Αναβαθμίστε την εφοδιαστική σας αλυσίδα το 2023 με 5 βασικές επιχειρηματικές στρατηγικές

Όπως έχουν μάθει οι βιομηχανίες, οι ανάγκες τόσο των καταναλωτών όσο και των επιχειρήσεων μπορούν να αλλάξουν εν ριπή οφθαλμού, και οι αλυσίδες εφοδιασμού πρέπει επίσης να είναι έτοιμες να σβήσουν μια δεκάρα όταν η ζήτηση για αγαθά χτυπήσει μια ανισορροπία. Βρισκόμαστε ήδη σε έναν μήνα στο 2023 και οι οικονομικές προβλέψεις υποδεικνύουν πολλή δουλειά μπροστά για τις επιχειρήσεις ώστε να παραμείνουν υγιείς και κερδοφόρες. Για να βοηθήσω στις μελλοντικές προκλήσεις και να αξιοποιήσω τα διδάγματα από το παρελθόν, έχω περιγράψει πέντε κρίσιμες στρατηγικές για τις αλυσίδες εφοδιασμού που είναι πολύ σημαντικές για τις επιχειρήσεις να παραμείνουν ευκίνητες το επόμενο έτος. Διαβάστε το και πείτε μου στα σχόλια πώς βλέπετε τα πράγματα από τη δική σας οπτική γωνία.

Ενίσχυση της Βιομηχανίας για Μετριασμό των Ελλείψεων Εφοδιασμού

Πέρυσι σε αυτό στήλη, έγραψα για το πώς η πανδημία επηρέασε σοβαρά τις πρακτικές offshoring των αμερικανικών εταιρειών τις τελευταίες δεκαετίες.

Η offshoring ήταν ο προτιμώμενος, φιλικός προς το κόστος τρόπος με τον οποίο οι αμερικανικές εταιρείες πραγματοποιούσαν την κατασκευή τους από τη δεκαετία του 1980. Η χρήση χαμηλού κόστους κινεζικού εργατικού δυναμικού για την επίτευξη κερδοφόρα παραγωγής συνέβαλε στη διατήρηση της υπεράκτιας επιχείρησης στην κορυφή της λίστας διεθνών κατασκευών. Αλλά όταν ο COVID χτύπησε και η Κίνα έκλεισε την παραγωγή σε πολλές περιοχές, το σύστημα επηρεάστηκε σοβαρά. Όπως έγραψα τότε, «ο κινητήρας έπιασε».

Σε απάντηση, οι αμερικανοί κατασκευαστές έγιναν νευρικοί και πολλοί άρχισαν να επικεντρώνονται σε στρατηγικές για να χρησιμοποιήσουν το resoring και το σχεδόν shoring. Δυστυχώς, αυτή η τάση έχει χιονίσει και αναμένεται να αυξηθεί το 2023.

Το Nearshoring λειτουργεί επειδή έχει να κάνει με τους προμηθευτές, τους κατασκευαστές και τους πελάτες σας. Το να βρίσκεστε σε στρατηγική τοποθεσία σε χώρες κοντά στους συνεργάτες σας καθιστά το nearshoring μια βιώσιμη επιλογή σήμερα. Ακόμα και το δικό μας Η σημερινή κυβέρνηση μιλάει για κοντά στη θάλασσα με εταιρίες του Μεξικού.

Είμαι ενθουσιώδης με την ανάπτυξη του nearshoring. Η αυξημένη ταχύτητα στη ναυτιλία, η στενότερη επικοινωνία με τους προμηθευτές και η ικανότητα ταχείας αντίδρασης στις εξωτερικές αλλαγές της εφοδιαστικής αλυσίδας είναι όλα τα οφέλη αυτής της αλλαγής. Ωστόσο, είναι καιρός να συνδυάσουμε τις εξελίξεις στον τομέα της τεχνητής νοημοσύνης και του αυτοματισμού παραγωγής με πρακτικές εγγύς σύνδεσης για την αύξηση του ΑΕΠ της χώρας μας.

