4 typer kontrolltårn for forsyningskjeden

Dette innlegget er allerede lest 210 ganger!

Hva hver type kontrolltårn kan og ikke kan gjøre

Begrepet "kontrolltårn" har blitt grovt overbrukt i domenet for forsyningskjedestyring gjennom årene og brukes i dag for å beskrive praktisk talt alt fra grunnleggende synlighet til nettverksomfattende fullstendig autonome løsninger. Dette gjør det nesten umulig for alle som leter etter en dyktig løsning å effektivt sammenligne alternativer side om side.

I dette innlegget vil jeg bryte ned de fire hovedtypene av kontrolltårn i forsyningskjeden, alt fra de som tilbyr grunnleggende synlighet og analyser, til de som lar deg handle på unntak i sanntid, og til og med gå så langt som autonom utførelse.

Hva er til og med et kontrolltårn i forsyningskjeden?

Kontrolltårn for forsyningskjeden ble opprinnelig tenkt som et kommandosenter eller "krigsrom", et fysisk nettsted som samlet analytikere og data fra forskjellige systemer og handelspartnere. De var et forsøk på å samle data og intelligens fra hele forsyningskjeden via punktløsninger, dataintegrasjoner og svingstol-prosesser.

4 typer forsyningskjedekontrolltårn – styrker og svakheter ved kontrolltårn som leverandørkjedeutøvere trenger å vite... Klikk for å Tweet

Som et resultat fikk forsyningskjededriftsteamet en enorm synlighet, sammenlignet med tidligere metoder der teamene opererte i nesten isolasjon; og viktig informasjon ble samlet inn for å hjelpe til med beslutningstaking og koordinering av forsyningskjeden.

Den moderne ekvivalenten til et kontrolltårn er et fullt integrert forsyningskjedestyringssystem som gir ende-til-ende-synlighet, beslutningstakingsstøtte og fullstendig autonome utførelsesmuligheter. Det gjør det mulig for alle deltakere i økosystemet i forsyningskjeden å samarbeide om det samme settet med data og gir visninger og handlinger på bestillinger og forsendelser ned til individuelle varer.

Siled kontra ende-til-ende kontrolltårnløsninger

Før du dykker ned i definisjonene av ulike kontrolltårntyper, er det viktig å merke seg at det er betydelige funksjonelle hull mellom kontrolltårnene som er tilgjengelige på markedet. Kjøpere bør være klar over at løsningene er forskjellige når det gjelder om deres synlighet og kontroll spenner over hele forsyningskjeden eller bare fokuserer på en spesifikk funksjon som transportstyring, etterspørsels- eller forsyningsplanlegging, eller lagerstyring.

Som forklart i Nucleus Research sin rapport, Supply Chain Control Tower Value Matrix 2022: «Med kontrolltårn som er tilstoppet, finner planleggere og transportanalytikere seg ofte fast i svingstoloperasjoner som krever e-poster og møter i siste liten. Denne metodikken viser seg å være for langsom til å tilpasse seg store volumer av forsyningskjede-unntak der planleggere mangler tillit til planenes effektivitet fra et logistikkperspektiv, og transportbrukere ikke har innsyn i justeringenes innvirkning på lager og kapasitet.»

Nivå 1: Synlighet uten handlingsevne er ikke kontroll

Den grunnleggende forutsetningen for ethvert kontrolltårn er at du har innsyn i alle transaksjonene, hendelsene og milepælene du ønsker å spore. Ved å samle relevante data fra alle parter, anlegg, inventar og transport i en enkelt visning, får du innsyn i alle milepæler og hendelser i forsyningskjeden. Det er imidlertid viktig å forstå og huske at noen teknologileverandører omtaler sine analysesystemer som kontrolltårn, selv om de mangler kontroll. Selv om disse systemene kompilerer og presenterer store mengder data fra ulike datakilder og partnere, er ikke brukere i stand til å handle på det de ser. Selv om synlighet og analyser er fordelaktige, må et ekte kontrolltårn til slutt tillate deg å handle på dataene det gir.

Nivå 2: Handlingsevne og samarbeid

For å bli ansett som et ekte kontrolltårn må det som et minimum tilby brukere både synlighet og handlingsmuligheter. Utover den grunnleggende evnen til å gjenkjenne og analysere hendelser, må den også tillate brukere å implementere løsninger uten frakoblede systemer som telefoner eller e-post.

For å lykkes med å håndtere vanskeligheter som dukker opp gjennom utførelsesprosessen, kreves det ofte flere partnere, og derfor kreves det ofte et omfattende sett med samarbeids- og saksbehandlingsverktøy.

Tradisjonelle forsyningskjede- og transportstyringssystemer, mens de er i stand til å se og løse problemer, mangler ofte egenskapene til et nettverksaktivert kontrolltårn. Økosystempartnere må kunne samarbeide i sanntid om tidssensitive saker basert på én enkelt versjon av sannheten.

Nivå 3: Beslutningsstøtte og scenarioanalyse

Evnen til å observere og handle raskt resulterer ikke automatisk i den beste løsningen for virksomheten din. Å fremskynde en forsendelse for å unngå en forventet utsolgt av lager er ineffektivt hvis de fremskyndede produktene ikke kommer før neste vanlige forsendelse.

