撰写者 晚上10:48 大数据供应链, 需求驱动, 需求驱动, 需求感应, 需求塑造, 数字供应链, 市场驱动

使用位:构建数字化由内而外的流程

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社会的。移动。传感器。 3D打印。物联网。清单一直在继续。

供应链的原子和电子正在发生变化。我的想法在旋转。完美传输,无限复制;加上对网络基础设施的一次性投资,数字任务的执行效果很好,边际成本为零。结果,新的数据类型可以更快,更准确地移动,而投资水平却更低。

我对数字供应链这一主题充满热情,对于本文的长度,我事先表示歉意。要享受这篇文章的精神,请喝杯咖啡,然后用平板电脑tablet缩在沙发上,让您想像一下未来。

感言

第三 供应链洞察全球峰会 结束了。我们开始计划明年。这是供应链负责人为供应链负责人设计的议程。会议总是很有趣。

在会议上,我鼓励与会者相互交流,建立指导联盟,为2025年供应链重新设计供应链流程。兑现诺言需要思想领袖的指导联盟。建立惯性是我的目标。

对于处理数字化供应链的供应链领导者来说,时钟将快速滴答滴答,但通过深思熟虑的行动,进度将缓慢发生。在供应链负责人的旅途中,时间具有讽刺意味。进行少量的增量改进是很多工作。领导者问题’ minds is, “我如何最大程度地改善?”

会议议程即将结束,我独自站在舞台上思考由外而内的流程,以实现数字枢纽。我强烈认为这需要发生。为什么?卡在绩效平台上,供应链领导者不确定该怎么做。如图所示 2015年令人敬佩的供应链报告,随着时间的流逝,表现最好的供应链处于平稳状态。结果,在2006年至2014年期间,诸如AstraZenca,BASF,Colgate,Reckitt Benckiser,Seagate和Taiwan Semiconductor的公司跑赢了同业,但持续改善变得越来越困难。作为供应链改善的平稳期,它需要重新考虑流程以达到更高的水平。我认为答案是对数字流程的投资。

我们如何在这个被过度炒作的世界中取得进步?

有紧张感。对于供应链领导者而言,驾驭企业政治是一项持续的挑战。在会议上 联想的Anthony Volpe发表评论 产生共鸣。他谈到了如何使用全球情感数据来感知和改善客户体验。在开幕词中,他在接受董事会采访时表示。当他的首席执行官撤下《哈佛商业评论》关于大数据和以客户为中心的情感/社会信息的文章时,他反思了自己的情绪,并问安东尼他将如何做 .

问题是,作为供应链专业人士,我们经常处于顾问/媒体过度炒作的大创意与当今现实的交汇处。’的过程。在供应链流程中使用社交数据才刚刚开始。它是数字数据的一种形式。现实?  我们要使用社交数据;但是,我们不知道如何。今天没有地方可以放置社交数据’的供应链流程。 但是,许多高管对这种过度夸大的看法是不同的。 高管们认为这应该很容易。它不是。

图1.联想’客户情感数据的使用

 联想

安东尼’s challenge?  我们可以轻松地在个人生活中导航数字世界,但是企业软件不是数字的。没有放置数据的地方。这是供应链领导者试图实现数字化枢纽之路的不幸现实。

图2.供应链流程中情感数据的使用现状

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紧张吗?如今,大多数公司将收入的1.7%用于技术上,这些技术将很快成为定义数字流程的竞赛中的遗产。具有讽刺意味的是,尽管有很多话题,但组织的动力是对遗留应用程序的投资。创建数字过程几乎没有动静。

让’s为例。对于大多数供应链专业人员而言,文本挖掘或社会情感分析的概念并没有受到关注。相反,社交数据(如果有的话)将由数字营销部门的团队进行检查,但很少与供应链小组共享。在当今的发展中’大多数公司正在评估交易数据的并发优化。我们才刚刚开始了解如何使用情感数据和新的分析形式。它将在未来五年内发展。如图3所示,2015-2020年将与分析有关。但是,2020-2025年将建立在颠覆性数字技术的融合之上。打造数字枢纽将涵盖所有这些破坏因素,以推动创新和新的商业模式。融合将推动数字化“由内而外”流程的发展。

图3.破坏性技术对供应链流程的融合

破坏性技术

W为什么我们需要供应链中的数字流程? 

