Supply Chain Analytics Maturity
Dit project ontwikkelt een data-gedreven methode voor het meten van supply chain volwassenheid, gericht op verbetering en voorbereiding op onzekerheid.
Projectdetails
Inleiding
Argusi (www.argusi.org) is een onafhankelijk logistiek adviesbureau gespecialiseerd in supply chain analytics en optimalisatie. Argusi maakt daarbij gebruik van een sterk kwantitatieve en methodische aanpak waarmee zowel grote internationale spelers als het (grotere) MKB bediend worden.
Aanleiding
De directe aanleiding voor dit project is een onderzoek dat Argusi heeft uitgevoerd in het laatste kwartaal van 2019 en het begin van 2020 onder een selectie van zijn opdrachtgevers. Gevraagd naar de grootste uitdagingen in 2020 gaven de respondenten aan dat het met name de toenemende kostendruk, serviceproblemen en businesscontinuïteit waren die voor de grootste problemen zouden zorgen.
De toegenomen onzekerheid door mogelijke Brexit, handelsoorlog en bouwcrisis zorgden voor grote vraagstukken. Niet wetende dat met het Covid-19 virus de hele wereld op zijn kop zou komen te staan.
Uit het onderzoek dat we hebben uitgevoerd, is naar voren gekomen dat er grote behoefte is om systematisch supply chains te kunnen evalueren (lees: kwantitatief, data-gedreven) om vervolgens een gericht stappenplan en agenda samen te stellen die helpt om de huidige inrichting te verbeteren.
Huidige Instrumenten
De bestaande instrumenten die beschikbaar zijn (quick-check tools, maturity scans, kwalitatieve surveys) bieden nauwelijks uitkomst om objectief vast te stellen wat de sterktes en zwaktes in specifieke supply chains zijn en maken onderling vergelijken onmogelijk.
Ontwikkeling van de Methode
Door een methode te ontwikkelen die systematisch een supply chain in kaart brengt en daarbij gebruik maakt van de nieuwste kwantitatieve analysetechnieken, kunnen we objectief vaststellen wat de volwassenheid is (per onderdeel in de supply chain) en kunnen we uit de data die we verzamelen lessen trekken.
Doelstelling van het Project
De doelstelling van dit project is de haalbaarheid vast te stellen van een data-gedreven supply chain volwassenheidsmeting die bedrijven helpt om hun supply chain te verbeteren en voor te bereiden op de (toegenomen) onzekerheid in de wereld.
We zullen in dit project onze methode doorontwikkelen en geschikt maken voor een uitgebreide test onder 20 tot 30 supply chain professionals, die reeds betrokken zijn geweest bij het onderzoek dat de aanleiding vormt van dit project, in een periode van 4 maanden.
Resultaten van het Project
Het resultaat van dit project zal een test zijn waarin we de haalbaarheid hebben weten vast te stellen middels een gerichte test. We hebben dan de volwassenheid van de betreffende supply chains systematisch in kaart gebracht (zie ons framework met de verschillende onderdelen in hoofdstuk 3) en 2) gerichte verbetermaatregelen voorgesteld en geprioriteerd op basis van deze volwassenheid.
Dit haalbaarheidsproject wordt om de belangrijkste onderwerpen en trends binnen de verschillende sectoren te achterhalen (op basis van data) en richting te geven aan de te ontwikkelen methodiek.
Innovatie
De innovatie bestaat uit een volwassenheidsmeting in de supply chain die wordt gebaseerd op een kwantitatieve aanpak waarbij er op een systematische wijze de verschillende onderdelen van de supply chain in kaart worden gebracht. Hierdoor is, in tegenstelling tot de huidige kwalitatieve aanpakken beschikbaar in de markt, ook vergelijking tussen de verschillende supply chains mogelijk.
Om dit te kunnen doen maken we gebruik van een techniek die bekendstaat onder de naam DEA (Data Envelopment Analysis), die helpt om gelijksoortige supply chains te vinden die daadwerkelijk met elkaar vergeleken kunnen worden (appels met appels vergelijken).
