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幫助企業(yè)重塑供應(yīng)鏈的十種技術(shù)

開發(fā) 項(xiàng)目管理
人工智能可以做出基本的推斷,可以存儲(chǔ)數(shù)據(jù),并從中學(xué)習(xí)。機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的一個(gè)子集——它的一個(gè)應(yīng)用程序,通??吹綗o監(jiān)督的機(jī)器從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí),沒有人類監(jiān)督它們的一舉一動(dòng)。

 在新冠疫情發(fā)生之前,技術(shù)已經(jīng)開始重塑供應(yīng)鏈,但這是一個(gè)緩慢而漸進(jìn)的過程。當(dāng)時(shí),全球生產(chǎn)和供應(yīng)網(wǎng)絡(luò)旨在優(yōu)化成本和效率。

然而,這種供應(yīng)模式的弱點(diǎn)在新冠疫情、蘇伊士運(yùn)河堵塞以及隨后似乎永無止境的一系列供應(yīng)鏈沖擊(尤其是俄烏沖突造成的沖擊)中暴露無遺。

這讓全球企業(yè)的高管意識到,他們的供應(yīng)鏈需要重新規(guī)劃。當(dāng)今的世界要求供應(yīng)建立在相互連接的網(wǎng)絡(luò)上,而不僅僅在供應(yīng)鏈上,而且容易受到政治動(dòng)蕩和極端天氣事件、勞資糾紛以及新冠疫情導(dǎo)致供應(yīng)中斷的一切影響。

技術(shù)是幫助企業(yè)重塑供應(yīng)鏈的關(guān)鍵因素,以下是10種最重要的技術(shù):

(1)3D打印

3D打印自從20世紀(jì)80年代初以來已經(jīng)取得了長足的進(jìn)步,當(dāng)時(shí)它只是通過塑料生產(chǎn)。現(xiàn)在,它可以從金屬、混凝土、塑料、樹脂甚至食品等材料中生產(chǎn)各種成品。

希望縮短供應(yīng)鏈和最小化風(fēng)險(xiǎn)的企業(yè)將3D打印視為一種通過限制全球貨物運(yùn)輸來提高上市速度和降低全球影響的方式。3D打印技術(shù)允許企業(yè)按需創(chuàng)建原型和產(chǎn)品,減少交貨時(shí)間和成本

(2)5G

5G技術(shù)提供了更快、更可靠的網(wǎng)絡(luò)連接,使企業(yè)能夠改善整個(gè)供應(yīng)鏈的溝通和協(xié)作。

在供應(yīng)鏈運(yùn)營中使用5G有助于提供可見性。如今,智能傳感器可用于近實(shí)時(shí)地收集和分析供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)。

首先,帶有支持5G的物聯(lián)網(wǎng)傳感器的產(chǎn)品應(yīng)用在卡車和工廠中。由于5G有潛力大規(guī)模支持移動(dòng)設(shè)備,因此有可能更準(zhǔn)確地跟蹤企業(yè)的整個(gè)供應(yīng)鏈。

在運(yùn)輸過程中,經(jīng)理甚至可以查看產(chǎn)品的確切位置,以及溫度或其他導(dǎo)致延遲的環(huán)境因素,幾乎實(shí)時(shí)地出現(xiàn)。

(3)增強(qiáng)現(xiàn)科普/虛擬現(xiàn)實(shí)

VR和AR技術(shù)幫助企業(yè)可視化和模擬供應(yīng)鏈運(yùn)營,改善決策并減少錯(cuò)誤

AR可以通過將全息產(chǎn)品投射到貨架上,為組織創(chuàng)建虛擬倉庫。員工可以在不接觸實(shí)物產(chǎn)品的情況下查看顏色和尺寸等規(guī)格,并在下單時(shí)做出明智的決定,從而節(jié)省企業(yè)的存儲(chǔ)空間和購買不需要的產(chǎn)品的資金。

(4)自動(dòng)駕駛汽車

WaymoUberFreight最近在選定的路線上部署了沃爾沃的自動(dòng)運(yùn)輸解決方案,從德克薩斯州開始。該解決方案還旨在緩解緊張的全球供應(yīng)鏈,這是未來發(fā)展的一個(gè)跡象。通過整合車對車通信和基于雷達(dá)的防撞系統(tǒng),卡車車隊(duì)很快就會(huì)普遍地以“排”的形式行駛,利用空氣動(dòng)力學(xué)來節(jié)省燃料。車隊(duì)由基于云的網(wǎng)絡(luò)管理,該網(wǎng)絡(luò)通過移動(dòng)通信和Wi-Fi連接卡車?;谠频谋O(jiān)管將車隊(duì)限制在安全駕駛條件下的指定道路上。

(5)大數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)是高容量和/或高種類的信息,能夠增強(qiáng)洞察力、決策制定和流程自動(dòng)化。數(shù)據(jù)分析是一門分析原始數(shù)據(jù)以得出結(jié)論的科學(xué)。許多數(shù)據(jù)分析的技術(shù)和流程已經(jīng)被自動(dòng)化為機(jī)械流程和算法,用于處理供人類消費(fèi)的原始數(shù)據(jù)。直到最近,圍繞可管理數(shù)據(jù)的能力的缺乏阻礙了更明智的基于價(jià)值的決策和積極的風(fēng)險(xiǎn)管理工作。但是今天的組織有許多新技術(shù)來幫助采購、供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)管理和S&OP。

