Think Tank RSS
«Usikkerhet er den eneste sikkerheten det er,» matematiker John Allen Paulos skrev en gang. Innkjøp og supply chain management bransjer er intet unntak, men neste generasjons teknologi gir trender verdt å se på.
med tiden har forsyningskjeden skiftet fra back-office-funksjonen den en gang var til en strategisk driver for forretningsvekst. Moderne forretningsmodeller, teknologiske fremskritt og innovative prosesser har gjort forsyningskjeder effektive og smidige.
Forsyningskjeder vil bli mer komplekse og internasjonalt spredt. Innkjøpsledere må bygge på nyere funksjoner for å hjelpe dem med å navigere i det skiftende forretningslandskapet og tilpasse seg raskt.
Hvordan vil forsyningskjeder se ut i år 2030? Big data, cloud computing, artificial intelligence (AI), robotic process automation (RPA) og internet of things (iot) vil hjelpe innkjøpsledere, entreprenører og supply chain managers møte fremtidig etterspørsel.
mens big data i logistikk fortsatt er i sin barndom, er DET grunnlaget SOM AI, cloud computing og RPA blir mer nøyaktige og effektive for å forenkle oppgaver og henvise dem til automatiserte systemer. Big data utvider datasettet for analyse utover de tradisjonelle interne dataene i forsyningskjedestyringssystemer og programvare. Det gjelder også statistiske prosesser til nye og eksisterende datakilder. Nå mangler de fleste selskaper verktøy og kunnskap til å utforske og utnytte store data i sine forsyningskjeder. I fremtiden vil disse verktøyene være mer tilgjengelige.
Cloud Computing og AI
Forsyningskjeder genererer store data, og skybasert AI gjør disse dataene til innsikt. Cloud computing kombinert MED AI har forvandlet hvordan forsyningskjeder opererer, og dets evner vil bare øke i kompleksitet de neste 10 årene. Gjennom prediktiv analyse kan sky-og AI-systemer bruke tidligere trender og markedsindikatorer for å lette følgende prosesser:
- drive prosessautomatisering
- informere leverandørvalg
- forbedre kundesupport
- strømlinjeforming av leverandørinnføring og automatisering av leverandørstyring
- gir sanntidsinformasjon om forsendelser
- analysere transportørytelse
- forutse trender i operasjonelle problemer
progressive selskaper allerede utnytte supply chain kunnskap styringssystemer for å svare på supply chain vanskeligheter i sanntid. Med en skybasert, mobilaktivert løsning legger veiledere inn informasjon fra arbeidsstedet og varsler umiddelbart operatørene.
Bedrifter kan bygge transparente leverandørforhold ved å automatisere informasjonsutvekslingen mellom en organisasjon og dens leverandører og entreprenører. Organisasjoner kan enkelt administrere sine leverandører ned til hver enkelt arbeidstaker på tvers av geografisk spredte arbeidssteder. Arbeidere kan fullføre stedsspesifikk orientering og opplæring på nettet før de setter foten på stedet. Operatører kan spore fullføringsstatusen til opplæringsplanen og vurdere kunnskapsoppbevaring gjennom online evalueringer.
Analytics kan hjelpe bedrifter med å overvåke leverandør – / leverandøregenskaper og spore data om leverandørens samsvar eller ytelse. Tradisjonelt har ulike avdelinger samlet denne informasjonen gjennom papirposter. Beslutningstakere måtte sile gjennom hauger av papirer eller elektroniske filer for å finne denne informasjonen. I dag gjør advanced analytics det mulig for operatører å definere leverandørattributter for å kategorisere dem i logiske profilseksjoner. Detaljerte leverandørprofiler gjør det enklere for operatørene å raskt hente, behandle og validere leverandørinformasjon i løpet av sekunder.
når en ny leverandør er ombord, vil innsamling, verifisering og lagring av leverandørdata sikre ansvarlig leverandørrisikostyring. En avansert analysemotor kan analysere disse dataene for å generere innsikt i leverandørens ytelse i sanntid. Slik innsikt gir sourcing-fagfolk mulighet til enkelt å overvåke leverandør-og leverandørutvalget, deres legitimasjon som Forsikringsbevis (COIs) og deres samsvarsstatus.
Å Levere konkrete kostnadsbesparelser har alltid vært en kritisk oppgave for innkjøp og vil fortsatt være en høy prioritet i det neste tiåret. Med tanke på dette må innkjøpsledere se etter nyere måter å oppnå kostnadseffektivitet på. En måte er gjennom leverandøranalyse. Kritisk leverandørinformasjon er ofte fanget i varierende datahåndteringssystemer. Ved å konsolidere dataene i ett felles depot, får operatørene bedre oversikt over utgifter i hele verdikjeden. Et sentralisert dataramme, supplert med en analysemotor, kan for eksempel hjelpe beslutningstakere med å identifisere dyre eller lavpresterende leverandører. Et nytt sentralt datahåndteringssystem kan integreres sømløst med det eldre systemet gjennom api-er (application programming interfaces).
