Семь революционных инноваций в цепочках поставок 


Мы поможем в написании ваших работ!



ЗНАЕТЕ ЛИ ВЫ?

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

 

 
34 высокоэффективных средства оптимизации существующих процессов (первые пять)

• 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.

 

 



Поделиться:


Последнее изменение этой страницы: 2021-07-19; просмотров: 42; 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 - 3.137.171.121 (0.029 с.)