प्रभावी आपूर्ति श्रृंखला योजना सभी डेटा में है

प्रभावी आपूर्ति श्रृंखला योजना सभी डेटा में है

समय टिकट: 12 दिसंबर, 2023 7:12 पूर्वाह्न
स्रोत नोड: 3011515

वह एक ख़ूबसूरत, धूप भरी दोपहर थी, और हम अपने पसंदीदा सप्ताहांत अवकाश स्थलों में से एक की ओर जा रहे थे। वहां पहुंचने की मेरी योजना बिल्कुल सीधी थी; मैं सर्वोत्तम मार्ग और सभी सामान्य यातायात पैटर्न जानता था, इसलिए हम दो घंटे की ड्राइव पर निकल पड़े। चार घंटे बाद, हम अंततः थके हुए और निराश होकर पहुंचे - एक आरामदायक सप्ताहांत शुरू करने का यह कोई अच्छा तरीका नहीं है। इस बात पर विचार करते हुए कि मेरी योजना कहां गलत हुई, मैंने लगभग विशेष रूप से मार्ग और यातायात पैटर्न के बारे में अपने व्यक्तिगत ज्ञान पर भरोसा किया - केवल आंतरिक और ऐतिहासिक डेटा। बेशक, मैंने कुछ बाहरी डेटा लिया, जैसे मौसम की स्थिति। हालाँकि, मुझे अभी भी बाहरी व्यवधानों जैसे एक प्रमुख संगीत कार्यक्रम से अतिरिक्त ट्रैफ़िक, सड़क निर्माण और राजमार्ग पर जाम लगने वाली कई कार दुर्घटनाओं के जोखिमों से अवगत कराया गया था।

आप रियरव्यू मिरर में देखकर कार चला सकते हैं
जब तक आपके आगे कुछ भी नहीं है. - बिल जॉय

आपूर्ति शृंखला योजना भी लगभग उसी प्रकार है। भविष्य के परिणामों की भविष्यवाणी करने में मदद के लिए मौसमी और खरीदारी पैटर्न खोजने के लिए ऐतिहासिक प्रवृत्ति डेटा पर बहुत अधिक भरोसा करने की प्रवृत्ति है। मुझे गलत मत समझिए, पूर्वानुमान की मांग के लिए ऐतिहासिक डेटा महत्वपूर्ण है। हालाँकि, अधिकांश अस्थिरता और अनिश्चितता बाहर से आती है - आपूर्ति, रसद, चैनल और वैश्विक व्यापार भागीदारों के विस्तारित नेटवर्क से। यदि यह डेटा आपकी निकट अवधि की योजना गणना में शामिल नहीं है, तो इससे कोई फर्क नहीं पड़ता कि आप किस चमकदार नए एआई उपकरण का उपयोग करते हैं; पुरानी कहावत अभी भी लागू होती है - कचरा अंदर, कचरा बाहर।

डेटा फ़्लडगेट खोलें

इसलिए, एक व्यापक, सटीक और व्यवहार्य आपूर्ति श्रृंखला योजना बनाने का सबसे प्रभावी तरीका एक डिजिटल ट्विन बनाना है। एक डिजिटल ट्विन को एआई-सक्षम अंतर्दृष्टि इंजन को खिलाने के लिए विभिन्न आंतरिक और बाहरी स्रोतों से भारी मात्रा में डेटा की आवश्यकता होती है। 

शुरुआत के लिए, आप एंटरप्राइज़ संसाधन प्रबंधन प्रणाली (ईआरपी), ग्राहक संबंध प्रबंधन प्रणाली (सीआरएम), विनिर्माण निष्पादन प्रणाली (एमईएस), गोदाम प्रबंधन (डब्ल्यूएमएस), परिवहन प्रबंधन सहित सभी आंतरिक प्रणालियों और डेटा स्रोतों से डेटा पर विचार करना चाहेंगे। (टीएमएस), उत्पाद जीवनचक्र प्रबंधन (पीएलएम), वित्त और लेखा, अन्य योजना प्रणालियाँ, और बहुत कुछ। 

फिर सभी स्तरों पर बाहरी साझेदार डेटा जोड़ें - न कि केवल प्रथम स्तर (पीओएस, स्टोर इन्वेंट्री, वितरण केंद्र इन्वेंट्री, सामग्री इन्वेंट्री, आपूर्तिकर्ता क्षमता, और अपसाइड्स, सप्लाई कमिट्स / डीकमिट्स, एडवांस्ड शिपिंग नोटिस), थर्ड-पार्टी डेटा (मौसम, सामाजिक भावना, जोखिम की घटनाएं, आयात और निर्यात शुल्क और टैरिफ, प्रतिबंधित पार्टी सूची, जबरन श्रम नियम, बाजार डेटा, और इसी तरह), और IoT सेंसर डेटा (विनिर्माण लाइनें, वाहन, भंडारण इकाइयां, आदि)।  

अब तक, आप शायद सोचते होंगे कि यह सैद्धांतिक रूप से सही लगता है, लेकिन उन सभी कनेक्शनों को बनाने के लिए पर्याप्त समय और बजट नहीं है। यह उल्लेख करने की आवश्यकता नहीं है कि आप कई अलग-अलग स्रोतों से डेटा को कैसे साफ़ और सुसंगत बनाना शुरू करते हैं।

