尽管全球供应链生态系统进入2020年,面临许多挑战,但COVID-19在全球许多供应链中完全停产之前,给所有这些供应链都蒙上了长长的阴影。

由於工廠關閉和局部爆發,組織眼睜睜地看著他們的業務陷入停頓; 其他人,由於無法監控對維持其底線至關重要的質量和可持續性舉措。

复杂的生产网络专为效率、成本和接近市场而设计,但不一定是为了透明度或复原力,”

问题是,这种规模的中断越来越有可能继续发生——而优先处理供应链的弹性仍将是它们发生时采取行动的主要手段。

COVID-19可能是记忆中最具破坏性的危机之一,但在供应链中断方面,它几乎不是一只孤狼。 它跟随事件后,如

  • 2004年印度洋海啸
  • 2011年日本地震
  • 同年泰国的洪水
  • 2017年哈维飓风

所有这些都通过全球供应链发出冲击波。

2019年,40起气象灾害造成的损失超过10亿美元大关。 麦肯锡公司写道,平均每3.7年发生1个月或更长时间的中断,每十年可能损失40%或更高的利润。

从这种更广泛的颠覆观点来看,很明显,没有一个供应链能够幸免——而且对复原力和敏捷性的需求从未像现在这样高。 以下是供应链行业目前面临的5个最重大挑战:

当今供应链弹性的 5 项挑战

1. 供应链能见度不足

当中断发生时,组织的力量在于其快速和有效反应的能力。 这需要清楚地了解其供应链的现状。 传统的供应链管理造成了以下问题:

  • 品牌/零售商和供应链合作伙伴之间缺乏信任。 “维持治安”的动态往往发展起来,而不是基于相互保证的合作伙伴关系。
  • 没有关于供应商/工厂活动的准确数据。 当品牌和零售商无法实时了解其生产设施内发生了什么时,当无法预见的情况发生时,他们无法有效地校准。
  • 对质量控制和可持续性的被动方法。 企业没有主动管理这些举措,而是陷入了不断扑灭火灾的循环。
  • 由于手动报告,信息滞后严重。 笔和纸报告、转录和大时区差异阻止信息到达有用的时间范围。
  • 无法向工厂派遣检查员。 当自然灾害、流行病和其他中断发生时,派遣检查员到工厂通常是不可能的。

当今供应链弹性的 5 项挑战 5 stems resiliency HEADER2 1 1600x600 e1623420869995 292x300为了保持有效应对危机所需的实时可见性,品牌和零售商现在可以利用技术在所有利益相关者之间实现协作可见性。 在复杂的供应网络中,由于透明度适中,组织可以更容易地识别缺陷和高风险领域。 它们还能够根据需要重新调整资源并缩减生产,以尽量减少损失。 在危机时期,这允许有针对性的行动和高度的敏捷性和准备。

2. 没有实时数据的集中来源

实时数据只有在可靠且可供所有需要的各方使用的情况下才有用。 数据孤岛经常在供应链内形成,并形成信息障碍——无论是相互矛盾的事实,还是只是等待一方对数据的答复。 这会导致许多问题:

  • 重复数据收集工作。 如果没有所有有关各方之间的高度连通性,重复努力的可能性更大。 这不仅会浪费资源,而且会产生相互矛盾的结果,使问题更加模糊。
  • 浪费时间追逐数据。 需要数据的利益相关者可能需要花时间从其他部门跟踪数据。
  • 无法根据实时数据作出协调一致的努力。 为了管理风险和保持高水平的协作,所有利益相关者必须能够利用收集的实时数据,只有通过集中网络解决方案才能做到这一点。

通过在整个供应链中利用单一的真相来源,组织现在可以改善所有利益相关者之间的信息流动。 将所有数据放在一个地方是使其可操作和易解释的第一步,并允许品牌、零售商、供应商和工厂在决策时积极主动。

