Tiekimo grandinės sutrikimai – pasaulio ekonomikoje tai nėra naujas reiškinys. Šilko ir prieskonių prekiautojai jau XVII amžiuje susidurdavo su įvairiais iššūkiais, bandydami užtikrinti sklandų tiekimą. Nenuspėjamos oro sąlygos, piratai ir konfliktai su imperijomis, tai tik kai kurie pavojai, su kuriais susidurdavo anuometiniai planuotojai ir logistai.
Šiuolaikiniame pasaulyje siekiant palaikyti tiekimo grandinę optimaliame efektyvumo lygyje, susiduriama su dar daugiau neaiškumų ir kintamųjų – visa tai nuolat agreguojant duomenis, gautus iš daugelio vidinių ir išorinių šaltinių. Problema atsiranda šių duomenų rinkimo ir pristatymo metu.
Tyrimų įmonė Ventana Research neseniai paskelbė tyrimo „Supply Chain Planning with Prescriptive Analytics” rezultatus. Iš tyrimo aiškėja, kad analitinė technologija smarkiai didina tiekimo grandinės valdymo procesų efektyvumą. Kita vertus, tik 47 proc. įmonių, dalyvavusių Ventana Research anketoje, deklaravo, kad jų tiekimo grandinės planai užbaigti, pristatomi einamuoju metu ir atitinka tikrovę. Be to, 53 proc. anketos dalyvių turi ribotą arba nedidelę galimybę kontroliuoti situaciją įmonėje. Taigi, jų galimybės planuoti tiekimo grandinę taip pat ribotos arba, kai kuriais atvejais, tokių galimybių iš viso nėra.
Analitinių sprendimų įtaka įmonei
Analitiniai sprendimai apima tris pagrindines įmonės veiklos sritis logistikos pramonėje: pirkimą, logistinį planavimą ir paklausos valdymą.
Šiuolaikiniai pirkimų modeliai pradedami nuo viso prekybos proceso standartizavimo ir automatizavimo. Duomenų analizės sistema einamuoju metu leidžia išsamiai stebėti operatyvines pirkimų proceso detales – pavyzdžiui, tiesioginio ir netiesioginio tiekėjo situacijos įtaka pristatymams, pinigų srautai ir marža. Todėl būtinas sistemos daugiafunkciškumas, kuris užtikrins duomenų perdavimą tarp įvairių jūsų organizacijos sektorių. Buhalterijos ar finansinis skyrius turi turėti galimybę susipažinti su prekybos procesais, kad galėtų stebėti užsakymų sumažėjimo įtaką einamosioms pirkimo sutartims. Analitiniai sprendimai gali sumažinti tiekimo grandinės sutrikimų įtaką įmonės finansams arba rasti naujų taupymo galimybių.
Atsižvelgdami į užsakymų statusus, duomenis apie gamintojų gamyklų pajėgumą ir sandėlių atsargas bei pasiūlos ir paklausos santykį, planuotojai gali gauti išsamius logistinių duomenų rinkinius, kurie pateikiami parengtose ataskaitose ir vizualizacijose, prieinamose stacionariuose ar mobiliuose įrenginiuose. Automatizavimo lygis bei mašininio mokymo taikymas leis planistams efektyviau panaudoti jų įgūdžius. Šias pareigas einančių asmenų parama sudaro puikias sąlygas vystytis įmonėje ir gerinti darbo našumą.
Aišku, prekės nekeliauja tik iš vienos vietos į kitą. Pardavėjas ir pirkėjas turi iš karto stebėti prieinamas siuntimo galimybes ir susijusias išlaidas. Atsižvelgiat į sektoriaus kintamumą, analitiniai sprendimai jungia duomenų šaltinius, siekiant nustatyti geriausią transporto poreikių tenkinimo būdą, pradedant paprastais susisiekimais nuo taško iki taško, baigiant sudėtingomis daugiarūšio transporto ir krovinių perkrovimo operacijomis. O tuo atveju, jeigu transportas lėktuvu yra per brangus arba neprieinamas, analitiniai prietaisų skydeliai leidžia vadybininkams greitai išanalizuoti scenarijus, siekiant įvertinti alternatyvių siuntimo galimybių įtaką maržai.