गति और पैमाने पर बहु-उद्यम कनेक्शन बनाना

जिस तरह लिंक्डइन आपको सैकड़ों या हजारों साथियों, सहकर्मियों और सहयोगियों के साथ जुड़ने और संबंध बनाए रखने की अनुमति देता है, उसी तरह एक आपूर्ति श्रृंखला व्यवसाय नेटवर्क आपके पारिस्थितिकी तंत्र भागीदारों से जुड़ने की प्रक्रिया को सुव्यवस्थित और मापता है। एक नेटवर्क में सैकड़ों हजारों आपूर्ति, चैनल, लॉजिस्टिक्स और वैश्विक व्यापार भागीदारों के साथ पूर्व-स्थापित कनेक्शन होते हैं, जो समय-दर-मूल्य को गति देते हैं।

आपूर्ति श्रृंखला व्यापार नेटवर्क के मूल्यांकन में सावधानी बरतें; वे सभी समान नहीं बनाए गए हैं। वे दायरे, पैमाने और क्षमता के संदर्भ में भिन्न हैं। पूर्ण दृश्यता से सभी चार पारिस्थितिक तंत्रों के दायरे के साथ आपूर्ति श्रृंखला व्यापार नेटवर्क देखें - आपूर्ति, चैनल, रसद और वैश्विक व्यापार। एक अन्य विचार जुड़े हुए उद्यमों की संख्या और स्तरों की गहराई के संदर्भ में नेटवर्क का पैमाना है। कुछ केवल प्रथम या द्वितीय स्तर से ही जुड़ सकते हैं। इसके विपरीत, प्रभावी नेटवर्क अपस्ट्रीम और डाउनस्ट्रीम भागीदारों के सभी स्तरों से जुड़ सकते हैं। 

और अंत में, सर्वोत्तम श्रेणी की आपूर्ति श्रृंखला नेटवर्क कनेक्शन और एकीकरण क्षमताओं की एक पूरी श्रृंखला प्रदान करते हैं। जब आप संपूर्ण डिजिटल परिवर्तन की ओर आगे बढ़ रहे हैं, तो हो सकता है कि आपके साझेदारों के पास आगे बढ़ने के लिए संसाधन न हों। आपके नेटवर्क प्रदाता को साझेदारों पर महंगा एकीकरण दृष्टिकोण थोपने के बजाय उनकी तकनीकी परिपक्वता पर मिलना चाहिए। बेशक, इसमें रेस्ट एपीआई और ईडीआई में नवीनतम शामिल है, और इसमें लंबी दूरी के आपूर्तिकर्ताओं और भागीदारों के लिए एक वेब पोर्टल और ईमेल-आधारित एकीकरण शामिल है।

गंदे, असमान डेटा को एक मूल्यवान संपत्ति बनाना 

हालाँकि नेटवर्क आपकी योजना प्रक्रिया को बेहतर बनाने के लिए कनेक्शन स्थापित करने और डेटा इकट्ठा करने का समय कम कर देगा, लेकिन यह पर्याप्त नहीं है। डेटा स्वाभाविक रूप से गंदा है, जिसमें गुम, गलत और शून्य मान शामिल हैं। और बहुत बार, विभिन्न मास्टर डेटा प्रबंधन (एमडीएम) नीतियों और प्रथाओं को नियोजित किया जाता है, यहां तक ​​कि आंतरिक प्रणालियों में भी। उद्यम के बाहर से डेटा लाने से यह चुनौती तेजी से और अधिक कठिन हो जाती है।

बहु-उद्यम आपूर्ति श्रृंखला नेटवर्क को अलग-अलग डेटा को मूल्यवान, निर्णय-ग्रेड संपत्ति में बदलने के लिए एक बहु-उद्यम एमडीएम (एमई-एमडीएम) की आवश्यकता होती है। इसे एक सार्वभौमिक अनुवादक के रूप में सोचें जो प्रत्येक सिस्टम और साझेदार की जानकारी को एक ही, स्पष्ट भाषा में समझता और व्याख्या करता है। एमई-एमडीएम प्राप्त करने के लिए, ऐसे नेटवर्क की तलाश करें जो आंतरिक और पारिस्थितिकी तंत्र भागीदार सिस्टम सहित सभी स्रोतों से प्रत्येक संसाधन के लिए प्रासंगिक विशेषताओं को प्रबंधित करने के लिए एक कैनोनिकल डेटा मॉडल के साथ एक मंच पर बैठे हों। सिस्टम को गलत मूल्यों को साफ़ करना होगा और बड़े पैमाने पर अलग-अलग बहु-उद्यम स्रोतों से डेटा को सुसंगत बनाना होगा।

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जैसा कि बिल जॉय ने कहा, "आप तब तक रियरव्यू मिरर में देखकर कार चला सकते हैं जब तक आपके आगे कुछ न हो;" आप केवल ऐतिहासिक डेटा का उपयोग करके अपनी आपूर्ति श्रृंखला की योजना बना सकते हैं जब तक कि मांग या आपूर्ति में कोई बदलाव न हो।

माइक हिटमार, वरिष्ठ निदेशक, उत्पाद विपणन e2open. इस बारे में और पढ़ें कि कैसे e2open आपको व्यवहार्य, लाभदायक योजनाएँ बनाने और चपलता बढ़ाने में मदद कर सकता है कनेक्टेड प्लानिंग.

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