Підніміть свій ланцюжок поставок у 2023 році за допомогою 5 ключових бізнес-стратегій

Як зрозуміли галузі, потреби як споживачів, так і потреби бізнесу можуть змінитися миттєво, і ланцюги поставок також повинні бути готові вплинути на дрібні гроші, коли попит на товари трапиться дисбаланс. Ми вже за місяць у 2023 році, і економічні прогнози вказують на те, що підприємствам попереду багато роботи, щоб залишатися здоровими та прибутковими. Щоб допомогти впоратися з майбутніми викликами та спиратися на досвід минулого, я окреслив п’ять важливих стратегій для ланцюгів постачання, які є дуже важливими для того, щоб підприємства залишалися спритними в наступному році. Прочитайте та дайте мені знати в коментарях, як ви бачите речі зі своєї точки зору.

Неаршоринг виробництва для пом'якшення дефіциту поставок

Минулого року в цьому колонка, я писав про те, як пандемія серйозно вплинула на практику офшорингу американських компаній за останні кілька десятиліть.

З 1980-х років американські фірми здійснювали виробництво в офшорах і були найбільш вигідним способом виробництва. Використання дешевшої китайської робочої сили для досягнення прибуткового виробництва допомогло зберегти офшоринг у верхній частині списку міжнародних виробництв. Але коли трапилася COVID і Китай припинив виробництво в багатьох регіонах, система серйозно постраждала. Як я тоді писав, «заклинило двигун».

У відповідь американські виробники занервували, і багато з них почали зосереджуватись на стратегіях використання решорингу та майже-шорингу. На жаль, ця тенденція набирає обертів і, як очікується, у 2023 році зросте.

Неаршоринг працює, тому що йдеться про наближення до ваших постачальників, виробників і клієнтів. Стратегічне розташування в країнах, розташованих поблизу ваших партнерів, робить нижчий шоринг життєздатним варіантом сьогодні. Навіть наші нинішня адміністрація говорить про неаршоринг з мексиканськими фірмами.

Я з ентузіазмом ставлюсь до зростання ближнього шорингу. Збільшення швидкості доставки, більш тісна комунікація з постачальниками та здатність швидко реагувати на зовнішні зміни в ланцюжку постачання – все це переваги цього переходу. Однак настав час об’єднати досягнення в області штучного інтелекту та автоматизації виробництва з практикою ближнього виробництва, щоб збільшити ВВП нашої країни.

Прискорене впровадження штучного інтелекту та машинного навчання для покращення потреб людей і процесів

Впровадження штучного інтелекту (AI) і машинного навчання (ML) приносить численні переваги виробникам, зокрема підвищення ефективності, економію коштів і нові можливості. Однак процес впровадження цих технологій може бути складним і багатогранним.

Оскільки для більшості підприємств продовжуються складні економічні труднощі, глобальні виробники повинні навчитися визначати пріоритети цифровізації та краще керувати ризиками. Вони можуть зробити це, оптимізувавши аналіз витрат на технічне обслуговування та ремонт або, як частину своїх процесів закупівель, запустивши рішення для аналізу постачальників.

Це поняття стосується різних галузей промисловості, від авіаційна промисловість, до паперової продукції, до автомобілебудування. Для компаній, які починають використовувати AI та ML, важливим кроком є ​​визначення конкретних областей виробничого процесу, які можна вдосконалити за допомогою цих технологій. Це може включати аналіз даних з існуючих систем для виявлення закономірностей і тенденцій. Компанії можуть шукати впровадження нових датчиків і систем збору даних або працювати над очищенням існуючих даних для використання в моделях навчання.

Коли дані та ресурси будуть готові, виробники зможуть розпочати навчання та розгортання моделей AI та ML для ефективного вдосконалення цільових областей виробничого процесу. Після перевірки та перевірки моделі AI/ML можна інтегрувати.

Ці нові технології на основі ШІ/хмари можуть допомогти гармонізувати дані та оптимізувати мережеву архітектуру ланцюжка поставок. Щоб полегшити процес, їх можна інтегрувати з існуючими системами керування та програмним забезпеченням або використовувати для розробки нових інтерфейсів і робочих процесів для підтримки використання моделей.

Успіх впровадження штучного інтелекту та машинного навчання у виробничий процес може частково залежати від коректив у корпоративній культурі, навчання співробітників і вищого рівня ризику та змін. Але це варте того, щоб досягти цілей цифрової трансформації – значна економія, нові можливості, підвищення ефективності та більше розуміння структур запасів.

