数据通常在公司内部已经可用可以帮助我们减少内部不确定性。例如库存库存可以作为储备来应对不可预见的事件和供需的突然变化。供应链必须响应实际需求同时保持高水平的客户服务。然而最好的选择是根据可靠的预测不断优化库存。为了实现这一目标优化模式不仅必须应对需求和需求的不确定性还必须应对供应方的不确定性因为正如我们已经提到的供应商交货延迟或质量变化经常发生。
为了实现一个好的优化模型你必须不断问自己为什么库存与供应链不同步无论是下游还是上游。通过发现这些情况的原因优化模型必须面对的不确定性也将被揭示。下 日本电话号码数据 一步是识别支持该模型的数据这些数据可能在系统或中可用例如延迟交货或质量问题。保养企业应该牢记墨菲定律因为“一切可能出错的事情就一定会出错而且是在最糟糕的时候”这是千真万确的。在生产方面有必要预测故障以防止在重载期间发生故障从而造成更多的供应问题从而产生客户服务问题。
组织需要预防性维护计划能够预测和预防因磨损而导致的故障。预测性维护（例如使用测量设备、过程或材料信息的传感器）是预防性维护的最终补充以提高设备和机械的性能。这使您可以实现流程自动化、提醒操作员注意重要或意外事件以及收集数据以监控和测量机器性能。如果您更进一步通过根据历史故障数据对传感器数据进行全面分析可以揭示更复杂的模式因此您可以对多个传感器的读数变化做出反应而不是简单地对传感器读数做出反应从而更早地解决问题。