সাপ্লাই চেইন দৃশ্যমানতা শুধু একটি ক্যাচফ্রেজ নয়; এটা একটা বাধ্যতামূলক

এটি আশ্চর্যজনক হওয়া উচিত নয় যে সরবরাহ চেইন সমীক্ষায় 60% থেকে 80% কোম্পানিগুলির জন্য আরও ভাল অর্ডার, ইনভেন্টরি এবং চালানের দৃশ্যমানতা অগ্রাধিকার তালিকার শীর্ষে রয়েছে। 

যেখানে নির্মাতারা এবং খুচরা বিক্রেতারা পূর্বাভাসযোগ্য ঐতিহাসিক এবং ঋতুগত নিদর্শনগুলির উপর ভিত্তি করে আঞ্চলিক বাজারে প্রচুর পরিমাণে পণ্যের বিকাশ, মজুদ এবং ঠেলে দিয়েছিলেন, সেখানে D2C ই-কমার্স ইন্টারনেটের মাধ্যমে অনেক বিস্তৃত দর্শকদের কাছে টানার ভিত্তিতে অ্যাক্সেসযোগ্য। ক্রমবর্ধমান সামগ্রিক মালবাহী চাহিদার সাথে চাহিদার ভিত্তিতে পাঠানো ছোট অর্ডারের একটি সামগ্রিক, প্রায়-নিরন্তর প্রবাহ, টার্মিনাল, গুদাম, সরঞ্জাম এবং যানবাহনের ক্ষমতাকে কঠোর শ্রমবাজারে জলাবদ্ধ করেছে। 

পরিবর্তনযোগ্য গ্রাহকের প্রত্যাশা অসুবিধাগুলিকে আরও জটিল করে তোলে। শিপারের নির্দেশে কারখানা বা দোকানে ধীরে ধীরে মুক্তির জন্য একটি বিতরণ কেন্দ্রে রাখা প্যালেটাইজড ফ্রেটের জন্য শেষ-মাইলের চাপ এবং খরচগুলি সম্পূর্ণ আলাদা, একাধিক ডেলিভারি সময় এবং অবস্থানের বিকল্পগুলির সাথে সময়-নির্দিষ্ট অর্ডার এবং সময়সীমার একটি বেসলাইন প্রত্যাশা এবং ইন-পূর্ণ ডেলিভারি।  

এটি একটি নতুন মহামারী বৈকল্পিক, আবহাওয়া ঘটনা, বা সুয়েজ খাল অবরুদ্ধ কন্টেইনারশিপ হোক না কেন, অপ্রত্যাশিত পরিস্থিতি সহজেই একটি টিপিং পয়েন্ট সরবরাহ করতে পারে যা চাহিদা, সরবরাহ এবং ক্ষমতাকে রাতারাতি প্রান্তিককরণের বাইরে ফেলে দেয়। 

দৃশ্যমানতার অনেক চলন্ত অংশ

বেশিরভাগ সরবরাহ শৃঙ্খলে এখনও বিক্রয়ের পয়েন্টে (POS), সরবরাহকারী সোর্সিং এবং উত্পাদনের উজানে এবং চালানের সময় ট্রানজিটে নিম্নধারার চাহিদার দিকে পর্যাপ্ত দৃশ্যমানতার অভাব রয়েছে। মহামারী, জলবায়ু, ইউক্রেনের যুদ্ধ, বৈশ্বিক মুদ্রাস্ফীতি এবং অন্যান্য বাহ্যিক চাপের কারণে স্থির D2C বৃদ্ধির কারণে চলমান বাজারের অস্থিরতার কারণে প্রাথমিকভাবে চাহিদা অনুধাবন করা বিশেষত গুরুত্বপূর্ণ।  

