Растущий переход к более разумным цепочкам поставок

Manufacturing Global выясняет, что движет потребностью в более разумных цепочках поставок, и ценность, которую они могут принести обрабатывающей промышленности.

Являясь лишь частью многих составляющих сложной цепочки поставок, производство может быть таким же простым, как покупка небольшого количества сырья для преобразования в продукт, или может представлять собой ряд взаимосвязанных компонентов и процессов.

Марк Хьюз, вице-президент (вице-президент) Epicor (UK&I), объясняет, что «умная цепочка поставок — это просто максимально эффективная цепочка поставок. Это означает постоянный анализ и понимание возможных узких мест в вашей цепочке поставок и работу над укреплением самых слабых звеньев, чтобы свести к минимуму любые потенциальные потрясения в цепочке поставок. Вы либо устраняете проблему, либо перемещаете ее в другое место, выше или ниже по цепочке поставок, если это необходимо, чтобы обеспечить эффективное достижение конечного результата».

Однако, когда речь идет о «самой умной» цепочке поставок, «это повышает эффективность еще на один шаг и является самоорганизующимся и самооптимизирующимся», — добавляет Хьюз. «Например, он будет вводить компоненты только тогда, когда они потребуются — контролировать такие вещи, как инвентаризация и хранение, и предотвращать появление любых узких мест за счет точной настройки темпа каждого этапа. Для этого важно обеспечить максимальную прозрачность всей цепочки поставок — именно здесь технологии могут сыграть полезную роль».

Что такое интеллектуальная цепочка поставок?

«Умная цепочка поставок — это цепочка, которая использует данные от датчиков IoT на заводе, ИИ и других интеллектуальных технологий и источников данных для отслеживания, мониторинга и управления товарами от производителя до розничного продавца. Эта возможность контролировать все процессы, начиная с проектирования, изготовление, производство и хранение продуктов помогают обеспечить прослеживаемость и соответствие последним стандартам качества и гигиены, а также улучшают общий поток, прозрачность и сотрудничество на всех этапах цепочки создания стоимости. 

«Умная цепочка поставок самосовершенствуется и самооптимизируется. Она может учиться на своем окружении и прошлых действиях. Она может предсказывать узкие места и обходить их, чтобы избежать сбоев. количества находятся в нужном месте в нужное время. Для производителей это может привести к сокращению сроков поставки и повышению производительности, снижению затрат, повышению эффективности, снижению рисков и многому другому", – Джим Бюро, генеральный директор JAGGAER.

Так что же движет переходом к более разумным цепочкам поставок?

Поскольку цепочки поставок состоят из нескольких различных звеньев — поиск товаров, производство, распределение, отгрузка и получение — создается огромное количество информации и данных. В сочетании с повышенным вниманием к рискам, связанным с цепочками поставок, в отрасли наблюдается рост внедрения технологий Интернета вещей, которые делают цепочки поставок более интеллектуальными.

«Если хотя бы одно из этих звеньев будет ослаблено, это может иметь разрушительные последствия для всей цепочки поставок. Никто не хочет быть слабым звеном в цепочке, поэтому организации по всей цепочке поставок постоянно работают над снижением любого риска. В результате этот непрерывный цикл улучшений способствует повышению качества цепочек поставок», — говорит Хьюз.

«Прекрасным примером является процесс двойного сорсинга, который имеет место в автомобильной промышленности. Производитель автомобилей может получать 95 % своих запасов одного компонента из одного источника, но сохранять 5 % своих поставок от другого поставщика. В случае, если что-то пойдет не так с основным поставщиком, производитель может увеличить свой заказ от вторичного. Это снижает риски, снижает вероятность сбоев и делает цепочку поставок организации более надежной», — объясняет он.

В дополнение к комментариям Хьюза Джим Бюро, генеральный директор JAGGAER, и Хонг Мо Ян, старший вице-президент и генеральный директор производственного сектора Blue Yonder, подчеркивают роль, которую COVID-19 сыграл в переходе к более разумным цепочкам поставок.

«Пандемия COVID-19 выявила пробелы в наших глобальных цепочках поставок и общую потребность в большей прозрачности, эффективности и потоке информации в режиме реального времени. Нехватка поставок вызвала серьезные сбои и заставила производителей максимально эффективно справляться с этими проблемами, особенно в отношении критически важных продуктов, таких как средства индивидуальной защиты (СИЗ), дезинфицирующие средства для рук, мультимедийные устройства и оборудование и многое другое», – говорит Бюро.

«За последний год сбои из-за COVID-19 затронули многие отрасли, но особенно пострадало производство. На этом фоне переход к более разумным цепочкам поставок никогда не был более важным:унаследованные системы цепочек поставок многих производителей просто не были достаточно гибкими, чтобы реагировать на сбои, не говоря уже о том, чтобы предвидеть и избегать их. Это ведет к переходу на интеллектуальные цепочки поставок», – добавляет Ян.

Бюро также добавляет Индустрию 4.0 в качестве движущей силы для более интеллектуальных цепочек поставок:«Расширенная автоматизация призвана вызвать значительный рост производственного сектора в течение следующих нескольких лет, и более широкая цепочка поставок должна развиваться с той же скоростью, чтобы отрасль могла масштабировать преимущества. . Кроме того, растущий спрос на массовую настройку требует более разумного подхода, основанного на данных, для управления сложностью, связанной с производством этих индивидуальных продуктов, при минимизации затрат, нехватки и избыточных запасов».

Как производители могут оптимизировать операции в своей цепочке поставок?

