Supply Chain Visibility Isn’t Just A Catchphrase; It’s An Imperative

Republicat de Platon

Urmaritori: 0

Nu ar trebui să fie surprinzător că o mai bună vizibilitate a comenzilor, a inventarului și a expedițiilor se află în fruntea listei de priorități pentru 60% până la 80% dintre companii în sondajele lanțului de aprovizionare.

Acolo unde producătorii și comercianții cu amănuntul au dezvoltat, stocat și împins odată volume mari de mărfuri pe piețele regionale pe baza unor modele istorice și sezoniere previzibile, comerțul electronic D2C este accesibil unui public mult mai larg prin internet, pe bază de atragere. Un flux agregat, aproape continuu, de comenzi mai mici expediate la cerere, împreună cu cererea globală de marfă în creștere, a afectat capacitatea terminalelor, depozitelor, echipamentelor și vehiculelor pe o piață a forței de muncă strânsă.

Așteptările variabile ale clienților agravează dificultățile. Presiunile și costurile de pe ultimul kilometru sunt foarte diferite pentru mărfurile paletizate deținute într-un centru de distribuție pentru eliberarea treptată în fabrici sau magazine, în direcția expeditorului, față de comenzile în timp determinat, cu opțiuni multiple de timp și locație de livrare și o așteptare de bază de la timp și livrare integrală.

Fie că este vorba de o nouă variantă de pandemie, de un eveniment meteorologic sau de un container care blochează Canalul Suez, circumstanțele neprevăzute pot oferi cu ușurință un punct de cotitură care scoate din aliniere cererea, oferta și capacitatea peste noapte.

Multe părți în mișcare ale vizibilității

Majoritatea lanțurilor de aprovizionare încă nu au o vizibilitate adecvată pe partea cererii în aval la punctul de vânzare (POS), în amonte în aprovizionarea și producția furnizorilor și în tranzit în timpul transportului. Detectarea devreme a cererii este deosebit de critică, având în vedere volatilitatea continuă a pieței din cauza creșterii constante D2C, amplificată de pandemie, climă, războiul din Ucraina, inflația globală și alte presiuni externe.

Semnalele cererii, mai mult decât orice altă influență unică, conduc lanțul de aprovizionare. Ei dictează ce să producă, în ce cantități și unde să fie expediat - pe scurt, totul, de la aprovizionare la alocarea activelor și a resurselor până la fluxul de lucru. Așadar, pare contra-intuitiv faptul că majoritatea modelelor convenționale de lanț de aprovizionare ierarhic încă nu conectează fabricile și furnizorii direct cu comercianții cu amănuntul și clienții într-o buclă virtuoasă de feedback.

În schimb, cea mai mare parte a comunicării curge din centru spre exterior, iar contribuția partenerului rareori se extinde dincolo de un nivel în sus sau în jos, prinzând datele critice în silozurile organizaționale. Datele de agregare terță parte slăbesc în marketing, în managementul relațiilor cu clienții (CRM) în vânzări, în datele de producție în operațiuni și în C-suite. Acest lucru prezintă un risc semnificativ de costuri mai mari și pierderi de afaceri în cazul unei întreruperi.

Complexitatea lanțului de aprovizionare agravează problema, cu peste 60% dintre consumatorii globali folosind acum comerțul electronic, peste 25 de milioane de puncte de vânzare cu amănuntul la nivel mondial deschise, o creștere de zece ori a noilor produse care vin pe piață în fiecare an în ultimul deceniu și 10 % din mărfuri care se confruntă cu epuizări de stoc.

„În piețele emergente, producătorii globali trimit prin distribuitori, iar vizibilitatea lor se oprește în acel moment”, explică Suresh Prahlad Bharadwaj, șeful platformei TradeEdge la EdgeVerve Systems, o subsidiară deținută în totalitate a Infosys. „Ei nu știu cine sunt clienții lor, mai ales magazine mici. Chiar și în comerțul modern, în care producătorii vând prin intermediul unui angrosist sau direct către un magazin mare cum ar fi Walmart sau Target, ei nu sunt echipați pentru a procesa acea vizibilitate la punctul de vânzare care le revine.”

