設計您的供應鏈以提高彈性

對於許多供應鏈領導者而言,2020年是非常具有挑戰性和困難的一年。 氣候,關稅和大流行揭示了供應鏈的脆弱程度。 不用說,這種干擾並不少見,經常發生,由於氣候,地緣政治因素,天災,火災和諸如童工等道德問題而造成數億美元的損失。

2021年也不例外,在接下來的幾個月中,許多行業可能會面臨需求海嘯,有些行業可能又會面臨需求低迷,供應商潛在損失,收入損失甚至破產的情況。 我們已經目睹了零售業中的許多人,以及娛樂,餐館和酒店等其他人。

供應鏈的彈性是抵禦需求和供應變化的能力以及有效應對的能力。 短期到中期的應對措施可能是產品數量或產品組合的變化,添加或刪除供應商,或確保有足夠的現金用於生存和恢復。 擁有數字供應鏈可以幫助更快地應對這些中斷。 但是,對供應鏈進行正確的設計可以最大程度地減少應對超出我們控制範圍的變更所需的風險和精力。 預測比響應更有效。 兩者都是必需的。 但是,您可以預測得越多,則需要做出的響應就越少。 為此,擁有AI和ML工具進行預測並提前為潛在問題做準備是正確的選擇。 預測有不同的形式。 它可以用於供應鏈的設計中。 換句話說,使供應鏈具有冗餘,使其盡可能“平行”。 這顯然代價更高,但是這是您為供應鏈安全所支付的保險費。 預測也可以來自對過去模式的觀察。 並非所有乾擾都是隨機的,例如大流行和地震。 儘管可以針對地震進行設計,但是很難預測。 如今,ML已被用來預測某些事件,這些事件在一年中的某個月份更可能發生。 這些因素包括供應商績效,需求模式變化,商品定價或套期保值以及由於地緣政治因素或其他原因導致的供應商可變性。 使用此類預測,然後可以使用規定性算法來確保供應鏈的不間斷​​運行。 後者是通過使用ML自動調整庫存水平或通過增加或減少生產或供應,甚至激活用於製造或採購的其他資源來完成的。 並非所有中斷都是可以預見的,但大多數中斷是可以預見的,並且通過結合使用供應鏈設計和AI / ML工具,供應鏈可以變得非常靈活。 有關此主題的更多信息以及將AI / ML用於緩解風險的方法,請單擊 這裡.

彈性供應鏈

“預測是比反應更有效的工具!”