Od zarządzania do orkiestracji

 

Menedżerowie łańcucha dostaw stoją obecnie przed niezliczoną liczbą wyzwań: przepływ danych dotyczących łańcucha dostaw w czasie rzeczywistym z wielu źródeł wzrasta, podczas gdy horyzonty planowania i oczekiwany czas realizacji maleją. Dzięki nowej technologii na horyzoncie widać transformację w projektowaniu i wykonaniu.
 

Były gubernator Kalifornii Jerry Brown skomentował kiedyś swój rozległy, złożony stan z niezliczonymi konkurencyjnymi potrzebami i interesami, że tak naprawdę nie tyle nim rządził, ile mu przewodniczył. Menedżerowie łańcucha dostaw znają to uczucie.

 

Łańcuchy dostaw szybko zbliżają się do punktu zwrotnego pod względem swojej złożoności, ponieważ ich zasięg rozciąga się ponad granicami i obejmuje setki lub tysiące dostawców i sprzedawców n-poziomowych – a wszystko to w obliczu eksplozji punktów dystrybucji i niestandardowych opcji dostaw.

 

Pandemia COVID-19, poważne zdarzenia klimatyczne i awarie infrastruktury w firmie 2020-21 tylko spotęgowały szerszy zestaw wyzwań wynikających ze wzrostu wielokanałowej obsługi bezpośredniej dla konsumentów.

 

„Kiedy myślimy o zarządzaniu łańcuchem dostaw, myślimy o tym w kategoriach wszystkich działań, które muszą nastąpić, aby towary dotarły tam, gdzie powinny” – wyjaśnia Alexa Cheater, dyrektor ds. marketingu produktów w firmie Kinaxis, dostawcy oprogramowania do zarządzania łańcuchem dostaw . „Jak możemy uszczęśliwiać ludzi, dać im to, czego chcą, kiedy i gdzie tego chcą, we właściwej konfiguracji i kolorze, po odpowiednich kosztach, wyrządzając jak najmniej szkód planecie. To złożone czynniki, które firmy muszą zrównoważyć .”

 

Planowanie i realizacja łańcucha dostaw są obecnie bardzo fragmentaryczne. Krytyczne informacje są podzielone na silosy danych, zarówno wewnętrznie, pomiędzy funkcjami, jak i pomiędzy partnerami wewnętrznymi i zewnętrznymi – każdy z odrębnymi procesami, wskaźnikami wydajności i sukcesu oraz oddzielnym stosem technologii definiowanym i rozwijanym z biegiem czasu dla poszczególnych funkcji. Rezultatem są często luki informacyjne i nieefektywności operacyjne, które wpływają na wydajność, odporność i zadowolenie klientów, nie wspominając o zwrocie z inwestycji i kapitale obrotowym.

 

Z kolei holistyczny, dobrze zorganizowany łańcuch dostaw może odblokować ukrytą efektywność poprzez optymalizację i automatyzację procesów oraz ciągłe monitorowanie, pomiary i dostrajanie wydajności sieci. Chociaż orkiestracja łańcucha dostaw ożywia połączenie między planowaniem a realizacją łańcucha dostaw, aby odnieść sukces, wymaga odpowiedniej techniki i technologii wspierającej.

 

Holistyczne podejście oparte na ręcznych procesach i starszym oprogramowaniu z odgórnym, wewnętrznie narzuconym wykonaniem nie da wyników lepszych niż izolowane techniki, które dominowały w branży przez ostatnie 30 lat. Istnieje po prostu zbyt wiele kompleksowych zmiennych danych i wymaganych kompromisów, zwłaszcza że coraz więcej wymaganych danych pochodzi z niepowiązanych, zewnętrznych źródeł.

