رؤية سلسلة التوريد ليست مجرد شعار ؛ إنه أمر حتمي

الطابع الزمني: 3 فبراير 2023 12:00 صباحًا
عقدة المصدر: 1939098

لا ينبغي أن يكون مفاجئًا أن تتصدر رؤية الطلب والمخزون والشحن الأفضل قائمة الأولويات لـ 60٪ إلى 80٪ من الشركات في استطلاعات سلسلة التوريد. 

حيث قام المصنعون وتجار التجزئة بتطوير وتخزين ودفع كميات كبيرة من البضائع إلى الأسواق الإقليمية بناءً على أنماط تاريخية وموسمية يمكن التنبؤ بها ، يمكن الوصول إلى التجارة الإلكترونية D2C لجمهور أوسع عبر الإنترنت ، على أساس السحب. أدى التدفق الكلي شبه المستمر للطلبات الصغيرة التي يتم شحنها عند الطلب ، جنبًا إلى جنب مع زيادة الطلب الإجمالي على الشحن ، إلى إغراق المحطة والمستودعات والمعدات وسعة المركبات في سوق العمل الضيق. 

تفاقم توقعات العملاء المتغيرة الصعوبات. تختلف ضغوط وتكاليف الميل الأخير اختلافًا كبيرًا عن الشحنات المنقولة على منصات التحميل الموجودة في مركز التوزيع للإفراج التدريجي عن المصانع أو المتاجر في اتجاه الشاحن ، مقابل الطلبات المحددة بالوقت مع خيارات متعددة لوقت التسليم والموقع وتوقع أساسي في الوقت المحدد و التسليم الكامل.  

سواء كان الأمر يتعلق بجائحة جديدة ، أو حدث طقس ، أو سفينة حاويات تسد قناة السويس ، فإن الظروف غير المتوقعة يمكن أن توفر بسهولة نقطة تحول تؤدي إلى إبعاد الطلب والعرض والقدرة عن المواءمة بين عشية وضحاها. 

العديد من الأجزاء المتحركة للرؤية

لا تزال معظم سلاسل التوريد تفتقر إلى الرؤية الكافية على جانب الطلب النهائي عند نقطة البيع (POS) ، وفي المراحل الأولى من توريد الموردين والإنتاج ، وفي النقل أثناء الشحن. يعتبر استشعار الطلب في وقت مبكر أمرًا بالغ الأهمية بشكل خاص نظرًا لتقلبات السوق المستمرة بسبب النمو المطرد لـ D2C ، والذي تضخمه الوباء والمناخ والحرب في أوكرانيا والتضخم العالمي والضغوط الخارجية الأخرى.  

إشارات الطلب ، أكثر من أي تأثير فردي آخر ، تقود سلسلة التوريد. إنها تملي ما يجب إنتاجه ، وبأي كميات ، ومكان الشحن - باختصار ، كل شيء بدءًا من الاستعانة بالمصادر إلى تخصيص الأصول والموارد إلى سير العمل. يبدو من غير البديهي ، إذن ، أن معظم نماذج سلسلة التوريد الهرمية التقليدية لا تزال لا تربط المصانع والموردين مباشرة بتجار التجزئة والعملاء في حلقة تغذية راجعة حميدة.

بدلاً من ذلك ، تتدفق معظم الاتصالات من المركز إلى الخارج ، ونادرًا ما تمتد مدخلات الشريك إلى ما بعد مستوى واحد لأعلى أو لأسفل ، مما يؤدي إلى محاصرة البيانات الهامة داخل الصوامع التنظيمية. تضعف بيانات مُجمِّع الجهات الخارجية في بيانات التسويق وإدارة علاقات العملاء (CRM) في المبيعات وبيانات الإنتاج في العمليات وفي المجموعة C. وهذا يشكل مخاطرة كبيرة بارتفاع التكاليف وخسارة الأعمال في حالة حدوث اضطراب. 

يؤدي تعقيد سلسلة التوريد إلى تعقيد المشكلة ، حيث يستخدم أكثر من 60٪ من المستهلكين العالميين الآن التجارة الإلكترونية ، ويفتح أكثر من 25 مليون منفذ بيع بالتجزئة عالميًا ، وزيادة بمقدار عشرة أضعاف في المنتجات الجديدة التي يتم طرحها في السوق كل عام على مدار العقد الماضي ، و 10 النسبة المئوية للبضائع التي تعاني من نفاد المخزون.

يوضح Suresh Prahlad Bharadwaj ، رئيس منصة TradeEdge في EdgeVerve Systems ، وهي شركة فرعية مملوكة بالكامل لشركة Infosys: "في الأسواق الناشئة ، يقوم المصنعون العالميون بالشحن من خلال الموزعين ، وتتوقف رؤيتهم عند هذه النقطة". "إنهم لا يعرفون من هم عملاؤهم ، ومعظمهم من المتاجر الصغيرة للأمهات والبوب. حتى في التجارة الحديثة ، حيث يبيع المصنعون من خلال تاجر جملة أو مباشرة إلى متجر كبير مثل Walmart أو Target ، فهم غير مجهزين لمعالجة رؤية نقطة البيع هذه التي تعود إليهم ". 