尽管电子商务是过去十年零售和消费产品增长的驱动力,但数字化转型是未来十年的驱动力。为了更好地理解这一点,让’更仔细地研究七个事实:

  • 公司想要自适应系统。 今天’供应链流程做出回应。他们没有感觉。因为他们无法感知,所以他们无法适应。全球市场既集中又分散。它们是动态的。如果没有感知和市场驱动的由内而外的流程,组织就无法与其所服务的市场保持同步。
  • 供应链是一个非线性复杂的自适应系统,我们正在使用线性优化对其进行建模。 第一和第二代供应链技术都使用了线性优化。基于当时的技术能力,这就是我们所能做的。但是,今天我们知道供应链是具有非线性关系的复杂系统。好消息是,规范分析和认知分析的新形式有助于建模非线性关系。坏消息是它们正在不断发展,需要共同发展。新形式的分析–认知计算,人工智能,基于规则的本体,模式识别,组合数学–承诺新的答案。这些新形式的分析与关系数据库和非关系数据库体系结构的结合使用,提供了新的机会。
  • 客户数据从未如此可用。我们使用它的能力存在差距。 随着社交,移动和基于Web的技术的发展,客户数据再也无法获得。我们想要以客户为中心的供应链。具有讽刺意味的是,我们无法使用它。使用非结构化和半结构化的客户数据需要新的技术和流程。
  • 随着业务的发展,数字数据迅速发展。企业系统以事务处理速度缓慢移动。 我们当前的企业解决方案缓慢而僵化。他们不能按业务节奏前进。世界已经变得数字化。供应没有。我们与数字世界不同步。
  • 由内而外与由内而外。 传统的供应链取决于订单和出货量。两种信号都有数据延迟(与市场不同步),并会加速牛鞭效应。 MRP和DRP逻辑使用渗透牛鞭效应的订单和装运数据。由内而外的运动 流程有可能减少浪费并防止价值网络中节点之间的信号失真。
  • CRM和SRM并非构建端到端价值链的适配器。 客户关系管理(CRM)和供应商关系管理(SRM)是企业应用程序。它们不适用于B2B网络。与B2B网络的连接必须基于贸易伙伴的同步并通过使用规范的基础结构来协调数据。
  • 新技术和方法的机会。 最后但并非最不重要(可能也是最重要的一点)是通过使用新技术和基于新思维重新思考流程的机会。根据客户的声音使供应链与业务速度保持一致是很有意义的。

步骤1:重新定义供应链决策支持技术的一阶设计原则。 软件开发人员从代码构建的一阶设计原则入手。 一阶逻辑 数字过程的概念与当今的传统假设有很大不同’的系统。结果,从里到外的软件并不是传统的由内而外优化的扩展。 第一轮和第二轮软件演进.

今天, 供应链 software leaders struggle with the 创新者’s Dilemma.  1997年,克里斯滕森在克莱顿(Clayton Christensen)解释了紧张局势。面对混乱,这种困境是致命的。怎么了?成功的公司过分强调既定客户’的需求并且未能采用新技术或业务需求。他们错过了新的市场机会。这是不合逻辑的,但很重要。伊士曼柯达(Eastman Kodak)未能成为数字枢纽,许多软件提供商也将失败。

在供应链中,创新者 ’困境仍然存在。供应链软件提供商正在苦苦挣扎。传统的商业模型侧重于维护升级周期和现有软件的完善。企业领导者不知道如何定义数字化的由内而外的流程。惯性是对现有软件的增量改进。需要发生的是重新定义。这是一个艰难的过渡。但是,它将定义一组新的赢家和输家。

步骤2:定义关键时刻,并建立测试与学习策略。 对于大多数公司而言,传统的重点是现金订单管理,采购付款和预测交付流程。随着公司建立数字化流程,供应链中的关键时刻发生了变化。这使得测试和学习策略的自动化可以在关键时刻进行灵活调整。在这篇博客文章中,我将应用这种方法,并讨论三个数字过程的潜在重新定义:数字制造,数字购买路径和数字农业。我本来可以选择很多过程,但是我将重点关注这三个过程来说明要点。

什么是关键时刻?这是一个拐点,是成功的衡量标准。当公司在关键时刻表现出色时,就会成功。达到关键时刻的目标是黑白的。在每个关键时刻,供应链要么交付,要么没有’t。例如,当消费者在商店中时,产品是否处于数字化购买路径中的货架上?还是机器在数字制造过程中失败了?另一个例子:产品是否在交货日期交货?一世在企业社会责任的定义中,我们还必须包括处置。产品的处理方式是否符合企业社会责任目标?图4概述了数字过程的关键时刻。