 

Obejmując transformację

Orkiestracja łańcucha dostaw pociąga za sobą wyższy poziom dojrzałości cyfrowej i łączność w celu standaryzacji i integracji danych kontekstowych wewnętrznych, partnerów i stron trzecich – warunków ruchu, pogody, trendów rynkowych, wskaźników popytu, danych z czujników przesyłek itd. – w czasie rzeczywistym , ciągły przepływ. Analityka, zwykle oparta na sztucznej inteligencji (AI) i uczeniu maszynowym (ML), w miarę postępu technologii staje się dostępna i niedroga, staje się coraz bardziej koniecznością, aby szybko interpretować duże ilości danych w celu zapewnienia lepszej widoczności i szybszej i bardziej precyzyjnej decyzji -zrobienie.

 

Ostateczny cel: kompleksowa widoczność wieży kontrolnej oraz przejrzystość i współpraca partnerów. Zakłócenia związane z pandemią uwydatniły potrzebę przewidywania, wyczuwania i reagowania w czasie rzeczywistym na nagłe ograniczenia dostaw, zmiany popytu i wyjątki w dostawach. To nie jest łatwe. Wymagana nauka technologii, wymagane zarządzanie zmianami wewnętrznymi i czas osiągnięcia zwrotu z inwestycji to przeszkody, które firmy często wymieniają, wahając się przed modernizacją.

Kluczowym punktem wyjścia jest integracja i połączenie krytycznych elementów łańcucha dostaw, aby rozpocząć odblokowywanie kompleksowych danych wewnętrznych uwięzionych w silosach oddziałowych i funkcjonalnych w całej organizacji.

 

Po stronie planowania oznacza to standaryzację dostaw, popytu, zapasów, sprzedaży i operacji w całej firmie, zintegrowane planowanie biznesowe i inne dane planistyczne w formacie bazy danych oraz udostępnianie ich poprzez wizualizację wieży kontrolnej. Po stronie realizacji oznacza to pełną integrację danych dotyczących zarządzania zamówieniami, zapasami i transportem, w tym zwrotów i obiegu zamkniętego. Wreszcie, dane z „nadzoru” wieży kontrolnej są generowane w sposób ciągły na potrzeby śledzenia przesyłek, pomiaru wydajności sieci oraz oceny ryzyka dostaw i zmian popytu.

 

„Widzimy, że rynek zmierza w tym kierunku” – mówi Cheater – „w kierunku pojedynczej platformy do planowania i realizacji z obsługą jednego użytkownika i ujednoliconym podejściem do wieży kontrolnej”.

 

Zmiana cyfrowa napędza zmiany organizacyjne

 

Technologia jest kluczowym czynnikiem umożliwiającym orkiestrację, ale prawdziwym motorem zmian jest nowy schemat organizacyjny w miarę demontażu silosów danych.

Ciągły przepływ informacji z jednego zaufanego źródła, konfigurowalny za pomocą przyjaznych dla użytkownika pulpitów nawigacyjnych, interpretowany za pomocą analityki AI/ML i udostępniany w czasie niemal rzeczywistym pomiędzy partnerami, od dostawcy dostawcy do klienta klienta, ujawnia spostrzeżenia i zachęca do współpracy. „Łańcuch dostaw staje się sportem zespołowym” – mówi Cheater. „Każdy odgrywa swoją rolę, wie, co robią inni i jaki wpływ mają ich działania, i pracuje nad tymi samymi celami. Stanowi to wyraźny kontrast w porównaniu z tym, jak wiele osób zarządza obecnie swoimi łańcuchami dostaw – grupy funkcjonalne skupiające się na własnych celach funkcjonalnych, nieświadome lub niezainteresowani tym, co robią inne części łańcucha dostaw.”

 

I dodaje: „Nie chodzi tylko o integrację poziomą i łączność między funkcjami. „Nie wystarczy, aby łańcuch dostaw współpracował. Musi być powiązany z finansami, sprzedażą i marketingiem oraz innymi podstawowymi funkcjami firmy, aby wszyscy byli dostosowani strategicznie”.

