כפי שלמדו התעשיות, גם הצרכים הצרכניים וגם הצרכים העסקיים יכולים להשתנות כהרף עין, ושרשרות האספקה חייבות להיות מוכנות גם להעלות אגורה כאשר הביקוש לסחורות מגיע לחוסר איזון. אנחנו כבר חודש לתוך 2023, ותחזיות כלכליות מצביעות על עבודה רבה לפני ארגונים להישאר בריאים ורווחיים. כדי לעזור עם האתגרים העומדים לפנינו ולהתבסס על למידה מהעבר, הצגתי חמש אסטרטגיות קריטיות לשרשרת אספקה שהן משמעותיות מאוד לעסקים כדי להישאר זריזים בשנה הקרובה. קראו, וספרו לי בתגובות איך אתם רואים דברים מנקודת המבט שלכם.
Nearshoring של ייצור כדי לצמצם מחסור באספקה
שנה שעברה בזה סקירה, כתבתי על האופן שבו המגיפה השפיעה קשות על שיטות ה-offshoring של חברות אמריקאיות במהלך העשורים האחרונים.
Offshoring הייתה הדרך המועדפת והחסכונית שבה חברות אמריקאיות ביצעו את הייצור שלהן מאז שנות ה-1980. שימוש בכוח עבודה סיני בעלות נמוכה יותר כדי להשיג ייצור רווחי עזר לשמור על offshoring בראש רשימת הייצור הבינלאומית. אבל כאשר COVID פגע וסין סגרה את הייצור באזורים מרובים, המערכת נפגעה קשות. כפי שכתבתי אז, "המנוע נתפס".
בתגובה, יצרנים אמריקאים נהיו עצבניים, ורבים החלו להתמקד באסטרטגיות להפעלת ריסורינג וכמעט-שורינג. לרוע המזל, המגמה הזו ירדה לכדור שלג והיא צפויה לגדול ב-2023.
Nearshoring עובד מכיוון שזה קשור להתקרבות לספקים, ליצרנים וללקוחות שלך. מיקומו אסטרטגי במדינות בקרבת השותפים שלך הופך את ה-nearshoring לאופציה מעשית כיום. אפילו שלנו הממשל הנוכחי מדבר על Nearshoring עם חברות מקסיקו.
אני נלהב מהצמיחה של Nearshoring. מהירות מוגברת במשלוח, תקשורת קרובה יותר עם ספקים והיכולת להגיב במהירות לשינויים בשרשרת האספקה החיצונית הם כל היתרונות של השינוי הזה. עם זאת, הגיע הזמן להפגיש את ההתקדמות בתחום הבינה המלאכותית ואוטומציית הייצור עם שיטות ה-nearshoring כדי להגדיל את התמ"ג של ארצנו.
אימוץ מואץ של AI ו-ML לשיפור הדלק עבור אנשים ותהליכים
אימוץ בינה מלאכותית (AI) ולמידת מכונה (ML) מביא יתרונות רבים ליצרנים, כולל יעילות משופרת, חיסכון בעלויות ויכולות חדשות. עם זאת, תהליך אימוץ הטכנולוגיות הללו יכול להיות מורכב ורב פנים.
מכיוון שהרוחות הכלכליות המאתגרות נמשכות עבור רוב העסקים, יצרנים גלובליים חייבים ללמוד לתעדף דיגיטליזציה ולנהל סיכונים טוב יותר. הם יכולים לעשות זאת על ידי אופטימיזציה של ניתוח הוצאות MRO או, כחלק מתהליכי הרכש שלהם, השקת פתרון מודיעין של ספקים.
מושג זה חל על תעשיות שונות, מ תעשיית התעופה, למוצרי נייר, לרכב. עבור חברות שמתחילות לאמץ AI ו-ML, שלב חיוני הוא לזהות תחומים ספציפיים בתהליך הייצור שניתן לשפר באמצעות טכנולוגיות אלו. זה עשוי לכלול ניתוח נתונים ממערכות קיימות כדי לזהות דפוסים ומגמות. חברות יכולות לבקש ליישם חיישנים חדשים ומערכות איסוף נתונים או לפעול לניקוי נתונים קיימים לשימוש במודלים של אימון.
לאחר שהנתונים והמשאבים קיימים, היצרנים יכולים להתחיל לאמן ולפרוס מודלים של בינה מלאכותית ו-ML כדי לשפר ביעילות את האזורים הממוקדים בתהליך הייצור. לאחר בדיקה ואימות, ניתן לשלב מודלים של AI/ML.
הטכנולוגיות החדשות הללו מבוססות AI/ענן יכולות לסייע בהרמוניה של נתונים ולייעל את ארכיטקטורת רשת שרשרת האספקה. כדי להקל על התהליך, הם עשויים להיות משולבים עם מערכות בקרה ותוכנות קיימות או להשתמש בהם בפיתוח ממשקים חדשים וזרימות עבודה כדי לתמוך בשימוש במודלים.
הצלחת האימוץ של AI ו-ML בתהליך הייצור עשויה להיות תלויה בחלקה בהתאמות בתרבות החברה, בהכשרת עובדים וברמות גבוהות יותר של סיכון ושינוי. אבל כדאי לעמוד ביעדי הטרנספורמציה הדיגיטלית – חיסכון משמעותי, יכולות חדשות, יעילות משופרת ועוד תובנות לגבי מבני מלאי.
