撰写者 下午4:32 新技术, 卓越供应链 •2条评论

注意我们的P’s 和 Q’s:大于R’s 和 P’s

它来了。证据像堆积如山的暴风雪在门外的阶梯上堆积如雪。 

它有多种形式。闭上眼睛,思考一下过去两年中供应链中数据变化的本质。数据量呈爆炸式增长,数据速度不断提高,数据类型激增。与我合作的大多数公司都在挣扎。问题是 如何制定路线图以最佳方式正确使用多种类型的数据。 该列表很长,包括:交易数据,传感器传输,社交文字扩散,下游渠道数据,分销商网络销售,保修信息,客户合同,用于序列化的产品ID,地理位置和地图数据。是的,数据的类型和数量都在爆炸式增长。 

它会继续增长,但更重要的是,它允许我们定义新功能。这种增长将成倍增长。今天,它正处于我们供应链的门口,早期采用者正在尝试并将其用于推动供应链创新。我相信五年之内,对这些数据的整体使用将成为主流。  

 车手

 融合的主要力量是:一起释放移动,地理位置,数字和社交数据的力量。创新者亚马逊,Ebay和 雅虎—忙于结合结构化和非结构化数据,以利用其大数据供应链中的新机会。我们也看到了这方面的工作 恩德卡微软。即使对于制造商来说,这不是一个主流,但它是一个令人兴奋的机会。

 第二个机会是建立真正的以客户为中心的供应链。需求驱动不足。我们必须做的不仅仅是感知和塑造需求。相反,他们需要以市场为导向来连接客户’从客户到供应商’的供应商水平。供应链领导者一直想更好地为他们的客户服务,但是却没有办法倾听和学习。今天,新技术使这成为可能。他们被称为情绪分析。这种转变将使流程从外而内(市场驱动的响应)转变为传统的由内而外的响应,从而转变为功率测试和学习环境。这将是结构化和非结构化数据的合并。例如,在消费品中,销售点(POS)数据可能会告诉我们 什么 正在卖 什么时候 哪里,但非结构化数据将使您更深入地了解 为什么。此更完整的数据集允许建立由以下技术支持的测试和学习环境 应用预测分析(APT)。

 第三大推动力是全球基础设施。普通的制造业客户有三个ERP实例(每个地理位置一个),每个实例都有超过1 TB的数据。好消息是硬件更便宜,坏消息是这些系统已经成为业务环境不可或缺的一部分,以至于它们再也无法承受与维护升级和系统升级相关的中断。我们看到大数据供应链技术已应用于增加正常运行时间并更无缝地集成数据实例。

什么是大数据供应链?

 我对这个话题感到兴奋。太激动了,以至于我为博客文章写的文章太多了,而对于报告却写的文章太少了,所以接下来的五天里,我将在一系列小博客文章中分享有关大数据供应链的见解。在这一系列博客文章中,我使读者熟悉了挑战和障碍。在本系列的后续文章中,我试图提升业务主管’通过定义新术语来表达知识,分享对新兴技术的见解,并通过向读者发出号召性行动来结束交流。希望您喜欢这个系列。   

我叫它 面向企业领导者的大数据供应链101 要么 傻瓜大数据供应链.

让’从定义开始。我所说的大数据供应链是什么?它们是从客户延伸的价值网络’供应商的客户’的供应商能够以最小的延迟通过倾听,测试和学习来感知,塑造和做出响应。 

  • 看起来像什么:  它将结构化和非结构化数据组合到 感知,聆听,测试和学习以塑造智能响应  水平和跨功能。流程是由内而外的,而不是由内而外的。它们是从买方市场到卖方市场的双向连接客户’供应商的客户’的供应商。因为数据量很大–速度快,变化多–建立大数据供应链将需要用于数据的捕获,存储,搜索,可视化和共享的新技术。它是TB,EB和PB的世界。
  • 构建块:  前提是今天要卓越’s业务分析:报表,记分卡/仪表板,优化和智能规则。今天会挑战’供应链应用程序的世界。我相信它将改变高级计划和排程(APS)市场,并将重新定义客户关系管理(CRM)和供应商关系管理(SRM)应用程序。因此,此博客文章的标题。今天将改变’s R&P applications–APS,CR多发性硬化症RRP–但是,只有那些介意供应链的P和Q的人才能利用大数据供应链的力量。