Financiële details & Tijdlijn
Financiële details
Subsidiebedrag | € 20.000 |
Totale projectbegroting | € 68.000 |
Tijdlijn
Startdatum | 1-5-2020 |
Einddatum | 1-10-2020 |
Subsidiejaar | 2020 |
Partners & Locaties
Projectpartners
- Argusi b.v.penvoerder
Land(en)
Vergelijkbare projecten binnen MIT Haalbaarheid
Project | Regeling | Bedrag | Jaar | Actie |
---|---|---|---|---|
Supply Chain monitoring met Machine LearningDit project onderzoekt de haalbaarheid van een innovatieve Machine Learning techniek voor continue monitoring in de supply chain. | Mkb-innovati... | € 20.000 | 2022 | Details |
De inzet van Patroonherkenning in het verbeteren van de Supply ChainDit project onderzoekt de haalbaarheid van een data-gedreven verbeterprogramma voor supply chains met patroonherkenning. | Mkb-innovati... | € 20.000 | 2022 | Details |
Betaalbare AGV oplossing voor het MKBNubes onderzoekt de haalbaarheid van een betaalbaar AGV-systeem voor order picking, gericht op het verbeteren van logistieke processen in het mkb. | Mkb-innovati... | € 20.000 | 2021 | Details |
Data gedreven schadeanalyse voor de voorspelling van zakelijke elektronica reparatiesHet project onderzoekt de haalbaarheid van een deep learning model voor het optimaliseren van elektronicareparaties binnen het Afterservice platform, met als doel kosten en doorlooptijden te verlagen. | Mkb-innovati... | € 20.000 | 2023 | Details |
Haalbaarheid van een innovatieve enzymsensor voor de voedingsindustrieHet project onderzoekt de haalbaarheid van goedkope biosensoren voor vroege detectie van contaminanten in de landbouw-, water- en voedselketen, met als doel voedselveiligheid en kwaliteit te verbeteren. | Mkb-innovati... | € 20.000 | 2023 | Details |
Supply Chain monitoring met Machine Learning
Dit project onderzoekt de haalbaarheid van een innovatieve Machine Learning techniek voor continue monitoring in de supply chain.
De inzet van Patroonherkenning in het verbeteren van de Supply Chain
Dit project onderzoekt de haalbaarheid van een data-gedreven verbeterprogramma voor supply chains met patroonherkenning.
Betaalbare AGV oplossing voor het MKB
Nubes onderzoekt de haalbaarheid van een betaalbaar AGV-systeem voor order picking, gericht op het verbeteren van logistieke processen in het mkb.
Data gedreven schadeanalyse voor de voorspelling van zakelijke elektronica reparaties
Het project onderzoekt de haalbaarheid van een deep learning model voor het optimaliseren van elektronicareparaties binnen het Afterservice platform, met als doel kosten en doorlooptijden te verlagen.
Haalbaarheid van een innovatieve enzymsensor voor de voedingsindustrie
Het project onderzoekt de haalbaarheid van goedkope biosensoren voor vroege detectie van contaminanten in de landbouw-, water- en voedselketen, met als doel voedselveiligheid en kwaliteit te verbeteren.
Vergelijkbare projecten uit andere regelingen
Project | Regeling | Bedrag | Jaar | Actie |
---|---|---|---|---|
A CO2-reduction toolbox towards sustainable supply chainsHet project ontwikkelt een toolbox voor bedrijven om CO2-reductie in supply chains te optimaliseren, ter ondersteuning van de doelen van het Klimaatakkoord van Parijs. | Mkb-innovati... | € 88.200 | 2018 | Details |
MEGEOSArgusI B.V. en EyeOn B.V. ontwikkelen samen een big data-dienst voor efficiëntere multi-echelon logistieke oplossingen, gericht op het verbeteren van supply chain management voor grote ondernemingen. | Mkb-innovati... | € 200.000 | 2015 | Details |
Ontwikkeling Simulatieplatform voor Service LogisticsOntwikkel een gebruiksvriendelijk simulatieplatform voor service logistics dat MKB's helpt bij het maken van datagestuurde beslissingen en bottleneck-analyses met minimale technische kennis. | Mkb-innovati... | € 160.650 | 2016 | Details |
SUcCes— The SUpply Chain Solution ('Evers Manders mit succes the supply chain solution')Het project ontwikkelt een technologie voor real-time monitoring van temperatuur en authenticiteit in de farmaceutische logistieke keten om de kwaliteit van medicijnen te waarborgen. | Mkb-innovati... | € 196.252 | 2016 | Details |
SuSeaTrackHet project ontwikkelt een systeem voor kwaliteitsbewaking van zeevruchten tijdens transport, om voedselverspilling te verminderen. | Mkb-innovati... | € 174.300 | 2023 | Details |
A CO2-reduction toolbox towards sustainable supply chains
Het project ontwikkelt een toolbox voor bedrijven om CO2-reductie in supply chains te optimaliseren, ter ondersteuning van de doelen van het Klimaatakkoord van Parijs.
MEGEOS
ArgusI B.V. en EyeOn B.V. ontwikkelen samen een big data-dienst voor efficiëntere multi-echelon logistieke oplossingen, gericht op het verbeteren van supply chain management voor grote ondernemingen.
Ontwikkeling Simulatieplatform voor Service Logistics
Ontwikkel een gebruiksvriendelijk simulatieplatform voor service logistics dat MKB's helpt bij het maken van datagestuurde beslissingen en bottleneck-analyses met minimale technische kennis.
SUcCes— The SUpply Chain Solution ('Evers Manders mit succes the supply chain solution')
Het project ontwikkelt een technologie voor real-time monitoring van temperatuur en authenticiteit in de farmaceutische logistieke keten om de kwaliteit van medicijnen te waarborgen.
SuSeaTrack
Het project ontwikkelt een systeem voor kwaliteitsbewaking van zeevruchten tijdens transport, om voedselverspilling te verminderen.