Think Tank RSS
„nejistota je jediná jistota, kterou existuje,“ napsal kdysi matematik John Allen Paulos. Odvětví nákupu a řízení dodavatelského řetězce nejsou výjimkou, ale technologie nové generace poskytuje trendy, které stojí za to sledovat.
postupem času se dodavatelský řetězec posunul z funkce back-office, kterou kdysi byl, na strategický hnací motor růstu podnikání. Současné obchodní modely, technologický pokrok a inovativní procesy učinily dodavatelské řetězce efektivními a agilními.
dodavatelské řetězce se stanou složitějšími a mezinárodně rozptýlenými. Vedoucí nákupu musí stavět na novějších schopnostech, které jim pomohou orientovat se v měnícím se podnikatelském prostředí a rychle se přizpůsobit.
jak budou vypadat dodavatelské řetězce v roce 2030? Velká data, cloud computing, umělá inteligence (AI), robotická automatizace procesů (RPA) a internet věcí (IoT) pomohou vedoucím zakázkám, dodavatelům a manažerům dodavatelského řetězce uspokojit budoucí poptávku.
zatímco velká data v logistice jsou ještě v plenkách, je to základ, na kterém se AI, cloud computing a RPA stávají přesnějšími a efektivnějšími při zjednodušování úkolů a jejich zařazování do automatizovaných systémů. Big data rozšiřuje datovou sadu pro analýzu nad rámec tradičních interních dat v systémech řízení dodavatelského řetězce a softwaru. Aplikuje také statistické procesy na nové a stávající zdroje dat. Nyní většina společností postrádá nástroje a znalosti k prozkoumání a využití velkých dat ve svých dodavatelských řetězcích. V budoucnu budou tyto nástroje přístupnější.
Cloud Computing a AI
dodavatelské řetězce generují velká data a cloudová AI mění tato data na poznatky. Cloud computing spojený s AI změnil způsob fungování dodavatelských řetězců a jeho schopnosti se v příštích 10 letech zvýší. Prostřednictvím prediktivní analýzy mohou cloudové a AI systémy využívat minulé trendy a tržní ukazatele k usnadnění následujících procesů:
- automatizace procesů napájení
- informování o výběru dodavatele
- zlepšení zákaznické podpory
- zefektivnění onboardingu dodavatelů a automatizace správy dodavatelů
- poskytování informací o zásilkách v reálném čase
- analýza výkonu dopravce
- předvídání trendů v provozních otázkách
progresivní společnosti již využívají systémy řízení znalostí dodavatelského řetězce k tomu, aby reagovat na problémy dodavatelského řetězce v reálném čase. Díky cloudovému řešení podporujícímu mobilní zařízení supervizoři zadávají informace z pracoviště a okamžitě oznamují operátorům.
společnosti mohou budovat transparentní dodavatelské vztahy automatizací výměny informací mezi organizací a jejími dodavateli a dodavateli. Organizace mohou snadno spravovat své dodavatele až na každého jednotlivého pracovníka napříč geograficky rozptýlenými pracovišti. Pracovníci mohou dokončit site-specific orientaci a školení on-line, než vkročit na místě. Provozovatelé mohou sledovat stav dokončení učebních osnov a hodnotit uchování znalostí prostřednictvím online hodnocení.
analytika může společnostem pomoci sledovat schopnosti dodavatele/dodavatele a sledovat data o shodě nebo výkonu dodavatele. Tradičně různé oddělení sestavovaly tyto informace prostřednictvím papírových záznamů. Ti, kdo rozhodují, museli prohledávat hromady papírů nebo elektronických souborů, aby našli tyto informace. Pokročilá analytika dnes umožňuje operátorům Definovat atributy dodavatele a kategorizovat je do logických sekcí profilu. Podrobné profily dodavatelů usnadňují operátorům rychlé načítání, zpracování a ověření informací o dodavatelích během několika sekund.