Ταχεία υιοθέτηση τεχνητής νοημοσύνης και ML για τη βελτίωση των καυσίμων για ανθρώπους και διαδικασίες

Η υιοθέτηση της τεχνητής νοημοσύνης (AI) και της μηχανικής μάθησης (ML) φέρνει πολλαπλά οφέλη στους κατασκευαστές, όπως βελτιωμένη απόδοση, εξοικονόμηση κόστους και νέες δυνατότητες. Ωστόσο, η διαδικασία υιοθέτησης αυτών των τεχνολογιών μπορεί να είναι πολύπλοκη και πολύπλευρη.

Καθώς οι προκλητικές οικονομικές δυσκολίες συνεχίζονται για τις περισσότερες επιχειρήσεις, οι παγκόσμιοι κατασκευαστές πρέπει να μάθουν να δίνουν προτεραιότητα στην ψηφιοποίηση και να διαχειρίζονται καλύτερα τον κίνδυνο. Μπορούν να το κάνουν αυτό βελτιστοποιώντας την ανάλυση δαπανών MRO ή, ως μέρος των διαδικασιών προμηθειών τους, λανσάροντας μια λύση πληροφοριών προμηθευτή.

Αυτή η έννοια ισχύει για διάφορους κλάδους, από η αεροπορική βιομηχανία, στα χάρτινα προϊόντα, στην αυτοκινητοβιομηχανία. Για τις εταιρείες που αρχίζουν να υιοθετούν την τεχνητή νοημοσύνη και την ML, ένα ουσιαστικό βήμα είναι ο εντοπισμός συγκεκριμένων τομέων της παραγωγικής διαδικασίας που μπορούν να βελτιωθούν με αυτές τις τεχνολογίες. Αυτό μπορεί να περιλαμβάνει την ανάλυση δεδομένων από υπάρχοντα συστήματα για τον εντοπισμό προτύπων και τάσεων. Οι εταιρείες μπορούν να επιδιώξουν να εφαρμόσουν νέους αισθητήρες και συστήματα συλλογής δεδομένων ή να εργαστούν για να καθαρίσουν υπάρχοντα δεδομένα για χρήση σε μοντέλα εκπαίδευσης.

Μόλις τα δεδομένα και οι πόροι είναι διαθέσιμα, οι κατασκευαστές μπορούν να αρχίσουν να εκπαιδεύουν και να αναπτύσσουν μοντέλα AI και ML για να βελτιώσουν αποτελεσματικά τις στοχευμένες περιοχές της διαδικασίας παραγωγής. Αφού δοκιμαστούν και επαληθευτούν, τα μοντέλα AI/ML μπορούν να ενσωματωθούν.

Αυτές οι νέες τεχνολογίες που βασίζονται σε τεχνητή νοημοσύνη/σύννεφο μπορούν να βοηθήσουν στην εναρμόνιση των δεδομένων και στη βελτιστοποίηση της αρχιτεκτονικής του δικτύου εφοδιαστικής αλυσίδας. Για να διευκολυνθεί η διαδικασία, μπορούν να ενσωματωθούν με υπάρχοντα συστήματα ελέγχου και λογισμικό ή να χρησιμοποιηθούν για την ανάπτυξη νέων διεπαφών και ροών εργασίας για την υποστήριξη της χρήσης των μοντέλων.

Η επιτυχία της υιοθέτησης AI και ML στη διαδικασία παραγωγής μπορεί να εξαρτάται εν μέρει από τις προσαρμογές στην εταιρική κουλτούρα, την εκπαίδευση των εργαζομένων και τα υψηλότερα επίπεδα κινδύνου και αλλαγών. Αλλά αξίζει τον κόπο να επιτύχετε τους στόχους του ψηφιακού μετασχηματισμού – σημαντική εξοικονόμηση πόρων, νέες δυνατότητες, βελτιωμένη απόδοση και περισσότερες πληροφορίες σχετικά με τις δομές αποθεμάτων.