 挑战。

 这是一个重大转变。一个需要时间。让’首先要检查以下挑战: 

第1期。企业领导者加紧努力。  尽管公司的愿景取决于业务领导者,但他们仍在努力跟上无数技术变革的步伐。在我的工作中,我发现很少有业务领导者了解供应链分析设计的原理,并且我也很少发现有IT领导者了解供应链分析设计的原理。 “可能的艺术”或这些新方法对其业务的业务影响。这是一个难题。 …需要灵感,汗水和创新。缺乏业务领导能力将成为领导者和落后者之间的闸门因素。

 问题2。请问一个标题为“企业”的人,请站起来! 当主持人说时,我坐在供应链会议上咯咯笑, “ IT应该与企业合作。” 我为什么笑?  它们不存在。没有人以“商业” 在他们的简历上。如果只是那么简单。企业因缺乏领导能力来应对这一变化而缺乏能力和问责制,使组织感到束缚。结果,IT被迫以多种不同形式与业务用户打交道。–市场营销,销售,供应链,研究/开发,采购等 –每个人对新技术如何改善其功能响应都有各自的看法;但是他们对如何建立公司的横向流程缺乏了解。结果,供应链上的许多努力将继续 基于项目而不基于程序。这种分散的方法已经产生并将继续导致许多不同的应用程序无法满足供应链良好分析设计的标准:没有总体规划的孤立项目。现在是企业中的业务领导者站起来并帮助形成指导联盟的时候了,以实现利用数据进行洞察的潜力。大数据供应链是作为基于项目的方法前进的巨大机会。我说够了!

 第3期。供应链需要成为业务。 不幸的是,术语“业务分析和供应链”是带有政治含义的词语。这个机会的潜力太大了,无法挂在政治上。如今,大多数组织都专注于提高垂直筒仓的效率,而供应链组织没有权限或权限来扩展到供应链的买方和卖方领域。这些术语的政治含义是从这些形式的破坏性技术中获得机会的障碍。这就是为什么有影响力的业务领导者需要监督/管理分析(以管理跨职能问题/需求) 

第4期。一个不同的目的地。 为了对大数据供应链进行投资,我们通常必须与公认的ERP和APS计划相差180度。我们必须为采用其他方法敞开大门,并与专注于创新的新供应商共同开发。这是一条未经检验的道路,有死胡同,不确定性和很多机会。

 它还挑战了项目成功的指标。是的,这是首席财务官(CFO)讨厌的项目。 未定义投资回报率的新技术投资…。 (保守的公司希望有保守的ROI的久经考验的真实项目。)这与已知的世界截然不同,在已知的世界中,组织正在固定地前进,以从本地实施系统。 Rs & Ps:ERP,MRP,DRP,APS,CRM,SRM。这些项目是有针对性的,资源已经到位,项目计划是 整齐地提起。障碍是 为什么要改变?

