كما تعلمت الصناعات ، يمكن أن تتغير احتياجات كل من المستهلك والأعمال في غمضة عين ، ويجب أن تكون سلاسل التوريد أيضًا جاهزة لتشغيل عشرة سنتات عندما يتعرض الطلب على السلع إلى اختلال في التوازن. لقد دخلنا بالفعل شهرًا حتى عام 2023 ، وتشير التوقعات الاقتصادية إلى وجود الكثير من العمل في المستقبل بالنسبة للمؤسسات للحفاظ على صحتها ومربحتها. للمساعدة في مواجهة التحديات المقبلة والبناء على ما تعلمته من الماضي ، حددت خمس استراتيجيات مهمة لسلاسل التوريد التي تعتبر مهمة للغاية للشركات لتبقى ذكية في العام المقبل. اقرأ ، واسمحوا لي أن أعرف في التعليقات كيف ترى الأشياء من وجهة نظرك.
إعادة التصنيع إلى الحد الأدنى للتخفيف من نقص الإمدادات
العام الماضي في هذا عمود، لقد كتبت عن كيفية تأثير الوباء بشدة على ممارسات الشركات الأمريكية في نقل العمالة إلى الخارج على مدى العقود القليلة الماضية.
كان النقل إلى الخارج هو الطريقة المفضلة والسهلة التكلفة التي تؤدي بها الشركات الأمريكية تصنيعها منذ الثمانينيات. ساعد استخدام العمالة الصينية منخفضة التكلفة لتحقيق إنتاج مربح في إبقاء النقل إلى الخارج على رأس قائمة التصنيع الدولية. ولكن عندما ضرب فيروس كورونا وأوقفت الصين التصنيع في مناطق متعددة ، تأثر النظام بشدة. كما كتبت حينها ، "تم ضبط المحرك".
رداً على ذلك ، أصبح المصنعون الأمريكيون متوترين ، وبدأ الكثيرون في التركيز على استراتيجيات لتوظيف إعادة التوطين والقرب من المساند. لسوء الحظ ، تضاعف هذا الاتجاه بشكل كبير ومن المتوقع أن ينمو في عام 2023.
يعمل Nearshoring لأنه يتعلق بالاقتراب من الموردين والمصنعين والعملاء. كونك في موقع استراتيجي في البلدان القريبة من شركائك يجعل الاقتراب خيارًا قابلاً للتطبيق اليوم. حتى لدينا الإدارة الحالية تتحدث عن التقريب مع شركات المكسيك.
أنا متحمس لنمو التأريض القريب. تعد زيادة السرعة في الشحن ، والتواصل الوثيق مع الموردين ، والقدرة على الاستجابة بسرعة لتغيرات سلسلة التوريد الخارجية ، كلها فوائد لهذا التحول. ومع ذلك ، فقد حان الوقت لتحقيق التقدم في الذكاء الاصطناعي وأتمتة التصنيع جنبًا إلى جنب مع ممارسات التقريب لزيادة الناتج المحلي الإجمالي لبلدنا.
الاعتماد المعجل للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لتحفيز تحسين الأفراد والعمليات
يجلب اعتماد الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML) فوائد متعددة للمصنعين ، بما في ذلك الكفاءة المحسنة ، وتوفير التكاليف ، والقدرات الجديدة. ومع ذلك ، فإن عملية اعتماد هذه التقنيات يمكن أن تكون معقدة ومتعددة الأوجه.
مع استمرار التحديات الاقتصادية المعاكسة لمعظم الشركات ، يجب على الشركات المصنعة العالمية أن تتعلم إعطاء الأولوية للرقمنة وإدارة المخاطر بشكل أفضل. يمكنهم القيام بذلك عن طريق تحسين تحليل الإنفاق MRO أو ، كجزء من عمليات الشراء الخاصة بهم ، إطلاق حل استخبارات المورد.
