Raste pritisak na CPG tvrtke da poboljšaju izvedbu isporuke narudžbi

 

Prošlogodišnja najava Walmarta da će pooštriti svoje zahtjeve za dostavu na vrijeme, u cijelosti (OTIF) izazvala je hladnoću među rukovoditeljima opskrbnog lanca u CPG tvrtkama koje posluju s najvećim svjetskim trgovcem na malo.

 

Prema novim zahtjevima, tisuće Walmartovih dobavljača mogu se suočiti s kaznom od 3 posto na cijenu robe ako ne isporuče pune narudžbe unutar određenog jednodnevnog ili dvodnevnog prozora 85 posto vremena.

Budući da je Walmart samo jedan od mnogih trgovaca na malo koji nameću kazne kada OTIF ciljevi nisu ispunjeni, milijuni dolara potencijalnih kazni su na redu. Kao i milijuni u izgubljenoj prodaji, zajedno sa štetom robne marke među potrošačima i B2B kupcima.

 

Osim toga, novi tržišni pritisci podižu uloge za OTIF. Proizvođači se suočavaju s proliferacijom SKU-a kako bi otišli na nova tržišta i odgovorili na potražnju potrošača za personaliziranijim proizvodima. Cijene i sezonske promocije unose dodatnu volatilnost, dok očekivanja potrošača u pogledu brzine i trenutne dostupnosti proizvoda rastu.

 

Globalizacija je još jedan faktor koji komplicira OTIF. Velike CPG tvrtke upravljaju stotinama sustava nabave, proizvodnje i distribucije diljem svijeta, kojima upravljaju interno i od strane partnera. Kako su ti ekosustavi rasli, planerima opskrbnog lanca postalo je teže nego ikad točno predvidjeti OTIF.

 

OTIF je, međutim, notorno složen jer je krajnji rezultat vezan uz više varijabli u opskrbnom lancu. Pogrešne procjene potražnje, manjak zaliha sirovina i gotovih proizvoda, prekidi u proizvodnji i kašnjenja u transportu među mnogim su čimbenicima koji mogu urotiti da OTIF pošalju u vrtoglavicu.

 

Izgubljena bitka za poboljšanje OTIF-a

Tvrtke su uložile milijune u tehnologiju u pokušajima optimiziranja dvobojne dinamike opskrbnog lanca koja pokreće OTIF. Velika CPG tvrtka obično pokreće desetke aplikacija koje podržavaju operacije opskrbnog lanca, od ERP-a, APS-a i CRM-a do sustava za upravljanje skladištem, predviđanje potražnje, planiranje zahtjeva za materijalima (MRP) i izvođenje proizvodnje.

 

Ipak, budući da su ti sustavi obično nepovezani silosi, proizvođačima CPG-a još uvijek nedostaje holistički pogled na lanac opskrbe koji im je potreban. Stručnjaci za lanac opskrbe mogu potrošiti 60 do 80 posto svog vremena prikupljajući i analizirajući brojke iz različitih globalnih sustava u nastojanju da donesu odluke kako bi ispunili ciljeve OTIF-a i odredili temeljni uzrok slabosti lanca opskrbe koji uzrokuje poremećaje nizvodno. Mogu proći tjedni prije nego što se donese odluka i utvrdi temeljni uzrok, ako se uopće i dogodi. Do tada je šteta vjerojatno već učinjena.

 

Kako količina podataka i složenost poslovanja nastavljaju rasti, vrlo je malo vjerojatno da će CPG tvrtke moći značajno poboljšati OTIF i operacije opskrbnog lanca u cjelini naslijeđenom tehnologijom i procesima.

 

Nova granica kognitivne automatizacije

Ono što je potrebno je hrabar novi pristup koji iskorištava tehnologiju u nastajanju namjenski izgrađenu za optimizaciju opskrbnog lanca i njegovu kritičnu metriku OTIF. Ta se tehnologija temelji na umjetnoj inteligenciji (AI) i strojnom učenju na vrhu elastične platforme oblaka s računalnom snagom i skalabilnošću za obradu terabajta ili čak petabajta podataka.

 

To su tehnološki sastojci za kognitivnu automatizaciju koja prebacuje teret prikupljanja podataka, normalizacije i analize s ljudi na strojeve. Kognitivna automatizacija donosi revolucionarne sposobnosti u lanac opskrbe kako bi se konačno iskoristile ogromne količine fragmentiranih podataka za uvide i radnje koje generiraju milijune dolara u konačnom učinku.

 

Na primjer, uz Aera Technology, nekoliko vodećih CPG tvrtki primjenjuje mogućnosti kognitivne automatizacije u područjima kao što su upravljanje zalihama, upravljanje potražnjom, proizvodnja i logistika, od kojih svako utječe na OTIF. Konkretno, iz perspektive OTIF-a, oni ostvaruju prednosti u tri glavna područja:

Analiza uzroka u stvarnom vremenu. Umjesto višetjednog ručnog rada s neizvjesnim rezultatima, kognitivna automatizacija može identificirati glavni uzrok problema gotovo trenutno, na temelju podataka u stvarnom vremenu prikupljenih kroz tisuće dnevnih indeksiranja podataka po aplikacijama.

 

Preporuke u stvarnom vremenu. Na temelju temeljnog uzroka i znanja o drugim resursima (npr. dostupni inventar, proizvodni kapacitet, alternativni dobavljači) kognitivna automatizacija nudi preskriptivne prijedloge za rješavanje problema i izračunava očekivani prihod i troškovne koristi.

Ubrzajte ili automatizirajte odluke. Menadžeri lanca opskrbe mogu donositi brže odluke s više informacija kako bi ispravili problem prije nego što preraste u katastrofu. Ili mogu izabrati da sustav kognitivne automatizacije samostalno donosi odluke i poduzima akcije.

 

U konačnici, OTIF je balans. Tvrtke CPG-a suočavaju se s izazovom isporuke na vrijeme iu cijelosti, a opet si ne mogu priuštiti prekomjernu proizvodnju robe i vezati radni kapital s viškom međuzaliha u distribucijskim centrima. Prihvaćanjem kognitivne automatizacije vođene umjetnom inteligencijom, CPG tvrtke mogu uravnotežiti konkurentske zahtjeve. Moći će poboljšati OTIF kako bi povećali zadovoljstvo kupaca, smanjili troškove usluge i stekli novu otpornost i agilnost opskrbnog lanca.