问题5。不同的看法。 历史上,供应链投资一直专注于提高效率。供应链做出回应。这很少是明智的反应。这些新方法使供应商能够学习和预测。对于供应链领导者而言,这种机器对机器的学习是一个根本性的转变。我们可以了解启用了技术的金融和保险行业的影响 a 持续的学习环境,使组织能够聆听,学习,然后做出明智的反应。基于多对多规则映射(相对于传统的一对一固定映射),这种新方法使学习可以全天候进行,并且可以跨地域进行。更大的挑战将变成变更管理。从组织上讲,我们不知道如何聆听和学习。而且,在组织内部,并非所有人都希望被衡量甚至共享他们的数据。

 除尘倒钩以查看事实。

 So, how do you justify the change?  让’首先要面对事实。 

机会很大。 组织的数据量和类型激增,才刚刚开始使用。而且,在许多情况下,它们隐藏在筒仓中–行销和销售–IT基本上不知道。该数据与从外到内构建的新横向流程相结合,可以感知产品召回,识别市场机会并将新产品推出提高60%。供应链领导者通常很难理解更快的数据的力量来驱动更好,更及时的决策直到发生。为什么?对于大多数公司而言,不幸的现实是企业架构是一团糟,大多数公司都使用Excel和Access作为主要的计划工具。他们的IT团队无法建立任何解决问题的方法,对此缺乏信任。

企业正在尝试管理 f射线末端。客户关系管理(CRM)和供应商关系管理(SRM)在抓住大数据供应链机会方面几乎没有帮助。在这些系统中没有放置数据的好地方。而且,目标是不同的。 (这些应用程序中的每个应用程序都专注于企业效率,而不是将供应链连接到供应链以创建价值网络的合适适配器。)因此,将这些外部数据强制转换为CRM和SRM的公司将发现他们正在导航死路。 

需要的是焦点转移。 随着供应链团队的成熟,重点从卓越的纵向流程转移到跨职能和横向流程以提供供应链战略。这些水平过程从外部数据源获得更多价值。示例包括销售和运营计划(S&OP),收入管理,供应商开发,需求感知和调整等。结构化数据和非结构化数据的组合提供了更全面的视图,以使这些水平流程更加有效。

有远见的思想家正在寻找数据模型。企业资源规划(ERP)作为企业数据模型是不够的,许多EDW都没有满足使用和从非结构化数据中获取见解的要求。结果,公司正在与 IBM,Informatica, Teradata 为企业建立数据模型,并设计正确的产品,客户和供应商元数据元素。

整合的希望尚未实现。 具有结构化数据的公司仍然面临着巨大的集成挑战,而对于非结构化数据而言,挑战甚至更大。即使在使用通用ERP系统进行标准化的公司中也是如此。来自ERP外部企业外部的数据源的激增将使此问题变得更糟,直到它变得更好为止。与大数据供应链相关的新兴技术带来了希望。

公司系统一团糟。 尽管目标是在ERP上实现标准化并消除不同的系统,但这在很大程度上是白日梦。它没有发生。例如,在消费品行业中,GMA IT委员会在2008年所做的研究表明,收入超过10亿的CPG公司平均拥有640多个系统。随着业务领导者对购买决策的影响越来越大,摆锤也开始转向最佳应用。与现有技术堆栈相比,更着重于最能满足业务需求的技术。

计算能力在这里。 我们没有使用它。自1990年代初期市场转向客户端服务器以来,计算能力已增长了20倍。 ``R和P''技术的发展很大程度上忽略了并行处理和内存功能可以实现的可能性。这些主题对大多数企业领导人来说都是希腊文,但是即使他们不希望了解技术,他们也需要理解其含义。

 Time to start.  呼吁所有有远见的人。 大多数公司缺乏灵感。制造业公司并未推动1990年的发展’的BI功能,更不用说大数据供应链的概念了。结果,我们将被迫向电子商务,金融,酒店和保险业参与者学习新概念。各行各业的制造商都在尽早想到可能的事物。缺乏业务远见卓识的人士以及他们无所畏惧地想尽一切办法使业务受益的能力将限制采用和获取竞争优势的步伐。在经济不景气的情况下,即使是有远见的人也倾向于绕过马车,专注于执行。解决此问题的一种方法是消除可以快速赢得胜利的小战役,这些小战役可以用来“推销”愿景。在经济动荡期间,许多较小的BI供应商都采用了类似的策略来取得巨大成功。