يقول سوريش إنه في بيئة التجارة الإلكترونية اللامركزية ، يمكن توزيع نقاط البيع بين مئات أو آلاف الموزعين وتجار التجزئة والمواقع الإلكترونية ، وكل ذلك بمستويات مختلفة من النضج في جمع البيانات ومشاركتها ، وطرق مختلفة لتنسيق البيانات والتواصل. 

"من هم زبائني ، وأين يتواجدون ، وماذا يطلبون؟" يسأل سوريش. "لمعرفة ذلك ، أحتاج إلى التعاون مع بائعي التجزئة للحصول على نقاط البيع المجمّعة هذه وإعادة تخزين معلومات المخزون إلى الشركات المصنّعة بسرعة ، حتى يتمكنوا من إجراء التعديلات". ويضيف أنه في الوقت الحالي ، يمكن أن تستغرق هذه العملية من ثلاثة إلى أربعة أسابيع ، بالاعتماد على موزعي البيانات التابعين لجهات خارجية مثل Nielsen أو IRI لجمع البيانات وتنسيقها من مجموعة من المتاجر ، ثم إعداد تقارير مخصصة لعملاء معينين. يقول: "في عالم اليوم ، فات الأوان."

مع زيادة قوة معالجة البيانات المستندة إلى السحابة وانخفاض التكاليف ، يشرح سوريش أن المزيد من تجار التجزئة والوسطاء يقطعون صفقات مشاركة البيانات المباشرة مع شركات العملاء لتفريق بيانات مبيعات المصدر الأساسي احتياطيًا للسلسلة. لكن هذه فقط البداية.

العثور على الإبر في أكوام القش

تكتسب أدوات استشعار الطلب المستندة إلى البرامج ، بمساعدة الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ، الاهتمام لقدرتها على التنبؤ بالطلب في المستقبل القريب. تعمل هذه الأدوات على تجميع بيانات نقاط البيع في الوقت الفعلي مقابل الانحرافات الداخلية والخارجية في سلسلة التوريد مثل الأحداث المناخية وازدحام الموانئ وإضراب السكك الحديدية وتحركات أسعار الوقود وارتفاع أسعار الفائدة ومعدلات البطالة المرتفعة - وكلها تؤثر على قرارات الشراء. 

باختصار ، فإن الفهم بطريقة دقيقة للظروف التي تم بموجبها بيع البضائع بالأمس يقدم رؤى قصيرة المدى حول كيفية ومكان بيع السلع نفسها غدًا ، في ظل نفس الظروف أو ظروف مختلفة. نظرًا لأنه يتم جمع المزيد من البيانات التفصيلية بمرور الوقت ، فإن الذكاء الاصطناعي وأنماط إحساس التعلم الآلي ورؤى ستفقدها عملية يدوية تقليدية تعمل على مجموعة تخطيط موارد المؤسسة (ERP). تعمل فترات الإبلاغ الأكثر تكرارًا على تقصير وقت الاستجابة عند حدوث أحداث مفاجئة وأكثر وضوحًا.

نظرًا للاقتراب من زوال التخطيط الاستراتيجي وتخطيط الطلب التقليدي طويل الأجل منذ ظهور COVID ، فإن إنشاء بيانات شبه فورية بهذه الطريقة يمكن أن يؤدي إلى فوائد مهمة. فجأة ، تعمل الشركات على إيقاف بيانات المبيعات والمخزون في نقاط البيع المخزنة في نقاط البيع بالأمس ، مقابل التقارير الموجزة منذ أسابيع. تميل بيانات المبيعات أيضًا إلى تقديم نتائج أكثر دقة للتنبؤ بالطلب مقارنة ببيانات الشحن القابلة للمقارنة ، حيث يمكن شحن البضائع لأسباب متنوعة - مثل عمليات التبادل أو عينات البضائع ، على سبيل المثال.

استخدام قواعد ومعايير العمل المحددة كمعايير ، والذكاء الاصطناعي وخريطة التعلم الآلي لمتاجر التجزئة SKU والمنتج و UPC وغيرها من الترميز مقابل أكواد الشركة المصنعة كجزء من عملية الإعداد. يمكنهم أيضًا التمييز بين وحدات SKU القياسية والترويجية مع تغييرات صغيرة في المحتوى لنفس المنتج ، على سبيل المثال. من المزايا المهمة قدرة الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي على تحليل المخزون الوهمي والقضاء عليه وعرض الفراغات من أجل التنبؤ بنفاد المخزون وتقليله. باستخدام التحليلات ، يمكن للشركات التحقق من صحة بيانات اتجاه المبيعات في غضون ساعات.

يجادل سوريش: "أحد الأشياء التي نعرفها عن التنبؤ هو أنه لن يكون دقيقًا". "لذا يصبح السؤال كيف نسد الفجوات. نقوم بذلك من خلال تنفيذ قرارات التجديد قصيرة الأجل عبر الشبكة بأكملها. "  

بناء شبكة قيمة سلسلة التوريد

الرؤية النهائية لكيفية تفاعل الأسواق والعملاء للتأثير على المبيعات ، وتوليد إشارات طلب قيمة في العملية ، تضع الجدول لإعادة التفكير بشكل أكبر في سلسلة التوريد بأكملها. 

