Заглавная страница Избранные статьи Случайная статья Познавательные статьи Новые добавления Обратная связь КАТЕГОРИИ: АрхеологияБиология Генетика География Информатика История Логика Маркетинг Математика Менеджмент Механика Педагогика Религия Социология Технологии Физика Философия Финансы Химия Экология ТОП 10 на сайте Приготовление дезинфицирующих растворов различной концентрацииТехника нижней прямой подачи мяча. Франко-прусская война (причины и последствия) Организация работы процедурного кабинета Смысловое и механическое запоминание, их место и роль в усвоении знаний Коммуникативные барьеры и пути их преодоления Обработка изделий медицинского назначения многократного применения Образцы текста публицистического стиля Четыре типа изменения баланса Задачи с ответами для Всероссийской олимпиады по праву Мы поможем в написании ваших работ! ЗНАЕТЕ ЛИ ВЫ?
Влияние общества на человека
Приготовление дезинфицирующих растворов различной концентрации Практические работы по географии для 6 класса Организация работы процедурного кабинета Изменения в неживой природе осенью Уборка процедурного кабинета Сольфеджио. Все правила по сольфеджио Балочные системы. Определение реакций опор и моментов защемления |
Семь революционных инноваций в цепочках поставок
В 2016 г. было проведено исследование, посвященное инновациям в рамках «Цепочки поставок 4.0». В ходе этого исследования ставилась задача выяснить, какие из известных ныне инноваций могут повлиять на цепочки поставок в бли- жайшие годы. Из 53 выявленных таким образом инноваций семь имеют потен- циал коренным образом изменить существующую бизнес-модель. Более эффективное планирование на основе больших массивов данных и продвинутой аналитики с использованием систем машинного обучения, об- ладающих искусственным интеллектом, позволит оптимизировать буквально каждый этап в цепочках поставок. Помимо внутренних данных, специалисты по планированию маршрутов доставки, складских запасов и потребностей используют также различную внешнюю информацию — от отчетов о состо- янии трафика на дорогах до текущих показателей потребительского спроса. Прогнозная аналитика позволяет моделировать тренды спроса, и некото- рые компании уже применяют такую аналитическую модель, предлагаемую
162 5. Что? Развитие бизнес-архитектуры РИС. 5.2. Потенциал успеха: используя рычаги «Цепочки поставок 4.0», можно реализовать огромные возможности во всех направлениях
Услуги Потери выручки (от услуг)
Сни- жение на 50%
Сниже- ние на 65–75%
Сниже- ние бо- лее чем на 75% Рычаг • Прогнозная аналитика • Сокращение сроков выполнения заказов • Влияние на спрос • Планирование в режиме реального времени
Затраты на транс- портировку и хранение
Сниже- ние на 10–15%
Сниже- ние на 15–30%
Сниже- ние на 30–50% • Автоматизация транспортировки и логистики • «Уберизация»
Затраты Затраты на логисти- ческое пла- нирование
Сниже- ние на 50–80%
Сниже- ние на 75–90% • Последовательная автоматизация вспомогательных функций в цепочках поставок • «Цепочка поставок как услуга»
Капитал Объемы товарных запасов
Сниже- ние на 20–50%
Сниже- ние на 35–75%
Сниже- ние на 50–80% • Полностью автоматизированное управление товарными запасами и прозрачность данных
• Прогнозная аналитика
Исходный С т андар т - Цифровая Перспек- уровень ная модель модель тива («Цепочка пос т авок 3.0») («Цепочка пос т авок 4.0») поставщиками подобных облачных решений. Например, крупнейший опе- ратор экспресс-доставки в США, установив на своих грузовиках телематиче- ские устройства и используя современные алгоритмы, сумел оптимизировать маршруты движения и сократить время работы двигателей вхолостую. Бла- годаря этому компания сэкономила более 145 млн л топлива и уменьшила
5.6. Быстро, более гибко и эффективно: «цепочка поставок 4.0» 163 совокупный непроизводительный пробег своих автомобилей примерно на 585 млн км1. Одной из самых важных инноваций стало появление полуавтономных и полностью автономных грузовых автомобилей. В ходе недавнего исследо- вания компания McKinsey выяснила, что за счет оптимизации режима вожде- ния при использовании автономных грузовиков можно снизить потребление топлива на 10–15% и сократить выбросы углекислого газа на 15%. Однако, по мнению экспертов, на общественных дорогах беспилотные грузовики в бли- жайшие пять лет не появятся. Распространение 3D-принтеров тоже вскоре изменит ситуацию в области складского хранения и обеспечения доступности продукции, особенно для нехо- довых товаров и запчастей. В 2015 г. компания Amazon в качестве эксперимента установила в своих фургонах доставки 3D-принтеры и даже запатентовала эту идею. Теперь заказанный товар может быть распечатан непосредственно в фур- гоне доставки; при этом клиенту предоставляется обширный выбор индивиду- альных опций, а сроки доставки сокращаются до невиданных прежде показа- телей. Компания Bosch потратила немало денег на тестирование трехмерной печати изделий из металла и керамики, рассчитывая на то, что в среднесроч- ной перспективе эта технология позволит распечатывать запчасти для обору- дования непосредственно на местах его установки. Фирмы Airbus и General Electric тоже уже применяют 3D-принтеры для изготовления отдельных деталей самолетов и турбинных двигателей. Однако, по оценкам McKinsey, несмотря на весьма многообещающие перспективы использования, трехмерная печать станет обыденным явлением не ранее чем через 10–15 лет (рис. 5.3).