Vis dėlto svarbiausia analitikos reikšmė – tai daugiafunkcinių skyrių įmonėje steigimas – skyrių, kurie jungia įvairias sistemas ir įrenginius, kiekviename tiekimo grandinės etape ir bendradarbiauja su visa grandine. Tokiu būdu atsiranda galimybė nustatyti bendrą perspektyvą ir greitai įvertinti įmonės situaciją. Mažinama taip pat žmogaus klaidos rizika – tinkamai atliktas duomenų integravimas padeda išvengti pasitikėjimo informacija problemos ir leidžia sklandžiai bendradarbiauti įvairiems organizacijos sektoriams.
Rinkos svyravimai – kaip apsisaugoti?
Įsivaizduokime, kad staiga pradeda augti maisto, vaistų ir nešiojamųjų kompiuterių paklausa. Tiekimo grandinės vadybininkai turės bendradarbiauti su finansais, pardavimu ir kitais subjektais tam, kad galėtų nustatyti gamybos, pagreitinto medžiagų pristatymo ir siuntimo kaštus. Priešingu atveju, produktų paklausa staigiai sumažėja. Tokiu atveju vadybininkai turės išanalizuoti gamybos nutraukimo kaštus ir pavėluoto pristatymo kaštus (turint omenyje pirkimo sutartis). Būtina taip pat atsižvelgti į rinkodaros kampanijos užbaigimo bei atitinkamo atsargų kiekio išlaikymo kaštus ar atsargų papildymo kaštus, taip pat į šių veiksnių įtaką įmonės pinigų srautams. Neturint patikimos informacijos apie realią situaciją, dažnai tokio tipo sprendimai priimami vadovaujantis tik nuojauta.
Viena sudėtingiausių situacijų, su kuria susiduria tiekimo grandinės vadybininkai, tai paklausos subalansavimas. Nestabilių situacijų metu produktas gali dingti nuo lentynų per mėnesį – tik tam, kad kitą mėnesį sandėlis būtų perpildytas (tualetinis popierius). Nestabili paklausa gali generuoti didelius kaštus, kurie atsiranda siekiant įvykdyti pristatymus laiku. Jeigu išsami duomenų analizė nėra šio proceso dalis, įmonės gali skirti per daug laiko kaštų paskirstymui įvairiems grandinės etapams, nes nemato jos kaip visumos. Kiekvienu minėtu atveju būtina gauti duomenis iš įvairių šaltinių, sutelkti informaciją iš įvairių sektorių, bendradarbiaujančių tiekimo grandinėje bei atlikti prognostines analizes ir scenarijus.
Investicija ar kaštai?
Neįmanoma kurti verslo vadovaujantis tik sparčiu ekonomikos, paklausos ar akcijų kainų augimu. Išlaikant atsargų optimizmą dėl būsimos ekonomikos plėtros, būtina investuoti į vertę. Svarbu apie tai kalbėti šiuo sudėtingu tiekimo grandinei laikotarpiu. Pridėtinės vertės kūrimo galimybės, kurias suteikia analitiniai sprendimai, tai vienas aiškiausių jos kūrimo būdų – iš esmės įmonės turi duomenis, būtinus sėkmingam įgyvendinimui. Erdvinė analizė (Spatial&Graph) naudojama, pavyzdžiui, finansuose sukčiavimo nustatymui – dažnai tokie įgyvendinimai padeda eliminuoti įmonės biudžeto „skyles“.
Itin svarbu tai, kad analitiniai sprendimai ir machine learning įgyvendinimas gali tapti platesnio projekto dalimi, pavyzdžiui, įmonės energijos vartojimo efektyvumo didinimas – o tai susiję su galimybe gauti finansavimą. Big Tech įmonės siūlo taip pat savo finansinius modelius, pavyzdžiui, technologijų lizingą, pasirašymą bei tiesioginių ir pigių kreditų teikimą labai palankiu dolerio kursu. Sprendimas moka už save kiekvieną ketvirtį, kai patiriame jo išlaidas, padėdamas mums ieškoti taupymo, optimizavimo bei maržos didinimo galimybių.
Kviečiu perskaityti plačiau:
JSON duomenų integravimas duomenų bazėje
Erdvinės analizės pagrindai (medžiaga anglų kalba)
Straipsnio autorius: Kšyštofas Koščinsikis, Technology Account Manager Oracle – pagal Michaelo Singerio, Oracle Analytics prekių rinkodaros skyriaus vadovo, tinklaraštį, prieinamą platformoje „Oracle Blogs: The Analytics Advantage”.
Pixabay nuotr.