চাহিদা সংকেত, অন্য যেকোনো একক প্রভাবের চেয়ে বেশি, সরবরাহ চেইনকে চালিত করে। তারা কী উত্পাদন করতে হবে, কী পরিমাণে এবং কোথায় পাঠাতে হবে তা নির্দেশ করে — সংক্ষেপে, সোর্সিং থেকে সম্পদ এবং সম্পদ বরাদ্দ থেকে কর্মপ্রবাহ পর্যন্ত সবকিছু। তখন এটা প্রতি-স্বজ্ঞাত বলে মনে হয় যে বেশিরভাগ প্রচলিত শ্রেণীবিন্যাস সাপ্লাই চেইন মডেল এখনও কারখানা এবং সরবরাহকারীদের সরাসরি খুচরা বিক্রেতা এবং গ্রাহকদের সাথে একটি গুণপূর্ণ প্রতিক্রিয়া লুপে সংযুক্ত করে না।

পরিবর্তে, বেশিরভাগ যোগাযোগ কেন্দ্র থেকে বাইরের দিকে প্রবাহিত হয়, এবং অংশীদার ইনপুট খুব কমই এক স্তরের উপরে বা নীচে প্রসারিত হয়, সাংগঠনিক সাইলোর মধ্যে গুরুত্বপূর্ণ ডেটা আটকে রাখে। থার্ড-পার্টি অ্যাগ্রিগেটর ডেটা বিপণনে, বিক্রয়ে গ্রাহক সম্পর্ক ব্যবস্থাপনা (CRM) ডেটা, ক্রিয়াকলাপে উত্পাদন ডেটা এবং সি-স্যুটে হ্রাস পায়। এটি একটি বিঘ্ন ঘটলে উচ্চ খরচ এবং ব্যবসা হারিয়ে যাওয়ার একটি উল্লেখযোগ্য ঝুঁকি তৈরি করে। 

সরবরাহ শৃঙ্খল জটিলতা সমস্যাটিকে আরও জটিল করে তোলে, বিশ্বব্যাপী 60% এরও বেশি গ্রাহক এখন ই-কমার্স ব্যবহার করে, 25 মিলিয়নেরও বেশি বিশ্বব্যাপী খুচরা আউটলেট খোলা, গত এক দশকে প্রতি বছর বাজারে আসা নতুন পণ্যের দশগুণ বৃদ্ধি এবং 10 পণ্যদ্রব্যের % স্টকআউটের সম্মুখীন হচ্ছে।

“উদীয়মান বাজারে, বৈশ্বিক নির্মাতারা ডিস্ট্রিবিউটরদের মাধ্যমে শিপিং করে এবং সেই সময়ে তাদের দৃশ্যমানতা বন্ধ হয়ে যায়,” ইনফোসিসের সম্পূর্ণ মালিকানাধীন সহযোগী প্রতিষ্ঠান এজভার্ভ সিস্টেমের ট্রেডএজের প্ল্যাটফর্ম প্রধান সুরেশ প্রহ্লাদ ভরদ্বাজ ব্যাখ্যা করেন। “তারা জানে না তাদের গ্রাহক কারা, বেশিরভাগই ছোট মা-ও-পপ স্টোর। এমনকি আধুনিক বাণিজ্যেও, যেখানে নির্মাতারা পাইকারের মাধ্যমে বা সরাসরি ওয়ালমার্ট বা টার্গেটের মতো বড়-বক্সের দোকানে বিক্রি করছে, তারা সেই পয়েন্ট-অফ-সেল দৃশ্যমানতা তাদের কাছে ফিরে আসার প্রক্রিয়া করার জন্য সজ্জিত নয়।" 

একটি বিকেন্দ্রীভূত ই-কমার্স পরিবেশে, সুরেশ বলেছেন, বিক্রয়ের পয়েন্টগুলি শত শত বা হাজার হাজার পরিবেশক, খুচরা বিক্রেতা এবং ওয়েবসাইটগুলির মধ্যে ছড়িয়ে দেওয়া যেতে পারে, সমস্তই ডেটা সংগ্রহ এবং ভাগ করে নেওয়ার বিভিন্ন স্তরের পরিপক্কতা এবং ডেটা ফর্ম্যাটিং এবং যোগাযোগের বিভিন্ন উপায়ে। 