Поліпшення співпраці між виробником і постачальником

Важливим аспектом цьогорічного переходу на штучний інтелект та машинне навчання є те, що виробникам стане легше та краще співпрацювати з постачальниками, ніж раніше. Використання систем ШІ може допомогти виробникам ефективніше співпрацювати з постачальниками.

Використовуючи прогнозну аналітику та оцінку даних штучного інтелекту, організації знайдуть нові способи аналізу даних про продажі, виробництво та терміни виконання постачальниками, щоб визначити оптимальну кількість матеріалів і продуктів для зберігання на складі. Ми називаємо це "Матеріальна правда, яка є здатністю організації керувати запасами, щоб «завжди мати потрібну частину, у потрібному місці, у потрібний час».

З такою великою кількістю даних, що переміщується через корпоративні системи, підприємствам дуже важливо повністю розуміти обсяги запасів, терміни виконання постачальниками, історію замовлень на купівлю та багато іншого на основі даних. Технологія штучного інтелекту допомагає виробникам точніше прогнозувати попит на продукцію. Це дозволяє їм краще спілкуватися з постачальниками для більш ефективного ланцюжка поставок.

Комунікаційні інструменти ШІ вже використовуються в багатьох організаціях, як-от чат-боти з підтримкою ШІ, віртуальні помічники та інші подібні інструменти. Вони також можуть допомогти постачальникам і виробникам ефективно спілкуватися, надаючи інформацію в режимі реального часу про статус замовлення, дати доставки та інші важливі дані.

Інвестиції в технології триватимуть, незважаючи на інфляційний тиск

Незважаючи на високі відсоткові ставки, інфляційний тиск і нестабільну економіку, великі виробники продовжують інвестувати в ланцюжки постачання штучного інтелекту та технологій.

Інвестиції спрямовуються в технологічні компанії, які можуть допомогти лідерам ланцюгів постачання з технологіями штучного інтелекту, прогнозною аналітикою, обладнанням для автоматизації, програмними системами для складування, розподілу та логістики, а також інформаційними системами та примітками про контроль. Занурення в ланцюг поставок.

Яскравий приклад на початку 2023 року Новий капітал MacroFab склав 42 мільйони доларів для своєї хмарної виробничої платформи для виробників електроніки.

Фактично, майже ⅔ (64%) компаній, опитаних в останньому Звіт MHI про галузь ланцюгів поставок, найбільша в країні асоціація обробки матеріалів, логістики та ланцюгів постачання, повідомила, що вони збільшують інвестиції в технології у свій ланцюг постачання.

Інший звіт від Науково-дослідний інститут CapGemini показує, що майже 40% опитаних компаній планують збільшити інвестиції в технології, щоб стимулювати трансформацію свого бізнесу та допомогти зменшити витрати.

Оскільки інвестори очікують, що бізнеси з підтримкою штучного інтелекту стануть лідерами, ми бачимо світле майбутнє для компаній, які зможуть змінити свій підхід до управління операційним ризиком за допомогою оборотного капіталу, побудувавши більш стійку мережу постачання.

Організації повинні шукати способи скорочення оборотного капіталу, оскільки попит падає

Оскільки бізнес-тиск та інфляція продовжуватимуть зростати у 2023 році, організації, ймовірно, продовжуватимуть шукати способи скоротити оборотний капітал у міру зменшення попиту. Це можна було б досягти за допомогою зниження чисельності працівників а також шляхом впровадження різноманітних заходів щодо скорочення витрат.

Деякі загальні поширені способи для компаній зменшити оборотний капітал:

• Обговоріть кращі умови оплати з постачальниками
• Ретельніше керуйте кредиторською/дебіторською заборгованістю.
• Оптимізуйте виробничі процеси, щоб скоротити час виконання робіт
• Підвищення ефективності управління запасами, наприклад впровадження нових систем управління матеріалами з підтримкою штучного інтелекту, щоб допомогти отримати більше інформації про рівні запасів;
• Зменшіть загальні операційні витрати за рахунок скорочення витрат і звільнення працівників

Зменшення оборотного капіталу несе ризики у виробництві та графіках поставок, тому ці рішення слід приймати обережно.

Організації можуть шукати можливості для вилучення невикористаного оборотного капіталу зі свого балансу шляхом впровадження стратегічного управління матеріалами. Це може допомогти компаніям скоротити витрати замість того, щоб звільняти працівників. Вигода полягає в тому, що люди зберігають свої робочі місця, компанія знижує витрати всієї організації та не втрачає хороших талантів. Ми вважаємо, що багато хто з керівників воліли б реалізувати ці сфери в довгостроковій перспективі.