clairement que le Big Data a un rôle important à jouer dans n'importe quel secteur. De la distribution de produits alimentaires et de boissons à la haute technologie, les entreprises intègrent l'analyse

• L'utilisation généralisée des technologies numériques a conduit à l'émergence du Big Data Analytics (BDA) en tant que capacité commerciale essentielle pour offrir aux entreprises de meilleures opportunités pour tirer profit d'une quantité de plus en plus importante de données et acquérir un avantage concurrentiel considérable.
• Lanalyse des mégadonnées contribue à lamélioration de la chaîne dapprovisionnement dans le secteur manufacturier. Par exemple, des cycles de fabrication à forte intensité énergétique peuvent être programmés pour tirer parti de lévolution des tarifs délectricité. Les données sur les caractéristiques de production, telles que les forces d'assemblage ou les écarts de taille entre les composants, peuvent être enregistrées et examinées pour faciliter la recherche des causes profondes des erreurs, même si elles surviennent des années plus tard. Les transformateurs et producteurs de semences agricoles surveillent la qualité de leurs produits en temps réel à l'aide de différents types de caméras pour obtenir des évaluations de la qualité de chaque graine individuelle.
• Les entreprises de camionnage utilisent déjà les analyses pour optimiser leurs opérations. Par exemple, ils utilisent lanalyse de la consommation de carburant pour augmenter léconomie des véhicules et la technologie GPS pour réduire les temps dattente en distribuant les espaces de stockage en temps réel. Les entreprises de messagerie ont commencé à planifier en temps réel les livraisons aux consommateurs en fonction des données de géolocalisation et de congestion de leurs camions. UPS, par exemple, a investi dix ans dans la création de son système intégré d'optimisation et de navigation sur route (Orion) pour améliorer les 55 000 voies du réseau. Selon le PDG de l'entreprise, David Abney, la nouvelle méthode permettrait d'économiser entre 300 et 400 millions de dollars par an. L'analyse des mégadonnées aidera également les opérateurs logistiques à livrer des marchandises avec moins d'efforts de livraison en exploitant leurs données pour estimer quand un colis sera livré.
• Lanalyse des mégadonnées peut aider les entreprises à étudier les avantages commerciaux du regroupement de produits connexes. Google a acheté Skybox, une source d'images satellite haute résolution qui peut être utilisée pour observer les automobiles dans un parking afin de prédire la demande en magasin. Dautres ont étudié lutilisation de drones équipés de caméras pour suivre les niveaux de stock en rayon.
• La pandémie de COVID-19 a provoqué des perturbations et des dangers dans les systèmes dapprovisionnement mondiaux. L'analyse des mégadonnées (BDA) est récemment apparue comme une solution viable pour fournir aux entreprises des informations prédictives et préventives pour les aider à planifier et à réduire les effets de tels risques. Lépidémie a mis en évidence la nécessité de trouver des solutions pour les chaînes dapprovisionnement afin de garantir la durabilité économique à long terme. En ces temps difficiles, l'analyse de la chaîne d'approvisionnement a aidé les entreprises à détecter les processus nécessitant un ajustement immédiat ou les produits/articles qui devraient bientôt s'épuiser, les aidant ainsi à mieux gérer l'écart entre l'offre et la demande. En outre, les fournisseurs développent et proposent activement des solutions pour atténuer les effets néfastes de lépidémie sur les chaînes dapprovisionnement mondiales.