سپلائی چین کی مرئیت صرف ایک کیچ فریز نہیں ہے۔ یہ ایک لازمی چیز ہے۔

یہ حیران کن نہیں ہونا چاہئے کہ سپلائی چین کے سروے میں 60% سے 80% کمپنیوں کے لیے بہتر آرڈر، انوینٹری، اور شپمنٹ کی مرئیت ترجیحی فہرست میں سرفہرست ہے۔ 

جہاں مینوفیکچررز اور خوردہ فروشوں نے ایک بار متوقع تاریخی اور موسمی نمونوں کی بنیاد پر بڑی مقدار میں سامان علاقائی بازاروں میں تیار کیا، ذخیرہ کیا اور آگے بڑھایا، وہاں D2C ای کامرس انٹرنیٹ کے ذریعے بہت زیادہ سامعین کے لیے پل کی بنیاد پر قابل رسائی ہے۔ مانگ پر بھیجے جانے والے چھوٹے آرڈرز کے ایک مجموعی، قریب قریب مسلسل بہاؤ کے ساتھ ساتھ مال برداری کی بڑھتی ہوئی طلب نے سخت لیبر مارکیٹ میں ٹرمینل، گودام، سازوسامان اور گاڑیوں کی صلاحیت کو دلدل میں ڈال دیا ہے۔ 

متغیر کسٹمر کی توقعات مشکلات کو بڑھا دیتی ہیں۔ ڈیلیوری کے متعدد وقت اور مقام کے اختیارات کے ساتھ وقتی مقررہ آرڈرز کے مقابلے میں ترسیلی مرکز میں ڈسٹری بیوشن سنٹر میں رکھے گئے پیلیٹائزڈ فریٹ کے لیے آخری میل کے دباؤ اور قیمتیں بہت مختلف ہیں مکمل ترسیل  

چاہے یہ وبائی بیماری کی نئی شکل ہو، موسم کا واقعہ ہو، یا کنٹینر شپ نہر سویز کو روک رہی ہو، غیر متوقع حالات آسانی سے ایک ایسا ٹپنگ پوائنٹ فراہم کر سکتے ہیں جو طلب، رسد اور صلاحیت کو راتوں رات صف بندی سے باہر کر دیتا ہے۔ 

مرئیت کے بہت سے متحرک حصے

زیادہ تر سپلائی چینز میں اب بھی پوائنٹ آف سیل (POS)، سپلائر سورسنگ اور پروڈکشن میں اپ اسٹریم، اور شپمنٹ کے دوران ٹرانزٹ میں ڈاون اسٹریم ڈیمانڈ سائیڈ پر مناسب مرئیت کا فقدان ہے۔ ڈی 2 سی کی مسلسل نمو، وبائی امراض، آب و ہوا، یوکرین میں جنگ، عالمی افراط زر اور دیگر بیرونی دباؤ کی وجہ سے مارکیٹ میں جاری اتار چڑھاؤ کے پیش نظر مانگ کو جلد محسوس کرنا خاص طور پر اہم ہے۔  

ڈیمانڈ سگنلز، کسی دوسرے واحد اثر سے زیادہ، سپلائی چین کو چلاتے ہیں۔ وہ حکم دیتے ہیں کہ کیا پیدا کرنا ہے، کس مقدار میں، اور کہاں بھیجنا ہے - مختصراً، سورسنگ سے لے کر اثاثہ تک اور وسائل کی تقسیم سے لے کر ورک فلو تک سب کچھ۔ اس کے بعد، یہ متضاد معلوم ہوتا ہے کہ زیادہ تر روایتی درجہ بندی کے سپلائی چین کے ماڈل اب بھی فیکٹریوں اور سپلائرز کو براہ راست خوردہ فروشوں اور گاہکوں سے ایک اچھے فیڈ بیک لوپ میں نہیں جوڑتے ہیں۔

