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机器不会很快接管供应链

2019-02-19 14:42

  过去一年▪☆▽★▽■,电子元器件供应链遭遇的难题包括零部件短缺◆▼□、交货期延长和关税的不确定性☆■○。尽管如此◇△,对元器件制造商和分销商来说▽▼◆•★,这仍是一个好年头•◇…。2019年供应链将从◇□★•○“成本中心…=◆★”转变为▪=•☆◁◇“机会中心●…△☆★”……

  过去一年▼■☆,电子元器件供应链遭遇的难题包括零部件短缺■•■▲●★、交货期延长和关税的不确定性•-●。尽管如此◁▷•▲▼☆,对元器件制造商和分销商来说◇●=▼,这仍是一个好年头-△=■。许多公司的业绩报告显示◆…□,2018年出现了创纪录的季度销售额…△△…。据IDC预测•☆●,随着数字化转型的加速▷☆◆,2019年供应链将从○••○●“成本中心•▪•▽…”转变为△…◇“机会中心▲=◆☆•”…◁▲■••。

  IDC供应链战略项目副总裁Simon Ellis表示■◆□=△△:△◆◇○=“我研究供应链领域已经很多年了▪-…,但是近年来★▷■◁▽○,我看到了新的转变趋势=●-○,即供应链不再强调成本最低化▽△▪=。在过去□▪●△▷,我们时常面对的问题是我如何以尽可能低的成本来完成我的工作•◁•▽▷▪?而现在▲▪◆,我们已经进入数字时代◇○,供应链的首要任务是满足客户期望□▲▪•▷。以上就是我看到的新机会●●。◇●△☆◁•”

  1997年▽△,计算机制造商戴尔首次将供应链视为一种竞争优势…▪•◇□▼。基于此○=▲▲★,IDC将2018年视为供应链的△◆◆•●■“转型之年●○•=”☆▷•,旧的模拟流程被数字流程取代◇☆■•○。Ellis认为◇…◆:◁▷▪“数字化转型(DX)已经成为当下最重要的主题-•■▼□,并将在2019年持续下去●◁•▷-。同时=…▼-☆▪,更多的制造商和零售商认为◁◆□●,供应链是他们未来成功的关键▼▽☆■○。如果企业打算采用新的商业模式▽▪▽▷,或让旧有商业模式数字化▷▼,他们将需要一个现代化▲◁◁▪、有能力的供应链来实现目标●▷▼。=○◇▷▽”

  IDC对2019年的预测主要围绕AI(人工智能)=○▷、数据▼-、自动化和网络的应用上▽●-★▪。▷=○-◇“供应链继续沿着空前的变化速度演进=--,对大多数制造商和零售商来说◇▲▷▲▼,数字化转型是现在首要考虑的因素•▪◆▽▪。采用数字技术旨在提高效率和效益◇=☆★■,并有机会颠覆现有的细分市场○□•★●•,或抵御来自竞争者的竞争▪□○•◇…。★□◇▪” Ellis表示●▲☆。

  1◁-…○、到2024年▷=,超过60%的G2000制造工厂将依靠AI平台推动整个供应链的数字化转型■•□○,从而使生产率提高20%以上○△◇☆○。

  机器不会很快接管供应链○▼★■,但AI将自动执行许多任务◆▷★□•□,解放人类的双手△□▼★,并使之从事更有价值的活动◆◆。=○“这些是在某些预定约束条件下工作的特定工具★△▷,可以为供应链做出一些决策○★☆△◆,☆○▽” Ellis解释说◆=△◇▲,•☆“我认为AI在供应链中的作用是让许多常规或固定的决策自动化▼■▪•◁◁。◆◇▲-”例如▼▪■●☆:根据预设的规则•▼…,发货延迟可以在不涉及人的情况下进行自动加速或重新定向■•◆。他还补充说■□○=▽,这些系统的智能化也将增强◆☆▼△-•,使得它们可从过去的决策中◇…●▼“学习▲●★•”经验■▲○,以便将来做出更好的决策◆▪-□。

  2◆•=☆▼★、到2022年■◆■-,全球将有超过40%的制造商将把产品生命周期APP产生的数据整合到其供应链数据中◆…◆,以提高整体售后服务水平▽□,实现60%的增长•-。

  Ellis 表示•○▽◇△,供应链在促进创新方面发挥着非常重要的作用•…○…,它可将想法从创意转变为产品或服务◇□▲,但在创意的构想阶段供应链通常不会发挥重要作用=▲▷○△。

  产品生命周期管理(PLM)系统所收集的信息若使用得当◁△◇,可识别出PLM与供应链之间的关联◆▼•,这些数据能用于创建从概念到交付的产品流程的整体视图△=▪□◆。Ellis补充说△▽•:○▷“通过管理产品的整个生命周期■▽◆▼,制造商可以更好地将所有组件在制造环节连接起来●■,最终创造出性能更好■•…□★•、服务要求更少的产品◁☆-○。◁▲○△▪■”

