Vượt qua vực thẳm quyết định

Vượt qua vực thẳm quyết định

Dấu thời gian: ngày 3 tháng 2024 năm 12 00:XNUMX sáng
Nút nguồn: 3044453

Hãy hình dung vấn đề mua sắm phổ biến này: Năm nhóm mua sắm trong cùng một công ty đang độc lập tìm nguồn cung ứng một bộ phận giống hệt nhau từ cùng một nhà cung cấp. Không ai trong số các nhóm biết về kế hoạch của những người khác và cuối cùng họ đều giành được linh kiện đó với những mức giá rất khác nhau do thiếu khả năng hiển thị và liên lạc dữ liệu. Kết quả? Việc mất kết nối giá đáng kể có thể khiến công ty thiệt hại hàng nghìn, nếu không muốn nói là hàng triệu USD. Nếu kịch bản này nghe có vẻ quen thuộc thì bạn có thể đã trở thành nạn nhân của “vực thẳm quyết định” - sự mất kết nối giữa kỹ thuật và thiết kế sản phẩm, lập kế hoạch và mua sắm chuỗi cung ứng trong các tổ chức, cản trở khả năng hiển thị và đưa ra quyết định nhanh chóng, sáng suốt.

Tuy nhiên, bạn không đơn độc khi gặp vấn đề về khả năng hiển thị dữ liệu trong các tổ chức. Dữ liệu có thể khó quản lý và sử dụng - vực thẳm quyết định là một vấn đề phổ biến. Toàn bộ 99% công ty Tài năng những người được khảo sát thừa nhận rằng dữ liệu rất quan trọng để thành công, nhưng 97% phải đối mặt với thách thức trong việc sử dụng dữ liệu một cách hiệu quả và một phần ba thậm chí không sử dụng dữ liệu để đưa ra quyết định. Các lý do khiến các công ty gặp khó khăn trong việc tận dụng dữ liệu để thúc đẩy việc ra quyết định sáng suốt là khác nhau - một số cho rằng dữ liệu kém chất lượng, trong khi những lý do khác thừa nhận sự phụ thuộc vào các quy trình thủ công.

Trong khi nhiều ngành công nghiệp đã trải qua một sự thay đổi đáng kể chuyển đổi kỹ thuật số để cải thiện quy trình công việc và giảm chi phí, đó không phải là trường hợp của hầu hết các chuyên gia mua sắm và chuỗi cung ứng, những người phải sử dụng các công cụ phần mềm bị ngắt kết nối, sử dụng bảng tính để thử và hình thành những hiểu biết sâu sắc có thể hành động từ dữ liệu phức tạp và rời rạc. Quá nhiều công ty rơi vào vực thẳm quyết định khi liên quan đến chuỗi cung ứng của họ, đặc biệt là chức năng tìm nguồn cung ứng và mua sắm. 

Hiểu về Vực thẳm Quyết định 

Hiểu được vực thẳm quyết định đòi hỏi phải nhận ra rằng các nhóm mua sắm, chuỗi cung ứng và sản phẩm phải làm việc cùng nhau một cách liền mạch trong toàn tổ chức và chia sẻ thông tin để đạt được các mục tiêu chung của tổ chức. Tuy nhiên, thực tế thường không như lý tưởng này, với 64% chuyên gia chuỗi cung ứng vẫn dựa vào Excel để quản lý nguồn cung ứng trực tiếp và chỉ 35% công ty sử dụng AI trong hoạt động kinh doanh của mình.

Những thách thức của việc sử dụng bảng tính như Excel để quản lý nguồn cung ứng trực tiếp là gấp đôi. Đầu tiên, việc thiếu ngôn ngữ chung giữa các hàm riêng biệt đòi hỏi dữ liệu phải được ngữ cảnh hóa để có thể hiểu được trên toàn cầu — một lợi ích mà Excel thiếu. Thứ hai, việc sử dụng các bảng tính phân mảnh sẽ tạo ra sự ngăn cách trong tổ chức, cản trở luồng thông tin trôi chảy giữa các nhóm. Các nhóm được giao nhiệm vụ vì một mục tiêu chung, như giảm chi phí hoặc đảm bảo tính liên tục của nguồn cung, phải có khả năng chia sẻ và tận dụng tất cả dữ liệu của mình để đưa ra quyết định thống nhất và thông minh.

Điều hướng áp lực của ngày hôm nay bằng các công cụ của ngày hôm qua

Sau sự gián đoạn của chuỗi cung ứng toàn cầu từ năm 2021 trở đi, các công ty đã chú ý nhiều hơn đến các vấn đề liên quan đến chuỗi cung ứng đang gây khó khăn cho lợi nhuận. Mặc dù các chuỗi cung ứng hiện có vẻ ổn định hơn so với thời gian gần đây nhưng chúng vẫn mong manh và thường xuyên gặp rủi ro khi căng thẳng địa chính trị leo thang với tốc độ vượt xa khả năng của bảng tính truyền thống và quy trình thủ công. Ví dụ, căng thẳng Mỹ-Trung ngày càng gia tăng là điều hấp dẫn các công ty phải suy nghĩ lại và đa dạng hóa các nhà cung cấp của họ ở nơi khác duy trì khả năng phục hồi - một sự thay đổi chiến lược đòi hỏi quyền truy cập vào dữ liệu kịp thời để đưa ra quyết định nhanh chóng.