اس کے بجائے، زیادہ تر مواصلت مرکز سے باہر کی طرف بہتی ہے، اور پارٹنر ان پٹ شاذ و نادر ہی ایک سطح سے اوپر یا نیچے تک پھیلتا ہے، جس سے تنظیمی سائلوز کے اندر اہم ڈیٹا پھنس جاتا ہے۔ تھرڈ پارٹی ایگریگیٹر ڈیٹا مارکیٹنگ، کسٹمر ریلیشن شپ مینجمنٹ (CRM) ڈیٹا سیلز، آپریشنز میں پروڈکشن ڈیٹا، اور C-suite میں کم ہے۔ یہ رکاوٹ کی صورت میں زیادہ لاگت اور کاروبار کے کھو جانے کا ایک اہم خطرہ ہے۔ 

سپلائی چین کی پیچیدگی اس مسئلے کو مزید پیچیدہ بناتی ہے، اب 60 فیصد سے زیادہ عالمی صارفین ای کامرس استعمال کرتے ہیں، 25 ملین سے زیادہ عالمی خوردہ دکانیں کھلی ہیں، پچھلی دہائی کے دوران ہر سال مارکیٹ میں آنے والی نئی مصنوعات میں دس گنا اضافہ، اور 10 مال کا % اسٹاک آؤٹ کا سامنا کر رہا ہے۔

"ابھرتی ہوئی مارکیٹوں میں، عالمی مینوفیکچررز ڈسٹری بیوٹرز کے ذریعے بھیجتے ہیں، اور ان کی مرئیت اس وقت رک جاتی ہے،" سریش پرہلاد بھردواج بتاتے ہیں، EdgeVerve Systems میں TradeEdge کے پلیٹ فارم ہیڈ، Infosys کی مکمل ملکیتی ذیلی کمپنی۔ "وہ نہیں جانتے کہ ان کے گاہک کون ہیں، زیادہ تر چھوٹے ماں اور پاپ اسٹورز۔ یہاں تک کہ جدید تجارت میں بھی، جہاں مینوفیکچررز تھوک فروش کے ذریعے یا براہ راست والمارٹ یا ٹارگٹ جیسے بڑے باکس اسٹور پر فروخت کر رہے ہیں، وہ اس قابل نہیں ہیں کہ ان کے پاس واپس آنے والی فروخت کے نقطہ نظر پر کارروائی کریں۔" 

ایک وکندریقرت ای کامرس ماحول میں، سریش کہتے ہیں، فروخت کے پوائنٹس کو سینکڑوں یا ہزاروں تقسیم کاروں، خوردہ فروشوں، اور ویب سائٹس کے درمیان منتشر کیا جا سکتا ہے، سبھی ڈیٹا کو جمع کرنے اور شیئر کرنے میں مختلف سطحوں کی پختگی کے ساتھ، اور ڈیٹا کو فارمیٹ کرنے اور بات چیت کرنے کے مختلف طریقوں کے ساتھ۔ 

"میرے گاہک کون ہیں، وہ کہاں واقع ہیں، وہ کیا آرڈر دے رہے ہیں؟" سریش پوچھتا ہے۔ "یہ جاننے کے لیے، مجھے خوردہ فروشوں کے ساتھ تعاون کرنے کی ضرورت ہے تاکہ وہ مجموعی پوائنٹ آف سیل حاصل کر سکیں اور انوینٹری کی معلومات کو مینوفیکچررز کو جلد واپس کر سکیں، تاکہ وہ ایڈجسٹمنٹ کر سکیں۔" ابھی، وہ مزید کہتے ہیں، اس عمل میں تین سے چار ہفتے لگ سکتے ہیں، سٹورز کے پینل سے ڈیٹا اکٹھا کرنے اور ہم آہنگ کرنے کے لیے نیلسن یا IRI جیسے تھرڈ پارٹی ڈیٹا سنڈیکیٹرز پر انحصار کرتے ہوئے، اور پھر مخصوص کلائنٹس کے لیے اپنی مرضی کی رپورٹیں تیار کریں۔ "آج کی دنیا میں،" وہ کہتے ہیں، "بہت دیر ہو چکی ہے۔"

