2023 m. pakelkite savo tiekimo grandinę naudodami 5 pagrindines verslo strategijas

Pramonės šakos sužinojo, kad tiek vartotojų, tiek verslo poreikiai gali pasikeisti akimirksniu, o tiekimo grandinės taip pat turi būti pasirengusios atsipirkti, kai prekių paklausa sutrinka. Mums jau mėnuo į 2023 metus, o ekonominės prognozės rodo, kad įmonių laukia daug darbo, kad jos išliktų sveikos ir pelningos. Siekdamas padėti susidoroti su būsimais iššūkiais ir remtis iš praeities įgytomis žiniomis, nubrėžiau penkias svarbiausias tiekimo grandinių strategijas, kurios yra labai svarbios įmonėms, kad ateinančiais metais išliktų vikrus. Perskaitykite ir praneškite man komentaruose, kaip matote dalykus iš savo perspektyvos.

Gamybos priartinimas prie tiekimo trūkumo mažinimo

Praėjusiais metais šioje apžvalga, rašiau apie tai, kaip per pastaruosius kelis dešimtmečius pandemija smarkiai paveikė Amerikos įmonių perkėlimo į užsienį praktiką.

Nuo devintojo dešimtmečio Amerikos firmų gamyba buvo pageidaujamas ir ekonomiškas būdas perkelti į užsienį. Naudojant pigesnę kinų darbo jėgą siekiant pelningos gamybos, tarptautinio gamybos sąrašo viršūnėje atsidūrė užsienyje. Tačiau kai užklupo COVID ir Kinija sustabdė gamybą keliuose regionuose, sistema buvo smarkiai paveikta. Kaip tada rašiau, „užgeso variklis“.

Reaguodamos į tai, Amerikos gamintojai nerimavo, ir daugelis pradėjo sutelkti dėmesį į strategijas, kaip panaudoti perkėlimą ir artimą keitimą. Deja, ši tendencija išaugo ir tikimasi, kad 2023 m.

„Nearshoring“ veikia, nes tai susiję su jūsų tiekėjais, gamintojais ir klientais. Kadangi esate strategiškai patogioje vietoje šalia jūsų partnerių esančiose šalyse, šiandien yra perspektyvus pasirinkimas. Net mūsų dabartinė administracija kalba apie „nearshoring“. su Meksikos įmonėmis.

Esu entuziastingas dėl nearshoring augimo. Padidėjęs pristatymo greitis, glaudesnis bendravimas su tiekėjais ir galimybė greitai reaguoti į išorės tiekimo grandinės pokyčius – visa tai yra šio pokyčio pranašumai. Tačiau atėjo laikas dirbtinio intelekto ir gamybos automatizavimo pažangą suderinti su „nearshoring“ praktika, kad padidėtų mūsų šalies BVP.

Pagreitintas AI ir ML pritaikymas žmonėms ir procesams skirtų degalų gerinimui

Dirbtinio intelekto (AI) ir mašininio mokymosi (ML) pritaikymas gamintojams suteikia daug naudos, įskaitant didesnį efektyvumą, taupymą ir naujas galimybes. Tačiau šių technologijų pritaikymo procesas gali būti sudėtingas ir daugialypis.

Kadangi daugumai įmonių ir toliau kyla sudėtingų ekonominių priešpriešinių vėjų, pasauliniai gamintojai turi išmokti teikti pirmenybę skaitmeninimui ir geriau valdyti riziką. Jie gali tai padaryti optimizuodami MRO išlaidų analizę arba, vykdydami pirkimo procesus, pateikdami tiekėjų informacijos sprendimą.

Ši sąvoka taikoma įvairioms pramonės šakoms, nuo aviacijos pramonėje, popieriaus gaminiams, automobiliams. Įmonėms, pradedančioms taikyti AI ir ML, esminis žingsnis yra nustatyti konkrečias gamybos proceso sritis, kurias galima patobulinti naudojant šias technologijas. Tai gali apimti esamų sistemų duomenų analizę, siekiant nustatyti modelius ir tendencijas. Įmonės gali siekti įdiegti naujus jutiklius ir duomenų rinkimo sistemas arba išvalyti esamus duomenis, kad juos būtų galima naudoti mokymo modeliuose.

Surinkę duomenis ir išteklius, gamintojai gali pradėti mokyti ir diegti AI ir ML modelius, kad efektyviai pagerintų tikslines gamybos proceso sritis. Išbandžius ir patikrinus AI/ML modelius galima integruoti.

Šios naujos dirbtinio intelekto / debesimis pagrįstos technologijos gali padėti suderinti duomenis ir optimizuoti tiekimo grandinės tinklo architektūrą. Siekiant palengvinti procesą, jie gali būti integruoti su esamomis valdymo sistemomis ir programine įranga arba naudojami kuriant naujas sąsajas ir darbo eigas, padedančias naudoti modelius.

AI ir ML pritaikymo gamybos procese sėkmė iš dalies gali priklausyti nuo įmonės kultūros koregavimų, darbuotojų mokymo ir didesnio rizikos bei pokyčių lygio. Tačiau verta pasiekti skaitmeninės transformacijos tikslus – daug sutaupyti, gauti naujų galimybių, pagerinti efektyvumą ir geriau suprasti atsargų struktūras.

