agytröszt RSS

“a bizonytalanság az egyetlen bizonyosság” – írta egyszer John Allen Paulos matematikus. A beszerzési és ellátási lánc menedzsment iparág sem kivétel, de a következő generációs technológia olyan trendeket kínál, amelyekre érdemes figyelni.

idővel az ellátási lánc a back-office funkcióból az üzleti növekedés stratégiai mozgatórugójává vált. A modern üzleti modellek, a technológiai fejlesztések és az innovatív folyamatok hatékonyabbá és agilisabbá tették az ellátási láncokat.

az ellátási láncok összetettebbé és nemzetközileg szétszórtabbá válnak. A beszerzési vezetőknek újabb képességekre kell építeniük, hogy segítsenek nekik eligazodni a változó üzleti környezetben és gyorsan alkalmazkodni.

ilyen ütemben hogyan fognak kinézni az ellátási láncok 2030-ban? A Big data, a cloud computing, a mesterséges intelligencia (AI), a robotic process automation (rpa) és a tárgyak internete (IoT) segít a beszerzési vezetőknek, a vállalkozóknak és az ellátási lánc menedzsereknek a jövőbeli igények kielégítésében.

míg a Big data a logisztikában még gyerekcipőben jár, ez az az alap, amelyre az AI, a felhőalapú számítástechnika és az RPA egyre pontosabbá és hatékonyabbá válik a feladatok egyszerűsítésében és az automatizált rendszerekbe való áthelyezésében. A Big data kiterjeszti az adatkészletet elemzésre a hagyományos belső adatokon túl az ellátási lánc menedzsment rendszerekben és szoftverekben. Statisztikai eljárásokat alkalmaz az új és meglévő adatforrásokra is. Most a legtöbb vállalatnak nincsenek eszközei és ismeretei ahhoz, hogy felfedezzék és felhasználják a big data-t az ellátási láncukban. A jövőben ezek az eszközök hozzáférhetőbbek lesznek.

felhőalapú számítástechnika és AI

az ellátási láncok nagy adatokat generálnak, és a felhőalapú AI ezeket az adatokat betekintéssé alakítja. A felhőalapú számítástechnika és az AI átalakította az ellátási láncok működését, és képességei a következő 10 évben csak növekedni fognak. A prediktív analitika révén a felhő-és AI-rendszerek felhasználhatják a múltbeli trendeket és piaci mutatókat a következő folyamatok megkönnyítésére:

  • teljesítmény folyamat automatizálás
  • tájékoztatása szállító kiválasztása
  • javítása ügyfélszolgálat
  • ésszerűsítése szállító onboarding és automatizálása beszállítói menedzsment
  • biztosítása valós idejű információkat szállítmányok
  • elemzése fuvarozó teljesítmény
  • előrejelzése trendek működési kérdések

a progresszív vállalatok már használják az ellátási lánc tudásmenedzsment rendszereit, hogy valós időben reagáljanak az ellátási lánc nehézségeire. Felhőalapú, mobil alapú megoldással a felügyelők információkat adnak meg a munkaterületről, azonnal értesítve az üzemeltetőket.

a vállalatok átlátható beszállítói kapcsolatokat építhetnek ki a szervezet és beszállítói és alvállalkozói közötti információcsere automatizálásával. A szervezetek könnyen kezelhetik szállítóikat az egyes munkavállalókig a földrajzilag szétszórt munkaterületeken. A munkavállalók online elvégezhetik a helyspecifikus orientációt és képzést, mielőtt belépnének a helyszínre. Az üzemeltetők nyomon követhetik a képzési tanterv teljesítési állapotát, és online értékeléseken keresztül értékelhetik a tudás megőrzését.

az Analytics segítségével a vállalatok nyomon követhetik a szállító/szállító képességeit, és nyomon követhetik a szállító megfelelőségére vagy teljesítményére vonatkozó adatokat. Hagyományosan a különböző osztályok ezt az információt papíralapú nyilvántartásokon keresztül állították össze. A döntéshozóknak át kellett szitálniuk a papírokat vagy az elektronikus fájlokat, hogy megtalálják ezeket az információkat. Ma a fejlett analitika lehetővé teszi az üzemeltetők számára, hogy beszállítói attribútumokat határozzanak meg, hogy logikai profilszakaszokba sorolják őket. A részletes beszállítói profilok megkönnyítik az üzemeltetők számára, hogy másodpercek alatt gyorsan lekérjék, feldolgozzák és érvényesítsék a beszállítói információkat.