Într-un mediu de comerț electronic descentralizat, spune Suresh, punctele de vânzare pot fi dispersate între sute sau mii de distribuitori, retaileri și site-uri web, toate cu diferite niveluri de maturitate în colectarea și partajarea datelor și diferite moduri de formatare a datelor și de comunicare.

„Cine sunt clienții mei, unde se află, ce comandă?” întreabă Suresh. „Pentru a ști asta, trebuie să colaborez cu comercianții cu amănuntul pentru a primi rapid informațiile de la punctele de vânzare și pentru a stoca informațiile despre inventar înapoi către producători, astfel încât aceștia să poată face ajustări.” În acest moment, adaugă el, acel proces poate dura trei până la patru săptămâni, bazându-se pe sindicate de date terți, cum ar fi Nielsen sau IRI, pentru a colecta și armoniza datele dintr-un panou de magazine și apoi pentru a pregăti rapoarte personalizate pentru anumiți clienți. „În lumea de astăzi”, spune el, „e prea târziu”.

Pe măsură ce puterea de procesare a datelor bazată pe cloud a crescut și costurile au scăzut, explică Suresh, mai mulți comercianți cu amănuntul și intermediari renunță la contractele directe de partajare a datelor cu companiile clienți pentru a dispersa datele de vânzări din sursa primară de rezervă în lanț. Dar acesta este doar începutul.

Găsirea ace în stive

Instrumentele de detectare a cererii bazate pe software, ajutate de inteligența artificială și învățarea automată, câștigă atenția pentru capacitatea lor de a prezice cererea în viitorul apropiat. Aceste instrumente modelează date agregate POS în timp real în raport cu anomaliile interne și externe ale lanțului de aprovizionare, cum ar fi evenimente climatice, congestionarea porturilor, o grevă feroviară, mișcări ale prețului combustibilului, creșterea ratelor dobânzilor și ratele ridicate ale șomajului - toate acestea influențând deciziile de cumpărare.

Pe scurt, înțelegerea într-un mod granular a condițiilor în care au fost vândute bunurile ieri oferă perspective pe termen scurt despre cum și unde este probabil să se vândă aceleași bunuri mâine, în aceleași condiții sau în condiții diferite. Pe măsură ce sunt colectate mai multe date granulare de-a lungul timpului, inteligența artificială și învățarea automată simt modele și perspective care ar fi omise de o operațiune manuală tradițională care rulează pe o suită de planificare a resurselor întreprinderii (ERP). Intervalele de raportare mai frecvente scurtează timpul de răspuns atunci când apar evenimente bruște, mai pronunțate.

Având în vedere aproape dispariția planificării strategice tradiționale pe termen lung și a cererii de la debutul COVID, construirea de date aproape în timp real în acest mod poate aduce beneficii importante. Dintr-o dată, companiile lucrează cu datele de ieri privind vânzările și stocurile din magazinul POS-SKU, față de rapoartele rezumative vechi de câteva săptămâni. Datele de vânzări tind, de asemenea, să ofere rezultate de prognoză a cererii mai precise decât datele de expediere comparabile, deoarece mărfurile pot fi expediate din mai multe motive - schimburi sau eșantion de mărfuri, de exemplu.

Folosirea regulilor și standardelor de afaceri definite ca repere, AI și hărți de învățare automată SKU, produs, UPC și alte codificări față de codurile producătorului, ca parte a procesului de integrare. De asemenea, pot face diferența între SKU-urile standard și promoționale, cu, de exemplu, mici modificări de conținut pentru același produs. Un beneficiu important este capacitatea AI și a învățării automate de a analiza și elimina inventarul fantomă și de a afișa goluri pentru a prezice și a reduce epuizarea stocurilor. Folosind analize, companiile pot valida datele despre tendințele vânzărilor în câteva ore.

„Unul dintre lucrurile pe care le știm despre prognoză este că nu va fi exactă”, argumentează Suresh. „Așadar, întrebarea devine cum astupăm golurile. O facem prin execuția deciziilor de reaprovizionare pe termen scurt în întreaga rețea.”