تنطبق هذه الفكرة على الصناعات المختلفة ، من صناعة الطيران، للمنتجات الورقية ، إلى السيارات. بالنسبة للشركات التي تبدأ في تبني الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ، فإن الخطوة الأساسية هي تحديد مجالات معينة من عملية التصنيع يمكن تحسينها باستخدام هذه التقنيات. قد يشمل ذلك تحليل البيانات من الأنظمة الحالية لتحديد الأنماط والاتجاهات. يمكن للشركات أن تسعى إلى تنفيذ أجهزة استشعار وأنظمة جديدة لجمع البيانات أو العمل على تنظيف البيانات الموجودة لاستخدامها في نماذج التدريب.
بمجرد توفر البيانات والموارد ، يمكن للمصنعين البدء في تدريب ونشر نماذج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لتحسين المجالات المستهدفة من عملية التصنيع بشكل فعال. بمجرد اختبارها والتحقق منها ، يمكن دمج نماذج AI / ML.
يمكن أن تساعد هذه التقنيات الجديدة المستندة إلى الذكاء الاصطناعي / السحابة في تنسيق البيانات وتحسين بنية شبكة سلسلة التوريد. لتسهيل العملية ، يمكن دمجها مع أنظمة وبرامج التحكم الحالية أو استخدامها في تطوير واجهات وسير عمل جديدة لدعم استخدام النماذج.
قد يعتمد نجاح اعتماد الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في عملية التصنيع جزئيًا على التعديلات في ثقافة الشركة ، وتدريب الموظفين ، والمستويات الأعلى من المخاطر والتغيير. لكن الأمر يستحق تحقيق أهداف التحول الرقمي - توفير كبير ، وإمكانيات جديدة ، وكفاءة محسّنة ، والمزيد من الرؤى حول هياكل المخزون.
تحسين التعاون بين المصنع والمورد
يتمثل أحد الجوانب المهمة لتحركات هذا العام في الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في أن المصنعين سيتعاونون بشكل أسهل وأفضل مع الموردين من ذي قبل. يمكن أن يساعد استخدام أنظمة الذكاء الاصطناعي الشركات المصنعة على التعاون بشكل أكثر فعالية مع الموردين.
باستخدام التحليلات التنبؤية وتقييم البيانات للذكاء الاصطناعي ، ستجد المؤسسات طرقًا جديدة لتحليل البيانات الخاصة بالمبيعات والإنتاج والمدد الزمنية للموردين لتحديد الكمية المثلى من المواد والمنتجات التي يجب الاحتفاظ بها في المخزون. نسمي هذا "الحقيقة المادية، "وهي قدرة المنظمة على إدارة المخزون من أجل" الحصول دائمًا على الجزء الصحيح ، في المكان المناسب ، في الوقت المناسب. "
مع انتقال الكثير من البيانات عبر أنظمة المؤسسة ، من الأهمية بمكان للشركات أن تفهم تمامًا كميات المخزون ، ومهلة الموردين ، وسجل طلبات الشراء والمزيد من البيانات. تساعد تقنية الذكاء الاصطناعي الشركات المصنعة على توقع الطلب على المنتجات بشكل أكثر دقة. هذا يسمح لهم بالتواصل بشكل أفضل مع الموردين من أجل سلسلة توريد أكثر فعالية.
أدوات الاتصال بالذكاء الاصطناعي قيد الاستخدام بالفعل في العديد من المؤسسات ، مثل روبوتات الدردشة التي تدعم الذكاء الاصطناعي ، والمساعدين الافتراضيين ، وأدوات أخرى من هذا القبيل. يمكن أن تساعد هذه أيضًا الموردين والمصنعين على التواصل بفعالية ، وتوفير معلومات في الوقت الفعلي عن حالة الطلب وتواريخ التسليم ونقاط البيانات الحيوية الأخرى.
استمرار استثمارات التكنولوجيا على الرغم من الضغوط التضخمية
على الرغم من أسعار الفائدة المرتفعة ، والضغوط التضخمية ، والاقتصاد غير المستقر ، تواصل كبرى الشركات المصنعة الاستثمار في ممارسات سلسلة التوريد الخاصة بالذكاء الاصطناعي والتكنولوجيا.
