मुख्य बिंदु: अपने आपूर्ति श्रृंखला योजनाकारों को सही सॉफ़्टवेयर टूल से लैस करें ताकि वे अपना काम बेहतर ढंग से कर सकें; डेटा एकत्र करने और एक्सेल मॉडल बनाने में समय बर्बाद करने के बजाय अपनी आपूर्ति श्रृंखला के बारे में निर्णय लें।
प्रत्येक श्रेणी के लिए अलग दृष्टान्त अंधे व्यक्तियों के एक समूह का पहली बार एक हाथी से सामना होने के बारे में। देखने में असमर्थ होने के कारण उन सभी ने वस्तु को छूकर उसका अर्थ निकालने का प्रयास किया। वे सभी शरीर के जिस हिस्से को छुआ उसके आधार पर अलग-अलग निष्कर्ष पर पहुंचे। जिस व्यक्ति ने एक पैर को छुआ उसने हाथी को एक पेड़ का ठूंठ समझा, जबकि जिसने पूंछ को छुआ उसने हाथी को रस्सी समझा। उन सभी ने हाथी को एक सांप (सूंड), एक चूहा, एक दीवार (पक्ष), एक पंखा (कान), एक पेड़ का ठूंठ (पैर), एक रस्सी (पूंछ), और एक भाला (दांत) के रूप में वर्णित किया। . एक शिक्षक ने बताया कि उनमें से कोई भी पूरी तरह से गलत नहीं था और कोई भी पूरी तरह से सही नहीं था। जबकि उनमें से प्रत्येक अपने संदर्भ के बिंदु से हाथी को सही ढंग से समझ रहा था, एक बड़ी और अलग वास्तविकता थी जो उन्हें चकमा दे रही थी।
आज की आपूर्ति शृंखला अक्सर आपूर्ति शृंखला पेशेवरों पर अंधाधुंध प्रभाव डाल सकती है। जबकि सभी प्रतिभागी अपने विशेष दृष्टिकोण की सराहना कर सकते हैं, अक्सर विचार अधूरे होते हैं और दूसरे जो देख रहे हैं उससे विरोधाभासी होते हैं। परिणामस्वरूप, अक्सर कम से कम आंशिक रूप से गलत निर्णय लिए जाते हैं। या तो वह या आपूर्ति श्रृंखला टीमें अपना सारा समय डेटा एकत्र करने में लगाती हैं ताकि वे वास्तविक स्थिति पर पकड़ बना सकें। कई मायनों में, यह तर्क दिया जा सकता है कि आपूर्ति श्रृंखला डेटा एक विशाल (हाथी) है और आपूर्ति श्रृंखला में सभी अलग-अलग प्रतिभागियों के पास दृष्टांत में पुरुषों के रूप में बहुत सीमित दृष्टिकोण हैं।
इस स्थिति को बेहतर बनाने का एक तरीका परिप्रेक्ष्य में त्वरित बदलाव प्रदान करना है, यदि आप चाहें, तो सुविधाजनक बिंदु, जो उपयोगकर्ता को पूरी तस्वीर की समझ हासिल करने की अनुमति देता है, जिससे व्यक्ति को इसे कई अलग-अलग कोणों से देखने की अनुमति मिलती है। . का मामला लीजिए नाज़्का लाइनें पेरु में। जबकि लोग उनके बारे में लंबे समय से जानते थे, लेकिन समझ बिना किसी वास्तविक कारण या कारण के जमीन में खोदी गई अनोखी खाइयों तक ही सीमित थी। पूरी तस्वीर देखने और यह समझने के लिए कि रेखाएँ वास्तव में जानवरों और पक्षियों की आकृतियों में खींची गई थीं और उन्हें खींचने वाले लोगों के लिए कुछ अन्य महत्व हो सकता है, उसे क्षेत्र के ऊपर से उड़ान भरनी पड़ी। इस उदाहरण में, हवाई जहाज ने एक परिप्रेक्ष्य प्रदान किया जो पहले के पर्यवेक्षकों के लिए गायब था। हवाई जहाज़ (और इसने हमें जो परिप्रेक्ष्य उपलब्ध कराया था) के अभाव में, हम अभी भी इन पंक्तियों के बारे में उसी तरह सोच रहे होंगे जैसे हमने 20 के आरंभ में किया था।th सदी!