جیسا کہ کلاؤڈ پر مبنی ڈیٹا پروسیسنگ کی طاقت میں اضافہ ہوا ہے اور لاگتیں کم ہو گئی ہیں، سریش بتاتے ہیں، زیادہ خوردہ فروش اور بیچوان کسٹمر کمپنیوں کے ساتھ براہ راست ڈیٹا شیئرنگ کے سودوں کو کم کر رہے ہیں تاکہ بنیادی ماخذ سیلز ڈیٹا کو منتشر کر سکیں۔ لیکن یہ صرف شروعات ہے۔

گھاس کے ڈھیر میں سوئیاں تلاش کرنا

سافٹ ویئر پر مبنی ڈیمانڈ سینسنگ ٹولز، جن کی مدد مصنوعی ذہانت اور مشین لرننگ سے ہوتی ہے، مستقبل قریب کی طلب کی پیشین گوئی کرنے کی صلاحیت پر توجہ حاصل کر رہے ہیں۔ یہ ٹولز ماڈل ریئل ٹائم POS ڈیٹا کو اندرونی اور بیرونی سپلائی چین کی بے ضابطگیوں جیسے کہ موسمیاتی واقعات، بندرگاہوں کی بھیڑ، ریل ہڑتال، ایندھن کی قیمتوں میں اضافے، شرح سود میں اضافے اور بے روزگاری کی بلند شرحوں کے خلاف مجموعی طور پر پیش کرتے ہیں - یہ سب خریداری کے فیصلوں کو متاثر کرتے ہیں۔ 

مختصراً، دانے دار طریقے سے سمجھنا کہ کل جن حالات کے تحت سامان فروخت کیا گیا تھا، اس بات کی مختصر مدتی بصیرت پیش کرتا ہے کہ کل ایک ہی یا مختلف حالات میں وہی سامان کس طرح اور کہاں فروخت ہونے کا امکان ہے۔ جیسا کہ وقت کے ساتھ مزید دانے دار ڈیٹا اکٹھا کیا جاتا ہے، مصنوعی ذہانت اور مشین لرننگ سینس پیٹرن اور بصیرتیں جو انٹرپرائز ریسورس پلاننگ (ERP) سوٹ پر چلنے والے روایتی دستی آپریشن سے چھوٹ جائیں گی۔ زیادہ بار بار رپورٹنگ کے وقفے ردعمل کے وقت کو کم کرتے ہیں جب اچانک، زیادہ واضح واقعات رونما ہوتے ہیں۔

کووڈ کے آغاز کے بعد سے روایتی طویل المدتی اسٹریٹجک اور ڈیمانڈ پلاننگ کے قریب ہونے کے بعد، اس طرح سے قریب قریب حقیقی وقت کے اعداد و شمار کی تعمیر اہم فوائد حاصل کر سکتی ہے۔ اچانک کمپنیاں کل کی POS اسٹور-SKU سیلز اور انوینٹری ڈیٹا، بمقابلہ ہفتوں پرانی سمری رپورٹنگ پر کام کر رہی ہیں۔ فروخت کے اعداد و شمار میں تقابلی کھیپ کے اعداد و شمار کے مقابلے میں زیادہ درست طلب کی پیشن گوئی کے نتائج فراہم کرنے کا رجحان بھی ہوتا ہے، کیونکہ سامان مختلف وجوہات کی بناء پر بھیجا جا سکتا ہے - تبادلے یا نمونے کی تجارت، مثال کے طور پر۔