jakmile je nový dodavatel na palubě, shromažďování, ověřování a ukládání dat dodavatele zajistí odpovědné řízení rizik dodavatele. Špičkový analytický modul může tato data analyzovat a generovat informace o výkonu dodavatelů v reálném čase. Tyto poznatky umožňují profesionálům v oblasti získávání zdrojů snadno sledovat skupinu dodavatelů a dodavatelů, jejich pověření, jako jsou osvědčení o pojištění (Coi) a jejich stav shody.
dosažení hmatatelných úspor nákladů bylo vždy kritickým úkolem pro zadávání veřejných zakázek a v příštím desetiletí bude i nadále vysokou prioritou. Vzhledem k tomu budou muset vedoucí nákupu hledat novější způsoby, jak dosáhnout efektivity nákladů. Jedním ze způsobů je analýza dodavatelů. Kritické informace o dodavatelích jsou často zachyceny v různých systémech správy dat. Konsolidace těchto dat do jednoho společného úložiště pomáhá operátorům lépe zviditelnit výdaje v celém hodnotovém řetězci. Centralizovaný datový rámec, doplněný například analytickým motorem, může tvůrcům rozhodnutí pomoci identifikovat drahé nebo málo výkonné dodavatele. Nový centrální systém pro správu dat lze hladce integrovat se starším systémem prostřednictvím aplikačních programovacích rozhraní (API).
robotická automatizace procesů
Očekává se, že roboti v příštích pěti letech zaznamenají „silný růst, zejména v rámci operací dodavatelského řetězce, které zahrnují úkoly s nižší hodnotou, potenciálně nebezpečné nebo vysoce rizikové“, uvádí Deloitte. S masivním růstem elektronického obchodování by to nemělo nikoho ve světě logistiky překvapit. Aplikace robotické technologie zahrnují automatizovaná vozidla, jako jsou drony, nákladní automobily a vlaky, dodávky na poslední míli a skladovací a vyhledávací systémy (ASRS).
zvýšené používání autonomních robotů může dosáhnout následujících cílů:
- zvýšit efektivitu a produktivitu
- snížit míru re-práce a rizika
- zlepšit bezpečnost zaměstnanců
- provádět světské úkoly, aby lidé mohli pracovat více strategického úsilí
- zvýšit příjmy zlepšením plnění objednávek a rychlosti doručení, takže zákazníci spokojeni
nové cenové struktury umožní společnostem investovat do automatizace, což skok do robotiky mnohem proveditelnější. Pomocí modelu typu RaaS (Robotika jako služba) pronajímají poskytovatelé jednotky prostřednictvím měsíční servisní smlouvy místo toho, aby zákazníci platili počáteční kapitálové výdaje.
Internet věcí
novým trendem pro manažery dodavatelského řetězce je sledování aktiv prostřednictvím Internetu věcí, které šetří čas a peníze a umožňuje rozhodování založené na datech.
IoT se skládá z propojených fyzických zařízení, která mohou monitorovat, shromažďovat a odesílat data do cloudového softwaru pro analýzu přes Wi-Fi. Zařízení IoT zlepšily řízení kvality v dodavatelských řetězcích prostřednictvím GPS sledování zásilek a sledování podmínek balíků. RFID čipy, inteligentní zařízení a mobilní senzory mohou sledovat a ověřovat produkty, měřit teplotu, vlhkost, úroveň světla, pohyb, manipulaci, rychlost a další faktory prostředí zásilek.
rostoucí tempo technologických inovací pohání digitální řešení řízení dodavatelského řetězce. Naštěstí se zahájení technické cesty stane dostupnějším a nákladově efektivnějším, jakmile se objeví více technologií. Organizace, které rychle přijmou tato vznikající řešení a postupně nahrazují starší systémy, budou v tomto desetiletí lépe procházet s větším vhledem a efektivitou.
Danny Shields je viceprezidentem pro průmyslové vztahy v Avettě, poskytovateli technologie řízení rizik v cloudovém dodavatelském řetězci.