Construirea rețelei de valoare a lanțului de aprovizionare

Vizibilitatea în aval asupra modului în care piețele și clienții interacționează pentru a influența vânzările, generând semnale valoroase de cerere în proces, pune masa pentru o regândire mai amplă a întregului lanț de aprovizionare.

Vizibilitatea atât în amonte, cât și în aval, de la comandă până la plată într-un model de rețea non-ierarhic, „mulți la mulți”, prezintă o oportunitate de raportare și partajare a datelor de la capăt la capăt, în timp real și pentru colaborarea tuturor părților în rețea.

Procesul începe cu construirea unei surse unice, de încredere și care poate fi partajată pentru informații în rețea. Partenerii au permisiunile corespunzătoare pentru a accesa anumite tipuri de date pentru anumite utilizări. Datele, inclusiv formularele relevante, documentația și comunicările, sunt standardizate, armonizate și structurate într-un format comun de bază de date pentru ușurință în utilizare.

Deci, ce se întâmplă când semnalele de cerere încep să clipească? Producția poate fi mărită sau redusă rapid sau poate fi modificată mixul de produse și succesiunea pentru a se asigura că comenzile sunt onorate la timp? Furnizorii de nivelul 2 au materialele și piesele pentru a crește producția după cum este necesar? Dacă nu, poate fi localizat, redirecționat și completat inventarul existent în sistem? Dacă nu, ar trebui echipele de operațiuni și planificare să regândească stocurile de siguranță, diversificarea furnizorilor sau alternativele portofoliului de produse? Care ar fi impactul costurilor? Timpul este esențial pentru a obține răspunsuri la aceste întrebări și pentru a lua măsurile corective optime.

Diferența importantă cu modelul de rețea este că furnizorii, producătorii și comercianții cu amănuntul pot nu numai să simtă schimbările cererii, ci și să colaboreze direct și proactiv, în timp real, pentru a rezolva problemele, mai degrabă decât să aibă fiecare comunicații separate, separate prin compania principală. unde detaliile cruciale se pot pierde în traducere. În plus, analizele AI și învățarea automată pot rula sute sau mii de scenarii în câteva minute, fiecare pe baza datelor de expediere și inventar curente și istorice pentru a formula o soluție optimă.

Dar după cum spune vechea zicală tehnologică: gunoiul intră, gunoiul afară. Performanța rețelei este la fel de bună decât acceptarea partenerului și un set de date precis. „Nu este vorba doar despre tehnologia în cloud”, insistă Suresh, „ci este vorba despre stimularea conformității partenerilor în raportare, volumul și actualitatea datelor, granularitatea informațiilor și frecvența cu care sunt partajate.”

Suresh recunoaște că, până în prezent, în principal companiile foarte mari, de peste 6 miliarde de dolari, au fost cele care au condus acest nivel de transformare digitală, în parte din cauza pârghiei lor de a forța și gestiona schimbarea cu furnizori, furnizori mai mici, și clienții. Dar vede o oportunitate în recrutarea de clienți în intervalul de la 1 miliard de dolari până la 5 miliarde de dolari.

Încotro se îndreaptă toate astea? De-a lungul timpului, va deveni imperativ ca întreprinderile de toate dimensiunile să întreprindă transformarea digitală, ceea ce duce la interconectarea și consolidarea lanțurilor de aprovizionare în timp. Căutați mai multe operațiuni și procese care să fie automatizate, scurtând și mai mult timpii de răspuns, eliminând erorile și comprimând ciclul de la comandă la plată, eliberând în același timp oameni și resurse pentru o muncă mai productivă și mai plină de satisfacții. Integrarea și armonizarea datelor vor deveni, probabil, aproape plug-and-play pentru furnizorii și furnizorii mici și mijlocii, cu capacitatea de rețea emergând ca un element de diferențiere cheie pe cale de a deveni omniprezent.

Concluzia: după o perioadă scurtă, uneori dificilă, de ajustare, lanțul de aprovizionare este pe cale să devină mult mai rapid, mai simplu și mai rezistent.

Link-uri de resurse:

EdgeVerve, http://www.edgeverve.com

TradeEdge, www.edgeverve.com/tradeedge