  3▪•、到2020年-=◆★▼,65%的电子商务运营将在其订单履行流程中使用自主移动机器人▲☆★•○★,从而将提高100%以上的生产率★□•。

  传统的订单履行流程涉及大量增值很少的搬运移动◆●○●▷-,例如▷◁:工人从分散在整个仓库中的货架上挑选产品▽▲□▷■▷。此外△▽,需求/季节性剧增可能使人员配置变得困难★◁•▼■。在此类情况下■○•-◁▽,机器人的应用可以增加价值□▼★…●。▽☆◁▷-“如果我们期望电子商务继续增长▷●◁☆◁,就必须在供应链中添加更多的机器人•●•■。▼◁△▷▽•”Ellis强调…▲。

  他还补充说◁-=,将有更多的供应商提供可与移动设备联网的自主移动机器人■=☆△,用来帮助电子商务订单处理中心部署灵活的自动化▪▲○▷,从而实现可扩展性•▲□☆、易用性◆◆★,改善成本效益▲△。

  4◇■、到2021年▪▷◇-•,智能供应商生命周期管理解决方案将50%的供应商企业活动从进入到退出实现自动化-▽,从而改善性能和关系◁=★▲△▽。

  企业通常无法深入了解其供应商关系●◁●…▼,尤其是Tier2和 Tier 3的供应商•○□。IDC的报告指出▼…▷▼:▪◆◇•▪“供应商的生命周期▪•▲○▷、资质和合作关系=△-,并不总是被企业内部的成员所充分了解▲…。供应商进入▼□▷•▲、绩效指标□○…-▷、审计★□▪◇◇、层级可见性□△●▲=▼、合同★◁◁、SLA和供应商状态等环节◁■,仅实现了部分自动化▽▪-▪。这妨碍了企业在可见度▪△□◇…、上市时间▲★▼•-●、客户满意度▲▷▷▪、盈利能力和营收等方面的发展…◇★。包括机器学习▲◁、自然语言处理和人工智能在内的越来越多的技术▼▷▪▽☆◁,将被用来创建更高效◇…◁…、智能和自主的业务流程★○●▽▷。▼▪★●”

  5▼•▪、到2024年■◁□,三分之一的大型制造商将转向使用实际需求数据而非短期预测▲▼…▼▷▷,从而使整单准时交货(OTIF)平均提高2个百分点▷◁。

  一直以来▪▷▽○,供应链都是使用历史信息和趋势来预测未来的需求◆■•。然而…■▽=,随着实时信息的可用性增强-●,企业可以更加敏捷◇☆□。Ellis说▽■▼☆:▷■□“随着我们在供应链中获得更多实时信息▽★-▲■△,降低了对预测的要求▽▽□,例如▼▼★▲▪:如果我们知道从货架上拿走的产品是什么▪☆-△-,我们就可以测量它▼○◇◇,而不必再预测○◆。☆■▲”

  6▽◁★☆、到2020年▷★,有一半的大型制造商会将其供应链应用从以企业为中心转向以网络为中心的模式…☆•,预计可将生产率提高2个百分点□…▼△☆-。

  Ellis表示=▷•,企业资源规划(ERP)系统一直是供应链应用的核心◆▪▲◁。他解释说◆▪○:●□▪“许多应用程序都是为连接ERP而设计的•□■▽•,ERP从根本上说就是系统或记录••。虽然ERP不会消失▲-■▼□,但它不会成为供应链的中心-■▽●★□。◁•□”相反▷△▪☆◁…,供应链网络(SAP Ariba★△★=、e2Open等)提供了一种参与多企业供应链网络的方式•●★☆▪▷,从而与供应商建立更紧密的联系•=-。

  7◁▷、到2022年□•□◆☆▽,数字技术将实现重复性操作任务的自动化△=,从而减少50%的计划员干预和▲…-“非接触式○=…▲□”销售及运营规划=▽•□▼。

  整合的计划和执行将迅速成为供应链中的重要组成部分▽=•◇。计划应该超越组织本身-△◁▼•,包括整个价值链的参与者=●。IDC的报告称■▼:▪☆-■“一直以来◁◇■,供应链规划是供应链中一项高接触▷○▲-▲、高智商的环节▪●◇•▼★。就在几年前◇-☆--,从事预测规划的博士还很常见▲▼■□△,但是现在很多职能都发生了变化▼▷◇●。现代供应链规划系统现在提供了大量的算法知识-•,深厚的专业知识在很大程度上已被广泛的商业知识和战略专业知识所取代-●◁•▪。★=▪▲▷”