Chúng tôi cũng nhận thấy sự thay đổi về thời gian giao hàng đòi hỏi thông tin chi tiết theo thời gian thực để các nhóm có thể nhanh chóng điều chỉnh chiến lược tìm nguồn cung ứng nhằm giảm thiểu sự gián đoạn nguồn cung hơn nữa. Ví dụ, khi chiến tranh Israel-Hamas nổ ra, những người đứng đầu chuỗi cung ứng và thu mua cần hiểu ngay những nhà cung cấp và bộ phận nào bị ảnh hưởng trong toàn bộ công ty của họ. Trong những trường hợp như thế này, khi các nhóm trong tổ chức sử dụng các bảng tính riêng biệt một cách độc lập mà không có sự trao đổi thông tin hoặc chia sẻ thông tin hiệu quả, thì không thể đạt được mức độ hiển thị này và không thể chủ động hành động để tìm nhà cung cấp và phụ tùng thay thế khi cần.

Làm thế nào để vượt qua vực thẳm quyết định

Các nhà lãnh đạo chuỗi cung ứng và mua sắm có thể giải quyết các vấn đề phân mảnh và các vấn đề liên quan bằng cách tận dụng các công nghệ tiên tiến như tự động hóa AI, tổng hợp dữ liệu và bối cảnh hóa.

Nếu các tổ chức thiết lập khả năng hiển thị dữ liệu toàn diện trong các hoạt động nội bộ và hệ sinh thái dữ liệu rộng hơn bằng phần mềm AI, thì dữ liệu theo ngữ cảnh có thể cung cấp những hiểu biết kịp thời, có thể hành động và thu hẹp vực thẳm quyết định. Bằng cách thống nhất và sử dụng dữ liệu giữa các nhóm có liên quan, các công ty sẽ có được nguồn thông tin đáng tin cậy duy nhất cho việc ra quyết định, cộng với khả năng hiển thị nâng cao về cách các bộ phận và vật liệu có thể được gắn với thành phẩm, với sự kết hợp tốt hơn, chính xác hơn về những gì có thể được sản xuất với những gì nên được sản xuất.  

Khi được trang bị những khả năng nâng cao này, bộ phận thu mua sẽ hiểu rõ hơn về cách từng thành phần, bao gồm biến động về giá và hàng tồn kho, có thể tác động đến kết quả kinh doanh trên và dưới của tổ chức như thế nào. Bằng cách sử dụng trí thông minh AI, người quản lý nguồn cung ứng có thể tối ưu hóa chi phí trong quá trình đàm phán với nhà cung cấp trong khi các nhóm nhận được cảnh báo theo thời gian thực về rủi ro tiềm ẩn liên quan đến các bộ phận và vật liệu hàng hóa trước khi xảy ra gián đoạn. Thông tin vô giá này cho phép nhóm kỹ thuật và sản phẩm đánh giá tình trạng của nhà cung cấp và lập mô hình mức độ ảnh hưởng của các thành phần chính đến cấu trúc chi phí của sản phẩm ở giai đoạn đầu của quá trình thiết kế.

A Nghiên cứu Kearney năm 2021 cho thấy rằng các công ty hàng đầu có quan hệ đối tác mua sắm mạnh mẽ trong toàn tổ chức đã tạo ra tổng lợi nhuận cho cổ đông cao hơn gần gấp đôi, đóng góp thêm 200 điểm cơ bản vào thước đo lợi nhuận cốt lõi của công ty EBITDA từ chi tiêu của bên thứ ba và phục hồi mạnh hơn ba lần sau COVID-19.

Nói chung, các công cụ AI dẫn đến những cải tiến đáng kể về hiệu quả hoạt động. Sau khi thoát khỏi sự phức tạp của việc quản lý bảng tính và quy trình làm việc thủ công, tốn thời gian, các nhóm mua sắm có thể tập trung vào các nhiệm vụ chiến lược hơn.

Rào cản để vượt qua vực thẳm quyết định

Trở ngại phổ biến để vượt qua vực thẳm quyết định là không có khả năng bắt đầu, hay còn gọi là “sức ì tổ chức”, xuất phát từ nỗi sợ hãi về hành trình chưa biết, thời gian của nó và những thách thức tiềm ẩn trên đường đi. Sự miễn cưỡng của lãnh đạo trong việc bắt đầu thay đổi đã ăn sâu vào tâm lý vì các nhóm tìm nguồn cung ứng và mua sắm có truyền thống tuân theo các quy trình chung trong nhiều thập kỷ.

Theo McKinsey nghiên cứu, 61% giám đốc điều hành sản xuất báo cáo giảm chi phí và 53% báo cáo doanh thu tăng do kết quả trực tiếp của việc đưa AI vào chuỗi cung ứng. Sự thay đổi này không chỉ là nâng cấp công nghệ; đó là một hành trình trao quyền cho phép các nhóm nâng cao hiệu quả và tạo ra tác động chiến lược quan trọng hơn trong tổ chức.

Đối mặt với vực thẳm quyết định, con đường phía trước đã rõ ràng. Đó là lời kêu gọi hành động dành cho các nhà lãnh đạo chuỗi cung ứng và mua sắm để yêu cầu các công cụ phần mềm tốt hơn nhằm mở ra kỷ nguyên nâng cao khả năng ra quyết định thông minh. Không quá muộn để bắt đầu chuyển đổi tổ chức của bạn bằng AI. Việc không hành động hiện nay có nguy cơ bị mắc kẹt trong vực thẳm quyết định, trong khi các tổ chức nhanh chóng áp dụng nền tảng hỗ trợ AI sẽ vượt lên dẫn trước với kết quả kinh doanh tối ưu và lợi thế cạnh tranh.

Keith Hartley là Giám đốc điều hành của LevaDữ liệu.

Dấu thời gian:

Thêm từ Bộ não chuỗi cung ứng