Συνεργασίες κατασκευαστή-προμηθευτών για βελτίωση

Μια σημαντική πτυχή των φετινών κινήσεων στην τεχνητή νοημοσύνη και την ML είναι ότι οι κατασκευαστές θα συνεργάζονται ευκολότερα και καλύτερα με τους προμηθευτές από πριν. Η χρήση συστημάτων AI μπορεί να βοηθήσει τους κατασκευαστές να συνεργάζονται πιο αποτελεσματικά με τους προμηθευτές.

Χρησιμοποιώντας την προγνωστική ανάλυση και την αξιολόγηση δεδομένων του AI, οι οργανισμοί θα βρουν νέους τρόπους ανάλυσης δεδομένων σχετικά με τις πωλήσεις, την παραγωγή και τους χρόνους παράδοσης προμηθευτών για να καθορίσουν τη βέλτιστη ποσότητα υλικών και προϊόντων που θα διατηρούν σε απόθεμα. Αυτό το ονομάζουμε 'Υλική Αλήθεια, που είναι η ικανότητα ενός οργανισμού να διαχειρίζεται το απόθεμα προκειμένου να «έχει πάντα το σωστό μέρος, στο σωστό μέρος, τη σωστή στιγμή».

Με τόσα πολλά δεδομένα που διακινούνται μέσω εταιρικών συστημάτων, είναι σημαντικό για τις επιχειρήσεις να κατανοούν πλήρως τα ποσά αποθέματος, τους χρόνους παράδοσης προμηθευτών, το ιστορικό παραγγελιών αγορών και πολλά άλλα από τα δεδομένα. Η τεχνολογία AI βοηθά τους κατασκευαστές να προβλέψουν τη ζήτηση για προϊόντα με μεγαλύτερη ακρίβεια. Αυτό τους επιτρέπει να επικοινωνούν καλύτερα με τους προμηθευτές για μια πιο αποτελεσματική αλυσίδα εφοδιασμού.

Τα εργαλεία επικοινωνίας τεχνητής νοημοσύνης χρησιμοποιούνται ήδη σε πολλούς οργανισμούς, όπως chatbots με δυνατότητα AI, εικονικούς βοηθούς και άλλα τέτοια εργαλεία. Αυτά μπορούν επίσης να βοηθήσουν τους προμηθευτές και τους κατασκευαστές να επικοινωνούν αποτελεσματικά, παρέχοντας πληροφορίες σε πραγματικό χρόνο για την κατάσταση της παραγγελίας, τις ημερομηνίες παράδοσης και άλλα ζωτικής σημασίας σημεία δεδομένων.

Οι επενδύσεις στην τεχνολογία θα συνεχιστούν παρά τις πληθωριστικές πιέσεις

Παρά τα υψηλά επιτόκια, τις πληθωριστικές πιέσεις και την αβέβαιη οικονομία, οι μεγάλοι κατασκευαστές συνεχίζουν να επενδύουν στις πρακτικές της εφοδιαστικής αλυσίδας τεχνητής νοημοσύνης και τεχνολογίας.

Οι επενδύσεις ρέουν σε εταιρείες τεχνολογίας που μπορούν να βοηθήσουν τους ηγέτες της εφοδιαστικής αλυσίδας με τεχνολογίες τεχνητής νοημοσύνης, προγνωστικά αναλυτικά στοιχεία, εξοπλισμό αυτοματισμού, συστήματα λογισμικού για αποθήκευση, διανομή και logistics, καθώς και πληροφοριακά συστήματα και σημειώσεις ελέγχου Supply Chain Dive.

Ένα χαρακτηριστικό παράδειγμα στις αρχές του 2023 είναι Πρόσφατα νέα κεφάλαια 42 εκατομμυρίων δολαρίων της MacroFab για την πλατφόρμα κατασκευής cloud για κατασκευαστές ηλεκτρονικών ειδών.

