Как COVID-19 ускорил переход к прозрачным, основанным на данных цепочкам поставок

Пандемия COVID-19 оказала глубокое и длительное влияние на глобальное общество и экономики, переформировав цепочки поставок в способах, которые многие организации никогда не забудут.

В начале 2020 года дефициты, задержки отгрузок и сокращения рабочей силы, вызванные социальной дистанцией, заставили лидеров цепочек поставок решать сбои без раздувания затрат — избегая накопления запасов или новых региональных хабов.

«С COVID было меньше людей, способных обслуживать эти процессы цепочек поставок — меньше людей стояли на складе, чтобы видеть, какие продукты там есть, меньше людей были частью процесса управления складом, меньше людей во дворе для разгрузки — люди не могли быть там. Много слабостей в "традиционной цепочке поставок" вышло наружу».

Infosys Consulting сообщает, что 57% цепочек поставок столкнулись с 25% или большим сокращением операций.

Следовательно, многие менеджеры цепочек поставок обратились к цифровому инструментарию для получения более ясной видимости.

Два основных инструмента — технология контрольной башни цепочки поставок — центральный хаб, захватывающий разнообразные процессы и использующий ИИ-ориентированные рекомендации — и моделирование цифровых двойников, реплицирующее активы и процессы для повышения продуктивности, снижения затрат и выявления пробелов в сегодняшних непредсказуемых поставках, спросе и логистике.

Зарегистрируйтесь на IoT World 2021 здесь

Вызовы традиционной цепочки поставок

Эксперты говорят, что оцифровка — ключ к адресации дисфункций цепочек поставок.

«Традиционная линейная модель цепочки поставок трансформируется в цифровые цепочки поставок (DSN), где функциональные силосы разрушаются и организации подключаются к своей полной цепочке поставок для обеспечения сквозной видимости, сотрудничества, гибкости и оптимизации», написал Джим Килпатрик из Deloitte.

Июльский отчет McKinsey & Co., Resetting Supply Chains for the Next Normal, показал, что 93% респондентов опроса 60 старших исполнителей цепочек поставок планировали увеличить устойчивость — часто через новые стратегии источников, усиленный фокус на аналитике и переобучение рабочей силы.

Более того, 85% респондентов сказали, что борются с неэффективными технологиями, и 60% планировали внедрить продвинутую аналитику для лучшего понимания своих цепочек поставок.

«Компании проходят через тщательный взгляд на свои операции и свою цепочку поставок», сказал Джордж Бейли, исполнительный директор и главный исследователь в Институте цифровых цепочек поставок (DSCI). «Компании не выиграют с более высокими затратами в своих операциях — больше инвентаря, больше складов и так далее. Автоматизация и изменение процессов еще важнее, чем когда-либо», добавил он.

Разработка основанных на данных цепочек поставок

Понимание динамики цепочки поставок — и доступ к значимым данным — является монументальной задачей.

Менеджеры нуждаются в видимости доступности продукта, инвентаря поставщика, логистике закупки материалов, производственных временных линиях, обслуживании оборудования и клиентской отгрузке.

Компании поэтому стремятся стать более основанными на данных, будь то подсчет инвентаря, отслеживание грузовиков или поиск альтернативного поставщика, когда один заканчивается.

Технология контрольной башни предлагает централизованную консоль, агрегирующую данные, использующую машинное обучение для переваривания информации и предоставляющую действенные рекомендации во время непредвиденных событий. Во время урагана Катрина, например, технология контрольной башни помогла перенаправить отгрузки в неповрежденные регионы.

Исследование McKinsey & Co. показало, что 39% азиатских производителей внедрили подход нервного центра или контрольной башни для повышения сквозной прозрачности.

Вызовы интеграции данных цепочек поставок

Развертывание контрольной башни требует существенных предварительных усилий.

Организации с фрагментированными или низкокачественными данными должны инвестировать время в интеграцию устаревших систем с более новыми, реального времени платформами. Данные часто нуждаются в переводе и обработке перед консолидацией.

«Очень старые системы — устаревшие ERP и инвентарные системы — наложены на реального времени, ориентированные на инсайты системы вроде управления флотом и трек-アンド-трейс», — объяснил Пелино. «Вы перемощаете устаревшие системы с новыми подключенными IoT-системами. Чтобы предоставить этот набор рекомендаций, вы должны переводить и интегрировать эти данные».

Культурные сдвиги также необходимы. Многие фирмы ранее следовали мышлению «если не сломано, не чини», но пандемия раскрыла пробелы в инсайтах данных, сделав технологию контрольной башни, интеграцию данных и аналитику миссионно-критичными.

Сочетание технологии цифровых двойников с аналитикой цепочек поставок

Цифровые двойники — виртуальные реплики реальных активов и процессов — позволяют компаниям оценивать риски, такие как экстремальная погода, отключения электричества и пандемии.

«Цифровые двойники помогают [компаниям] делать те анализы "что-если" с наложением цифрового двойника, чтобы стать очень эффективными, стать очень гранулярными в [рисках]», — сказал Пелино.

Хотя все еще возникающие, некоторые организации уже использовали цифровые двойники эффективно.

Bridgestone Corp., производитель шин, использует цифровые двойники для моделирования жизни шины, учитывая нагрузку, скорость, дорожные условия и поведение водителя.

Ханс Дорфи, директор цифровой инженерии, отметил в отчете Deloitte: «Хотя аналитика играет большую роль, она только дополняет цифровой двойник. Цифровой двойник захватывает многомерную оболочку производительности шин и также может применяться к продуктам в разработке, где данных еще нет».

Исследование Juniper Research прогнозирует рост глобального рынка цифровых двойников на 17% в 2021 году, достигая 12,7 млрд долларов.

Репликация физических активов и процессов остается сложной, особенно при интеграции разнородных устаревших и IoT-источников данных переменного качества.

Пелино из Forrester предупредил, что «цифровые двойники ценны только настолько, насколько качественны данные, входящие в платформу».

Соавтор Juniper Research Ник Мейнард добавил, «Цифровые двойники ценны только настолько, насколько качественны данные, входящие в платформу».

Исследование Gartner по внедрению IoT показало, что только 13% компаний, использующих IoT-проекты, уже имели цифровые двойники, в то время как 62% работали над внедрением.

Цифровые двойники также расширяют поверхность атаки. «Поверхность атаки была расширена», предупредил Пелино. «Теперь, когда я подключаю эту цепочку поставок — те активы, те транспортные средства — для кого-то, кто хочет сделать что-то плохое, есть больше мест».