  8▷□••--、到2023年△=,全球500强制造商中75%的供应链人才短缺问题将通过供应链数字助理得到缓解□◇△。

  尽管有人担心自动化将减少就业机会…◁☆■…○,但是人们应该更加担心对有才能的供应链专业人员才的需求与刚从学校大门出来的人才供给之间的差距◁★▷=。•▽“从根本上说▲◁•▽,自动化在某种程度上取代了我们本来就没有的人▽•○-•,◇•▼●” Ellis说☆▼•▼,-●“但更多时候▽•▽◆○▪,科技增加了人们的工作★▪。智能软件工具帮助人们更好地完成工作○•。▲□”重复…☆-☆、无聊▼◇★、人工密集的任务可以自动化▽▲★,使人们能够专注在有趣和更具战略性的工作上●□▼▼○。

  9▼=■☆■▽、到2019年•●☆★,25%的制造商将在分销自动化方面增加一倍的投资◇◇,以应对因在线市场增长而产生的单件订单的大幅度增加…▷▪。

  越来越多的客户要求产品完全满足他们的需求和期望■◇□▼☆,这使得定制化产品逐渐成为现实•□。 •▽▪▽◆“定制化产品的持续供应■◇●▽,以及对延迟策略或单分钟换模(SMED)方法的日益重视已经给制造商和零售商带来了压力▽…,迫使他们希望在具备相同资源情况下●▼▲•□,以更快的速度制造和运输更多的产品▲•。▽▪●○☆…”同时▲△○▲▪◇,IDC 报告中还提到★△…○◁▲:○▲“如果设施没有增加▼▲▷,劳动力本身无法更快地创造或移动物品◇●☆…▪◇,那么企业就必须转向自动化=…•◁。…•▷”

  10•-、到2020年●○▪▽,跟踪与跟踪投资将增加30%△▷△•,以提高预测准确性和客户体验指标○=…,实时订单可见性将得到改善◁□•…。

  最终▽●●▪,供应链的繁荣将依赖于可预测性◁•○,因为可预测性带来了可靠的规划☆☆。Ellis表示-▼☆☆:★•=□-•“随着我们更好地追踪供应链■□■■▪●,更准确地知道产品的位置以及到达的时间点-▲■,牛鞭效应就会减少●▷▽。这使我们能够更好地预测下一步应该做什么□◆☆□△,以提供可靠和可预测的服务水平…☆=。▪◁”

  其中一些转变将明显有利于电子产品供应链•▲▷,这一细分领域以其复杂性和不准确的预测而显得与众不同●▪。▲☆“在第5项预测中•■▼★,我们认为短期预测很难做到▲◇▼☆,有些行业做得很好而有些行业做得很差-★◆■■◆,=▪=●◆=” Ellis说▼-•▪,▪▷“因此□•●,随着我们对消费端◆▪-,商店□••◁…、或其他销售点(POS)的更加了解△★…,我们能够衡量实际需求而不是预测需求•□○。…▽●…□▲”

  Ellis认为…=-•,电子元器件的制造交付周期平均为18周=▽■▪,这仍然是个问题★◆▲•▽▲。他说•▲☆,在这种情况下•-▪▽,企业应该专注于提供中长期预测…●▷。▪▪“知道客户经常在周二下单购买产品并没有太大的意义▽…•▼■■。在某种程度上-★…◁▪,交货时间决定着消费信息的用途▷▪。-•▪”

  制造产品并销售给客户的供应商可以利用这种类型的数据来增强其灵活性和快速响应不断变化的客户需求的能力…▲■。☆▼■◆…☆”Ellis解释说▲△:■◆▽□☆…“比如◆=,我生产的是硬盘◆☆●▽-▪,但还没把它们放在箱子里-▲☆。我将最终配置推迟到最后一刻☆☆●•□,直到知道该产品是用于智能手机还是平板电脑□-●。△…”

  Ellis认为■▷▷◆,即便是最复杂的供应链也可以演变成机会中心-▽。继续实现仓储自动化的电子公司可以在降低成本的同时不断提高订单的准确性▷★。

  ◇▷=◆◇“我听到的最多的一个问题是-▷•,在一个50多年一直都是用托盘和卡车满载运货的行业☆○◁◇▷,我们如何面对直接向消费者销售单件产品的前景☆••◆?怎么能够经济合理地做到这一点▽•▪?▼▼”Ellis说道★•。

  ▪△☆“我们认为•○▷-▷◇,机器人可以很好地完成这些任务△◇•◇□。对于像电子产品分销这样的行业…○•▲,分销商从制造商那里购买产品并分解成小订单■◆△◇-□,可能还在同一天发货▼◆★▼=,机器人对于这种订单处理的业务来说是最佳选择=□▲。▷◇□=•”

  本文为《国际电子商情》2019年2月刊杂志文章•▽▷■▼。

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