供应链分析-迈向智能制造

什么是供应链分析？

供应链分析 旨在通过在整个工厂车间启用明智的数据驱动决策来提高制造运营效率和整体运营效率。借助有效的供应链分析，制造商现在可以拥有实时准确的数据来制定战略、运营和战术决策。它还包括从采购、制造、分销和物流开始的完整供应价值链。

典型的供应链挑战

大多数制造商面临的一些最常见的供应链挑战是：

• 计划和执行之间的同步有限。
• 缺乏整个工厂车间的实时数据可见性，以及所有业务和渠道中这些数据的多个版本的真实性和视图。
• 经常出现缺货问题，导致库存水平波动或库存过剩。
• 网络和分销足迹缺乏灵活性，这使得很难在服务成本和客户服务水平之间进行优先排序。
• 价格波动、生产线不平衡以及批量大小不理想，造成资产利用率不足。

供应链分析提供的价值

Gartner 最近的一项研究表明，29% 的组织通过使用分析实现了高水平的投资回报率，而没有实现投资回报率的只有 4%。

供应链分析可以帮助制造商通过对整个供应链的更清晰、更互联和更全面的视图来克服上述挑战，只需最少的努力和投资。

它通过以下方式为他们提供了巨大的价值：

• 根据供应商的表现做出更好的采购决策。
• 指出当前和未来生产规模中可能存在的供应链风险
• 通过分析过去事件的确切根源来减少未来的中断。
• 根据订单数据有效发现产品开发机会。
• 分析产品/服务设计的变化如何影响生产成本。

供应链分析 - 机会

1.销售、库存和运营规划

通常，销售和库存计划是供应链中最受数据驱动的流程，因为这些需要来自企业资源计划 (ERP) 和 SCM 计划工具的广泛输入.借助供应链分析，制造商可以通过有效使用新的内部和外部数据源来重新定义计划流程，从而实现实时需求和供应塑造。

2.采购

大多数情况下，有关采购量和供应商的数据仅针对采购流程中的某些特定活动收集。然而，使用准确的供应数据制造商也会影响经典的支出分析和年度供应商绩效审查。此外，还可以实时分析供应流程，以识别与正常交付模式的偏差。

3.制造

大数据和分析是制造商以最少的时间和精力帮助简化工厂运营的最佳工具。例如，可以安排能源密集型生产运行以利用波动的电价。此外，还可以分析制造参数数据，包括装配操作或零件之间的尺寸差异，以得出缺陷的根本原因分析。

4. 仓储

大多数时候，物流职能以成本为中心，组织专注于提供竞争优势的先进技术。仓储也见证了使用可用 ERP 数据的许多进步。新技术、数据源和分析技术正在为仓储创造新的机会。新的 3D 建模技术还有助于优化仓库设计并模拟现有仓库空间的新配置，以进一步提高存储效率和拣货效率。

5.交通运输

一些卡车运营商已经在使用分析来改善他们的运营。从使用油耗分析提高驾驶效率到部署 GPS 技术，再到通过实时分配仓库货架来减少等待时间，有几个好处。快递公司还根据卡车的地理位置和交通数据，使用实时路线运送给客户。

有效供应链分析的主要特征

1.已连接

分析解决方案必须能够访问来自整个供应链流的各种来源的非结构化数据，而不会出现任何连接瓶颈。

2.协作

该解决方案必须通过利用基于云的商务网络来实现多企业协作和参与，从而专注于改善与供应商、合作伙伴和供应商的协作。

3.网络感知

解决方案必须足够智能，以保护其系统免受网络入侵和黑客攻击，这应该是整个企业关注的问题。

4.认知启用

通过利用相关的 AI 平台，供应链能够在整个价值链中进行整理、协调和决策。大部分供应链都是自动化和自学的。

5.综合

必须根据数据实时扩展分析功能。这些洞察力需要全面而快速，且不会在价值流中造成任何延迟。

人工智能在供应链分析中的作用

将人工智能 (AI) 添加到供应链分析中，可以通过实时的有形收益为制造商创造前所未有的机会。麦肯锡最近的研究表明，61% 的组织报告成本降低，53% 的组织报告收入增加，这是将人工智能引入其供应链的直接结果。

AI 有助于创建端到端的供应链可见性，提供可操作的分析见解，减少手动繁重的工作并为制造商提供设施明智的决策。这是一篇有趣的文章，内容涉及如何利用人工智能的力量使您的供应链面向未来。