आधुनिक आपूर्ति शृंखलाएँ डेटा से इतनी भरी हुई हैं कि उन्हें व्याख्या करने और निर्णय लेने में मदद करने के लिए प्रौद्योगिकी की आवश्यकता होती है। सही तकनीक डेटा और सूचना-आधारित निर्णय लेने की प्रक्रिया में आने वाली बाधाओं को दूर कर देगी। यह विभिन्न कार्यों में मदद कर सकता है जैसे:
- डेटा के संग्रह को स्वचालित करना
- 'स्लाइस एंड डाइस' तथा एकत्रीकरण और ड्रिल-डाउन के माध्यम से परिप्रेक्ष्य बदलना
- उदाहरण के लिए, मार्केटिंग टीमों के लिए उत्पाद-संचालित परिप्रेक्ष्य की तुलना में बिक्री टीमों के लिए ग्राहक-केंद्रित परिप्रेक्ष्य
- डेटा का विश्लेषण
- सार्थक प्रतिनिधि मॉडल के माध्यम से डेटा चलाना ताकि उपयोगकर्ता भविष्य के व्यवहार की भविष्यवाणी कर सकें।
जबकि महान निर्णय किसी भी स्थिति में संयोग के रूप में संभव हैं (जैसा कि पुरानी कहावत है, यहां तक कि एक टूटी हुई घड़ी भी दिन में दो बार सही होती है), आपूर्ति श्रृंखलाओं के भीतर लगातार अच्छे निर्णय लेने के लिए निम्नलिखित के संयोजन की आवश्यकता होती है:
- विभिन्न दृष्टिकोणों से सार्थक तरीकों से डेटा तक पहुंच
- योजना संगठन के भीतर सामूहिक अनुभव और कौशल तक पहुंच
- बिक्री और संचालन योजना जैसे निर्णय लेने के लिए एक संरचित प्रक्रिया
- संरचित मॉडल तक पहुंच ताकि विभिन्न क्या-क्या प्रश्न पूछे जा सकें और कुछ सार्थक स्तर के विवरण का उत्तर दिया जा सके
सूची में पहले और आखिरी आइटम के लिए आम तौर पर सॉफ़्टवेयर तकनीक तक पहुंच की आवश्यकता होती है, चाहे वह घरेलू हो या बाज़ार से। ऐसी प्रौद्योगिकी की अनुपस्थिति अनुभवों (जो चयनात्मक हो सकती है) और प्रक्रियाओं (जिन्हें समय-समय पर विभिन्न हितों द्वारा अपहृत किया जा सकता है) पर बहुत अधिक जोर देती है। इससे भी महत्वपूर्ण बात यह है कि आपूर्ति श्रृंखला पेशेवर डेटा का विश्लेषण करने और निर्णय लेने के बजाय डेटा एकत्र करने में बहुत अधिक समय व्यतीत करता है। वे आवश्यक गणना करने के लिए एक्सेल में मॉडल बनाने और बनाए रखने में भी बहुत समय व्यतीत कर सकते हैं। इस मामले में, अधिकांश भाग के लिए योजनाकार की भूमिका डेटा इकट्ठा करने वालों और प्रोग्रामर तक कम हो जाती है। डेटा विश्लेषण और निर्णय लेने पर पर्याप्त समय खर्च नहीं किया जाता है।
कोई भी व्यवसाय जो अपने योजनाकारों की भूमिकाओं को निर्णय-निर्माताओं (डेटा इकट्ठा करने वालों और प्रोग्रामर से) में बदलने में समय और पैसा खर्च करता है, उसे इससे कई गुना अधिक लाभ होता है। जो व्यवसाय इस निवेश का विरोध करते हैं वे ऐसा अपने जोखिम पर करते हैं।
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