miután egy új beszállítót felvettek a fedélzetre, a beszállítói adatok gyűjtése, ellenőrzése és tárolása biztosítja a felelős beszállítói kockázatkezelést. A csúcskategóriás elemző motor képes elemezni ezeket az adatokat, hogy valós időben generálja a beszállítói teljesítmény-betekintést. Az ilyen betekintések lehetővé teszik a beszerzési szakemberek számára, hogy könnyen figyelemmel kísérjék a beszállítói és szállítói készletet, hitelesítő adataikat, például biztosítási igazolásokat (Coi) és megfelelőségi állapotukat.

a kézzelfogható költségmegtakarítás mindig is kritikus feladat volt a beszerzéseknél, és a következő évtizedben is kiemelt fontosságú lesz. Ezt figyelembe véve a beszerzési vezetőknek újabb módszereket kell keresniük a költséghatékonyság elérése érdekében. Ennek egyik módja a beszállítói elemzés. A kritikus beszállítói információk gyakran csapdába esnek a különböző Adatkezelési rendszerekben. Az adatok egyetlen közös adattárba történő összevonása segít az üzemeltetőknek jobban átláthatóvá tenni a kiadásokat a teljes értékláncban. A központosított adatkeret, amelyet például egy elemző motor egészít ki, segíthet a döntéshozóknak a drága vagy alacsony teljesítményű beszállítók azonosításában. Az új központi adatkezelő rendszer zökkenőmentesen integrálható a régi rendszerrel az alkalmazásprogramozási interfészek (API-k) segítségével.

robotizált folyamatautomatizálás

a robotok várhatóan “erőteljes növekedést fognak elérni az elkövetkező öt évben, különösen az alacsonyabb értékű, potenciálisan veszélyes vagy magas kockázatú feladatokat magában foglaló ellátási láncban”. Az e-kereskedelem hatalmas növekedésével ez nem lephet meg senkit a logisztikai világban. A robottechnológiai alkalmazások közé tartoznak az automatizált járművek, mint a drónok, teherautók és vonatok, az utolsó mérföldes szállítások és a tároló és visszakereső rendszerek (ASRS).

az autonóm robotok fokozott használata a következő célokat érheti el:

  • növelje a hatékonyságot és a termelékenységet
  • csökkentse az újbóli munkát és a kockázati rátákat
  • javítsa az alkalmazottak biztonságát
  • végezzen hétköznapi feladatokat, hogy az emberek több stratégiai erőfeszítést tudjanak tenni
  • növelje a bevételeket azáltal, hogy javítja a megrendelések teljesítését és a szállítási sebességet, így az ügyfelek elégedettek maradnak

az új árképzési struktúrák lehetővé teszik a vállalatok fektessenek be az automatizálásba, ami sokkal megvalósíthatóbbá teszi a robotikába való ugrást. RaaS típusú modellt (robotika mint szolgáltatás) használva a szolgáltatók havi szolgáltatási szerződés útján bérelnek egységeket, ahelyett, hogy az ügyfelek előzetes tőkekiadást fizetnének.

a dolgok internete

az ellátási lánc menedzserei számára új trend az eszközök nyomon követése az IoT-n keresztül, hogy időt és pénzt takarítson meg, és lehetővé tegye az adatközpontú döntéshozatalt.

az IoT összekapcsolt fizikai eszközökből áll, amelyek képesek figyelni, gyűjteni és adatokat küldeni a felhőalapú szoftvereknek elemzés céljából Wi-Fi-n keresztül. Az IoT eszközök javították az ellátási láncok minőségirányítását a szállítmányok GPS-követésével és a csomagfeltételek figyelemmel kísérésével. Az RFID chipek, az intelligens eszközök és a mobil érzékelők nyomon követhetik és hitelesíthetik a termékeket, mérhetik a hőmérsékletet, a páratartalmat, a fényszintet, a mozgást, a kezelést, a sebességet és a szállítmányok egyéb környezeti tényezőit.

a technológiai innováció növekvő üteme hajtja a digitális ellátási lánc menedzsment megoldásokat. Szerencsére a technikai utazás megkezdése egyre hozzáférhetőbbé és költséghatékonyabbá válik, mivel egyre több technológia jelenik meg. Azok a szervezetek, amelyek gyorsan alkalmazzák ezeket a feltörekvő megoldásokat, miközben fokozatosan felváltják a régi rendszereket, jobban navigálnak ebben az évtizedben, nagyobb betekintéssel és hatékonysággal.

Danny Shields az Avetta, a felhőalapú ellátási lánc kockázatkezelési technológia szolgáltatója ipari kapcsolatokért felelős alelnöke.