تتدفق الاستثمارات إلى شركات التكنولوجيا التي يمكن أن تساعد قادة سلسلة التوريد بتقنيات الذكاء الاصطناعي والتحليلات التنبؤية ومعدات التشغيل الآلي وأنظمة البرمجيات للتخزين والتوزيع والخدمات اللوجستية وأنظمة المعلومات وملاحظات الضوابط الغوص في سلسلة التوريد.
مثال رئيسي في أوائل عام 2023 هو رأس المال الجديد لشركة MacroFab البالغ 42 مليون دولار لمنصتها التصنيعية السحابية لمصنعي الإلكترونيات.
في الواقع ، ما يقرب من ⅔ (64٪) من الشركات التي شملتها الدراسة الأخيرة تقرير صناعة سلسلة التوريد بواسطة MHIأفادت ، أكبر جمعية في البلاد لمناولة المواد والخدمات اللوجستية وسلسلة التوريد ، أنها تعمل على زيادة الاستثمارات التكنولوجية في سلسلة التوريد الخاصة بها.
تقرير آخر من معهد أبحاث CapGemini يوضح أن ما يقرب من 40٪ من الشركات التي شملها الاستطلاع تخطط لتعزيز الاستثمار التكنولوجي لدفع تحول أعمالها وللمساعدة في تقليل التكاليف.
بينما يتطلع المستثمرون إلى الشركات التي تدعم الذكاء الاصطناعي لقيادة الرسوم ، نرى مستقبلًا مشرقًا للشركات لتحويل نهجها لإدارة المخاطر التشغيلية برأس المال العامل من خلال بناء شبكة إمداد أكثر مرونة.
يجب على المنظمات البحث عن طرق لتقليل رأس المال العامل مع تراجع الطلب
مع استمرار تصاعد ضغوط الأعمال والتضخم في عام 2023 ، من المرجح أن تستمر المؤسسات في البحث عن طرق لتقليل رأس المال العامل مع تراجع الطلب. يمكن تحقيق ذلك عن طريق خفض عدد الموظفين وأيضًا من خلال تنفيذ مجموعة متنوعة من تدابير خفض التكاليف.
قد تكون بعض الطرق العامة الشائعة للشركات لخفض رأس المال العامل هي:
- تفاوض بشأن شروط دفع أفضل مع الموردين
- إدارة الحسابات الدائنة / حسابات القبض بشكل أكثر إحكامًا.
- تبسيط عمليات الإنتاج لتقليل المهل الزمنية
- زيادة الكفاءة في إدارة المخزون ، مثل تنفيذ أنظمة إدارة المواد الجديدة التي تدعم الذكاء الاصطناعي للمساعدة في الحصول على مزيد من الأفكار حول مستويات المخزون ؛
- تقليل تكاليف التشغيل الإجمالية عن طريق خفض النفقات وتسريح الموظفين
إن تخفيض رأس المال العامل ينطوي على مخاطر في جداول الإنتاج والتسليم ، لذلك يجب اتخاذ هذه القرارات بعناية.
يمكن للمنظمات التحرك لإيجاد فرص لإزالة رأس المال العامل غير المستخدم من ميزانيتها العمومية من خلال تنفيذ إدارة المواد الاستراتيجية. يمكن أن يساعد القيام بذلك الشركات على تقليل التكاليف بدلاً من تسريح الموظفين. والفائدة هي أن الناس يحتفظون بوظائفهم ، وتخفض الشركة التكاليف في جميع أنحاء المنظمة ، ولا تفقد المواهب الجيدة. نشعر أن هذه هي المجالات التي يفضل الكثيرون في C Suite تنفيذها على المدى الطويل.
Source: https://www.forbes.com/sites/paulnoble/2023/01/30/level-up-your-supply-chain-in-2023-with-5-key-business-strategies/