Robotic Process Automation
Roboter forventes å se «sterk vekst de neste fem årene, spesielt innen forsyningskjedeoperasjoner som inkluderer lavere verdi, potensielt farlige eller høyrisikooppgaver,» Ifølge Deloitte. Med den massive veksten i e-handel, dette bør ikke overraske noen i logistikk verden. Robotteknologiske applikasjoner inkluderer automatiserte kjøretøy som droner, lastebiler og tog, siste milleveranser og lagrings-og gjenfinningssystemer (ASR).
den økte bruken av autonome roboter kan oppnå følgende mål:
- øke effektiviteten og produktiviteten
- redusere re-arbeid og risiko priser
- forbedre ansattes sikkerhet
- utføre dagligdagse oppgaver slik at mennesker kan arbeide mer strategisk innsats
- øke inntektene ved å forbedre ordreoppfyllelse og leveringshastighet, slik at kundene fornøyde
Nye prisstrukturer vil muliggjøre selskaper å investere i automatisering, noe som gjør spranget inn robotikk mye mer gjennomførbart. Ved Hjelp Av En RaaS-type modell (Robotics as A Service) leier tilbydere enheter gjennom en månedlig servicekontrakt i stedet for kunder som betaler en up-front kapitalutgifter.
Tingenes Internett
en voksende trend for ledere i forsyningskjeden er ressurssporing gjennom IoT for å spare tid og penger og muliggjøre datadrevne beslutninger.
IoT består av sammenkoblede fysiske enheter som kan overvåke, samle inn og sende data til skybasert programvare for analyse via Wi-Fi. Iot-enheter har forbedret kvalitetsstyring i forsyningskjeder gjennom GPS-sporing av forsendelser og overvåking av pakkeforhold. RFID-brikker, smarte enheter og mobile sensorer kan spore og godkjenne produkter, måle temperatur, fuktighet, lysnivåer, bevegelse, håndtering, hastighet og andre miljøfaktorer for forsendelser.
det økende tempoet i teknologisk innovasjon driver digitale supply chain management løsninger. Heldigvis vil den tekniske reisen bli mer tilgjengelig og kostnadseffektiv etter hvert som flere teknologier dukker opp. Organisasjoner som raskt tar i bruk disse nye løsningene mens de gradvis erstatter eldre systemer, vil bedre navigere dette tiåret med større innsikt og effektivitet.
Danny Shields er vice president of industry relations hos Avetta, en leverandør av skybasert teknologi for risikostyring i forsyningskjeden.
«Usikkerhet er den eneste sikkerheten som finnes,» skrev matematiker John Allen Paulos en gang. Innkjøp og supply chain management bransjer er intet unntak, men neste generasjons teknologi gir trender verdt å se på.
med tiden har forsyningskjeden skiftet fra back-office-funksjonen den en gang var til en strategisk driver for forretningsvekst. Moderne forretningsmodeller, teknologiske fremskritt og innovative prosesser har gjort forsyningskjeder effektive og smidige.
Forsyningskjeder vil bli mer komplekse og internasjonalt spredt. Innkjøpsledere må bygge på nyere funksjoner for å hjelpe dem med å navigere i det skiftende forretningslandskapet og tilpasse seg raskt.
Hvordan vil forsyningskjeder se ut i år 2030? Big data, cloud computing, artificial intelligence (AI), robotic process automation (RPA) og internet of things (iot) vil hjelpe innkjøpsledere, entreprenører og supply chain managers møte fremtidig etterspørsel.
mens big data i logistikk fortsatt er i sin barndom, er DET grunnlaget SOM AI, cloud computing og RPA blir mer nøyaktige og effektive for å forenkle oppgaver og henvise dem til automatiserte systemer. Big data utvider datasettet for analyse utover de tradisjonelle interne dataene i forsyningskjedestyringssystemer og programvare. Det gjelder også statistiske prosesser til nye og eksisterende datakilder. Nå mangler de fleste selskaper verktøy og kunnskap til å utforske og utnytte store data i sine forsyningskjeder. I fremtiden vil disse verktøyene være mer tilgjengelige.
Cloud Computing og AI
Forsyningskjeder genererer store data, og skybasert AI gjør disse dataene til innsikt. Cloud computing kombinert MED AI har forvandlet hvordan forsyningskjeder opererer, og dets evner vil bare øke i kompleksitet de neste 10 årene. Gjennom prediktiv analyse kan sky-og AI-systemer bruke tidligere trender og markedsindikatorer for å lette følgende prosesser:
- drive prosessautomatisering
- informere leverandørvalg
- forbedre kundesupport
- strømlinjeforming av leverandørinnføring og automatisering av leverandørstyring
- gir sanntidsinformasjon om forsendelser
- analysere transportørytelse
- forutse trender i operasjonelle problemer
progressive selskaper allerede utnytte supply chain kunnskap styringssystemer for å svare på supply chain vanskeligheter i sanntid. Med en skybasert, mobilaktivert løsning legger veiledere inn informasjon fra arbeidsstedet og varsler umiddelbart operatørene.