Wszystko to sugeruje poziom dojrzałości procesów i łączności, jakiego nie posiada jeszcze wiele większych firm – a także większość małych i średnich firm. Jednocześnie dostawcy i sprzedawcy będą coraz częściej musieli dostarczać w ramach procesu ofertowego informacje na temat swojej dojrzałości cyfrowej i możliwości integracji.

 

„Nie wszyscy partnerzy muszą być na tym samym poziomie dojrzałości i w większości przypadków nie będą” – upiera się Cheater. „Kluczem do dostrzegania wartości wynikającej z orkiestracji łańcucha dostaw, nawet jeśli niektórzy partnerzy w sieci są mniej dojrzali od innych, jest chęć pozostania w kontakcie i dzielenia się dostępem do tych samych zbiorów danych. Integracja może po prostu zwiększyć możliwości mniej dojrzałych partnerów złączony."

 

Prędkość do wykrycia=Prędkość do skorygowania

 

AI i ML nie są nowymi technologiami, ale niedrogie, gotowe rozwiązania jeszcze do niedawna nie były powszechnie dostępne. Jeśli chodzi o planowanie łańcucha dostaw, pierwszą wartością była możliwość przetworzenia ogromnych ilości danych i, za pomocą analiz, wydobycia spostrzeżeń operacyjnych i wydajnościowych oraz przetestowania przyszłych scenariuszy „co by było, gdyby”.

 

Rozszerzając swój zasięg od planowania po wykonanie, sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe wydobywają bieżące i historyczne wewnętrzne i zewnętrzne dane dotyczące dostaw i kanałów, aby przyspieszyć reakcję na wyjątki. „Zdolność reagowania w czasie rzeczywistym na wszelkiego rodzaju zakłócenia, ryzyko i możliwości ma kluczowe znaczenie” – mówi Cheater. „Musisz być w stanie połączyć swój plan z tym, co faktycznie się dzieje, a jeśli te dwa elementy nie pasują do siebie, musisz szybko to zrozumieć i szybko, w ciągu kilku godzin lub szybciej, wprowadzić nowy plan z powrotem do warstwy wykonawczej”.

 

Analityka predykcyjna oparta na sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowym nie gwarantuje 100% dokładności prognozowania, zamiast tego wykorzystuje możliwość oceny względnego prawdopodobieństwa tysięcy scenariuszy w ciągu kilku minut w celu uzyskania znacznie bardziej szczegółowych obliczeń prowadzących do znacznie bardziej przemyślanych przewidywań.

 

Ciągły przepływ kontekstowych danych pogodowych może na przykład wykryć nadejście huraganu, ocenić jego prawdopodobną siłę i zalecić alternatywną trasę dla ładunku lub realokację zasobów na dotkniętym obszarze, aby zapewnić ciągłość działania. W miarę upływu czasu system „uczy się” na podstawie zarządzania sytuacjami w świecie rzeczywistym jest w stanie odróżnić widoczne, istotne sygnały od szumu. Odpowiedzi można zautomatyzować, aby skrócić czas reakcji, jednocześnie umożliwiając interwencję człowieka.

 

W tym momencie analiza predykcyjna może również mieć charakter normatywny i wykorzystywać szczegółowe zrozumienie obecnych i historycznych aktywów oraz możliwości w celu rekomendowania i wdrażania alternatywnych strategii. „Piękno analityki preskryptywnej” – mówi Cheater – „polega na tym, że rekomendacje możliwych rozwiązań opierają się na biznesowych wskaźnikach KPI, które następnie są powiązane ze strategią biznesową jako odrębne wybory w celu zbadania możliwych konsekwencji dla poziomu usług, marży itd., ponieważ każda decyzja wiąże się z kompromisami.”