"আমার গ্রাহক কারা, তারা কোথায় অবস্থিত, তারা কি অর্ডার করছে?" সুরেশ জিজ্ঞেস করে। "এটা জানার জন্য, আমাকে সেই সামগ্রিক পয়েন্ট-অফ-সেল পেতে এবং ইনভেন্টরি তথ্য দ্রুত নির্মাতাদের কাছে ফেরত পেতে খুচরা বিক্রেতাদের সাথে সহযোগিতা করতে হবে, যাতে তারা সমন্বয় করতে পারে।" এই মুহুর্তে, তিনি যোগ করেছেন, সেই প্রক্রিয়াটি তিন থেকে চার সপ্তাহ সময় নিতে পারে, নিলসেন বা আইআরআই-এর মতো তৃতীয় পক্ষের ডেটা সিন্ডিকেটরগুলির উপর নির্ভর করে স্টোরের একটি প্যানেল থেকে ডেটা সংগ্রহ এবং সামঞ্জস্য করতে এবং তারপর নির্দিষ্ট ক্লায়েন্টদের জন্য কাস্টম রিপোর্ট তৈরি করতে। "আজকের বিশ্বে," তিনি বলেছেন, "এটা অনেক দেরি হয়ে গেছে।"

যেহেতু ক্লাউড-ভিত্তিক ডেটা প্রসেসিং পাওয়ার বেড়েছে এবং খরচ কমেছে, সুরেশ ব্যাখ্যা করেছেন, আরও খুচরা বিক্রেতা এবং মধ্যস্থতাকারীরা চেইন ব্যাক আপ প্রাথমিক-উৎস বিক্রয় ডেটা ছড়িয়ে দেওয়ার জন্য গ্রাহক সংস্থাগুলির সাথে সরাসরি ডেটা-শেয়ারিং চুক্তিগুলি কাটছে। কিন্তু এটা শুধুমাত্র শুরু.

খড়ের গাদা মধ্যে সূঁচ খোঁজা

সফ্টওয়্যার-ভিত্তিক চাহিদা-সংবেদন সরঞ্জাম, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং মেশিন লার্নিং দ্বারা সাহায্য করা, নিকট-ভবিষ্যত চাহিদা ভবিষ্যদ্বাণী করার ক্ষমতার জন্য তাদের মনোযোগ আকর্ষণ করছে। এই সরঞ্জামগুলির মডেলগুলি অভ্যন্তরীণ এবং বাহ্যিক সরবরাহ শৃঙ্খলের অসঙ্গতির বিরুদ্ধে রিয়েল-টাইম POS ডেটা যেমন জলবায়ু ঘটনা, বন্দর যানজট, একটি রেল ধর্মঘট, জ্বালানীর দামের গতিবিধি, সুদের হার বৃদ্ধি এবং উচ্চ বেকারত্বের হার - যা সবই ক্রয়ের সিদ্ধান্তকে প্রভাবিত করে৷ 

সংক্ষেপে, গতকাল যে অবস্থার অধীনে পণ্যগুলি বিক্রি হয়েছিল তা একটি দানাদার উপায়ে বোঝার ফলে একই পণ্য একই বা ভিন্ন শর্তে আগামীকাল কীভাবে এবং কোথায় বিক্রি হতে পারে সে সম্পর্কে স্বল্পমেয়াদী অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করে। সময়ের সাথে সাথে আরও দানাদার ডেটা সংগ্রহ করা হয়, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং মেশিন লার্নিং সেন্স প্যাটার্ন এবং অন্তর্দৃষ্টি যা একটি এন্টারপ্রাইজ রিসোর্স প্ল্যানিং (ERP) স্যুটে চলমান একটি ঐতিহ্যগত ম্যানুয়াল অপারেশন দ্বারা মিস করা হবে। আরও ঘন ঘন রিপোর্টিং বিরতি প্রতিক্রিয়া সময়কে ছোট করে যখন হঠাৎ, আরও স্পষ্ট ঘটনা ঘটে।

