對組織來說,有效的管理供應鏈也許從來沒有變得像現在這樣重要。冠狀病毒的大流行造成了嚴重的市場混亂,改變了消費者和企業購買產品的方式,并讓制造商僅僅只是獲得所需的材料也充滿了挑戰。
一些組織發現,數據分析和相關技術,如人工智能和機器學習是實現供應鏈卓越管理的關鍵。無論是確保供應鏈的完整性,還是駕馭快速增長和復雜性的問題。以下是一些組織如何將分析運用到工作中以獲得有益結果的方法。
NASA:保持供應鏈的完整性
2013年,美國國會指示NASA需要改善其供應鏈風險管理流程,特別是涉及IT和運營技術方面的逾8億美元的技術采購。
分析技術在幫助航天局遵守這一倡議方面發揮了重要作用。NASA的供應鏈風險管理服務(SCRM)負責人Kanitra Tyler說,其中的關鍵是航空航天研究機構采用了Interos公司的人工智能供應鏈風險管理工具來提供分析和洞察。“我們在這個工具上的成功最終使我們的計劃成為了整個NASA的共享服務。”她說。
SCRM的集中審查的產品清單允許NASA內的所有中心和任務主管能夠共享該平臺所收集的信息,同時仍然使用他們自己的風險管理流程,并根據他們各自的風險狀況和容錯度來做出是否購買的決定。
“保持供應鏈的完整性對NASA來說是至關重要的,”Tyler說。“我們對來自敏感國家的產品和部件實行了限制,并且對假冒或劣質產品零容忍。但保持供應鏈的可見性并非易事。”
隨著大流行對全世界的供應鏈構成了重大挑戰,迅速而有效地解決中斷問題的需求變得比以往任何時候都更加重要了,Tyler說。
“COVID-19也增加了風險產生的可能性,尤其是在次級供應商層面,”Tyler說。“我們已經能夠利用分析技術,通過提供多層、多因素的實時評估能力,有效地控制這些風險,進而在疫情期間對NASA的整個供應鏈進行實時評估。”
傳統上,在NASA,維護供應鏈的完整性是手工完成的,會由獨立分析師一次調查一個供應商來實現。“為了跟上不斷增長的技術變革速度,我們知道我們需要一種能夠提供更大可視性、釋放人力資源的東西,使我們能夠持續地為我們的產品和專業服務提供信息和分析,并為我們的各種程序提供服務,”Tyler說。
風險管理服務的目標是進行預先識別和降低風險,使NASA的各個項目能夠專注于它們自己的目標,而無需擔心IT組件的安全和完整性。
利用Interos平臺所提供的分析,NASA已經能夠實現流程的自動化,這大大提高了供應鏈的可見性。
“機器學習所提供的分析功能為我們節省了無數的時間,使我們能夠自動、連續地完成大部分工作,從而釋放出人力資源,能夠讓我們在需要的時候進行有針對性的深入調查,”Tyler說。
自從采用了這個分析平臺,SCRM已經發現了4500多家之前所不知道的供應商。“我們還發現了大約400家供應商位于敏感國家,其中的許多也存在財務償付能力的問題。我們還發現了一家關鍵的次級供應商,它是一家被禁止的俄羅斯公司的掩護,”Tyler說。
SCRM現在可以基于公平的標準來比較供應商了。“以前,我們在很大程度上依賴于外部機構的評估,比如情報機構,來幫助我們確定風險,”Tyler說。“使用機器學習和分析給我們提供了一個客觀和一致的標準來評估它們,并將它們與NASA的具體風險承受能力進行了對比。”
Intermountain Healthcare:改進的完成指標
Intermountain Healthcare在猶他州、愛達荷州和內華達州運營著24家醫院和215家診所,擁有龐大的供應鏈和物流系統。
Intermountain的供應鏈組織(SCO)所做的大部分工作都可以通過數據分析來得到增強,數據分析經理James Selfridge表示。
“實時的電子儀表板對于我們管理日常工作來說是至關重要的,”Selfridge說。“這不僅對SCO很重要;對我們的客戶和供應商也很重要。數據能夠確保我們正在增強好的一面并修復壞的一面。我們的數據分析部門為SCO所做的所有工作,都有助于我們做出更好的決策,并降低成本。”
SCO需要訪問公司所使用的所有分析平臺,以全面了解供應鏈中正在發生的事情,Selfridge說。數據分析師會使用多家供應商所提供的工具,并根據收到的數據來創建報告。
數據分析為CSO如何在多個流程中的執行方式提供了關鍵見解。
一個是“完美的訂單履行”,這是一個供應鏈指標,衡量在正確的時間、正確的條件、正確的包裝、正確的數量、正確的文件、正確的客戶和正確的發票下,將訂單交付到正確的地點、正確的產品的百分比。
其他還包括了對一次性使用的醫療器械進行再處理;物料管理,包括與系統內現有供應和物流有關的一切;一個大流行病儀表板 ,這是該公司每天對COVID-19數據的總結,也包括了專門用于病毒跟蹤的用品供應。
“有了這些關鍵的見解,SCO就可以了解當下的狀況,并開始采取對策,在降低成本、提高效率和安全性、或是提高質量等方面進行改進,”Selfridge說。材料管理人員可以使用分析來跟蹤員工的日常工作表現,并相應地調整工作量和勞動力水平,他說。
分析數據已經成為大流行期間基于產品可用性來作出決策的關鍵性能指標。Selfridge說,在我們“掌舵”這場健康危機期間,“這對Intermountain Healthcare的所有領導人來說都越來越重要了。”總的來說,“分析是我們SCO成功的重要貢獻者,”他說。