(6)機(jī)器人流程自動(dòng)化

機(jī)器人流程自動(dòng)化可以自動(dòng)化人工和重復(fù)的任務(wù),使員工能夠?qū)W⒂诟邞?zhàn)略性的任務(wù)。機(jī)器人技術(shù)正在徹底改變供應(yīng)鏈,并帶來巨大價(jià)值。

它提高了操作的速度和準(zhǔn)確性,特別是在倉儲(chǔ)和制造方面。機(jī)器人還可以提高工人的生產(chǎn)率,降低錯(cuò)誤率,減少采摘、分類和儲(chǔ)存時(shí)間,并增加對困難或危險(xiǎn)地點(diǎn)的訪問。

(7)物聯(lián)網(wǎng)

物聯(lián)網(wǎng)包括數(shù)十億個(gè)嵌入在各種設(shè)備中的傳感器,既包括供應(yīng)鏈內(nèi)部,也包括冰箱和汽車等更廣泛的世界。

物聯(lián)網(wǎng)允許在互聯(lián)網(wǎng)上進(jìn)行系統(tǒng)內(nèi)部和系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)交換,并可以利用供應(yīng)鏈每一步的可操作數(shù)據(jù)。它現(xiàn)在被用于定位材料、維修設(shè)備和監(jiān)控生產(chǎn)率和效率。

2013年,供應(yīng)鏈中使用了2000萬個(gè)智能傳感器,將實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)反饋給那些控制供應(yīng)杠桿的員工。到2022年,這一數(shù)字將達(dá)到1萬億。德勤公司預(yù)測,到2030年,將部署多達(dá)10萬億個(gè)傳感器。物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)有助于實(shí)時(shí)跟蹤和監(jiān)控產(chǎn)品,使企業(yè)能夠?qū)ζ涔?yīng)鏈做出明智的決策。

(8)云計(jì)算

云計(jì)算技術(shù)允許供應(yīng)鏈公司存儲(chǔ)和處理大量數(shù)據(jù),使其可以在任何時(shí)間任何地點(diǎn)訪問。

人們經(jīng)常將“云計(jì)算”術(shù)語與SaaS(軟件即服務(wù))互換。盡管這些術(shù)語密切相關(guān),但它們的含義卻不同。云計(jì)算是一個(gè)廣泛的術(shù)語,包括通過互聯(lián)網(wǎng)提供計(jì)算服務(wù)的各種模型,即使用即付模式。

SaaS是云計(jì)算中最著名的模型,其他兩個(gè)是平臺即服務(wù)(PaaS)和基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)(IaaS)。云計(jì)算的真正力量在于它改變計(jì)算經(jīng)濟(jì)學(xué)的方式。

(9)區(qū)塊鏈

區(qū)塊鏈正在極大地改變零售商和消費(fèi)者包裝商品制造商運(yùn)營供應(yīng)鏈的方式。對安全交易的需求,以及對ESG和可持續(xù)性透明度的需求,正在推動(dòng)買家如何與品牌建立聯(lián)系。區(qū)塊鏈通過保證商品的來源以及供應(yīng)鏈交易的安全來滿足這些需求。

區(qū)塊鏈可以顯著改善供應(yīng)鏈,供應(yīng)鏈往往缺乏可追溯性和透明度。它提供了一個(gè)去中心化和安全的數(shù)據(jù)庫,記錄供應(yīng)鏈上的每一筆交易。描繪產(chǎn)品的實(shí)時(shí)跟蹤和可追溯性,并定期更新每一段行程。

該技術(shù)提供了安全和透明的商品和產(chǎn)品跟蹤,降低了欺詐和錯(cuò)誤的風(fēng)險(xiǎn)。

(10)人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)

人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)可以幫助自動(dòng)化流程,降低成本,提高運(yùn)營效率。根據(jù)IBM最近的一項(xiàng)認(rèn)知計(jì)算研究,92%表現(xiàn)優(yōu)異的制造業(yè)高管表示,人工智能和認(rèn)知計(jì)算將提高業(yè)績。

人工智能的進(jìn)步將把一切聯(lián)系在一起,包括供應(yīng)鏈管理、企業(yè)資源規(guī)劃系統(tǒng)、智能工廠和自主倉庫。

供應(yīng)鏈領(lǐng)導(dǎo)者及其團(tuán)隊(duì)正在基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案實(shí)時(shí)做出復(fù)雜的決策。

人工智能可以做出基本的推斷,可以存儲(chǔ)數(shù)據(jù),并從中學(xué)習(xí)。機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的一個(gè)子集——它的一個(gè)應(yīng)用程序,通??吹綗o監(jiān)督的機(jī)器從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí),沒有人類監(jiān)督它們的一舉一動(dòng)。

例如,倉庫,但也有非戰(zhàn)略性和耗時(shí)的流程,如發(fā)票處理和采購中的標(biāo)準(zhǔn)合同續(xù)簽。人工智能涉及供應(yīng)鏈管理的每個(gè)領(lǐng)域:采購、制造、履行、物流、庫存和ESG合規(guī)。

責(zé)任編輯:武曉燕 來源: 機(jī)房360
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