做或死：废弃过时的供应链实践指南

在消费者需求越来越不可预测的时代，传统供应链正在努力跟上。作为回应，企业需要淘汰过时的组件和过时的做法，同时转向更灵活的系统。

仍在采用传统方法的组织将难以简化端到端的供应链流程。过时的做法只会增加任务的复杂性和难度。

特别是，航空航天和医疗等行业的电子制造商传统上难以管理组件过时。识别并替换过时的供应链做法可以帮助企业蓬勃发展。

过时库存是当今供应链管理中最持久和过时的概念之一。该术语是指已达到产品生命周期终点的库存，市场上没有需求。

未能准确预测需求下降趋势的制造商往往最终会拥有大量过时的库存。这些额外的库存在公司的资产负债表上显示为营运资金，投资回报的可能性很小。

来源：EazyStock

库存过剩也可能是快速变化的消费趋势、新技术或产品被认为无用的结果。在所有这些场景中，实用的需求预测和有效的库存管理都是必不可少的。

人工智能和机器人技术的实施，以及区块链和物联网 (IoT)，正在淘汰传统的供应链管理实践。从过时的供应链实践到未来工艺和技术的转变始于工业 4.0 术语下的制造过程数字化。随后，工业 4.0 与供应管理中类似优化策略的集成导致了供应链 4.0 的出现。在此过程中，强大的区块链应用程序和 A.I.引发了供应链向下一阶段的演变。

能够在整个生命周期中跟踪产品至关重要。当库存达到过时阶段时，通常为使产品盈利而做任何事情都为时已晚。这就是为什么在销售额开始下降时采取行动的正确时机。

清算库存

许多组织不确定如何处理过时的库存，并犯了不尽快清算的错误。有些人只是将过时的库存保存在仓库中，以避免在季度报告中将其显示为费用或冲销。

承认对潜在创收产品的大量投资已成为企业的负担并不容易。然而，不解决过时的库存问题是一个更大的错误。清理过时的库存并将其从账簿中剔除将有助于企业腾出仓库空间，用于有利可图的库存。

供应链和库存管理系统可以有效地跟踪库存移动，但它们通常无法确定需要多少才能满足客户需求。为避免保留过剩和过时的库存，请务必优化您的需求预测、库存策略和补货流程。

如今，区块链和人工智能的整合。可以通过应用允许库存管理团队以正确数量存储正确产品的高级算法来帮助完成该任务。由于能够跟踪产品的整个生命周期，因此可以更轻松地识别和调整补货，避免堆积过多的库存。

消费者对更好、更智能产品的需求导致组件生命周期缩短。近三分之一的家用电子产品购买不是由于旧设备出现故障，而是因为消费者希望升级。频繁的产品发布可以减少一些电子元件的生命周期，例如智能手机。

要有效地管理组件过时问题，请考虑以下最佳做法：

1. 在设计阶段制定管理组件过时的策略。 与您的产品设计团队合作制定策略可以帮助您管理组件过时。在此之前，获取关键信息以更好地洞察产品生命周期预测。通过避免更有可能过时的规格产品，公司可以降低生产阶段过时的风险。
2. 推出实用的组件报废管理计划。 在管理组件过时时，没有一刀切的解决方案。根据产品类型、市场需求、定位和预期产品数量，每个组件的采购策略必须是独一无二的。实施实用的报废计划以及使用历史数据有助于识别多余的组件。此类计划还有助于为要清算的组件提供最佳定价和仓储选项。
3. 替换过时的技术。 虽然消费者从改善生活方式的新技术和先进技术中获益，但供应链企业仍然依赖许多过时的劳动密集型和时间密集型系统。

新研究表明，英国 85% 的工人认为，​​如果在工作场所使用更好的技术，他们的工作效率会更高。基于云的费用管理提供商 Webexpenses 对员工进行的一项调查发现：

• 26% 的人希望拥有更好的 I.T.工作场所的系统。
• 16% 的人表示，他们在家中使用的技术比在工作场所使用的技术要好得多。
• 14% 的公司表示，他们的公司过于依赖繁琐的纸质流程，这是造成挫折感的一个主要原因。

优秀的供应链服务提供商可以帮助您的企业采购、购买和保护仓库中的库存，同时遵守最高的行业标准。这样的合作伙伴可以帮助确保正确数量的组件可用于制造。它可以根据最新的需求预测应用先进的技术来跟踪每个生产阶段，从而消除堆积在仓库中的过时组件库存。

动态数据

今年及以后，制造企业将主要关注区块链、物联网、机器人和数据技术的结合使用。他们可能会通过手动和单调任务的数字化或自动化版本来构建新的供应链。这将有助于摆脱需要人工干预的低效纸质工作，这通常会导致数据丢失和浪费时间。

数字化和自动化举措将涉及生产的方方面面，从计算机化合同到工厂机器人。将所有手动功能和模拟文档数字化，并将它们注册到新分析工具可访问的主数据库中将成为可能。机器学习和自动化将通过不断扩展数据池使实时优化成为可能。