שיתופי פעולה בין יצרן-ספק לשיפור
היבט חשוב במהלך השנה ל-AI ו-ML הוא שיצרנים ישתפו פעולה קלה וטובה יותר עם ספקים מבעבר. שימוש במערכות AI יכול לעזור ליצרנים לשתף פעולה בצורה יעילה יותר עם ספקים.
באמצעות הניתוח החזוי של AI והערכת הנתונים, ארגונים ימצאו דרכים חדשות לנתח נתונים על מכירות, ייצור וזמני אספקת ספקים כדי לקבוע את הכמות האופטימלית של חומרים ומוצרים להחזיק במלאי. אנחנו קוראים לזה 'אמת חומרית,' שהיא היכולת של ארגון לנהל מלאי על מנת ש'תמיד יהיה לו את החלק הנכון, במקום הנכון, בזמן הנכון'.
עם כל כך הרבה נתונים העוברים דרך מערכות ארגוניות, חיוני לעסקים להבין היטב את כמויות המלאי, זמני אספקת הספקים, היסטוריית הזמנות הרכש ועוד מהנתונים. טכנולוגיית AI עוזרת ליצרנים לחזות את הביקוש למוצרים בצורה מדויקת יותר. זה מאפשר להם לתקשר טוב יותר עם ספקים לשרשרת אספקה יעילה יותר.
כלי תקשורת בינה מלאכותית כבר נמצאים בשימוש בארגונים רבים, כמו צ'אטבוטים התומכים בבינה מלאכותית, עוזרים וירטואליים וכלים אחרים כאלה. אלה יכולים גם לעזור לספקים וליצרנים לתקשר ביעילות, לספק מידע בזמן אמת על מצב ההזמנה, תאריכי אספקה ונקודות מידע חיוניות אחרות.
השקעות טכנולוגיה יימשכו למרות לחצים אינפלציוניים
למרות ריביות גבוהות, לחצים אינפלציוניים וכלכלה לא בטוחה, היצרנים הגדולים ממשיכים להשקיע בפרקטיקות של AI ושרשרת האספקה הטכנולוגית שלהם.
השקעות זורמות לחברות טכנולוגיה שיכולות לסייע למובילי שרשרת אספקה עם טכנולוגיות בינה מלאכותית, ניתוח חזוי, ציוד אוטומציה, מערכות תוכנה לאחסנה, הפצה ולוגיסטיקה, ומערכות מידע והערות בקרה צלילת שרשרת אספקה.
דוגמה מצוינת בתחילת 2023 היא הון חדש של MacroFab של 42 מיליון דולר לאחרונה עבור פלטפורמת ייצור הענן שלה עבור יצרני אלקטרוניקה.
למעשה, כמעט ⅔ (64%) מהחברות שנסקרו לאחרונה דו"ח תעשיית שרשרת האספקה מאת MHI, האיגוד הגדול ביותר במדינה לטיפול בחומרים, לוגיסטיקה ושרשרת אספקה, דיווחו שהם מגדילים את ההשקעות בטכנולוגיה בשרשרת האספקה שלהם.
דיווח נוסף מ מכון המחקר CapGemini מראה שכמעט 40% מהעסקים שנסקרו מתכננים להגביר את ההשקעה בטכנולוגיה כדי להניע את השינוי העסקי שלהם ולעזור להפחית עלויות.
כאשר משקיעים מסתכלים על עסקים המאפשרים בינה מלאכותית כדי להוביל את המשימה, אנו רואים עתיד מזהיר לחברות לשנות את הגישה שלהן לניהול הסיכון התפעולי שלהן עם הון חוזר על ידי בניית רשת אספקה עמידה יותר.
ארגונים לחפש דרכים לצמצום הון חוזר ככל שהביקוש יורד
ככל שהלחצים העסקיים והאינפלציה ממשיכים להסלים בשנת 2023, ארגונים ימשיכו כנראה לחפש דרכים לצמצם את ההון החוזר עם ירידת הביקוש. זה יכול להיעשות על ידי הורדת מספר העובדים וגם על ידי יישום מגוון צעדים לצמצום עלויות.
כמה דרכים נפוצות כלליות עבור חברות להקטנת הון חוזר עשויות להיות:
- ניהול משא ומתן על תנאי תשלום טובים יותר עם ספקים
- ניהול חשבונות זכאים / חשבונות חייבים בצורה הדוקה יותר.
- ייעול תהליכי ייצור כדי להפחית את זמני ההובלה
- הגדל את היעילות בניהול מלאי, כגון הטמעת מערכות חדשות לניהול חומרים התומכות בינה מלאי כדי לעזור לקבל יותר תובנות לגבי רמות המלאי;
- הפחת את עלויות התפעול הכוללות על ידי קיצוץ בהוצאות ופיטורי עובדים
הפחתת הון חוזר טומנת בחובה סיכונים בלוחות הזמנים של הייצור והאספקה, ולכן יש לקבל החלטות אלו בזהירות.
ארגונים יכולים לעבור כדי למצוא הזדמנויות להסרת הון חוזר שלא מנוצל מהמאזן שלהם על ידי יישום ניהול חומרים אסטרטגיים. פעולה זו יכולה לעזור לחברות להפחית עלויות במקום לבצע פיטורי עובדים. היתרון הוא שאנשים שומרים על עבודתם, החברה מורידה עלויות ברחבי הארגון, והיא לא מאבדת כישרונות טובים. אנו מרגישים שאלו תחומים שרבים ב-C-suite יעדיפו ליישם בטווח הארוך.
Source: https://www.forbes.com/sites/paulnoble/2023/01/30/level-up-your-supply-chain-in-2023-with-5-key-business-strategies/