Növelje ellátási láncát 2023-ban 5 kulcsfontosságú üzleti stratégiával

Amint azt az iparágak megtanulták, mind a fogyasztói, mind az üzleti igények egy szempillantás alatt megváltozhatnak, és az ellátási láncoknak is készen kell állniuk arra, hogy egy fillért forduljanak, amikor az áruk iránti kereslet egyensúlyhiányba ütközik. Már egy hónapja járunk 2023-ban, és a gazdasági előrejelzések szerint sok munka vár a vállalkozásokra, hogy egészségesek és nyereségesek maradjanak. Az előttünk álló kihívások leküzdése és a múlt tanulságaira építve öt olyan kritikus stratégiát vázoltam fel az ellátási láncok számára, amelyek nagyon fontosak a vállalkozások számára, hogy az előttünk álló évben is fürgeek maradjanak. Olvassa el, és tudassa velem a megjegyzésekben, hogyan látja a dolgokat a maga szemszögéből.

A gyártás közelítése az ellátási hiányok enyhítésére

Tavaly ebben oszlop, írtam arról, hogy a világjárvány milyen súlyosan érintette az amerikai vállalatok offshoring gyakorlatát az elmúlt néhány évtizedben.

Az 1980-as évek óta az offshoring volt az amerikai cégek által előnyben részesített, költségkímélő módszer a gyártás során. Alacsonyabb költségű kínai munkaerő felhasználása a nyereséges termelés eléréséhez hozzájárult ahhoz, hogy az offshoring a nemzetközi gyártási lista élén maradjon. De amikor a COVID elérte és Kína több régióban leállította a gyártást, a rendszer súlyosan érintette. Ahogy akkor írtam, „elakadt a motor”.

Válaszul az amerikai gyártók idegessé váltak, és sokan a reshoring és a near-shoring alkalmazására irányuló stratégiákra kezdtek összpontosítani. Sajnos ez a tendencia hógolyózott, és 2023-ban várhatóan növekedni fog.

A Nearshoring azért működik, mert közelebb kerül a beszállítókhoz, a gyártókhoz és az ügyfelekhez. A partnereihez közeli országokban található stratégiai elhelyezkedés miatt a nearshoring ma életképes megoldás. Még a miénket is A jelenlegi kormányzat a nearshoringról beszél mexikói cégekkel.

Lelkes vagyok a nearshoring növekedéséért. A megnövekedett szállítási sebesség, a beszállítókkal való szorosabb kommunikáció és a külső ellátási lánc változásaira való gyors reagálás mind ennek a változásnak az előnyei. Azonban itt az ideje, hogy a mesterséges intelligencia és a gyártásautomatizálás terén elért fejleményeket összehozzuk a nearshoring gyakorlatokkal, hogy növeljük országunk GDP-jét.

Az AI és az ML felgyorsított átvétele az emberek és folyamatok üzemanyag-javítására

A mesterséges intelligencia (AI) és a gépi tanulás (ML) alkalmazása számos előnnyel jár a gyártók számára, beleértve a jobb hatékonyságot, költségmegtakarítást és új képességeket. E technológiák átvételének folyamata azonban összetett és sokrétű lehet.

Mivel a legtöbb vállalkozás számára továbbra is kihívásokkal teli gazdasági ellenszél jár, a globális gyártóknak meg kell tanulniuk prioritást adni a digitalizációnak és jobban kezelni a kockázatokat. Ezt megtehetik az MRO ráfordítások elemzésének optimalizálásával, vagy beszerzési folyamataik részeként beszállítói intelligencia megoldás bevezetésével.

Ez a fogalom különböző iparágakra vonatkozik, kezdve a repülési ipar, papírtermékekhez, autóiparhoz. A mesterséges intelligencia és az ML bevezetését megkezdő vállalatok számára elengedhetetlen lépés a gyártási folyamat azon területeinek meghatározása, amelyek fejleszthetők ezekkel a technológiákkal. Ez magában foglalhatja a meglévő rendszerekből származó adatok elemzését a minták és trendek azonosítása érdekében. A vállalatok törekedhetnek új érzékelők és adatgyűjtő rendszerek bevezetésére, vagy törekedhetnek a meglévő adatok megtisztítására a képzési modellekben való felhasználás céljából.

Amint az adatok és az erőforrások rendelkezésre állnak, a gyártók megkezdhetik az AI és ML modellek betanítását és bevezetését, hogy hatékonyan javítsák a gyártási folyamat megcélzott területeit. A tesztelés és ellenőrzés után az AI/ML modellek integrálhatók.

Ezek az új mesterséges intelligencia/felhő alapú technológiák segíthetik az adatok harmonizálását és az ellátási lánc hálózati architektúrájának optimalizálását. A folyamat megkönnyítése érdekében integrálhatók a meglévő vezérlőrendszerekkel és szoftverekkel, vagy felhasználhatók új interfészek és munkafolyamatok fejlesztésére, amelyek támogatják a modellek használatát.

Az AI és az ML átvételének sikere a gyártási folyamatban részben a vállalati kultúra kiigazításától, az alkalmazottak képzésétől, valamint a magasabb szintű kockázatoktól és változásoktól függhet. De megéri elérni a digitális átalakulás céljait – jelentős megtakarítások, új képességek, jobb hatékonyság és több betekintés a készletstruktúrákba.