 

Wydajność i redukcja kosztów. I zrównoważony rozwój. I zgodność. I…

 

Korzyści operacyjne i procesowe wynikające ze wspólnej widoczności i współpracy w łańcuchu dostaw w czasie rzeczywistym są dobrze znane – śledzenie przesyłek i zapasów; optymalizować trasy, czas załadunku i podróży magazynowych; wybierać dostawców i dostawców oraz zarządzać nimi; zarządzaj wyjątkami i nie tylko.

Jednak teraz menedżerowie łańcucha dostaw przygotowują się na nowy zestaw problemów, które wykraczają poza tradycyjną sferę komercyjną, ale nie mniej realne i pilne.

 

Zmiany klimatyczne i cele w zakresie zrównoważonego rozwoju są najważniejsze dla konsumentów nowej generacji i rządowych organów regulacyjnych, ponieważ zjawiska klimatyczne nasilają się i wymagają konkretnych działań, aby osiągnąć neutralność pod względem emisji dwutlenku węgla na poziomie 1,5^oC powyżej temperatur przedindustrialnych. Inicjatywy oparte na obiegu zamkniętym mające na celu przedłużenie istniejących cykli życia produktów i utworzenie kanałów posprzedażowych umożliwiających ponowne użycie i zmianę przeznaczenia odzieży, elektroniki i innych produktów są również priorytetem w celu minimalizacji ilości odpadów. Wreszcie obawy dotyczące pochodzenia związane z pracą przymusową, warunkami fabrycznymi, wykorzystaniem minerałów z regionów objętych konfliktami lub naruszeniami sankcji zwiększą złożoność łańcucha dostaw.

 

Wszystkie te cele będą prawdopodobnie z czasem wymagać raportowania i certyfikacji w przypadku emisji aż do tak zwanego kompleksowego raportowania emisji w ramach „Zakresu 3” od dostawcy dostawcy do klienta klienta. Niezastosowanie się może oznaczać grzywny i kary, a także potencjalną utratę sprzedaży.

Akceptacja jest powolna, ale uwaga skupia się na oczekiwaniu na regulacje w UE, Japonii, Australii, Ameryce Północnej i innych krajach. „To wkrótce stanie się znacznie trudniejsze dla firm, ponieważ będą musiały zacząć raportować faktyczny rok 2025, korzystając z liczb z roku 2024, więc będą potrzebować dobrego wyczucia, jakie decyzje i wpływ wywierają na planetę w całym swoim łańcuchu dostaw a nawet tego, co robią ich dostawcy, w przeciwnym razie narazicie się na wysokie kary finansowe”.

 

Dobra wiadomość jest taka, że ​​1) firmy, które są w stanie wykazać zmniejszenie zużycia paliwa i emisji, stosowanie obiegu zamkniętego w swoich produktach i nakładach oraz sprawiedliwe traktowanie pracowników i otaczających je społeczności, mogą zostać nagrodzone lojalnością klientów i pracowników; oraz 2) mniejszy ślad węglowy oraz eliminacja zmarnowanego wysiłku i materiałów mogą z czasem zapewnić znaczącą wydajność i oszczędności w celu przyspieszenia zwrotu z inwestycji, uwolnienia kapitału obrotowego i poprawy bilansów.

 

Dostępny w czasie rzeczywistym, praktyczny widok „wszystko, wszędzie, wszystko na raz” z wieży kontrolnej kompleksowego łańcucha dostaw, wspierany przez analitykę z obsługą AI/ML — Cheater i Kinaxis nazywają to „współbieżnością” — ma ogromną potencjalną wartość w środowisku post-COVID. Jednak osiągnięcie pełnych korzyści będzie wymagało nowego poziomu przejrzystości i aktywnej współpracy pomiędzy funkcjami wewnętrznymi i między partnerami, a także nowego sposobu patrzenia na zarządzanie łańcuchem dostaw – nie narzucanego odgórnie, ale koordynowanego za pośrednictwem jednego zaufanego źródła informacji i wspólnej wizji.