图4.关键时刻

关键时刻

此外,在开发和重新思考这些一阶流程时,通过使用认知和规范分析,我们有机会构建测试和学习流程。通过过程假设的设计和连续的测试与学习策略,这可以是连续的。例如:

  • 零售类别管理。 该分类是否最适合市场?测试商店的性能是否比对照商店更好?
  • 数字农业。种子和作物保护方法的结合是否增加了产量?它与试验播种相比如何?
  • 数字制造。 什么可以改善设备的使用寿命?哪些条件可以改善正常运行时间?我们如何根据实际生产能力进行调度?
  • 电子商务 。是什么促使消费者在电子商务站点上将商品放入购物篮中?我们如何改善被遗弃的篮子?
  • 新产品感应。 哪些市场对新产品的推出反应最佳?包装和价格的最佳组合是什么来推动销售?

图5.数字过程中一阶思维的对比

数字过程


步骤3:采用新的数据形式。

数字化由内而外的流程使用结构化,非结构化和半结构化数据。从历史上看,我们生活在结构化数据的世界中。我们才刚刚开始构想一个包含各种数据类型的供应链世界。重新定义重塑了我们的范式。

在结构化数据分析的推动下,决策支持工具如今专注于优化,但是,随着我们拥抱数据的多样性,架构需要包含结构化和非结构化数据形式。这种转变使公司上移了图6所示的分析成熟度模型,以涵盖规范性和认知性分析。

图6.分析成熟度

 响应

步骤4:利用新技术和计算的力量

客户服务器或早期托管平台的局限性使我们无法进入1990年代的供应链计划系统设计。当我们利用云中的并行处理功能时,我们为可能的事物开辟了新的机遇。

为了构想未来的供应链,请花时间学习新概念。探索并了解非关系数据库,流数据架构,基于规则的本体,认知学习和新型传感器的机会。

步骤5:从里到外映射流程。扔掉旧的范例。

从白板开始。列出关键时刻,然后集思广益,帮助定义流程分析以改善关键时刻结果的数据元素。在下面的框架中,我分享了我完成的研讨会的三个示例输出。

-数字制造。 他们的典型生产车间有许多传感器和可编程逻辑控制器独立运行。如果可以将这些传感器实时转换为生产计划并将信号读取,该怎么办?这是数字制造的定义。

数字制造不断感测机器状况并根据实际机器状况安排维护计划。这是根据平均时间故障替换维护计划。好处是更高的可靠性和更高的生产率。

图7.按速度和种类划分的数字制造数据类型

数字制造

-数字购买路径。 数字购买路径的定义是使用数字技术来自动生成清单,补充货架,分析购物篮,使用结帐数据(销售点和忠诚度信息) ,并感知客户情绪,以更好地为购物者服务。如今,有5%的消费产品制造商制定了数字化购买路径计划。

图8.速度和种类的数字购买路径数据类型

购买的数字路径2

-数字农业 数字农业是利用数字信号提高农民的产量和利润率’的字段。将非结构化数据与传统结构化数据一起使用将启用新的服务模型。孟山都’在气象传感方面的新投资与这一愿景是一致的。

图9.按速度和种类划分的数字农业数据类型

数字农业

我可以继续下去,但我会停下来。如您所见,我发现数字供应链流程令人兴奋。如果您也这样做,请停止您的数字营销团队,然后开始集思广益。如果您想与供应链领导者进行头脑风暴,请加入我们的萨满圈子电话会议。这是与供应链领导者每月就特定主题(如可见性和分析)进行的通话。 (而且,您可以免费加入。)请让我们知道!

这些是我在这个清爽秋天的想法。我希望收到您的来信!

关于作者:

罗拉 in italy罗拉 Cecere is the Founder of 供应链见解。 她正在尝试重新定义行业分析师模型,以使其对供应链领导者更友好,更有用。劳拉写了书 重要的供应链指标 and 砖头,目前正在撰写她的第三本书《领导力问题》。作为行业中供应链内容的经常贡献者,Lora每月为SCM季度,消费品技术,供应链变动和供应链大脑撰写按行列。她还积极地在自己的博客上 供应链见解 website, for 领英 和   福布斯 。在不写作或经营公司的时候,洛拉正在接受铁人三项的训练,在坦普尔(Temple)攻读DBA学位的研究课程,或者为她的新孙女编织和缝。在写作和培训之间,劳拉(Lora)积极地做腱(stenu)和舞蹈(Dégagé)来使自己的脚拱起,以在芭蕾舞蹈中进行足尖训练。她认为我们永远不会太老,无法学习或推动组织提高绩效。