Промышленное производство
Промышленный Интернет вещей | Промышленные материалы | Техническое обслуживание и ремонт оборудования | Промышленное программирование |
home  MfgRobots >> Промышленное производство >  >> Manufacturing Technology >> Промышленные технологии

Пандемия движет новой моделью принятия решений о цепочке поставок

Руководители цепочки поставок сталкиваются с беспрецедентными сбоями не только из-за потрясений, вызванных пандемией, но и из-за продолжающихся изменений спроса, растущих ожиданий клиентов и внешних геополитических факторов. Стало очевидным две вещи:эти сбои не являются временными, и они выявили недостатки в текущей модели данных цепочки поставок.

Стратегии устранения последствий этих сбоев станут более целенаправленными по мере того, как мы готовимся к восстановлению экономики, что ставит перед менеджерами двойную задачу:восстановиться после катастрофы, вызванной пандемией, а также справиться с потенциально быстрым ростом постпандемического спроса и превышением потребительских расходов. наступающий год. Пришло время глубоко погрузиться в то, как компании будут решать проблемы восстановления, одновременно используя преимущества новых возможностей роста. Решение заключается не в возвращении к статус-кво до пандемии, а в создании новой модели данных. Как это часто бывает, катастрофы стимулируют инновации, и теперь мы видим, что инновации возникают по мере того, как все больше организаций цепочки поставок используют новую модель анализа решений, чтобы переписать правила игры.

Анализ решений для лучшего результата

Чтобы справиться с восстановлением после сбоев прошлого года, ростом спроса в будущем и, наконец, получить знания и идеи, необходимые для того, чтобы пережить сбой в будущем, потребуется выйти за рамки традиционной модели данных исторического анализа, разрозненной информации и экранных информационных панелей с ограниченный набор результатов и ограниченные средства интерпретации.

Следующее поколение принятия решений уже здесь. Интеллектуальная система принятия решений обеспечивает ранний и немедленный доступ к данным и тенденциям на основе искусственного интеллекта и перспективного прогнозного анализа, а также с помощью промежуточного программного обеспечения, способного абстрагироваться от нескольких источников данных для обеспечения единого унифицированного представления, и все это доставляется с естественным языковой интерфейс.

Интеллектуальная система принятия решений, предоставляемая с помощью унифицированного интерфейса на естественном языке, решает многие из скрытых уязвимостей и проблем, выявленных в результате сбоев в прошлом году. Поддержка принятия решений в нормальных обстоятельствах может сработать, и до сих пор не было особых стимулов двигаться вперед. Однако старая модель оставила многих неподготовленными к неожиданностям.

Принятие решений в непредсказуемом мире

Модель планирования CORE (настройка, оптимизация, реагирование, выполнение) Gartner Inc. вводит универсальную модель для принятия всех решений в цепочке поставок:

Для создания успешной модели CORE при планировании цепочки поставок необходимы аналитические данные в режиме реального времени. Для получения информации в режиме реального времени нам также необходим интеллектуальный интерактивный интерфейс, работающий в режиме реального времени, который может использоваться лицами, принимающими решения на всех уровнях, а не только аналитиками данных. Это может быть достигнуто с помощью средства обработки естественного языка, которое позволяет системе создавать контекст, чтобы пользователь мог вести последовательную беседу с системой, а не просто выполнять серию разовых вопросов или команд. Кроме того, уровень абстракции внутренней обработки позволяет прозрачно принимать данные из множества структурированных и неструктурированных источников данных.

Отлаженная цепочка поставок в сегодняшней глобальной экосистеме требует от специалистов по планированию сокращения давнего разрыва между планированием и исполнением. Те, кто способен восполнить этот пробел, предвидеть неожиданное и нарастить способность быстро и разумно менять направление на непредсказуемые события или сдвиги в спросе, - это те, кто лучше справился с катастрофическим дефицитом в цепочке поставок в прошлом году и будет в лучшем положении. чтобы быстро приспособиться к неизбежным изменениям спроса, которые последуют за этим.

Ганеш Гандиесваран - соучредитель и генеральный директор ConverSight.ai, платформы для анализа решений.


Промышленные технологии

  1. Оперативный мозг:новая парадигма интеллектуального управления данными в промышленном IoT
  2. Пора перемен:новая эра на краю
  3. Для цепочек поставок качество обслуживания клиентов - новый отличительный признак
  4. В глобальной логистике оркестровка - это новая наглядность
  5. Прокладывая путь к независимости цепочки поставок в США
  6. Безопасность вашей цепочки поставок на будущее для перехода к новому нормальному состоянию
  7. Как пандемия способствует распространению киосков
  8. 5G, IoT и новые проблемы цепочки поставок
  9. Исследователи разрабатывают новую модель для замены неточных данных IoT
  10. Улучшите процесс принятия решений в передовом производстве с помощью аналитики