Gyártó-beszállítói együttműködés a fejlesztés érdekében

Az AI és az ML idei áttéréseinek egyik fontos szempontja, hogy a gyártók könnyebben és jobban együttműködjenek a beszállítókkal, mint korábban. Az AI-rendszerek használatával a gyártók hatékonyabban tudnak együttműködni a beszállítókkal.

A mesterséges intelligencia prediktív elemzésének és adatértékelésének segítségével a szervezetek új módszereket találnak az értékesítésre, a gyártásra és a beszállítói átfutási időkre vonatkozó adatok elemzésére, hogy meghatározzák a raktáron tartandó anyagok és termékek optimális mennyiségét. ezt úgy hívjuk, hogyAnyagi igazság, amely a szervezet azon képessége, hogy készleteket kezeljen annak érdekében, hogy „mindig a megfelelő alkatrész legyen a megfelelő helyen, a megfelelő időben”.

Mivel rengeteg adat mozog a vállalati rendszereken, elengedhetetlen, hogy a vállalkozások teljes mértékben megértsék az adatokból a készletmennyiséget, a szállítói átfutási időket, a beszerzési rendelési előzményeket és még sok minden mást. Az AI technológia segíti a gyártókat a termékek iránti kereslet pontosabb előrejelzésében. Ez lehetővé teszi számukra, hogy jobban kommunikáljanak a beszállítókkal a hatékonyabb ellátási lánc érdekében.

A mesterséges intelligencia kommunikációs eszközeit már számos szervezetben használják, például az AI-kompatibilis chatbotokat, virtuális asszisztenseket és más hasonló eszközöket. Ezek segíthetik a beszállítókat és a gyártókat a hatékony kommunikációban, valós idejű információkat biztosítva a rendelés állapotáról, a szállítási dátumokról és más fontos adatpontokról.

A technológiai beruházások az inflációs nyomás ellenére is folytatódnak

A magas kamatlábak, az inflációs nyomás és a bizonytalan gazdaság ellenére a nagy gyártók továbbra is befektetnek mesterséges intelligencia és technológiai ellátási lánc gyakorlataiba.

A befektetések olyan technológiai vállalatokba áramlanak, amelyek mesterséges intelligencia-technológiákkal, prediktív analitikával, automatizálási berendezésekkel, raktározási, elosztási és logisztikai szoftverrendszerekkel, valamint információs rendszerekkel és vezérlőelemekkel segíthetik az ellátási lánc vezetőit. Supply Chain Dive.

Kiváló példa 2023 elején A MacroFab legutóbbi 42 millió dolláros új tőkéje az elektronikai gyártóknak szánt felhőgyártási platformjához.

Valójában a legutóbbi felmérésben megkérdezett cégek közel ⅔-a (64%) Supply Chain Industry jelentés az MHI-től, az ország legnagyobb anyagmozgatási, logisztikai és ellátási lánc szövetsége arról számolt be, hogy növelik az ellátási láncba irányuló technológiai beruházásokat.

Újabb jelentés CapGemini Kutatóintézet azt mutatja, hogy a megkérdezett vállalkozások közel 40%-a tervezi a technológiai beruházások fellendítését, hogy elősegítse vállalkozása átalakulását és csökkentse költségeit.

Miközben a befektetők a mesterséges intelligencia által támogatott vállalkozásokat várják a vezető szerepben, fényes jövőt látunk a vállalatok számára, hogy átalakítsák a működési kockázatuk forgótőkével történő kezelését egy rugalmasabb ellátási hálózat kiépítésével.

Szervezetek keresni a forgótőke csökkentésének módjait, miközben csökken a kereslet

Mivel az üzleti nyomás és az infláció 2023-ban tovább fokozódik, a szervezetek valószínűleg továbbra is keresni fogják a forgótőke csökkentésének módjait, ahogy a kereslet csökken. Ezt úgy lehetne megvalósítani az alkalmazottak létszámának csökkentése valamint különféle költségcsökkentő intézkedések végrehajtásával.

A működő tőke csökkentésének néhány általános módja a vállalatok számára a következő lehet:

• Tárgyaljon jobb fizetési feltételeket a szállítókkal
• Kezelje szorosabban a tartozásokat / kintlévőségeket.
• Egyszerűsítse a gyártási folyamatokat az átfutási idők csökkentése érdekében
• A készletkezelés hatékonyságának növelése, például új, mesterséges intelligencia-kompatibilis anyagkezelési rendszerek bevezetése, hogy jobban betekintést nyerjen a készletszintekbe;
• Csökkentse az általános működési költségeket a kiadások csökkentésével és az alkalmazottak elbocsátásával

A forgótőke csökkentése kockázatokkal jár a termelés és a szállítási ütemezés terén, ezért ezeket a döntéseket körültekintően kell meghozni.

A szervezetek a stratégiai anyaggazdálkodás bevezetésével kereshetnek lehetőségeket a fel nem használt forgótőke mérlegükből való eltávolítására. Ez segíthet a vállalatoknak a költségek csökkentésében, ahelyett, hogy elbocsátana. Az előny az, hogy az emberek megtartják munkahelyüket, a vállalat csökkenti a költségeket az egész szervezetben, és nem veszíti el a jó tehetségeket. Úgy érezzük, hogy ezek olyan területek, amelyeket a C-suite tagjai közül sokan szívesen megvalósítanának hosszú távon.