Gamintojų ir tiekėjų bendradarbiavimas tobulinamas

Svarbus šių metų perėjimo prie AI ir ML aspektas yra tai, kad gamintojai lengviau ir geriau bendradarbiaus su tiekėjais nei anksčiau. AI sistemų naudojimas gali padėti gamintojams veiksmingiau bendradarbiauti su tiekėjais.

Naudodamos AI nuspėjamąją analizę ir duomenų vertinimą, organizacijos ras naujų būdų, kaip analizuoti duomenis apie pardavimą, gamybą ir tiekėjų pristatymo laiką, kad nustatytų optimalų medžiagų ir produktų kiekį sandėlyje. Mes tai vadinameMateriali tiesa,“ – tai organizacijos gebėjimas valdyti atsargas, kad „visada turėti reikiamą dalį tinkamoje vietoje ir tinkamu laiku“.

Kadangi per įmonės sistemas juda tiek daug duomenų, įmonėms labai svarbu iš duomenų visiškai suprasti atsargų kiekius, tiekėjo pristatymo laiką, pirkimo užsakymų istoriją ir dar daugiau. AI technologija padeda gamintojams tiksliau numatyti produktų paklausą. Tai leidžia jiems geriau bendrauti su tiekėjais, kad tiekimo grandinė būtų efektyvesnė.

AI komunikacijos įrankiai jau naudojami daugelyje organizacijų, pvz., pokalbių robotai su dirbtiniu intelektu, virtualūs asistentai ir kiti panašūs įrankiai. Tai taip pat gali padėti tiekėjams ir gamintojams efektyviai bendrauti, realiuoju laiku teikiant informaciją apie užsakymo būseną, pristatymo datas ir kitus svarbius duomenų taškus.

Investicijos į technologijas tęsis nepaisant infliacijos spaudimo

Nepaisant didelių palūkanų normų, infliacijos spaudimo ir neapibrėžtos ekonomikos, pagrindiniai gamintojai ir toliau investuoja į savo dirbtinio intelekto ir technologijų tiekimo grandinės praktiką.

Investicijos teka į technologijų įmones, kurios gali padėti tiekimo grandinės lyderiams dirbtinio intelekto technologijomis, nuspėjamąja analize, automatizavimo įranga, sandėliavimo, paskirstymo ir logistikos programinės įrangos sistemomis, informacinėmis sistemomis ir valdymo pastabomis. Tiekimo grandinės nardymas.

Puikus pavyzdys 2023 m. pradžioje „MacroFab“ neseniai 42 mln. USD naujo kapitalo savo debesų gamybos platformai elektronikos gamintojams.

Tiesą sakant, beveik ⅔ (64 proc.) pastaruoju metu apklaustų įmonių MHI tiekimo grandinės pramonės ataskaita, didžiausia šalyje medžiagų tvarkymo, logistikos ir tiekimo grandinės asociacija, pranešė, kad didina investicijas į technologijas į tiekimo grandinę.

Kitas pranešimas iš CapGemini tyrimų institutas rodo, kad beveik 40 % apklaustų įmonių planuoja padidinti investicijas į technologijas, kad paskatintų verslo pertvarką ir padėtų sumažinti išlaidas.

Kadangi investuotojai tikisi, kad dirbtinio intelekto įgalintos įmonės vadovautų šiam uždaviniui, matome šviesią ateitį įmonėms, kurios pakeis savo požiūrį į savo veiklos rizikos valdymą naudojant apyvartinį kapitalą kuriant atsparesnį tiekimo tinklą.

Organizacijos, kurios ieško būdų, kaip sumažinti apyvartinį kapitalą, nes paklausa mažėja

Kadangi 2023 m. verslo spaudimas ir infliacija ir toliau didėja, organizacijos greičiausiai ir toliau ieškos būdų, kaip sumažinti apyvartinį kapitalą, nes mažėja paklausa. Tai galėtų pasiekti darbuotojų skaičiaus mažinimas taip pat įgyvendinant įvairias sąnaudų mažinimo priemones.

Kai kurie bendri būdai, kuriais įmonės gali sumažinti apyvartinį kapitalą, gali būti:

• Su tiekėjais susitarkite dėl geresnių mokėjimo sąlygų
• Griežčiau tvarkykite mokėtinas / gautinas sumas.
• Supaprastinkite gamybos procesus, kad sumažintumėte pristatymo laiką
• Padidinti atsargų valdymo efektyvumą, pvz., diegti naujas medžiagų valdymo sistemas su dirbtiniu intelektu, kad padėtų gauti daugiau įžvalgų apie atsargų lygius;
• Sumažinkite bendras veiklos išlaidas mažindami išlaidas ir atleisdami darbuotojus

Sumažinus apyvartinį kapitalą kyla rizika gamybos ir pristatymo tvarkaraščiuose, todėl šiuos sprendimus reikia priimti atsargiai.

Organizacijos gali ieškoti galimybių iš savo balanso pašalinti nepanaudotą apyvartinį kapitalą, įgyvendindamos strateginį medžiagų valdymą. Tai gali padėti įmonėms sumažinti išlaidas, o ne atleisti darbuotojus. Nauda ta, kad žmonės išlaiko savo darbo vietas, įmonė sumažina išlaidas visoje organizacijoje ir nepraranda gerų talentų. Manome, kad tai yra sritys, kurias daugelis C-suite norėtų įgyvendinti ilgalaikėje perspektyvoje.