কোভিডের সূচনার পর থেকে প্রথাগত দীর্ঘমেয়াদী কৌশলগত এবং চাহিদা পরিকল্পনার নিকটবর্তী মৃত্যুর পরিপ্রেক্ষিতে, এইভাবে কাছাকাছি রিয়েল-টাইম ডেটা তৈরি করা গুরুত্বপূর্ণ সুবিধা পেতে পারে। হঠাৎ কোম্পানিগুলি গতকালের POS স্টোর-SKU বিক্রয় এবং ইনভেন্টরি ডেটা, বনাম সপ্তাহ-পুরনো সারাংশ রিপোর্টিং বন্ধ করে কাজ করছে। বিক্রয় ডেটা তুলনামূলক চালান ডেটার চেয়ে আরও সঠিক চাহিদা পূর্বাভাস ফলাফল প্রদান করে, যেহেতু পণ্যগুলি বিভিন্ন কারণে পাঠানো হতে পারে — বিনিময় বা নমুনা পণ্যদ্রব্য, উদাহরণস্বরূপ।

বেঞ্চমার্ক, AI এবং মেশিন লার্নিং ম্যাপ খুচরা বিক্রেতা SKU, পণ্য, UPC এবং অনবোর্ডিং প্রক্রিয়ার অংশ হিসাবে প্রস্তুতকারকের কোডগুলির বিরুদ্ধে অন্যান্য কোডিং হিসাবে সংজ্ঞায়িত ব্যবসার নিয়ম এবং মান ব্যবহার করা। তারা একই পণ্যের জন্য ছোট কন্টেন্ট পরিবর্তনের সাথে মানক এবং প্রচারমূলক SKU-এর মধ্যে পার্থক্য করতে পারে। একটি গুরুত্বপূর্ণ সুবিধা হল AI এবং মেশিন লার্নিং-এর ক্ষমতা বিশ্লেষণ এবং ফ্যান্টম ইনভেন্টরি নির্মূল করা এবং স্টকআউটগুলি ভবিষ্যদ্বাণী করতে এবং হ্রাস করার জন্য শূন্যতাগুলি প্রদর্শন করা। বিশ্লেষণ ব্যবহার করে, কোম্পানি কয়েক ঘন্টার মধ্যে বিক্রয় প্রবণতা ডেটা যাচাই করতে পারে।

"পূর্বাভাস সম্পর্কে আমরা যা জানি তার মধ্যে একটি হল এটি সঠিক হবে না," সুরেশ যুক্তি দেন। “সুতরাং প্রশ্ন হয়ে যায় আমরা কীভাবে ফাঁকগুলি প্লাগ করব। আমরা পুরো নেটওয়ার্ক জুড়ে স্বল্পমেয়াদী পুনরায় পূরণের সিদ্ধান্ত বাস্তবায়নের মাধ্যমে এটি করি।"  

সাপ্লাই চেইন ভ্যালু নেটওয়ার্ক তৈরি করা

কীভাবে বাজার এবং গ্রাহকরা বিক্রয়কে প্রভাবিত করার জন্য যোগাযোগ করে, প্রক্রিয়ায় মূল্যবান চাহিদা সংকেত তৈরি করে তার মধ্যে নিচের দিকের দৃশ্যমানতা, সমগ্র সাপ্লাই চেইনের বৃহত্তর পুনর্বিবেচনার জন্য টেবিল সেট করে। 

