整个供应链的灵活性和弹性
供应链不仅仅是其各个部分的总和。每个功能、组织、决策和行动都是相互联系的,并对供应链的每个部分产生影响。了解更多。

怎样才能优化整个供应链?当每个组织都有不同的目标和措施,并且经常维护自己的应用程序和数据时,您如何知道您正在经济地平衡整个组织的需求和供应履行成本?这篇文章将帮助您思考并回答这些业务问题。
供应链就像一条河流,流过岩石、绕过弯道、经常寻找最简单的下坡路。移除一块岩石或改变河流的支流可能会在给定点提供更好的流量,但通常会在河流的其他区域引起问题,因为水到达下游点的速度可能比它能够处理的速度快。在不考虑整体设计和流程的情况下优化供应链的一部分,就像从河里取出一块石头一样,经常会变成一场追逐供应链上下涟漪效应的游戏。如果您可以评估或预测移除岩石或降低河流水位的影响,该怎么办?数字主线是现代供应链的重要组成部分,使您的组织走上实现这些能力的道路。
数字化导致供应链部分地区的数据可用性增加,但它往往与传统交易来源脱节。这种脱节通常会在没有与更广泛的供应链连接的情况下产生子优化,从而降低改进的整体财务收益。在全球疫情中,所有类型的供应链都因其弹性和组织在快速变化的环境中应对挑战的能力而受到考验。如今,制定经济决策并了解支持供需的跨职能影响正在提高供应链从业者的标准,这比以往任何时候都更加重要。
支持供应链上下游人员和流程的关键推动因素是强大的集成数据基础和架构——数字主线。
这不是应用程序传递数据的集合,而是一个生态系统,它对各种类型的数据进行建模和集成,从数十到数百个交易和自动化源,以不同的频率提供,以实现跨供应链的措施和分析。数字主线整合了数据收集、集成、细节(不仅仅是聚合)、分析、BI工具,以及通过整合新数据、结构、应用程序、用例和不断变化的流程来适应的灵活性。它需要足够的数据质量来支持用例和组织准备采取行动,因此管理层应该衡量结果并不断改进流程。来自每个用例的数据和结果集(箭头)应集成到数字线程中,以便评估功能,组织和操作之间的因果关系。这就是机器学习技术可以通过识别不同功能之间的更改和异常来增强流程的地方。数字主线不仅仅是报告KPI和度量值,旨在实现根本原因、预测性和规范性分析,因为组织已准备好利用这些功能。跨职能分析应用到更广泛的决策,例如预测变化如何影响供应商交付,以及供应商的短缺如何影响销售收入和客户体验。
这不是一个简单的答案,因为供应链由众多活动组成,这些活动通常具有相互竞争的目标,从供应商到消费者。涉及的组织包括销售、营销、运输、仓储、物流、制造,采购、当然,还有供应链。这种组织和流程责任的意大利面条图表通常会导致推动收入改进的措施和目标,但会对整个供应链进行次级优化。如果没有一个精心设计的流程和生态系统,提供100%的数据,实现组织、流程和系统边界内和跨组织、流程和系统边界的视图,几乎不可能确保快速、灵活的供应链。我并不是建议组织等到有了一个有凝聚力的供应链解决方案才进行功能改进,而是要制定一个能够带来数字线程好处的策略。
利用跨越孤立数据和功能的能力,可以增加收入、提高客户满意度和减少浪费等,对组织具有指数级价值。能够在评估依赖关系、了解成本异常、确定优先级和快速响应供需变化方面拥有更广阔的视野变得很重要,为能够踏上这一旅程的公司创造竞争优势。回到河流主题,随着我们降低水位——通常被视为减少库存和其他闲置资源——岩石会暴露出来,并向我们展示可以在哪里找到机会来改善整个供应链中跨职能部门之间的流程。
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