«Для производителя разработка умной цепочки поставок начинается с оцифровки, — говорит Хьюз. «В качестве первого шага производители должны заглянуть внутрь себя и убедиться, что существует исчерпывающая картина их организации, основанная на данных. Каждый производственный цех уникален, с уникальными процессами, поэтому не существует универсального подхода. Централизованное представление позволяет организациям четко видеть, какие процессы не обеспечивают должной эффективности.

«Благодаря оцифровке операций в цехах производители получат информацию на основе данных, необходимую им для обеспечения максимальной эффективности каждой области в цепочке поставок. Делясь этими знаниями с каждой ссылкой, поставщики могут реагировать и корректировать свои поставки в соответствии со спросом в режиме реального времени. Назовите это автономным или гиперсвязанным — по сути, мы говорим о достижении максимальной видимости информации».

Соглашаясь с Хьюзом, Ян добавляет, что важно «определить варианты использования и проблемы, которые вы хотите преодолеть. Прагматичный подход к внедрению новых технологий для создания интеллектуальной цепочки поставок позволит компаниям масштабироваться и приносить большую пользу. Сегодня многие компании стремятся повысить устойчивость своих цепочек поставок, а для этого требуется прозрачность в режиме реального времени и действенная аналитика, чтобы справляться с потрясениями в цепочке поставок и принимать решения на основе данных.

«Давайте посмотрим на недавнее разрушение Суэцкого канала, когда 1300-футовый контейнеровоз застрял боком на одной из самых оживленных судоходных артерий, соединяющих Азию с Европой. С помощью нашей AI/ML Control Tower мы смогли помочь нашим клиентам Blue Yonder подготовиться к ранним волновым эффектам, прогнозируя влияние на запасы, производственные мощности и продажи в режиме реального времени, чтобы они могли предпринять корректирующие действия для смягчения воздействия нарушение».

В условиях, когда текущие события, такие как COVID-19 и Суэцкий канал, создают серьезные риски для отрасли цепочек поставок, «умные цепочки поставок никогда не были так важны», — говорит Хьюз. «Чем умнее цепочка поставок, тем она эффективнее и устойчивее. Всегда будут разрушительные события, представляющие угрозу для цепочек поставок, как незначительные, так и крупные, но интеллектуальные цепочки поставок имеют больше шансов успешно снизить эти риски. Настоящая оптимизация означает работу с аномалиями, а не с нормой.

«В конечном счете, нужно собрать как можно больше данных, чтобы повысить прозрачность всей цепочки поставок. Умная цепочка поставок позаботится о более крупных точках данных и в определенной степени самооптимизируется (например, внезапные колебания спроса истощают запасы). Это позволяет тем, кто находится на местах, сосредоточиться на небольших разрушительных аномалиях:спущенных шинах в цепочке поставок, которые нельзя оптимизировать.

Умные цепочки поставок:основные тенденции

Джим Бюро, генеральный директор JAGGAER:

• Гибкость и лучшее сотрудничество: давление в цепочке поставок, выявленное пандемией, привело к тому, что организации жаждут гибкости и способности быстро реагировать на изменения. Благодаря наглядности и мониторингу в режиме реального времени, которые обеспечивает интеллектуальная цепочка поставок, производители и их партнеры по цепочке могут легче и эффективнее работать вместе для решения проблем в любой точке цепочки поставок по мере их возникновения. Это способствует эффективности, производительности, более прочным отношениям и устойчивости.
• Устойчивое развитие: в широком смысле — экологическом, а также социальном и экономическом — также является актуальной проблемой, и производственные организации все больше внимания уделяют развитию ресурсосберегающего поведения и действительно знают поставщиков, с которыми они работают. Повышение эффективности, оптимизация маршрутов, повышение прозрачности базы поставок за счет большей прослеживаемости через многоуровневых поставщиков, обеспечение соблюдения нормативных требований и ограничение перепроизводства, отходов и избыточных запасов — вот лишь некоторые из способов, с помощью которых интеллектуальная цепочка поставок может повысить устойчивость.

Хонг Мо Ян, старший вице-президент и генеральный директор производственного сектора Blue Yonder:

• Искусственный интеллект (ИИ)/машинное обучение (МО): существует множество вариантов использования AI/ML в цепочке поставок. От прогнозирования спроса и прогнозирования сбоев до оптимизации маршрутов транспортировки, планирования ресурсов и стратегий обслуживания клиентов — AI/ML широко применяется для повышения эффективности, автоматизации и обеспечения большей прозрачности и интеграции в сети цепочки поставок.
• Цифровые двойники: цифровой двойник имеет решающее значение, чтобы помочь руководителям цепочки поставок принимать правильные решения по всей цепочке поставок. Создавая цифровое представление физической цепочки поставок, компании могут использовать цифрового двойника для принятия локальных и глобальных решений, повышения осведомленности о ситуации и уверенной оценки влияния различных сценариев. Что еще более важно, организации могут предвидеть влияние решений на стратегические бизнес-цели, такие как рост доходов, контроль маржи и цели по удовлетворенности клиентов.
• Спрос на специалистов по данным: Поскольку компании продолжают инвестировать в новые технологии искусственного интеллекта, машинного обучения, Интернета вещей и робототехники, в сочетании с требованиями к компаниям объединять большие объемы данных с использованием внутренних и внешних ресурсов, спрос на специалистов по данным будет расти. Сегодня специалисты по данным работают над решением многих задач, таких как моделирование данных и построение планов, чтобы сделать цепочку поставок более устойчивой, улучшить время отклика и гибкость за счет большей прозрачности и контроля, а также автоматизировать процессы принятия решений с помощью AI/ML и больших данных. чтобы компании могли принимать более разумные и стратегические бизнес-решения.