“a bizonytalanság az egyetlen bizonyosság” – írta egyszer John Allen Paulos matematikus. A beszerzési és ellátási lánc menedzsment iparág sem kivétel, de a következő generációs technológia olyan trendeket kínál, amelyekre érdemes figyelni.

idővel az ellátási lánc a back-office funkcióból az üzleti növekedés stratégiai mozgatórugójává vált. A modern üzleti modellek, a technológiai fejlesztések és az innovatív folyamatok hatékonyabbá és agilisabbá tették az ellátási láncokat.

az ellátási láncok összetettebbé és nemzetközileg szétszórtabbá válnak. A beszerzési vezetőknek újabb képességekre kell építeniük, hogy segítsenek nekik eligazodni a változó üzleti környezetben és gyorsan alkalmazkodni.

ilyen ütemben hogyan fognak kinézni az ellátási láncok 2030-ban? A Big data, a cloud computing, a mesterséges intelligencia (AI), a robotic process automation (rpa) és a tárgyak internete (IoT) segít a beszerzési vezetőknek, a vállalkozóknak és az ellátási lánc menedzsereknek a jövőbeli igények kielégítésében.

míg a Big data a logisztikában még gyerekcipőben jár, ez az az alap, amelyre az AI, a felhőalapú számítástechnika és az RPA egyre pontosabbá és hatékonyabbá válik a feladatok egyszerűsítésében és az automatizált rendszerekbe való áthelyezésében. A Big data kiterjeszti az adatkészletet elemzésre a hagyományos belső adatokon túl az ellátási lánc menedzsment rendszerekben és szoftverekben. Statisztikai eljárásokat alkalmaz az új és meglévő adatforrásokra is. Most a legtöbb vállalatnak nincsenek eszközei és ismeretei ahhoz, hogy felfedezzék és felhasználják a big data-t az ellátási láncukban. A jövőben ezek az eszközök hozzáférhetőbbek lesznek.

felhőalapú számítástechnika és AI

az ellátási láncok nagy adatokat generálnak, és a felhőalapú AI ezeket az adatokat betekintéssé alakítja. A felhőalapú számítástechnika és az AI átalakította az ellátási láncok működését, és képességei a következő 10 évben csak növekedni fognak. A prediktív analitika révén a felhő-és AI-rendszerek felhasználhatják a múltbeli trendeket és piaci mutatókat a következő folyamatok megkönnyítésére:

  • teljesítmény folyamat automatizálás
  • tájékoztatása szállító kiválasztása
  • javítása ügyfélszolgálat
  • ésszerűsítése szállító onboarding és automatizálása beszállítói menedzsment
  • biztosítása valós idejű információkat szállítmányok
  • elemzése fuvarozó teljesítmény
  • előrejelzése trendek működési kérdések

a progresszív vállalatok már használják az ellátási lánc tudásmenedzsment rendszereit, hogy valós időben reagáljanak az ellátási lánc nehézségeire. Felhőalapú, mobil alapú megoldással a felügyelők információkat adnak meg a munkaterületről, azonnal értesítve az üzemeltetőket.

a vállalatok átlátható beszállítói kapcsolatokat építhetnek ki a szervezet és beszállítói és alvállalkozói közötti információcsere automatizálásával. A szervezetek könnyen kezelhetik szállítóikat az egyes munkavállalókig a földrajzilag szétszórt munkaterületeken. A munkavállalók online elvégezhetik a helyspecifikus orientációt és képzést, mielőtt belépnének a helyszínre. Az üzemeltetők nyomon követhetik a képzési tanterv teljesítési állapotát, és online értékeléseken keresztül értékelhetik a tudás megőrzését.

az Analytics segítségével a vállalatok nyomon követhetik a szállító/szállító képességeit, és nyomon követhetik a szállító megfelelőségére vagy teljesítményére vonatkozó adatokat. Hagyományosan a különböző osztályok ezt az információt papíralapú nyilvántartásokon keresztül állították össze. A döntéshozóknak át kellett szitálniuk a papírokat vagy az elektronikus fájlokat, hogy megtalálják ezeket az információkat. Ma a fejlett analitika lehetővé teszi az üzemeltetők számára, hogy beszállítói attribútumokat határozzanak meg, hogy logikai profilszakaszokba sorolják őket. A részletes beszállítói profilok megkönnyítik az üzemeltetők számára, hogy másodpercek alatt gyorsan lekérjék, feldolgozzák és érvényesítsék a beszállítói információkat.