Ettersom AI og maskinlæring blir mer integrert i ulike programvaresystemer, gir noen kontrolltårn også brukere beslutningsstøtte basert på trender i historiske data. Dette gjør det mulig for brukere å simulere scenarier før de implementerer en løsning. Men hvis algoritmene er begrenset til å operere utelukkende på foreldede data eller gjøre antagelser om for eksempel ledetider, er det usannsynlig at den anbefalte løsningen er spesielt nøyaktig.

Nivå 4: Autonom og interaktiv utførelse

De mest sofistikerte kontrolltårnene tilbyr mye mer enn bare grunnleggende synlighet, handlingsmuligheter og beslutningsstøtte. Drevet av sanntids nettverksomfattende data støtter de naturlig kompleksiteten ved å spore varer på tvers av globale og ofte fragmenterte forsyningskjeder.

Ved å smelte sammen både interne og eksterne forsyningskjededata kan de beregne spredningseffekten av enhver endring i forsyningskjeden. Ved å bruke preskriptiv og prediktiv analyse kan de løse komplekse problemer og optimalisere hele forsyningsnettverk.

Nivå 4 kontrolltårn bruker prediktiv og preskriptiv analyse for autonomt å løse komplekse problemer og optimalisere hele forsyningsnettverk. Les mer: De 4 typene kontrolltårn for forsyningskjede Klikk for å Tweet

Når et forsyningskjedeproblem oppdages, utnytter innebygde AI-algoritmer nettverksomfattende data for å bestemme hvordan problemet skal løses optimalt og deretter utføre løsningen autonomt. Rekkverk basert på mål-KPI-er gjør at AI-evnen automatisk kan løse problemer i stor skala på tvers av nettverket. Hvis den ideelle oppløsningen faller utenfor de brukerdefinerte rekkverkene, vil brukeren få en "smart resept" og bedt om å utføre oppløsningen. Kontrolltårnet måler og gir analyser på alt som har skjedd og lærer av det.

Kombinasjonen av både autonome og interaktive oppløsninger gir organisasjoner tilgang til black-box-naturen til dagens AI/ML-baserte løsninger. Dashboards tilbyr en interaktiv beslutningstaking gjennom resepter ettersom planleggere får tillit til beslutningene som tas av AI. Over tid etablerer planleggere økende nivåer av KPI-basert autonom beslutningstaking, mens de ruter AI-assisterte resepter for beslutninger som krever ekstra hensyn til arbeidsbenken.

Ved å automatisere løsningen av typiske gjøremål, i stor skala, frigjør organisasjoner sine fagfolk til å konsentrere seg om mer strategisk arbeid. Kontrolltårn i nettverk kan brukes av alle handelspartnere i forsyningskjeden, og gir fullstendig innsyn i varetektskjeden for alle parter og enkel sporing av ting som karbonutslipp. De legger også til rette for masseserialisering og sporing av partier, for å hjelpe organisasjoner med å overholde globale mandater som USA Drug Supply Chain Security Act (DSCSA), og Food Safety Modernization Act (FSMA).

"Koble til en gang" kontrolltårn

Bedrifter med vidtstrakte globale forsyningskjeder, flere nivåer av leverandører og et mylder av etterspørselskanaler kan ha stor nytte av et kontrolltårn. Men det er viktig å huske på at ikke alle "kontrolltårn" faktisk er det kontroll tårnene. Og hvis du ønsker å dra full nytte av effektiviteten og produktivitetsgevinstene fra AI og ML, er et nettverksbasert kontrolltårn som utnytter all forsyningskjededata, smeltet sammen til en enkelt felles datamodell, en nødvendighet.

Dette vil gjøre det mulig for kontrolltårnet å spre betydningen av hendelser til de ulike partene i nettverket. Det vil fungere med dine eksisterende systemer, dine eksterne partnere og med minimal IT-innsats, samtidig som den sikrer at alle jobber fra en sanntids enkeltversjon av sannheten.

I tillegg trenger hver handelspartner bare å koble seg til nettverket én gang, så kan de jobbe med sine leverandører, sine kunder og enhver annen partner på nettverket. Denne enkle implementeringen, og det faktum at hver partner kan dra nytte av systemet, er det som driver innføringen av kontrolltårnet.

Og la oss innse det, hvis ingen andre integrerer i systemet ditt, er det ikke mye av et kontrolltårn.

Hvis du vil lære mer, anbefaler jeg videoen: AI i Multi-Party Supply Chain Control Towers for et dypere dykk.

Anbefalte innlegg

Peter Nilsson er markedssjef i One Network Enterprises. Peter er en driver og skaper av innovative merkevareinitiativer med mer enn 20 års erfaring i Software-as-a-Service og Supply Chain-industrien hos kraftfulle selskaper som IBX, Capgemini, Infor Nexus og LevaData. Han har dokumentert suksess med å gjøre det mulig for globale og oppdragsdrevne virksomheter å utvide sin markedstilstedeværelse. Peter har ledet internasjonale tverrfunksjonelle team innen banebrytende innhold og salgsstrategier som fremmer tankeledelse rettet mot utøvende beslutningstakere.

Siste innlegg av Peter Nilsson (se alle)

• SEO-drevet innhold og PR-distribusjon. Bli forsterket i dag.
• Platoblokkkjede. Web3 Metaverse Intelligence. Kunnskap forsterket. Tilgang her.
• kilde: https://supplychainbeyond.com/4-types-of-supply-chain-control-tower/