成本正在下降。 它不再只是少数。 新技术的优点在于计算成本下降了,并且这些技术不再仅适用于非常大型的公司。云,移动,内存,垂直或功能定向的应用程序和服务使进入门槛比以往任何时候都要低。

指导原则:

 In tomorrow’的博客中,我分享了供应链负责人的定义’的大数据供应链词汇。要了解正在发生的事情的话要知道。但是,在我们陷入困境之前,我想确保我们以指导原则为基础,以有条理的,系统的道路进行这项工作,而不是分散到无处可去的项目。

  • 建立跨职能团队以释放力量。通常,最了解颠覆性技术的团队都属于电子商务团队。使其成为主流,并挑战该小组,以考虑如果新流程以最少的延迟从外部到内部构建水平流程,那么新流程将是什么。
  • 没有足够便宜的数据集市。 这是我最近从eBay听到的报价。我认为这是真的。我们进入数据集市的努力很大程度上是由项目方法驱动的,而不是在构建有效的价值网络时的有意识的选择。
  • 专注于元数据设计,主数据将更容易。尝试新的主数据技术。  尽管我听到许多业务用户对主数据问题感到不安,但很多时候,问题是缺乏对元数据设计(尤其是客户,产品和供应商数据)的关注。我还看到创新者正在尝试新技术来解决主数据问题:通过索引其数据以快速组装来绕过传统技术。这样可以灵活地包含主数据注册表和主数据引用之间的差异。
  • 切勿在用户及其数据之间放入任何东西。 通过专注于自助服务为业务用户赋权。为了最大程度地利用数据来获取见解,使业务用户可以直接使用数据,甚至可以自行管理(映射,提取等)数据。谁比用户更了解数据,对吗?专注于培训和设计,以实现业务用户自助服务。
  • 写一次,读很多遍。在大数据供应链中,专注于一个记录系统。每个人都有出现在商务会议上的时刻,只是为了争辩“其报告具有正确的数据”。  通过编写一次并使用多次来解决此问题。 
  • 成功。 尽管许多公司认为按时按预算安装项目会成功,但我认为当业务经理使用系统时会成功。对于当今大多数公司而言,在将数百万美元投入到“ R&在“ P”系统中,这应该是一个教训,应该避免一个错误。我认为采用率,使用率和用户满意度是更好的成功标准。

 因此,即使在以后的日子里,我们仍将探索大数据供应链的新技术和价值主张,’不要忘记这些原则。我给您带来了挑战:利用我们面前的机会来利用大数据供应链和新形式的预测分析带来的好处,以重新定义您的系统,使其更好地与上述公认的BI原则保持一致。虽然您可能会丢掉Rs和Ps,但不要’不要忘记您的P和Q。

因此,当您阅读本系列文章时,您是否认为大数据供应链使APS,CRM和SRM变得过时,或者您认为我们可以应用大数据供应链的原理和技术来重新定义这些应用程序,以充分利用下一个上升趋势。爬上供应链卓越的旅程? 

 有关大数据供应链的更多信息,您可能需要参考以下先前的博客文章: 

树液 汉娜: //www.cre8ivesupplies.com/new-technologies/raving-ranting-and-craving/ 

消费产品中的挑战: //www.cre8ivesupplies.com/new-technologies/march-of-the-penguins/ 

大数据供应链简介: //www.cre8ivesupplies.com/altimeter-group/user-in-the-era-big-data-supply-chains/ 

供应链侦听: //www.cre8ivesupplies.com/new-technologies/can-you-listen-2/ 

在供应链中使用社交: //www.cre8ivesupplies.com/new-technologies/more-than-just-a-f-word/ 

供应链技术的未来: //www.cre8ivesupplies.com/page/4/?s=listen+and+learn 

Listen 和 Learn: //www.cre8ivesupplies.com/supply-chain-excellence/put-your-money-where-your-mouth-is/#more-202