Постоянная пандемия повышает потребность в прозрачности данных цепочки поставок

Поскольку пандемия коронавируса продолжает оказывать разрушительное влияние на общество и экономика, цепочки поставок были серьезно, даже безвозвратно, затронуты.

В начале 2020 года, когда цепочки поставок начали страдать от нехватки продукции, задержек доставки и сокращения рабочей силы на производственных площадях из-за требований социального дистанцирования, менеджерам цепочек поставок пришлось устранять дисфункции в цепочке поставок без увеличения затрат - например, за счет хранения дополнительных запасов. или строительство новых региональных объектов.

«С COVID было меньше людей, которые могли укомплектовать эти процессы цепочки поставок - меньше людей стояло на складе, чтобы посмотреть, какие продукты есть, меньше людей участвовало в процессе управления складом, меньше людей во дворе для разгрузки - людей там быть не могло. Выявилось множество слабых мест в «традиционной цепочке поставок» ».

По данным Infosys Consulting, из-за этих кардинальных изменений 57% цепочек поставок столкнулись с сокращением операций на 25% и более.

В результате многие менеджеры цепочек поставок обратились к цифровому набору инструментов, чтобы лучше анализировать данные о цепочке поставок.

Два основных инструмента включают в себя технологию контрольной башни цепочки поставок или центральные узлы, которые охватывают различные процессы в цепочке поставок, основанные на рекомендациях, основанных на искусственном интеллекте, а также моделирование цифровых двойников цепочки поставок, которое воспроизводит активы и процессы в цепочке поставок. , чтобы повысить производительность, сократить расходы и лучше понять временные рамки сегодняшних неустойчивых поставок, спроса и логистики.

<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<

Зарегистрируйтесь Мир Интернета вещей 2021 здесь .

<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<

Проблемы традиционной цепочки поставок

По мнению экспертов, цифровизация стала центральным средством решения этой дисфункции цепочки поставок.

«Традиционная модель линейной цепочки поставок трансформируется в цифровые сети поставок (DSN), в которых функциональные разрозненные блоки разделяются, а организации подключаются к своей полной сети поставок, чтобы обеспечить сквозную видимость, сотрудничество, гибкость и оптимизацию», - написал Джим. Килпатрик из Deloitte.

Согласно июльскому отчету McKinsey &Co. «Сброс цепочек поставок к следующей норме», 93% респондентов в опросе 60 старших руководителей цепочек поставок планировали повысить устойчивость своей цепочки поставок - часто за счет сочетания новых источников снабжения. стратегии, повышенное внимание к аналитике цепочки поставок и повышению квалификации существующей рабочей силы.

Кроме того, 85% респондентов опроса заявили, что они боролись с неэффективными технологиями в цепочке поставок, а 60% заявили, что планируют внедрить расширенную аналитику, чтобы лучше понять свои цепочки поставок.

«Компании внимательно изучают свои операции и свою цепочку поставок», - сказал Джордж Бейли, исполнительный директор и главный исследователь в Digital Supply Chain Institute (DSCI). «Компании не выиграют с более высокими затратами в их деятельности - больше запасов, больше складов и так далее. «Автоматизация и изменение процессов важны как никогда», - сказал он.

Разработка цепочек поставок на основе данных

Однако понимание динамики цепочки поставок и получение значимых данных о цепочке поставок - это гигантская задача.

Менеджеры цепочки поставок нуждаются в информации о наличии своей продукции, а также о запасах поставщиков и логистике доставки материалов поставщика на склад. Им также необходимо понимать различные производственные процессы в цехе - сколько времени требуется на производство товаров, требуется ли техническое обслуживание определенного оборудования и т. Д., А также логистику доставки продукции покупателям.

В результате компании теперь стремятся получать больше данных, чтобы понять свои операции в цепочке поставок - будь то подсчет запасов, определение местонахождения грузовиков на дороге или поиск альтернативного поставщика запчастей, если другого поставщика нет в наличии.

Технология диспетчерской башни обеспечивает централизованную консоль, с помощью которой компании могут начать управлять различными активами и процессами. Он также может помочь в переваривании различных точек данных с помощью машинного обучения и предоставить рекомендации по наилучшим действиям в случае непредвиденных обстоятельств, таких как ураган. Например, во время урагана Катрина технология диспетчерских вышек помогла поставщикам перенаправить поставки в незатронутые районы страны.

Согласно другому недавнему исследованию McKinsey &Co., более высокая степень прозрачности различных событий, составляющих цепочку поставок, становится все более важной:39% респондентов опроса (среди азиатских производителей) внедрили подход с использованием нервных центров или диспетчерских пунктов. повысить прозрачность сквозной цепочки поставок.

