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壓力很大的公司正在尋找更好的產(chǎn)品來源 |
| 發(fā)布時間：2020/4/29 |
即使在經(jīng)濟繁榮時期，Maxime Firth的業(yè)務也很難管理。
他的公司Onduline在將再生纖維與瀝青混合以使其防水之后，將再生纖維制成屋頂材料，并在100個國家/地區(qū)銷售產(chǎn)品。
它的八個生產(chǎn)工廠從俄羅斯的下諾夫哥羅德和馬來西亞的檳城到巴西的Juiz de Fora。
 Firth先生的業(yè)務非常季節(jié)性，這使他的供應鏈更加復雜。人們在夏季安裝屋頂，因此產(chǎn)品的生產(chǎn)時間是從一月到三月，從四月到九月銷售。
對他來說，最大的問題是來自中國和美國等重要市場的需求量是多少。
他說：“與其制造被迫出售的東西，不如知道市場想要買什么，這更好。”
冠狀病毒的影響使像他這樣的商人很難做出正確的決定。
為了管理需求，F(xiàn)irth先生的公司曾經(jīng)使用主要基于Excel電子表格的“自制” IT工具。
但是現(xiàn)在他正在使用可通過互聯(lián)網(wǎng)訪問的軟件（也稱為基于云的軟件），該軟件可以每周模擬一次他的情況。
它使公司可以使用最新數(shù)據(jù)來探索需求如何在不同市場開始回升。
他說：“就盈利能力和產(chǎn)量而言，它每周都在變化。”
冠狀病毒“引起了供應鏈計劃的關注，” Anaplan首席執(zhí)行官Frank Calderoni說，他的軟件Onduline一直在使用它。
一些公司已經(jīng)看到銷售枯竭：比如Firth先生購買的屋面材料，下降了70％。
但是，對某些商品的需求猛增，包括雜貨，書籍，咖啡和兒童玩具。
供應鏈管理專業(yè)人員理事會英國圓桌會議主席倫·潘內(nèi)特說，供應鏈混亂可能至少還要持續(xù)18個月，甚至可能更長。
試圖恢復工作的企業(yè)可能會發(fā)現(xiàn)其海外供應商仍處于鎖定狀態(tài)。
有關鏈中每個公司的信息越多越好。
Pannett先生說：“與客戶的客戶保持聯(lián)系，您可以提前看到即將發(fā)生的事情”，并在需要時開始尋找替代供應商。
大多數(shù)企業(yè)一直在使用不同的工具監(jiān)視供應鏈，財務和銷售。
他說，將這些孤島整合到一個云平臺中，可使財務團隊窺視供應鏈和銷售，并提高資金效率。
隨著利潤空間比以往任何時候都更緊密，企業(yè)將需要做出更好的決策。
卡爾德羅尼表示，更準確的實時信息將幫助他們做到這一點，并更好地跟蹤其決策的效果。
供應鏈已經(jīng)滲入云中，他說，隨著區(qū)塊鏈和人工智能（AI）等技術的普及，冠狀病毒將加速這一發(fā)展。
對于海灣國家巴林（一個島）來說，其所有的通風機，口罩，藥品和其市場上99.5％的商品都來自其唯一的港口。
巴林APM碼頭負責人蘇珊·亨特（Susan Hunter）表示，疫情爆發(fā)迫使該港口改變了程序。
港口必須迅速安排卡車司機申請登機口通行證，進行安全檢查并在線付款。
它還制定了一項重要的貨運計劃，以識別攜帶醫(yī)療用品的容器，使這些容器能夠迅速通過海關，并將其放置在可以快速訪問的地方。
Hunter女士希望將所有管理移至區(qū)塊鏈系統(tǒng)。她說：“沒有阻力，只是'我們將如何實現(xiàn)這一目標？'。
她說：“距離能夠將許多文檔放到區(qū)塊鏈平臺上僅幾步之遙，我們看到行業(yè)正在發(fā)生這種變化。”
區(qū)塊鏈將交易記錄保存在分類賬中，并存儲在對等網(wǎng)絡中鏈接的多臺計算機中。
這樣公司就可以只共享一次有關容器的信息，但是鏈中上下的每個人都可以看到該信息。
IBM Europe區(qū)塊鏈主管Richard Stockley說，它允許“合適的人以適當?shù)姆绞皆诤线m的時間獲得合適的信息”。
區(qū)塊鏈在通過供應鏈追蹤食品等領域取得了進展。
沃爾瑪要求IBM創(chuàng)建基于區(qū)塊鏈技術的食品追蹤系統(tǒng)。
作為一項實驗，沃爾瑪?shù)氖紫瘓?zhí)行官拿出了一包芒果，以為它們是有毒的，并詢問要花多長時間才能發(fā)現(xiàn)它們來自何處，以及那批貨物中的其他芒果在哪里。
手動花了六個半天的時間才能找到答案。Stockley先生說，但是使用區(qū)塊鏈“我們將其縮短了大約兩秒鐘。”
將區(qū)塊鏈引入供應鏈的最大挑戰(zhàn)是使不同的組織進行協(xié)作。
他打趣道：“區(qū)塊鏈是一項團隊運動。”
但是斯托克利先生說，區(qū)塊鏈可以使供應鏈“更具彈性，更加透明和主動”，隨著我們從冠狀病毒中脫穎而出，它將得到更多的關注。
總部位于舊金山的AI供應鏈初創(chuàng)公司ClearMetal首席執(zhí)行官亞當·康本（Adam Compain）表示，亞馬遜已經(jīng)永遠改變了我們期望產(chǎn)品到貨的速度，以及產(chǎn)品在途中的可見性。
但是，在杰夫·貝索斯（Jeff Bezos）的公司之外，大型公司的供應鏈仍然很靜態(tài)。
他說，通常情況下，公司會每六個月檢查一次產(chǎn)品從中國運到倉庫再到貨架的時間。
獲取更多最新信息意味著每天要了解成千上萬種有關產(chǎn)品位置的信息。
這些信息中很多可能是不良的或相互矛盾的。例如，一家送貨公司可能會兩次告訴您同一批貨物已經(jīng)交付或即將交付。
但是機器學習算法可以在這種混亂的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)模式。也許同一家送貨公司總是發(fā)送兩條消息，但通常第一條更為準確。
Pannett先生說，現(xiàn)在發(fā)現(xiàn)現(xiàn)在是否正在醞釀一場風暴，這將延遲您的運輸集裝箱，人工智能現(xiàn)在比人類要好得多。
對于Firth先生在法國這樣的數(shù)千家企業(yè)來說，來年將是艱難的一年。
他說：“現(xiàn)在我們知道直到五月我們還可以。” 之后，“我們不知道客戶是否會付錢給我們。”
因此，與其他許多公司一樣，他的公司每個星期都會結合運氣和最佳技術來做出高風險的決策。
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