撰稿人 晚上 11:46 数字供应链

明亮而有光泽的物体?

这个月,我走遍全球,帮助公司了解技术创新对供应链流程未来的潜在影响,我发现“数字创新”这个词有点像郁金香狂热。为何如此?这是一种席卷供应链领导团队的时尚。我正在努力帮助团队管理炒作和推动价值。

首席信息官正在更名为数字创新官,顾问正在敲门推销数字创新项目。让我谨慎开始:买家要小心。顾问正在将传统流程和技术重新命名为数字创新。我的建议?如图 1 所示,通过激动人心的技术融合,避开炒作并推动激动人心的创新。

图 1:技术的融合

在我担任分析师的 15 年中,我从未见过更多的希望。然而,我们正处于炒作周期。将事实与虚构分类。需要控制兴奋并谨慎行事。

令人兴奋的趋势。

  1. 重新定义记录系统。 企业资源计划 (ERP) 正在成为记录的财务系统,而不是记录的供应链系统。随着具有读取模式功能的开源技术的发展,新的决策支持形式正在不断发展以推动企业洞察力,而区块链正在成为 B2B 的记录系统。用于跟踪和追踪、供应链金融、血统和供应链可见性的区块链令人兴奋。我正在积极与 WFP 努力为资金流失较少的世界供餐计划提供资金,并为饥荒项目提供记录系统。
  2. 推动新成果。 同类最佳技术的步伐是疯狂的。创新的步伐正在加快。使用机器学习和流数据架构的 ERP 不可知架构正在启用新的和有前途的功能。我关注的一家公司在过去五年中一直致力于使用传统的高级规划和 ERP 功能开发可见性解决方案。他们取得的进展不大。然后他们转向 Solvoyo,并在两个月内使用机器学习在异构环境中提供供应链可见性。
  3. 数字化制造.具有数据历史记录器的制造执行系统多年来一直在进步,但我们未能从根本上改变制造。现在,在 General Mills 使用 Think IQ 等系统可以通过制造转换点实现跟踪和跟踪功能。与此同时,SAS 在物联网方面的工作正在改变资产密集型供应链。可穿戴设备、物联网和分析的结合是一个强大的组合。
  4. 重新定义分析。推动数据驱动的流程。 分析是变革性的。这比数据湖和描述性分析更深入。在图 2 中,我分享了最近一些研究中的分析方法的概述。 (本月加入我们以了解 在我们的每月网络研讨会系列中重新定义分析。) 认知引擎将重新定义决策支持,机器学习正在淘汰传统的主数据技术,数据现在正以业务发展的速度移动。

图 2. 破坏性分析方法

警告。

这不是进化。这是思想上的一个重大转变,重新定义了 IT 方法。与您母亲的老式供应链流程相去甚远。
数字创新将使过去的大部分内容变得过时。对于传统的 ERP、APS 和咨询公司来说,这是一个艰难的转变。这有点像看着柯达在他们应该重新定义摄影的时候继续销售包装胶卷。
信号的数字化不会推动数字供应链。数字供应链需要使用数字化来重新定义新流程。大多数公司尚未定义数字化和数字化流程之间的区别。
为了进行讨论,商界领袖需要重新学习和学习。这是一个主要障碍。很少有领导会举手说“我不明白”。公司需要证明这些概念,并使他们的 IT 团队从长期和旷日持久的维护升级中挣扎。这会很不舒服。许多 IT 组织从 SAP 和 Oracle 技能集定义他们的存在。
实施过程与过去截然不同。从历史上看,项目规模庞大且受到官僚主义的阻碍。数字测试和学习程序并非如此。回避与传统咨询合作伙伴的大型实施,并参与设计思维。在边缘测试创新并使用阶段门流程来推动核心改进。

包起来

在我上周的一次会议中,一位客户提到,“这很有趣 Lora,但我们没有时间去追逐明亮和闪亮的物体。我们需要专注于基础。”然后我问:“你如何定义基础?”最后,我们发现这些新技术有助于改善客户服务方面的差距,并减少需求错误。结果,主数据问题消失了,可见性增加了。对我来说,这听起来不像是一个明亮闪亮的物体。相反,它变成了变革性的。然而,这只是因为客户回避了炒作,投资于学习,并对新方法持开放态度。打破常规可能有助于通过新技术释放新机遇。这是我在下雪天的想法。祝你好运。

我欢迎你的想法。

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