Sanmina:快速響應需求變化
在過去的幾年中,電子制造服務提供商Sanmina也在數據分析和集成供應鏈技術方面進行了投資,以提供端到端的可見性和規劃能力。
“使用標準MRP(材料需求規劃)系統的傳統供應鏈規劃模型在滿足當今供應鏈需求方面價值有限,”Sanmina的首席信息官和高級副總裁Manesh Patel表示。“我們的客戶希望響應時間能在幾分鐘或幾小時內做出改變,而不是幾天或幾周。”
能否及時將這些變化傳遞給Sanmina在22個國家的60多個生產基地,并傳遞給數千家下游供應商,對于滿足交付計劃來說是至關重要的。此外,供應網絡所提供的近乎實時通信的能力,也確保了Sanmina的工廠和供應商能夠在正確的時間生產正確的產品,減少過剩庫存和不必要的成本。
Patel說,Sanmina整合了過去用于支持管理供應鏈不同環節的不同功能組的數據倉庫。最新的數據倉庫技術、供應鏈計劃系統和與數據整合的結合是其供應鏈平臺的基礎。
該公司利用了Kinaxis公司提供的名為RapidResponse的供應鏈規劃平臺,能夠利用其內存引擎處理數百GB范圍內的大型數據集,在幾分鐘內洞察需求變化的影響。
“對于我們的管理層和員工來說,能夠提高供應、需求和制造活動決策的速度和質量的能力是其最顯著的好處,”Patel說。“在過去,花費在獲取和處理信息上的時間和精力對于提供分析來說是很重要的。”
Patel說,從一個共同的數據集開始工作,減少了核對和數據驗證的需要,使公司能夠從僅僅報告信息轉向使用分析來預測未來的業績。“不僅在概要層面,而且在細節層面,了解關鍵指標的走向,能夠讓我們的團隊做出能夠改善業務的決策,”他表示。
分析也幫助Sanmina處理了與大流行相關的轉變。“在大流行開始時,世界的不同地區在不同時間關閉了,”Patel說。例如,當大流行影響到馬來西亞時,Sanmina能夠迅速確定哪些供應商被關閉了,并分析出這將如何影響它在世界各地的各種工廠、客戶和產品。
“我們能夠快速行動,做出數據驅動的決策,這將使我們能夠迅速解決與客戶之間的混亂,”Patel說。“能在數小時內而不是幾天內完成深度分析的端到端能力是很少有公司具備的一個關鍵優勢。”
分析、良好的數據管理實踐和與轉向數據驅動文化的結合已經開始徹底改變了Sanmina的供應鏈,以及業務的其他方面,Patel說。
“獲得按需交付的高質量信息正在改變我們的行為,推動性能的提高,并進而導致了更廣泛的采用,”Patel說。“多年來,由于產品的復雜性、供應鏈延伸和需求波動等多種因素的影響,我們的供應鏈在穩步增長,并具有了更大的挑戰性。而我們現在將能夠以所需的范圍、規模和速度應對這些挑戰。”
Extreme Networks:支持增長和復雜性
有時,采用分析方法來進行供應鏈管理主要是由業務的復雜性和快速增長所推動的。這就是網絡硬件和軟件提供商Extreme Networks的情況。
從2016年開始,公司在不到三年的時間里就完成了四筆收購,包括來自Zebra Technologies的無線局域網業務,Avaya的校園網絡業務,Brocade的數據中心業務,以及Aerohive Networks的全部業務。
Extreme首席運營官Norman Rice表示:“與任何收購一樣,當你考慮到制造、實施和部署過程中所涉及的不同系統、供應商和合作伙伴時,整合供應鏈都是一個極其復雜的運營和技術挑戰。
其中的挑戰包括:沒有單一的“真相來源”,許多手工的解決方案,依靠Microsoft Excel和電話來進行的計劃和執行。“我們利用這個機會徹底改革了我們的傳統流程,重新設計了我們的結構,并利用了新的供應鏈技術--包括分析能力--來提高運營效率并協調我們的全球物流運作,”Rice說。
除了創建一個新的供應鏈卓越中心和專門的供應鏈外,Extreme還部署了來自Kinaxis的庫存管理系統,以補充其內部系統和其他平臺。
其基于云的平臺不僅能夠支持跨需求、供應、庫存、客戶服務和訂單執行的實時并行規劃。它還允許用戶自己配置參數、規則和分析,以優化全球的供應鏈運營。“在整合兩家新收購公司的過程中,我們花了8個月的時間來確定、開發和實施了這一切,”Rice說。
分析功能的一個主要好處是Extreme能夠更好地了解按產品SKU和地區劃分的供應和庫存波動。隨著知名度的提高,該公司的產品限制減少了92%。“此外,我們已經優化了的庫存管理也使我們能夠將供應商管理的庫存整合到更少的倉庫中,從而使季度配送中心的運營成本降低了51%,”Rice說。
即使在大流行之前,在2019年混亂的關稅貿易戰期間,自動集中庫存管理和實時供應鏈分析的結合也是至關重要的,Rice說。“如果我們沒有對我們的庫存建立一個集中的觀點,我們將很難在關稅的影響下生存下來,更不用說在大流行時期了,”他說。“憑借清晰可見的庫存和全球的物流運作,Extreme經受住了這場風暴。現在,在我們應對這場不斷演變的新冠肺炎大流行的過程中,分析技術已經使我們的供應鏈在大規模中斷后變得更加靈活和有彈性了。”
責編AJX
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