Tedarik Zinciri Yönetimi

Tedarik  Zincirinde Zengin Veri

Neden Zengin Veri?

Tedarik Zinciri kavramını ; bir ürünün  veya hizmetin  hammaddeden yola çıkıp son müşteriye ulaşana kadar geçen operasyonların yani akışın bütünü olarak düşünebiliriz. Bu açıdan bakarsak  zengin verinin de içinde bolca bulunduğu süreç yönetimidir. Girdilerin ve eş zamanlı çıktıların yoğunca olduğu süreç bütününde veri analizlerinin yapılması özellikle maliyetlerin ve operasyonların azaltılması adına şüphesiz ki çok kritiktir. Ayrıca tedarik zinciri kavramı , şirketler için  önemli bir performans kriteri  olan OTİF (on time in full)  analizleri için de önemlidir.

Tedarik zincirini  kendi içinde aşağıdaki gibi ana parçalara ayırıp bu süreçlerdeki veri analizlerine bakılması sağlıklı olabilir.

Örneğin, sürece bir üretim şirketi açısından bakarsak aşağıdaki ana bölümler tedarik zincirinin halkaları olarak düşünülebilir. Satın alma, Üretim Planlama, Lojistik, Üretim, Stok Yönetimi, Satış,  

Veya eğer örneğimiz lojistik/depolama şirketi ise bu sefer üretim şirketleri müşteri olarak değerlendirilebilir, zincirin halkaları daha dar kapsamda düşünülebilir. 

Üretim şirketi veya hizmet sektörü olsun her durumda  big data olarak değerlendirilen bilgilerin elleçlenerek zengin yani analizleri somut anlamda kullanılabilen duruma getirilebilmesi mühimdir.

Nasıl Kullanırım?

Örneğin; ithalat ve ihracat  yapan bir firmanın lojistik verilerini  değerlendirmek istiyoruz;

Aşağıdaki  değerlendirmeler ile hem sonraki dönemler için tahminler yapabiliriz hem de maliyet azaltma konusunda odaklanmamız gereken alanları ortaya çıkarabiliriz.

  • Yıllık sevkiyat sayısı,
  • Beyanname sayısı,
  • Çalışılan limanlar ve tarifeler,
  • Çalışılan gümrüklere göre müşavir komisyon oranları,
  • İthalat tarafı için konteyner doluluk oranları,
  • Malzeme veya ürün başına lojistik maliyet katsayısı,
  • INCOTERM ve yükleme şekline göre maliyet değişkenliği,
  • İhracat için araç doluluk oranları,
  • Dahili ve uluslararası nakliye giderleri,
  • Optimum liman seçimi ( üretim firması yerine göre ),
  • Dönemsellik analizi,
  • Transit süre ve lead time analizleri,
  • Gümrüklerde ithalatı veya ihracatı sorunlu olan ürün gamının değerlendirilmesi ve analiz sonucuna göre değişiklik yapılması,
  • Gümrük müşavirleri performans analizi,
  • Ardiye /demuraj vb. masrafların azaltılması,
  • Standart ve standart dışı maliyetlerin belirlenmesi,
  • İşletme kapasite raporu, dahilde işleme belgeleri ve ürün cinslerine göre vergi tasarrufu çalışmaları,

Veya bir lojistik firması açısından düşünürsek;

  • Özmal ve kiralık araç maliyet analizi,
  • Araç tipi analizleri,
  • Bölge, sefer analizleri,
  • Araçların yakıt, sürücü, yaş  kriterlere göre değerlendirilmesi,

Bu örnekler daha da çoğaltılabileceği gibi elde edilen veriler aşağıdaki bazı istatiksel araçlarla hesaplanabilir;

  • Pareto analizi,
  • Hipotez Testleri,
  • Boxplot,
  • ANOVA,
  • Multi-Vary,
  • Ki-Kare Analizleri,
  • Scatter plot,
  • ….
Nasıl faydalanırım?

Tedarik zincirinin temel amacını; maliyetlerin azaltılması, verimliliğin artması , ani değişimlere karşı direnç kazanılması yani sistemdeki bütün paydaşların performansının artması olarak  değerlendirmiştik. Bu  temel amaçlara hizmet etmesi için bazı örnekler üzerinden gidebiliriz.

Yine ithalat ve ihracat yapan üretim firmasının büyük datalarının analiz edilerek zenginleştirilmesi üzerine düşünelim. Elimizde birçok farklı bölümden elde edilmiş olan bilgiler bulunmaktadır, bunların birleştirilerek iyileştirme alanlarının çıkarılması gerekmektedir.

Üretim planlama, satın alma, lojistik bölümlerinden alınan verilerin analizleri yapılarak aşağıdaki gibi bazı analizler yapılmıştır ve sonraki yıllar için konteyner depolama alanları hizmeti alınarak yıllık 500.000 TL üzeri tasarruf sağlanmıştır;

  • Geçmiş yıllara bakılarak hangi limanlarda en fazla ardiye, demuraj gibi masraf oluşmaktadır,
  • Limanlarda konteyner bekleme sebepleri nedir,
  • Üretim planı ve satın alma kararları ve özellikle geçmiş verilere göre limanda konteyner bekleme ortalama günü ne olacaktır,
  • Hangi tedarikçiye ait, hangi ürün tipinde daha çok maliyet oluşmuştur,
  • Hangi bölgede ihtiyaç vardır,

Bu ve benzeri örnekler çoğalatılabilir.

Başka bir örnek de satın alma konusunda kota belirleme aşaması olarak düşünülebilir. Aynı ürün veya malzemenin ithal edilecek ülkeye göre vergisi, transit süresi yani özetle lojistik maliyetleri değişecektir. Yine farklı bölümlerden veriler için bir analiz toolu oluşturularak  hem uzun vade de hemde dinamik planlama ve kotalama yapılabilir.

Yazar Hakkında

Meltem Kaval Korkut

1985 yılında Ankara doğmuştur. Okul hayatını Ankara’da tamamlayıp 2008 yılında Bilkent Üniversitesi Endüstri Mühendisliği bölümünden mezun olmuştur. Yaklaşık on seneyi aşkın süredir özel bir şirkette çalışmaktadır. Son sekiz senedir tedarik zinciri direktörlüğü lojistik bölümünde uzman olarak görev almaktadır. Tedarik zinciri ile ilgili bir çok proje ve faaliyet de yer almıştır. Önceki yıllarda satış ve pazarlama bölümlerininde uluslar arası satış sorumlusu olarak çalışmıştır.

Yorum Yap

Powered by themekiller.com anime4online.com animextoon.com apk4phone.com tengag.com moviekillers.com