数字化在供应链-需要时间

发表于2020年11月11日

传统的预测模型是基于历史趋势和时间序列的,现在已经不起作用了。这次大流行被认为是这方面的一个警钟。由机器学习(ML)算法和人工智能(AI)实现的预测能力希望成为需求规划能力的重要组成部分。为了提高预测能力,需要与与客户最接近的最后一英里通道合作伙伴建立数字协作平台。从部署AI/ML解决方案到设置标准,制造业必须处理许多重点领域。

削减供应链难度通常以高消费者价值主张减少到更少的核心产品,同时保留了收入的批量份额。现有的交易数据可以掌握以构建有助于简化产品组合的分析模型,识别必须由市场,微市场和渠道出售SKU,并改革保留的投资组合的库存规范和分配流动路径。组织必须安装数字技术解决方案,该解决方案提供扩展值链的端到端可见性和关联,将关键首先与零售商基础或最后级别通道连接到三层供应商。一些FMCG公司通过加强他们的电子商务,实现了这种持续的危机,通过虚拟订单,深入学习分析和近实时交付跟踪,实现了一种数字,非接触式的Salesforce。

为了增强可见性,通过关键供应链KPI,组织将在整个链条上的特定供应链表演定义结合起来,这也是至关重要的。它可以是可以实时跟踪的。然后,这些KPI必须产生预测触发器,以处理完整供应链中的应力点。

组织需要建立一个基于场景的规划能力,在极具动态和不断增长的需求环境中协调供应履行。而不是每日,每日和每周计划,规划和执行周期之间的更紧密的反馈循环是必不可少的。只有在有数字启用的决策平台时才可能。

如今,物流已经成为一个巨大的以客户为中心的功能,严格要求周转时间和计划遵守。因此,传统的(运输和运输代理)CFA模型大多仍然是古老的。通过优化和支持iot的跟踪和跟踪系统,资产利用需要高效。通过使用联网设备和智能资产跟踪工具,数字化授权的智能物流解决方案可以为供应链带来端到端的可见性。因此,这有助于推进公司控制库存和资产、运输货物和管理客户体验的方式。

前后准备数字供应链的方式并不简单。前后准备数字供应链的方式并不简单。在尝试处理这些复杂性的数字曲线后面的企业正在努力确定需求,实现可见性,并通过更新过时的系统来创造更多的灵活性。小时的需要是一种恒定的数字套件,可以经济高效和敏捷的方式定制和简单地螺栓上。这种敏捷的技术执行需要使用过程改造携手合作,以便整个业务换成这种数字变化。

大流行已经增强了实施数字供应链解决方案的步伐,解锁了值得注意的顶级价值。启用数字的供应链不再限制为大型组织。这是一个小时的需要。

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