配备区块链、基于物联网的数据管理、机器学习和人工智能。分析，供应链可以转向按需和敏捷运营。他们可以使用动态规划和实时工作的高级应用程序来识别内部因素（例如机器故障和退化）和外部因素（例如交通、天气和法规）。

资料来源：弗劳恩霍夫物流与物流研究所

与区块链技术集成的供应链可以利用“智能合约”。这些是基于事务的程序，旨在根据货物的准确状态执行。借助区块链分类账，智能合约可以帮助使用特定数据点实现整个系统的自动化。

数字化和区块链集成的供应链系统有助于简化以下领域：

• 选择供应商和供应商支持的创新；
• 路由、调度和维护；
• 检测并纠正会增加成本的故障点和低效率，以及
• 交易和交流。

随着一些工作从人类转移到机器，供应链管理中的各种人为因素将很快过时。与此同时，新技术可能会为人们创造更好、更具吸引力的工作。

供应链中人为干预的需要在于建立和维护高科技和数字化系统。对机器学习和人工智能的需求将越来越大。专家、区块链开发人员、数据专家、物联网技术人员和机器人工程师。这些将是构成供应链人为因素的新主要参与者。

下一代供应链管理需要有洞察力的数据整理和管理。此外，物联网传感器和扫描仪可以增加可用数据的价值。借助物理传感器和互联网连接，智能产品和自动化服务将创建前所未有的数据源。企业将能够跟踪和记录整个供应链中产品的实时状态。

人工智能机器学习可以帮助处理新数据集并通过准确分析创建预测。这就是预测分析概念的用武之地。智能预测可以通过简化多个领域的操作（包括库存补充、交付路线和机器维护）来进一步帮助提高自动化实践，所有这些都基于对实时数据的访问。这种方法已经将总体规划错误减少了 30% 到 50%。

事实证明，基于区块链和人工智能的供应链是中小型企业的有效解决方案。区块链技术与物联网、自动化、人工智能同步工作。以及用于数据分析的机器学习。组织可以在区块链中实施去中心化分类账来整理数据、使用智能合约实现自动化并提高交易效率。

可以肯定的是，从传统的供应链系统转向新的供应链 4.0 需要资金和技术投资。但是，信誉良好的供应链服务提供商可以通过使用经济、有效且可定制的区块链解决方案来实现无缝过渡。

供应链重新设计

过时且效率低下的供应链会影响组织的方方面面。企业需要不断重新评估其供应链管理绩效。那些经常启动技术和流程升级的公司可以更好地管理增长、盈利能力和客户服务。

以下趋势可能引发供应链设计和绩效的重大变化：

• 需求驱动的预测。 随着制造能力和来源的增加，越来越多的公司正在从工厂级生产计划转向以需求为导向的方法，以更有效地管理需求。
• 成本改善。 产品创新和品牌资产的增加不再允许大多数产品自动获得更高的价格。为了保持与商品化产品的竞争，公司在供应链技术和重新设计方面正在显着降低成本。
• 外包。 如今，许多组织都意识到将供应链的全部或部分外包可以产生重大的财务和运营收益。他们可以通过采用先进技术、全球制造标准和新产品设计能力来实现创新。在外包供应链环境中，从一开始就注重信息、控制和卓越。
• 缩短产品生命周期。 如今，大多数制造商都急于开发创新产品并将其推向市场。同时，他们需要尽量减少对仍然有很高需求的现有产品的蚕食。为了满足这些要求并更好地管理产品生命周期，组织需要更加动态和高效的供应链。

多年来，供应链网络变得越来越复杂，因此需要改进技术。供应链管理 (SCM) 和企业资源规划 (ERP) 软件提供商正在解决制造和分销的众多关键领域，包括：

• 制造优化，
• 采购，
• 产品生命周期管理，
• 网络和库存优化，
• 物流优化，
• 销售和运营规划，
• 射频识别，以及
• 商业智能。

这些技术使供应链专家能够进行创新、降低成本、改进服务并满足客户对更好产品的期望。区块链、人工智能等新兴技术物联网通过提供实时数据帮助供应链变得更加透明。它们使制造商能够识别流程和设备效率低下以及其他薄弱环节。最重要的是，这些技术使员工能够实时报告故障实例，从而最大限度地减少人为错误并提高生产力和盈利能力。

对于最成熟的组织而言，设计、制造和销售产品可能具有挑战性。为了跟上瞬息万变的时代和对可持续性的需求，公司必须寻求新的流程、技术和管理方法。那些从战略、流程和技术的角度重新评估其供应链的公司将实现卓越供应链作为核心竞争力。识别过时的做法并采用创新系统是实现这一目标的第一步。

Dan Weinberger 是联合国供应链专家兼 Morpheus.Network 的首席执行官。