আপস্ট্রিম এবং ডাউনস্ট্রিম উভয়েরই দৃশ্যমানতা, অর্ডার থেকে পেমেন্ট পর্যন্ত একটি নন-হ্যারার্কিক্যাল, "অনেক-থেকে-অনেক" নেটওয়ার্ক মডেল, এন্ড-টু-এন্ড, রিয়েল-টাইম ডেটা রিপোর্টিং এবং শেয়ারিং এবং সকল পক্ষের সহযোগিতার জন্য একটি সুযোগ উপস্থাপন করে। নেটওয়ার্কে 

প্রক্রিয়াটি শুরু হয় নেটওয়ার্ক জুড়ে তথ্যের জন্য একটি একক, বিশ্বস্ত, শেয়ারযোগ্য উৎস তৈরি করার মাধ্যমে। অংশীদারদের নির্দিষ্ট ব্যবহারের জন্য নির্দিষ্ট ধরণের ডেটা অ্যাক্সেস করার জন্য উপযুক্ত অনুমতি নিয়ে অনবোর্ড করা হয়। প্রাসঙ্গিক ফর্ম, ডকুমেন্টেশন, এবং যোগাযোগ সহ ডেটা, ব্যবহারের সহজতার জন্য একটি সাধারণ ডাটাবেস বিন্যাসে প্রমিত, সুরেলা এবং কাঠামোবদ্ধ। 

তাই কি হবে যখন চাহিদা সংকেত ঝলকানি শুরু হয়? প্রোডাকশন কি দ্রুত বাড়ানো বা কমানো যেতে পারে, অথবা পণ্যের মিশ্রণ এবং সিকোয়েন্সিং পরিবর্তন করা যায় যাতে অর্ডার সময়মতো পূরণ হয়? টিয়ার 2 সরবরাহকারীদের কি প্রয়োজন অনুযায়ী উৎপাদন বাড়ানোর জন্য উপকরণ এবং যন্ত্রাংশ আছে? যদি না হয়, সিস্টেমে বিদ্যমান ইনভেন্টরি কি অবস্থিত, পুনঃনির্দেশিত এবং পুনরায় পূরণ করা যাবে? যদি না হয়, অপারেশন এবং পরিকল্পনা দলগুলি কি নিরাপত্তা স্টক, সরবরাহকারী বৈচিত্র্য, বা পণ্য পোর্টফোলিও বিকল্পগুলি নিয়ে পুনর্বিবেচনা করা উচিত? খরচ প্রভাব কি হবে? এই প্রশ্নগুলির উত্তর পেতে এবং সর্বোত্তম সংশোধনমূলক পদক্ষেপ নেওয়ার জন্য সময় গুরুত্বপূর্ণ।

নেটওয়ার্ক মডেলের সাথে গুরুত্বপূর্ণ পার্থক্য হল যে সরবরাহকারী, প্রস্তুতকারক এবং খুচরা বিক্রেতারা শুধুমাত্র চাহিদার পরিবর্তনই অনুভব করতে পারে না, বরং প্রিন্সিপ্যাল ​​কোম্পানির মাধ্যমে প্রত্যেকের আলাদা, নীরব যোগাযোগের পরিবর্তে সমস্যা সমাধানের জন্য বাস্তব সময়ে সরাসরি এবং সক্রিয়ভাবে সহযোগিতা করতে পারে। যেখানে গুরুত্বপূর্ণ বিবরণ অনুবাদে হারিয়ে যেতে পারে। এছাড়াও, AI এবং মেশিন লার্নিং-সক্ষম বিশ্লেষণগুলি মিনিটের মধ্যে শত শত বা হাজার হাজার দৃশ্যকল্প চালাতে পারে, একটি সর্বোত্তম সমাধান তৈরি করতে বর্তমান এবং ঐতিহাসিক চালান এবং ইনভেন্টরি ডেটার উপর ভিত্তি করে প্রতিটি গেমিং করে।