Bedrifter kan bygge transparente leverandørforhold ved å automatisere informasjonsutvekslingen mellom en organisasjon og dens leverandører og entreprenører. Organisasjoner kan enkelt administrere sine leverandører ned til hver enkelt arbeidstaker på tvers av geografisk spredte arbeidssteder. Arbeidere kan fullføre stedsspesifikk orientering og opplæring på nettet før de setter foten på stedet. Operatører kan spore fullføringsstatusen til opplæringsplanen og vurdere kunnskapsoppbevaring gjennom online evalueringer.
Analytics kan hjelpe bedrifter med å overvåke leverandør – / leverandøregenskaper og spore data om leverandørens samsvar eller ytelse. Tradisjonelt har ulike avdelinger samlet denne informasjonen gjennom papirposter. Beslutningstakere måtte sile gjennom hauger av papirer eller elektroniske filer for å finne denne informasjonen. I dag gjør advanced analytics det mulig for operatører å definere leverandørattributter for å kategorisere dem i logiske profilseksjoner. Detaljerte leverandørprofiler gjør det enklere for operatørene å raskt hente, behandle og validere leverandørinformasjon i løpet av sekunder.
når en ny leverandør er ombord, vil innsamling, verifisering og lagring av leverandørdata sikre ansvarlig leverandørrisikostyring. En avansert analysemotor kan analysere disse dataene for å generere innsikt i leverandørens ytelse i sanntid. Slik innsikt gir sourcing-fagfolk mulighet til enkelt å overvåke leverandør-og leverandørutvalget, deres legitimasjon som Forsikringsbevis (COIs) og deres samsvarsstatus.
Å Levere konkrete kostnadsbesparelser har alltid vært en kritisk oppgave for innkjøp og vil fortsatt være en høy prioritet i det neste tiåret. Med tanke på dette må innkjøpsledere se etter nyere måter å oppnå kostnadseffektivitet på. En måte er gjennom leverandøranalyse. Kritisk leverandørinformasjon er ofte fanget i varierende datahåndteringssystemer. Ved å konsolidere dataene i ett felles depot, får operatørene bedre oversikt over utgifter i hele verdikjeden. Et sentralisert dataramme, supplert med en analysemotor, kan for eksempel hjelpe beslutningstakere med å identifisere dyre eller lavpresterende leverandører. Et nytt sentralt datahåndteringssystem kan integreres sømløst med det eldre systemet gjennom api-er (application programming interfaces).
Robotic Process Automation
Roboter forventes å se «sterk vekst de neste fem årene, spesielt innen forsyningskjedeoperasjoner som inkluderer lavere verdi, potensielt farlige eller høyrisikooppgaver,» Ifølge Deloitte. Med den massive veksten i e-handel, dette bør ikke overraske noen i logistikk verden. Robotteknologiske applikasjoner inkluderer automatiserte kjøretøy som droner, lastebiler og tog, siste milleveranser og lagrings-og gjenfinningssystemer (ASR).
den økte bruken av autonome roboter kan oppnå følgende mål:
- øke effektiviteten og produktiviteten
- redusere re-arbeid og risiko priser
- forbedre ansattes sikkerhet
- utføre dagligdagse oppgaver slik at mennesker kan arbeide mer strategisk innsats
- øke inntektene ved å forbedre ordreoppfyllelse og leveringshastighet, slik at kundene fornøyde
Nye prisstrukturer vil muliggjøre selskaper å investere i automatisering, noe som gjør spranget inn robotikk mye mer gjennomførbart. Ved Hjelp Av En RaaS-type modell (Robotics as A Service) leier tilbydere enheter gjennom en månedlig servicekontrakt i stedet for kunder som betaler en up-front kapitalutgifter.
Tingenes Internett
en voksende trend for ledere i forsyningskjeden er ressurssporing gjennom IoT for å spare tid og penger og muliggjøre datadrevne beslutninger.
IoT består av sammenkoblede fysiske enheter som kan overvåke, samle inn og sende data til skybasert programvare for analyse via Wi-Fi. Iot-enheter har forbedret kvalitetsstyring i forsyningskjeder gjennom GPS-sporing av forsendelser og overvåking av pakkeforhold. RFID-brikker, smarte enheter og mobile sensorer kan spore og godkjenne produkter, måle temperatur, fuktighet, lysnivåer, bevegelse, håndtering, hastighet og andre miljøfaktorer for forsendelser.
det økende tempoet i teknologisk innovasjon driver digitale supply chain management løsninger. Heldigvis vil den tekniske reisen bli mer tilgjengelig og kostnadseffektiv etter hvert som flere teknologier dukker opp. Organisasjoner som raskt tar i bruk disse nye løsningene mens de gradvis erstatter eldre systemer, vil bedre navigere dette tiåret med større innsikt og effektivitet.
Danny Shields er vice president of industry relations hos Avetta, en leverandør av skybasert teknologi for risikostyring i forsyningskjeden.