„nejistota je jediná jistota, kterou existuje,“ napsal kdysi matematik John Allen Paulos. Odvětví nákupu a řízení dodavatelského řetězce nejsou výjimkou, ale technologie nové generace poskytuje trendy, které stojí za to sledovat.
postupem času se dodavatelský řetězec posunul z funkce back-office, kterou kdysi byl, na strategický hnací motor růstu podnikání. Současné obchodní modely, technologický pokrok a inovativní procesy učinily dodavatelské řetězce efektivními a agilními.
dodavatelské řetězce se stanou složitějšími a mezinárodně rozptýlenými. Vedoucí nákupu musí stavět na novějších schopnostech, které jim pomohou orientovat se v měnícím se podnikatelském prostředí a rychle se přizpůsobit.
jak budou vypadat dodavatelské řetězce v roce 2030? Velká data, cloud computing, umělá inteligence (AI), robotická automatizace procesů (RPA) a internet věcí (IoT) pomohou vedoucím zakázkám, dodavatelům a manažerům dodavatelského řetězce uspokojit budoucí poptávku.
zatímco velká data v logistice jsou ještě v plenkách, je to základ, na kterém se AI, cloud computing a RPA stávají přesnějšími a efektivnějšími při zjednodušování úkolů a jejich zařazování do automatizovaných systémů. Big data rozšiřuje datovou sadu pro analýzu nad rámec tradičních interních dat v systémech řízení dodavatelského řetězce a softwaru. Aplikuje také statistické procesy na nové a stávající zdroje dat. Nyní většina společností postrádá nástroje a znalosti k prozkoumání a využití velkých dat ve svých dodavatelských řetězcích. V budoucnu budou tyto nástroje přístupnější.
Cloud Computing a AI
dodavatelské řetězce generují velká data a cloudová AI mění tato data na poznatky. Cloud computing spojený s AI změnil způsob fungování dodavatelských řetězců a jeho schopnosti se v příštích 10 letech zvýší. Prostřednictvím prediktivní analýzy mohou cloudové a AI systémy využívat minulé trendy a tržní ukazatele k usnadnění následujících procesů:
- automatizace procesů napájení
- informování o výběru dodavatele
- zlepšení zákaznické podpory
- zefektivnění onboardingu dodavatelů a automatizace správy dodavatelů
- poskytování informací o zásilkách v reálném čase
- analýza výkonu dopravce
- předvídání trendů v provozních otázkách
progresivní společnosti již využívají systémy řízení znalostí dodavatelského řetězce k tomu, aby reagovat na problémy dodavatelského řetězce v reálném čase. Díky cloudovému řešení podporujícímu mobilní zařízení supervizoři zadávají informace z pracoviště a okamžitě oznamují operátorům.
společnosti mohou budovat transparentní dodavatelské vztahy automatizací výměny informací mezi organizací a jejími dodavateli a dodavateli. Organizace mohou snadno spravovat své dodavatele až na každého jednotlivého pracovníka napříč geograficky rozptýlenými pracovišti. Pracovníci mohou dokončit site-specific orientaci a školení on-line, než vkročit na místě. Provozovatelé mohou sledovat stav dokončení učebních osnov a hodnotit uchování znalostí prostřednictvím online hodnocení.
analytika může společnostem pomoci sledovat schopnosti dodavatele/dodavatele a sledovat data o shodě nebo výkonu dodavatele. Tradičně různé oddělení sestavovaly tyto informace prostřednictvím papírových záznamů. Ti, kdo rozhodují, museli prohledávat hromady papírů nebo elektronických souborů, aby našli tyto informace. Pokročilá analytika dnes umožňuje operátorům Definovat atributy dodavatele a kategorizovat je do logických sekcí profilu. Podrobné profily dodavatelů usnadňují operátorům rychlé načítání, zpracování a ověření informací o dodavatelích během několika sekund.