Логистические платформы и совместное планирование Облачные логистические платформы обеспечивают пользователям весомые преимущества — например, с их помощью можно значительно повысить ко- эффициент использования грузового автопарка. Такие платформы позволяют грузоотправителям и поставщикам транспортных услуг эффективно взаимо- действовать между собой, оптимизируя уровень загрузки транспортного парка и показатели пробега. Сколько угодно компаний — как клиентов, так и грузо- перевозчиков — могут зарегистрироваться в системе через простое приложе- ние и контактировать друг с другом. Совместное планирование в облаке, осуществляемое производителями и их поставщиками, также способствует более эффективному сотрудничеству. Кроме того, облачное планирование позволяет уменьшить «эффект хлыста», 1 https://www.linkedin.com/pulse/20-examples-roi-results-big-data-adam-ab-bloom
164 5. Что? Развитие бизнес-архитектуры РИС. 5.3. _окомотивами перемен станут семь инноваций
Оценка усредненного потенциала изменений по матрице сдвигов и воздействий
Доля респондентов, ожидающих резких сдвигов (в о т личие о т пос т епенной оптими зации), проценты 100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 Доля респондентов, ожидающих масштабного воздействия, проценты 4 нишевые технологии • Дроны для доставки • Автономные контейнеры • Решения по доставке посылок «от двери до двери» с помощью автономных развозных фургонов • Эргономичные экзоскелеты
8 изменений в существующих процессах • Бортовые системы помощи водителю • «Умные» государственные и частные постаматы • Использование багажников в качестве постаматов • Прогностическая отправка грузов • Оптимальное использование грузового пространства • Автономные развозные фургоны для внутренних перевозок • Отслеживание жестов и движений • Микросегментация Инноваций • Автономное планирование и машинное обучение • Почти полностью автономные грузовые автомобили и системы содействия движению грузовых автомобилей в колонне • Полностью автономные (беспилотные) грузовые автомобили • Трехмерная печать товаров категории C • Облачные логистические платформы • Совместное планирование в облаке • Информационные платформы
• Отслеживание заказов через интернет • Замкнутый цикл планирования • Обеспечение прозрачности услуг и корректировка маршрутов в режиме реального времени • Автоматизированная обработка заказов • «Уберизация» транспортных услуг
ИСТОЧНИК: исследование, посвященное инновациям в рамках «Цепочки поставок 4.0» (ответы 76 экспертов из разных отраслей)
5.6. Быстро, более гибко и эффективно: «цепочка поставок 4.0» 165 когда объемы заказов поставщика колеблются сильнее, чем потребительский спрос, что приводит к возникновению избыточных товарных запасов и произ- водственных мощностей, а также к росту затрат. При совместном межкорпо- ративном планировании данные об изменениях спроса поступают в режиме реального времени, что позволяет предупредить образование избыточных за- пасов и чрезмерные реакции системы. Например, производители бытовой тех- ники уже сейчас очень тесно интегрированы с поставщиками, а такие инстру- менты, как E2open, дают им возможность вести планирование эффективно и бесперебойно.
Информационные платформы, на которых компании обмениваются не- конфиденциальными и не требующими обезличивания данными, служат источ- ником для продвинутой аналитики, позволяющей более точно прогнозировать спрос и оптимизировать логистические маршруты. Информация, размещаемая на этих платформах, включает в себя сведения о перебоях в цепочках поставок, о хакерских атаках на системы, о состоянии транспортного потока на дорогах и о многом другом. Задача состоит в том, чтобы расширять эти информацион- ные системы, а затем надежно подключать их к клиентской ИТ-инфраструк- туре. По мнению экспертов, такие информационные платформы получат ши- рокое распространение уже через несколько лет.
|
|||||||||||||||||||||
Последнее изменение этой страницы: 2021-07-19; просмотров: 43; Нарушение авторского права страницы; Мы поможем в написании вашей работы! infopedia.su Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Обратная связь - 18.224.95.38 (0.027 с.) |