কিন্তু পুরানো প্রযুক্তির প্রবাদ হিসাবে যায়: আবর্জনা ভিতরে, আবর্জনা আউট। নেটওয়ার্ক পারফরম্যান্স শুধুমাত্র অংশীদার বাই-ইন এবং একটি সঠিক ডেটাসেটের মতোই ভাল৷ "এটি কেবল ক্লাউডে প্রযুক্তির বিষয়ে নয়," সুরেশ জোর দিয়ে বলেন, "এটি প্রতিবেদনে অংশীদারদের সম্মতি, ডেটার ভলিউম এবং সময়োপযোগীতা, তথ্যের গ্রানুলারিটি এবং এটি যে ফ্রিকোয়েন্সি ভাগ করে নেওয়া হয় তার বিষয়ে চালনা করার বিষয়ে।"

সুরেশ স্বীকার করেছেন যে, এখন পর্যন্ত, এটি মূলত খুব বড় কোম্পানি, $6 বিলিয়ন এবং তার বেশি পরিসরে, যেগুলি এই স্তরের ডিজিটাল রূপান্তরকে চালিত করেছে, কারণ ছোট সরবরাহকারী, বিক্রেতা, বিক্রেতাদের সাথে পরিবর্তন জোরদার এবং পরিচালনা করার জন্য তাদের লিভারেজের কারণে। এবং গ্রাহকদের কিন্তু তিনি $1 বিলিয়ন থেকে $5 বিলিয়ন পরিসরে ক্লায়েন্ট নিয়োগের একটি সুযোগ দেখেন। 

এই সব কোথায় যাচ্ছে? সময়ের সাথে সাথে সমস্ত আকারের ব্যবসার জন্য ডিজিটাল রূপান্তর গ্রহণ করা অপরিহার্য হয়ে উঠবে, যা সময়ের সাথে সাথে সাপ্লাই চেইনগুলির আন্তঃসংযোগ এবং একত্রীকরণের দিকে পরিচালিত করবে। স্বয়ংক্রিয় হওয়ার জন্য আরও ক্রিয়াকলাপ এবং প্রক্রিয়াগুলি সন্ধান করুন, প্রতিক্রিয়ার সময় আরও সংক্ষিপ্ত করা, ত্রুটি দূর করা এবং অর্ডার-টু-পে-চক্রকে সংকুচিত করা, আরও উত্পাদনশীল, ফলপ্রসূ কাজের জন্য লোক ও সংস্থানগুলিকে মুক্ত করার সময়। অনবোর্ডিং এবং ডেটা হারমোনাইজেশন সম্ভবত ছোট এবং মাঝারি আকারের সরবরাহকারী এবং বিক্রেতাদের জন্য প্রায় প্লাগ-এন্ড-প্লে হয়ে উঠবে, নেটওয়ার্ক ক্ষমতা সর্বব্যাপী হওয়ার পথে একটি মূল পার্থক্যকারী হিসাবে আবির্ভূত হবে। 

নীচের লাইন: সংক্ষিপ্ত, মাঝে মাঝে কঠিন, সামঞ্জস্যের সময়কালের পরে, সরবরাহ চেইনটি আরও দ্রুত, সহজ এবং আরও স্থিতিস্থাপক হতে চলেছে। 

সংস্থানসমূহ লিঙ্ক: 

এজভার্ভ, http://www.edgeverve.com 

ট্রেডএজ, www.edgeverve.com/tradeedge

• এসইও চালিত বিষয়বস্তু এবং পিআর বিতরণ। আজই পরিবর্ধিত পান।
• প্লেটোব্লকচেন। Web3 মেটাভার্স ইন্টেলিজেন্স। জ্ঞান প্রসারিত. এখানে প্রবেশ করুন.
• উত্স: https://www.supplychainbrain.com/articles/36546-supply-chain-visibility-isnt-just-a-catchphrase-its-an-imperative