jakmile je nový dodavatel na palubě, shromažďování, ověřování a ukládání dat dodavatele zajistí odpovědné řízení rizik dodavatele. Špičkový analytický modul může tato data analyzovat a generovat informace o výkonu dodavatelů v reálném čase. Tyto poznatky umožňují profesionálům v oblasti získávání zdrojů snadno sledovat skupinu dodavatelů a dodavatelů, jejich pověření, jako jsou osvědčení o pojištění (Coi) a jejich stav shody.
dosažení hmatatelných úspor nákladů bylo vždy kritickým úkolem pro zadávání veřejných zakázek a v příštím desetiletí bude i nadále vysokou prioritou. Vzhledem k tomu budou muset vedoucí nákupu hledat novější způsoby, jak dosáhnout efektivity nákladů. Jedním ze způsobů je analýza dodavatelů. Kritické informace o dodavatelích jsou často zachyceny v různých systémech správy dat. Konsolidace těchto dat do jednoho společného úložiště pomáhá operátorům lépe zviditelnit výdaje v celém hodnotovém řetězci. Centralizovaný datový rámec, doplněný například analytickým motorem, může tvůrcům rozhodnutí pomoci identifikovat drahé nebo málo výkonné dodavatele. Nový centrální systém pro správu dat lze hladce integrovat se starším systémem prostřednictvím aplikačních programovacích rozhraní (API).
robotická automatizace procesů
Očekává se, že roboti v příštích pěti letech zaznamenají „silný růst, zejména v rámci operací dodavatelského řetězce, které zahrnují úkoly s nižší hodnotou, potenciálně nebezpečné nebo vysoce rizikové“, uvádí Deloitte. S masivním růstem elektronického obchodování by to nemělo nikoho ve světě logistiky překvapit. Aplikace robotické technologie zahrnují automatizovaná vozidla, jako jsou drony, nákladní automobily a vlaky, dodávky na poslední míli a skladovací a vyhledávací systémy (ASRS).
zvýšené používání autonomních robotů může dosáhnout následujících cílů:
- zvýšit efektivitu a produktivitu
- snížit míru re-práce a rizika
- zlepšit bezpečnost zaměstnanců
- provádět světské úkoly, aby lidé mohli pracovat více strategického úsilí
- zvýšit příjmy zlepšením plnění objednávek a rychlosti doručení, takže zákazníci spokojeni
nové cenové struktury umožní společnostem investovat do automatizace, což skok do robotiky mnohem proveditelnější. Pomocí modelu typu RaaS (Robotika jako služba) pronajímají poskytovatelé jednotky prostřednictvím měsíční servisní smlouvy místo toho, aby zákazníci platili počáteční kapitálové výdaje.
Internet věcí
novým trendem pro manažery dodavatelského řetězce je sledování aktiv prostřednictvím Internetu věcí, které šetří čas a peníze a umožňuje rozhodování založené na datech.
IoT se skládá z propojených fyzických zařízení, která mohou monitorovat, shromažďovat a odesílat data do cloudového softwaru pro analýzu přes Wi-Fi. Zařízení IoT zlepšily řízení kvality v dodavatelských řetězcích prostřednictvím GPS sledování zásilek a sledování podmínek balíků. RFID čipy, inteligentní zařízení a mobilní senzory mohou sledovat a ověřovat produkty, měřit teplotu, vlhkost, úroveň světla, pohyb, manipulaci, rychlost a další faktory prostředí zásilek.
rostoucí tempo technologických inovací pohání digitální řešení řízení dodavatelského řetězce. Naštěstí se zahájení technické cesty stane dostupnějším a nákladově efektivnějším, jakmile se objeví více technologií. Organizace, které rychle přijmou tato vznikající řešení a postupně nahrazují starší systémy, budou v tomto desetiletí lépe procházet s větším vhledem a efektivitou.
Danny Shields je viceprezidentem pro průmyslové vztahy v Avettě, poskytovateli technologie řízení rizik v cloudovém dodavatelském řetězci.