بینچ مارکس، AI اور مشین لرننگ میپ ریٹیلر SKU، پروڈکٹ، UPC اور مینوفیکچرر کوڈز کے خلاف دیگر کوڈنگ کو آن بورڈنگ کے عمل کے حصے کے طور پر بیان کردہ کاروباری اصولوں اور معیارات کا استعمال کرنا۔ وہ ایک ہی پروڈکٹ کے لیے چھوٹے مواد کی تبدیلیوں کے ساتھ معیاری اور پروموشنل SKUs میں فرق بھی کر سکتے ہیں۔ ایک اہم فائدہ AI اور مشین لرننگ کی فینٹم انوینٹری کا تجزیہ کرنے اور اسے ختم کرنے کی صلاحیت ہے اور اسٹاک آؤٹ کی پیش گوئی کرنے اور اسے کم کرنے کے لیے voids کو ظاہر کرنا ہے۔ تجزیات کا استعمال کرتے ہوئے، کمپنیاں گھنٹوں کے اندر سیلز ٹرینڈ ڈیٹا کی توثیق کر سکتی ہیں۔

"ایک چیز جو ہم پیشن گوئی کے بارے میں جانتے ہیں وہ یہ ہے کہ یہ درست نہیں ہوگی،" سریش کا کہنا ہے۔ "تو سوال یہ بنتا ہے کہ ہم خلا کو کیسے پلگ کرتے ہیں۔ ہم اسے پورے نیٹ ورک پر قلیل مدتی دوبارہ بھرنے کے فیصلوں پر عمل درآمد کے ذریعے کرتے ہیں۔"  

سپلائی چین ویلیو نیٹ ورک کی تعمیر

مارکیٹس اور گاہک سیلز پر اثر انداز ہونے کے لیے کس طرح بات چیت کرتے ہیں، اس عمل میں ڈیمانڈ کے قیمتی سگنلز پیدا کرنے کے لیے نیچے کی دھارے کی نمائش، پوری سپلائی چین پر بڑے پیمانے پر دوبارہ غور کرنے کے لیے جدول طے کرتی ہے۔ 

اپ اسٹریم اور ڈاون اسٹریم دونوں طرح کی مرئیت، ایک غیر درجہ بندی، "بہت سے زیادہ" نیٹ ورک ماڈل میں ادائیگی کے لیے، اختتام سے آخر تک، ریئل ٹائم ڈیٹا رپورٹنگ اور شیئرنگ، اور تمام فریقین کے تعاون کے لیے ایک موقع پیش کرتی ہے۔ نیٹ ورک میں 

یہ عمل پورے نیٹ ورک میں معلومات کے لیے ایک واحد، قابل اعتماد، قابل اشتراک ذریعہ بنانے کے ساتھ شروع ہوتا ہے۔ شراکت داروں کو مخصوص استعمال کے لیے مخصوص قسم کے ڈیٹا تک رسائی کے لیے مناسب اجازتوں کے ساتھ آن بورڈ کیا جاتا ہے۔ ڈیٹا، بشمول متعلقہ فارمز، دستاویزات، اور کمیونیکیشنز، استعمال میں آسانی کے لیے ایک عام ڈیٹا بیس فارمیٹ میں معیاری، ہم آہنگ اور ساختہ ہیں۔ 

تو کیا ہوتا ہے جب ڈیمانڈ سگنل چمکنے لگتے ہیں؟ کیا پروڈکشن کو تیزی سے اوپر یا نیچے کیا جا سکتا ہے، یا آرڈرز کو وقت پر پُر کرنے کو یقینی بنانے کے لیے پروڈکٹ کے اختلاط اور ترتیب میں ترمیم کی جا سکتی ہے؟ کیا ٹائر 2 سپلائرز کے پاس ضرورت کے مطابق پیداوار بڑھانے کے لیے مواد اور پرزے ہیں؟ اگر نہیں۔ اگر نہیں۔ لاگت کے اثرات کیا ہوں گے؟ ان سوالات کے جوابات حاصل کرنے اور بہترین اصلاحی اقدام کرنے کے لیے وقت بہت اہم ہے۔

