供应链预测

2022年供应链预测

Cheryl Wiebe
Cheryl Wiebe
2021年12月29日 3 min read

如果我们回顾50年前的1973年石油危机,会发现那时发生了很多事情。全世界的反应多少是有缺陷的。当然,其中也包括了一些理性的反应。
 
积极的:

  • 有了部分动机来研究一个以石油/能源为重心的议程,这使我们需要依赖不一定友好的外部贸易伙伴。
  • 北美的汽车公司最终制造了更小的汽车。

消极的:

  • 与能源相关的产品囤积,加油站排起了长队。
  • 政府颁布了工资和价格控制措施,我们现在知道这是灾难性的政策理念。


我们可以(也应该)了解供应链世界如何应对这些类型的事件,并将我们的经验应用于管理供应链物流。正是通过这个镜头,我做出了以下预测。
 
但首先...
 
我们在疫情期间看到了什么。
 

  1. 对商品的需求发生了巨大变化:由于我们所做的事情变化了,所以我们需要的东西也变化了。
  2. 我们原计划的所有推动供应链运营的因素、价格、需求等都发生了巨大变化。简而言之,它们是错误的,因为我们不能再按过去的老办法来依赖未来。
  3. 作战室的一年!它在过去的18个月里意义非凡,因为公司争先恐后地执行B计划,但却并不总是有准备好的B计划,所以他们建立了作战室。他们临阵磨枪、整理数据来支持它。那些投资过这些项目的人能够更好地开展这项活动。

 
进入2022年时,我们将看到什么。
 

  1. 在作战室加倍努力:公司不再把它看作临时活动,而是将情景规划和风险评估作为战略和运营活动的核心。风险评估将侧重于金融脆弱领域(例如:供应商的可靠采购能力、能指出最有可能发生价格波动的“指向”)。因此,我们将看到重点放在构建支持作战室的数据系统上。这意味着供应链高管将需要投资于工业实力数据管理实践,以便为这些活动带来干净、精心策划的数据。
  2. 供应链可变性分析:我们将寻找能够实时扫描可变性热点的功能,作为中断的前沿。这将需要:
    • 整个供应链的高度数据连接,也许更多的公司希望获得更多信息并与贸易伙伴共享(见#4)。
    • 热点和异常的信号检测(多维跟踪)。
  1. 使用基于事件的AI处理中断:由于未来将包含越来越多的破坏性事件,而可预测性将越来越低,需求预测将从补充(一成不变、依赖于与过去非常相似的未来情况的建模型技术)转换到AI/ML,它将构建所谓的“因果框架”到视图中:基于事件的预测将成为快速计划我们对破坏事件反应的方式。
  2. 共享贸易伙伴数据平台:如上所述,将重点放在与贸易合作伙伴共享数据池上,以便访问“全世界正在发生的事情”。我不相信它会通过区块链实现,但可以肯定的是,这也是一种办法(很可能是效率最低的办法)。

关于我们 Cheryl Wiebe

Cheryl Wiebe is an industry consultant and subject matter expert at Teradata. Ms. Wiebe helps industrial companies pursue strategic digitization through analytics, a theme that has been central to her work over the past 20 years.  She consults with top 500 clients who are embedding and operationalizing analytics at scale into industrial internet, connected assets, connected mobility, connected factory, connected supply chain, and other emerging settings such as smart cities. She is deeply involved in painting the vision for the use of artificial intelligence and machine learning in emerging digital businesses in the various industrial sectors. She focuses on industrial companies who leverage IoT and intelligent, connected devices, as well as finding and engineering the repeatable solutions.  She holds an MBA and a BSc. (Hons) Computer Science

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