Στην πραγματικότητα, σχεδόν το ⅔ (64%) των εταιρειών που ρωτήθηκαν στην πιο πρόσφατη Έκθεση Supply Chain Industry από την MHI, η μεγαλύτερη ένωση διαχείρισης υλικών, εφοδιαστικής και εφοδιαστικής αλυσίδας της χώρας, ανέφερε ότι αύξαναν τις επενδύσεις τεχνολογίας στην αλυσίδα εφοδιασμού τους.

Μια άλλη αναφορά από το Ερευνητικό Ινστιτούτο CapGemini δείχνει ότι σχεδόν το 40% των επιχειρήσεων που συμμετείχαν στην έρευνα σχεδιάζει να ενισχύσει τις επενδύσεις στην τεχνολογία για να προωθήσει τον μετασχηματισμό της επιχείρησής τους και να συμβάλει στη μείωση του κόστους.

Καθώς οι επενδυτές προσβλέπουν σε επιχειρήσεις που υποστηρίζουν την τεχνητή νοημοσύνη για να ηγηθούν της χρέωσης, βλέπουμε ένα λαμπρό μέλλον για τις εταιρείες να μεταμορφώσουν την προσέγγισή τους στη διαχείριση του λειτουργικού κινδύνου τους με κεφάλαιο κίνησης δημιουργώντας ένα πιο ανθεκτικό δίκτυο εφοδιασμού.

Οργανισμοί να αναζητήσουν τρόπους για να μειώσουν το κεφάλαιο κίνησης καθώς η ζήτηση μειώνεται

Καθώς οι επιχειρηματικές πιέσεις και ο πληθωρισμός συνεχίζουν να κλιμακώνονται το 2023, οι οργανισμοί πιθανότατα θα συνεχίσουν να αναζητούν τρόπους μείωσης του κεφαλαίου κίνησης καθώς η ζήτηση μειώνεται. Αυτό θα μπορούσε να επιτευχθεί με μείωση του αριθμού των εργαζομένων καθώς και με την εφαρμογή μιας ποικιλίας μέτρων μείωσης του κόστους.

Μερικοί γενικοί συνήθεις τρόποι με τους οποίους οι εταιρείες μπορούν να μειώσουν το κεφάλαιο κίνησης μπορεί να είναι:

• Διαπραγματευτείτε καλύτερους όρους πληρωμής με προμηθευτές
• Διαχείριση πληρωτέων λογαριασμών / εισπρακτέων λογαριασμών πιο αυστηρά.
• Βελτιώστε τις διαδικασίες παραγωγής για να μειώσετε τους χρόνους παράδοσης
• Αύξηση της αποτελεσματικότητας στη διαχείριση αποθεμάτων, όπως η εφαρμογή νέων συστημάτων διαχείρισης υλικών με δυνατότητα τεχνητής νοημοσύνης, για να σας βοηθήσει να αποκτήσετε περισσότερες πληροφορίες σχετικά με τα επίπεδα αποθέματος.
• Μειώστε το συνολικό λειτουργικό κόστος μειώνοντας τα έξοδα και απολύοντας υπαλλήλους

Η μείωση του κεφαλαίου κίνησης εγκυμονεί κινδύνους στα χρονοδιαγράμματα παραγωγής και παράδοσης, επομένως αυτές οι αποφάσεις θα πρέπει να λαμβάνονται προσεκτικά.

Οι οργανισμοί μπορούν να κινηθούν για να βρουν ευκαιρίες για την αφαίρεση αχρησιμοποίητου κεφαλαίου κίνησης από τον ισολογισμό τους εφαρμόζοντας στρατηγική διαχείριση υλικών. Κάτι τέτοιο μπορεί να βοηθήσει τις εταιρείες να μειώσουν το κόστος αντί να κάνουν απολύσεις εργαζομένων. Το όφελος είναι ότι οι άνθρωποι διατηρούν τις δουλειές τους, η εταιρεία μειώνει το κόστος σε ολόκληρο τον οργανισμό και δεν χάνει καλά ταλέντα. Πιστεύουμε ότι αυτοί είναι τομείς που πολλοί στο C-suite θα προτιμούσαν να εφαρμόσουν μακροπρόθεσμα.