توفر الرؤية سواء في المراحل الأولية أو النهائية ، من أمر الدفع في نموذج شبكة غير هرمي "متعدد إلى متعدد" ، فرصة لإعداد تقارير شاملة عن البيانات ومشاركتها في الوقت الفعلي ، وللتعاون من قبل جميع الأطراف في الشبكة. 

تبدأ العملية ببناء مصدر واحد موثوق به للمعلومات عبر الشبكة. يتم إعداد الشركاء بأذونات مناسبة للوصول إلى أنواع معينة من البيانات لاستخدامات محددة. البيانات ، بما في ذلك النماذج والوثائق والاتصالات ذات الصلة ، موحدة ومنسقة ومنظمة في شكل قاعدة بيانات مشتركة لسهولة الاستخدام. 

إذن ماذا يحدث عندما تبدأ إشارات الطلب في الوميض؟ هل يمكن زيادة الإنتاج أو خفضه بسرعة ، أو تعديل مزيج المنتجات والتسلسل لضمان ملء الطلبات في الوقت المحدد؟ هل يمتلك موردو المستوى 2 المواد والأجزاء اللازمة لزيادة الإنتاج حسب الحاجة؟ إذا لم يكن الأمر كذلك ، فهل يمكن تحديد مكان المخزون الموجود في النظام وإعادة توجيهه وتجديده؟ إذا لم يكن الأمر كذلك ، فهل يجب على فرق العمليات والتخطيط إعادة التفكير في مخزون السلامة أو تنويع الموردين أو بدائل محفظة المنتجات؟ ماذا ستكون آثار التكلفة؟ الوقت مهم في الحصول على إجابات لهذه الأسئلة واتخاذ الإجراء التصحيحي الأمثل.

يتمثل الاختلاف المهم في نموذج الشبكة في أن الموردين والمصنعين وتجار التجزئة لا يمكنهم فقط الشعور بتحولات الطلب ، بل يمكنهم أيضًا التعاون بشكل مباشر واستباقي ، في الوقت الفعلي ، لحل المشكلات ، بدلاً من أن يكون لكل منهم اتصالات منفصلة ومنفصلة من خلال الشركة الرئيسية حيث يمكن أن تضيع التفاصيل الهامة في الترجمة. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن للتحليلات الممكّنة من الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي تشغيل مئات أو آلاف السيناريوهات في دقائق ، حيث تعتمد كل منها على بيانات الشحن والمخزون الحالية والتاريخية لصياغة الحل الأمثل.

ولكن كما يقول المثل التكنولوجي القديم: قمامة بالداخل ، قمامة بإخراجها. أداء الشبكة جيد فقط مثل اشتراك الشريك ومجموعة بيانات دقيقة. يصر سوريش على أن "الأمر لا يتعلق فقط بالتكنولوجيا في السحابة ، بل يتعلق بدفع امتثال الشركاء في إعداد التقارير ، وحجم البيانات وتوقيتها ، وتفصيل المعلومات ، وتكرار مشاركتها."

يقر سوريش أنه ، حتى الآن ، كانت الشركات الكبيرة جدًا ، في النطاق البالغ 6 مليارات دولار وما فوق ، هي التي دفعت هذا المستوى من التحول الرقمي ، ويرجع ذلك جزئيًا إلى نفوذها لفرض وإدارة التغيير مع الموردين الأصغر والبائعين ، والعملاء. لكنه يرى فرصة في تجنيد عملاء في نطاق يتراوح بين مليار دولار و 1 مليارات دولار. 

إلى أين يتجه كل هذا؟ مع مرور الوقت ، سيصبح من الضروري للشركات من جميع الأحجام إجراء تحول رقمي ، مما يؤدي إلى الترابط وتوحيد سلاسل التوريد بمرور الوقت. ابحث عن المزيد من العمليات والعمليات ليتم أتمتتها ، مما يؤدي إلى تقصير أوقات الاستجابة بشكل أكبر ، والقضاء على الأخطاء ، وضغط دورة الأمر إلى الدفع ، مع تحرير الأشخاص والموارد من أجل عمل أكثر إنتاجية ومكافأة. من المحتمل أن يصبح الإعداد ومواءمة البيانات شبه جاهز للتشغيل للموردين والبائعين الصغار ومتوسطي الحجم ، مع ظهور قدرة الشبكة كعامل تمييز رئيسي في طريقها إلى الانتشار في كل مكان. 

المحصلة النهائية: بعد فترة تعديل وجيزة وأحيانًا صعبة ، توشك سلسلة التوريد على أن تصبح أسرع وأبسط وأكثر مرونة. 

روابط الموارد: 

EdgeVerve ، http://www.edgeverve.com 

TradeEdge ، www.edgeverve.com/tradeedge

الطابع الزمني:

اكثر من سلسلة الدماغ التوريد