Проблемы интеграции данных цепочки поставок

В то же время, технология диспетчерской требует значительного количества предварительных работ.

Например, компании с далеко разбросанными, плохо интегрированными или некачественными данными сталкиваются с проблемой. Этим предприятиям приходится тратить много времени на интеграцию старых, унаследованных систем и данных с новыми системами. Перед успешной интеграцией и консолидацией данных может потребоваться перевод и обработка данных.

«Системы очень старой школы - устаревшие системы ERP и инвентаризация - и вы накладываете их на системы, более ориентированные на понимание в реальном времени:системы управления автопарком и системы отслеживания и прослеживания», - сказал Пелино. «Вы соединяете устаревшие системы с новыми подключенными системами с поддержкой Интернета вещей. Чтобы предоставить такой набор рекомендаций, вы должны перевести и интегрировать эти данные ».

Также необходимы культурные сдвиги. Учитывая усилия, необходимые для объединения процессов и данных цепочки поставок, компании могут сократить усилия по интеграции или отказаться от них.

Кроме того, по словам Пелино, многие компании избрали подход «если что-то не сломалось, давайте не будем его ремонтировать». В то же время, по словам Пелино, многие компании пришли к выводу, что различные пробелы в понимании данных являются результатом задержек в цепочке поставок и дисфункции во время пандемии. Хотя раньше они, возможно, не считали изменения важными, они пришли к выводу, что технология диспетчерской вышки, интеграция данных и анализ данных являются критически важными составляющими.

Сочетание технологии цифровых двойников с аналитикой цепочки поставок

Еще один инструмент, который помогает контролировать цепочки поставок, - это технология цифровых двойников для оценки рисков и угроз для цепочек поставок.

Цифровой двойник - это виртуальная копия активов и процессов в реальном мире. Для цепочек поставок цифровой двойник часто представляет собой сотни активов, складов и логистических факторов, чтобы фиксировать, как товары перемещаются от производителя к покупателю. Цифровые близнецы получили распространение как способ управления такими рисками, как экстремальные погодные условия, перебои в подаче электроэнергии и, в последнее время, пандемии, такие как COVID-19.

«Цифровые двойники помогают [компаниям] проводить анализ возможных вариантов с наложением цифрового двойника, чтобы добиться максимальной эффективности и детализации [рисков]», - сказал Пелино.

Цифровые двойники могут все еще находиться в зачаточном состоянии или не полностью представлять все процессы цепочки поставок сегодня. Но даже если они все еще остаются желанными, некоторые компании использовали их с пользой.

Такие компании, как Bridgestone Corp., производитель шин, используют цифровых двойников для продления срока службы шин. Компания может создать цифрового двойника, который отражает такие факторы, как нагрузка, скорость, дорожные условия и поведение при вождении.

Bridgestone использует цифровых двойников вместе с другими аналитическими инструментами, чтобы лучше понять и смоделировать износ шин. Компания использует технологию цифровых двойников в тандеме с другими инициативами в области больших данных.

«Хотя аналитика играет важную роль, она только усиливает цифрового двойника», - сказал Ханс Дорфи, директор по цифровой инженерии, в отчете Deloitte о технологии цифровых двойников. «Цифровой двойник может отображать многомерные характеристики шин, а также может применяться к разрабатываемому продукту, данные по которому еще не доступны».

Согласно исследованию Juniper Research, ожидается, что в 2021 году мировой рынок технологий цифровых двойников вырастет на 17% и достигнет 12,7 млрд долларов.

В то же время репликация физических активов и процессов является сложной задачей, особенно когда существует множество устаревших систем и данных, поступающих из различных источников, независимо от того, связаны ли они с датчиками Интернета вещей, системами ERP или другими приложениями. По словам Пелино из Forrester, их данные могут быть низкого качества или их трудно интегрировать с новыми системами реального времени и IoT.

«Ценность цифровых двойников зависит от качества данных, поступающих на платформу», - заключил соавтор Juniper Research Ник Мейнард.

Действительно, только небольшой сегмент предприятий использует технологию цифровых двойников. Исследование Gartner по внедрению Интернета вещей показало, что 13% компаний, работающих с проектами Интернета вещей, уже имеют цифровых двойников, а еще 62% работают над их внедрением.

Наконец, технология цифровых двойников может стать еще одним вектором атаки ложной активности.

«Поверхность атаки была увеличена», - сказал Пелино. «Теперь, когда я подключаю эту цепочку поставок - эти активы, эти транспортные средства - для того, кто хочет сделать что-то плохое, появилось больше мест».