3. 缺乏生产规划能力

随着供应链日益精简,生产规划比以往任何时候都更加重要。 组织必须了解其供应网络中涉及的所有业务、每一方的能力以及它们的交付效率。

有效的生产规划通过让组织确切地知道他们将生产多少件产品、生产涉及哪些阶段以及原材料何时何地到达来减少浪费的资源。

这也为采购总监提供了一个指标,让他们了解他们在查看订单到完成时的表现。

在新的正常后COVID-19,组织将依靠越来越多的数据来帮助他们的生产规划,并减轻问题时,事情没有去计划。

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4. 需要全供应链协作

品牌、供应商和工厂之间的真正合作是一种尖端做法,直到最近几乎是不可能的。 当供应链被孤立时,品牌往往在问题解决很久之后就会发现生产问题。 品牌与其供应链之间的传统二分法关系存在一系列问题:

  • 品牌监管他们的供应商。 当品牌与其供应商或工厂之间出现问题时,许多人会将加强审查作为一种风险缓解策略。 这会制造怨恨,助长不信任的气氛,并要求增加支出和资源分配。
  • 缺乏问责制。 品牌希望自己的制造工厂为自己的生产失误负责——然而,必须建立适当的激励和相互理解制度,才能实现这种程度的自主性。
  • 整个供应链的标准化薄弱。 标准化供应链运行效率更高,避免了成本高昂、分类报告和数据格式不一致。

通过使设施能够进行 自我检查,品牌/零售商可以增强其供应商和工厂在供应链中的自主性。 这把基调从警务转向协作。

COVID-19强调,需要授权供应链内的自我检查或”远程”检查,这样工厂即使在禁止旅行时,也能够继续生产和监测质量保证。

5. 供应链各级对数据和分析的需求

数据收集的时代已经一去不复返了,每年发生几次。 当今的供应链是一个日益动态的环境,其中数据不断收集。

随着这种增长,对高级分析和自动化的需求也随之增加,这使得决策者能够在几秒钟内了解数据的所有视角,而不必依赖专门的团队来翻盖电子表格。

能够在各站点动态地改变组件路线和灵活生产,可以使生产在冲击后继续进行。
这需要强大的数字系统以及分析肌肉来运行基于不同响应的场景。

为了与所有行业的数字化保持一致,供应链最终将实现自动化,并由数据收集和高级分析提供动力。 组织将越来越依赖人工智能和机器学习来识别异常、评估风险和提醒利益相关者注意环境的变化,从而在一小段时间内做出更好的决策。

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督察从根本上简化供应链管理

数字化仍然是将供应链向弹性转移的最重要步骤。 麦肯 锡公司表示,”技术正在挑战旧的假设,即只有以效率为代价才能购买弹性。通过检查,品牌和零售商可以通过强大的数据连接其价值链的每一个部分,显著减少惰性,使自己更加敏捷。

“大多数公司仍处于将整个价值链与无缝数据流连接起来的早期阶段。 数字可以为尚未完全实现的效率和透明度带来重大利益。

新的挑战需要创新的解决方案。 检查员即使在最大的供应链中也提供新的可见性、分析和协作性。 通过将复杂的数据趋势提炼为可操作的见解,督察使组织能够立即对实时分析采取行动,从而允许它们从被动决策转变为主动决策。

组织还可以在一个平台上的多个利益相关者(工厂、供应商、第三方、内部团队)中管理其检查计划。 随着伙伴关系的日益加强,高级工厂可以开始进行可核查的自我检查,并承担更多的责任和责任,从而建立一种更加协同的关系。

这也通过消除雇用外部视察员的需要来节省组织资源,并允许它们在整个旅行受到限制的危机中继续检查和运输。

督察先进的机器学习算法是每天24小时评估每个供应链合作伙伴的风险。 该平台自动预测缺陷,为每个设施分配风险评分,并自动分配根据每个设施的风险级别定制的检查和协议。

这允许资源的最大化,并为整个供应链中的优质创造正确的激励措施。报告、CAPA 和强大的分析见解会自动生成,提醒供应链经理注意潜在的问题,而不会给他们带来重复性工作负担。

利益相关者与其供应链的清晰看法越不明显越好。 督察水平竞争环境,让整个行业共同努力,走向一个更光明,更有弹性的未来。 阅读更多关于督察如何可以成为您的业务需要 在这里的转变。

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