نیٹ ورک ماڈل کے ساتھ اہم فرق یہ ہے کہ سپلائرز، مینوفیکچررز، اور خوردہ فروش نہ صرف مطالبہ کی تبدیلی کو محسوس کر سکتے ہیں، بلکہ اصل وقت میں، مسائل کو حل کرنے کے لیے براہ راست اور فعال طور پر تعاون بھی کر سکتے ہیں، بجائے اس کے کہ ہر ایک پرنسپل کمپنی کے ذریعے الگ الگ، خاموش مواصلت رکھتا ہو۔ جہاں ترجمے میں اہم تفصیلات ضائع ہو سکتی ہیں۔ اس کے علاوہ، AI اور مشین لرننگ کے قابل تجزیات منٹوں میں سیکڑوں یا ہزاروں منظرنامے چلا سکتے ہیں، ہر ایک کو موجودہ اور تاریخی شپمنٹ اور انوینٹری ڈیٹا کی بنیاد پر ایک بہترین حل تیار کرنے کے لیے تیار کر سکتے ہیں۔

لیکن جیسا کہ پرانی ٹیک کہاوت ہے: کچرا اندر، کچرا باہر۔ نیٹ ورک کی کارکردگی صرف اتنی ہی اچھی ہے جتنی پارٹنر بائ ان اور ایک درست ڈیٹا سیٹ۔ "یہ صرف کلاؤڈ میں ٹیکنالوجی کے بارے میں نہیں ہے،" سریش نے اصرار کیا، "یہ رپورٹنگ میں شراکت داروں کی تعمیل، ڈیٹا کے حجم اور وقت کی درستگی، معلومات کی گرانولیریٹی اور اس کے اشتراک کی فریکوئنسی کے بارے میں ہے۔"

سریش تسلیم کرتے ہیں کہ، اب تک، یہ بنیادی طور پر بہت بڑی کمپنیاں ہیں، $6 بلین اور اس سے اوپر کی رینج میں، جنہوں نے ڈیجیٹل تبدیلی کی اس سطح کو آگے بڑھایا ہے، جس کا ایک حصہ چھوٹے سپلائرز، وینڈرز، کے ساتھ تبدیلی کو مجبور کرنے اور ان کا انتظام کرنے کے لیے فائدہ اٹھانے کی وجہ سے ہے۔ اور گاہکوں. لیکن وہ $1 بلین سے $5 بلین رینج میں کلائنٹس کو بھرتی کرنے کا موقع دیکھتا ہے۔ 

یہ سب کہاں جا رہا ہے؟ وقت کے ساتھ ساتھ تمام سائز کے کاروباروں کے لیے ڈیجیٹل تبدیلی کا آغاز کرنا ضروری ہو جائے گا، جس کے نتیجے میں وقت کے ساتھ ساتھ سپلائی چین کے باہمی ربط اور استحکام کا باعث بنے گا۔ خودکار ہونے کے لیے مزید آپریشنز اور عمل تلاش کریں، جوابی اوقات کو مزید مختصر کریں، غلطی کو ختم کریں، اور آرڈر ٹو پے سائیکل کو کمپریس کریں، جبکہ لوگوں اور وسائل کو زیادہ نتیجہ خیز، فائدہ مند کام کے لیے آزاد کریں۔ آن بورڈنگ اور ڈیٹا ہم آہنگی ممکنہ طور پر چھوٹے اور درمیانے سائز کے سپلائرز اور وینڈرز کے لیے تقریباً پلگ اینڈ پلے بن جائے گی، نیٹ ورک کی صلاحیت ہر جگہ بننے کے راستے میں ایک اہم فرق کے طور پر ابھرے گی۔ 

پایان لائن: تھوڑی دیر کے بعد، بعض اوقات مشکل، ایڈجسٹمنٹ کی مدت، سپلائی چین بہت تیز، آسان اور زیادہ لچکدار ہونے والی ہے۔ 

وسائل کے لنکس: 

EdgeVerve، http://www.edgeverve.com 

TradeEdge، www.edgeverve.com/tradeedge

• SEO سے چلنے والا مواد اور PR کی تقسیم۔ آج ہی بڑھا دیں۔
• پلیٹو بلاک چین۔ Web3 Metaverse Intelligence. علم میں اضافہ۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
• ماخذ: https://www.supplychainbrain.com/articles/36546-supply-chain-visibility-isnt-just-a-catchphrase-its-an-imperative