miután egy új beszállítót felvettek a fedélzetre, a beszállítói adatok gyűjtése, ellenőrzése és tárolása biztosítja a felelős beszállítói kockázatkezelést. A csúcskategóriás elemző motor képes elemezni ezeket az adatokat, hogy valós időben generálja a beszállítói teljesítmény-betekintést. Az ilyen betekintések lehetővé teszik a beszerzési szakemberek számára, hogy könnyen figyelemmel kísérjék a beszállítói és szállítói készletet, hitelesítő adataikat, például biztosítási igazolásokat (Coi) és megfelelőségi állapotukat.

a kézzelfogható költségmegtakarítás mindig is kritikus feladat volt a beszerzéseknél, és a következő évtizedben is kiemelt fontosságú lesz. Ezt figyelembe véve a beszerzési vezetőknek újabb módszereket kell keresniük a költséghatékonyság elérése érdekében. Ennek egyik módja a beszállítói elemzés. A kritikus beszállítói információk gyakran csapdába esnek a különböző Adatkezelési rendszerekben. Az adatok egyetlen közös adattárba történő összevonása segít az üzemeltetőknek jobban átláthatóvá tenni a kiadásokat a teljes értékláncban. A központosított adatkeret, amelyet például egy elemző motor egészít ki, segíthet a döntéshozóknak a drága vagy alacsony teljesítményű beszállítók azonosításában. Az új központi adatkezelő rendszer zökkenőmentesen integrálható a régi rendszerrel az alkalmazásprogramozási interfészek (API-k) segítségével.

robotizált folyamatautomatizálás

a robotok várhatóan “erőteljes növekedést fognak elérni az elkövetkező öt évben, különösen az alacsonyabb értékű, potenciálisan veszélyes vagy magas kockázatú feladatokat magában foglaló ellátási láncban”. Az e-kereskedelem hatalmas növekedésével ez nem lephet meg senkit a logisztikai világban. A robottechnológiai alkalmazások közé tartoznak az automatizált járművek, mint a drónok, teherautók és vonatok, az utolsó mérföldes szállítások és a tároló és visszakereső rendszerek (ASRS).

az autonóm robotok fokozott használata a következő célokat érheti el:

  • növelje a hatékonyságot és a termelékenységet
  • csökkentse az újbóli munkát és a kockázati rátákat
  • javítsa az alkalmazottak biztonságát
  • végezzen hétköznapi feladatokat, hogy az emberek több stratégiai erőfeszítést tudjanak tenni
  • növelje a bevételeket azáltal, hogy javítja a megrendelések teljesítését és a szállítási sebességet, így az ügyfelek elégedettek maradnak

az új árképzési struktúrák lehetővé teszik a vállalatok fektessenek be az automatizálásba, ami sokkal megvalósíthatóbbá teszi a robotikába való ugrást. RaaS típusú modellt (robotika mint szolgáltatás) használva a szolgáltatók havi szolgáltatási szerződés útján bérelnek egységeket, ahelyett, hogy az ügyfelek előzetes tőkekiadást fizetnének.

a dolgok internete

az ellátási lánc menedzserei számára új trend az eszközök nyomon követése az IoT-n keresztül, hogy időt és pénzt takarítson meg, és lehetővé tegye az adatközpontú döntéshozatalt.

az IoT összekapcsolt fizikai eszközökből áll, amelyek képesek figyelni, gyűjteni és adatokat küldeni a felhőalapú szoftvereknek elemzés céljából Wi-Fi-n keresztül. Az IoT eszközök javították az ellátási láncok minőségirányítását a szállítmányok GPS-követésével és a csomagfeltételek figyelemmel kísérésével. Az RFID chipek, az intelligens eszközök és a mobil érzékelők nyomon követhetik és hitelesíthetik a termékeket, mérhetik a hőmérsékletet, a páratartalmat, a fényszintet, a mozgást, a kezelést, a sebességet és a szállítmányok egyéb környezeti tényezőit.

a technológiai innováció növekvő üteme hajtja a digitális ellátási lánc menedzsment megoldásokat. Szerencsére a technikai utazás megkezdése egyre hozzáférhetőbbé és költséghatékonyabbá válik, mivel egyre több technológia jelenik meg. Azok a szervezetek, amelyek gyorsan alkalmazzák ezeket a feltörekvő megoldásokat, miközben fokozatosan felváltják a régi rendszereket, jobban navigálnak ebben az évtizedben, nagyobb betekintéssel és hatékonysággal.

Danny Shields az Avetta, a felhőalapú ellátási lánc kockázatkezelési technológia szolgáltatója ipari kapcsolatokért felelős alelnöke.

Leave a Reply

Az e-mail-címet nem tesszük közzé.