Бизнес процессы в цепях поставок пример

За последние несколько десятилетий глобализация стала неоспоримой частью международной торговли.

Так крупные компании, для снижения стоимости и увеличения эффективности своего бизнеса, стали использовать дешевую рабочую силу и размещать производственные заказы на материалы, комплектующие изделия, полуфабрикаты, а иногда и полностью на готовую продукцию на территории развивающихся стран.

А затем по мере роста уровня жизни и роста покупательской способности этих развивающихся стран, международные компании стали продавать им же, производимую на их территории продукцию.

Всё стало очень сложно и запутанно в международной торговле последние годы. Цепочки поставок этих компаний сегодня включают не одну, не две, а иногда и не три страны.

Главная задача в управлении цепями поставок — это найти наиболее эффективную экономическую модель движения товарного потока и трансформацию его в готовую продукцию, с последующей доставкой конечному потребителю, учитывая специфики всех стран участниц цепи.

Урок 1. Что такое управление цепями поставок

С другой стороны, цепочка поставок становится настолько сложной, громоздкой и неподвижной при вовлечении в неё большого количества стран, что всегда необходимо работать над её модернизацией.

С уверенностью можно сказать, что как для крупных корпораций, так и для малого и среднего бизнеса, эффективное управление цепочкой поставок может стать ключевым конкурентным преимуществом для выживания в сегодняшнем высококонкурентном рынке.

А управление цепочками поставок — это наука и искусство, которое постоянно движется вперёд и совершенствуется.

В этой статье (которая будет состоять из нескольких частей) я расскажу вам, что такое цепочка поставок, с примерами от ведущих мировых компаний.

Что такое цепь поставок?

Цепь поставок или цепочка поставок — это группа поставщиков товаров и услуг, задействованная для создания одного конкретного продукта вашей компании. Самое интересное, что для каждого конкретного продукта или линейки однородных продуктов в компании может быть своя уникальная цепочка поставок. Поэтому, чем больше в вашей компании продуктов, тем большее количество цепочек поставок будет у вас и вашей команды менеджеров в управлении.

Цепь поставок, как и любая реальная цепь состоит из звеньев.

В цепи поставок различные звенья могут состоять из нескольких:

– поставщиков сырья и материалов;

– производителей комплектующих изделий и полуфабрикатов;

– складов, где хранится готовая продукция;

– распределительных центров готовой продукции;

– магазинов, где готовую продукцию может приобрести конечный потребитель.

Концепция цепочки очень важна, потому что каждое звено связано между собой в определённой последовательности и пока не будет выполнены операции на предыдущем звене цепи, то нельзя перейти на следующее звено цепи.

Другими словами, если будет разорвано одно звено цепи, то сразу разорвана вся цепь. И пока мы не восстановим разорванное звено, цепь не начнёт работать.

Урок 9. Бизнес-процессы в логистике

В каждом звене цепи постоянно добавляется время и затраты, которые увеличивают общую продолжительность и стоимость цепи. Поэтому основная функция менеджеров по управлению цепями поставок постоянно уменьшать время прохождения товара по цепи и сокращать количество звеньев в цепи, чтобы сделать её менее затратной и более эффективной.

Каждый продукт, который производит Ваша компания, может иметь свою собственную цепочку поставок, хотя разные продукты в своей цепи, могут использовать одинаковых поставщиков.

Теперь, надеюсь, у вас появилось понимание, почему управление цепями поставок это достаточно сложный и трудоемкий процесс, особенно когда речь заходит о международных цепях поставок.

Процесс, который я описал выше, — это пример типичной цепи поставок розничных магазинов. Однако, на практике существует много разных типов данной цепи поставок.

Ниже вы можете увидеть три примера цепей поставок от самых лучших и известных международных мастеров создания цепочек поставок.

ПРИМЕРЫ ЦЕПЕЙ ПОСТАВОК

Пример цепи поставок торговой сети Walmart.

Формат таких магазинов называется «Big Box», в переводе с английского языка означает большая коробка или большой ящик.

Вспомните, у вас в детстве была такая большая коробка с игрушками, в которой были сложены в кучу абсолютно все ваши игрушки, начиная от кукол и машинок, заканчивая конструкторами и настольными играми.

Так вот – это гипермаркеты и супермаркеты, в которых представлен одновременно огромный ассортимент продовольственных и непродовольственных товаров.

Это основной формат магазинов с успешной цепью поставок, который пришёл к нам из прошлого 20-го века. Но, несмотря на возраст формата, он до сих пор отлично себя чувствует и процветает, благодаря большому ассортименту товаров, крупным объемам оптовых закупок, прямым поставкам от производителей и хорошо спланированным цепочкам поставок.

Всё это вместе позволяет вытеснить конкурентов, а для малого и среднего бизнеса – эти гипермаркеты вообще монстры убийцы.

Но, если малый и средний бизнес начнёт самостоятельно осуществлять прямые поставки от производителей из Китая и других стран Юго-Восточной Азии, то у него есть неплохие перспективы достойно конкурировать с сетями и даже быть поставщиками для Российских сетей.

Именно этой науке, как работать напрямую с Китайскими производителями и как эффективно управлять цепями поставок при импорте из Китая мы обучаем предпринимателей в столичном центре дополнительного профессионального образования «РУНО» .

В России такие гипермаркеты называют сети или сетевые магазины, которые делают основные объёмы продаж недорогих товаров. Но в России даже дочки французского Ашана не могут похвастаться пока такой автономностью, которую достиг Walmart, работая в данном формате.

Walmart преуспевает, потому, что в его цепи поставок меньше звеньев, он покупает напрямую у тщательно отобранных производителей в больших объёмах и по очень низкой цене большое количество товаров повседневного спроса, а не у брендовых поставщиков с высокой наценкой.

Он использует систему управления запасами под названием «Vendor Managed Inventory», что в переводе на русский язык означает «Запасы управляемые поставщиком». Суть этой системы заключается в том, что поставщик управляет запасами, произведенных им товаров, и находящихся на складах Walmart и несёт полную ответственность за поддержание необходимого уровня запасов.

Таким образом, Walmart переложил достаточно большую часть ответственности и стоимости своей цепи поставок на поставщиков-производителей.

Компания также очень привередлива при выборе поставщиков. Walmart предъявляет к поставщикам очень высокие требования, и сотрудничает только с теми, кто может обеспечить количество и частоту поставок, которую она требует. При этом поставщики должны ещё обеспечить низкие цены на поставляемые товары и обеспечить доставку этих товаров в места с трудной транспортной доступностью.

Кто из Вас работал с Российскими сетевыми операторами, не дадут мне соврать, насколько рабские условия договоров приходится подписывать поставщикам товаров и какие высокие штрафные санкции выставляют сетевые операторы за нарушения этих кабальных условий.

Walmart сам управляет своей цепочкой поставок, а все партнеры-поставщики работают в одной коммуникационной сети.

Закупая товары в больших количествах, чтобы воспользоваться максимальными скидками от производителей, перемещая товары напрямую от производителей на свои склады, а затем доставляя их в оптово-розничные магазины, которые одновременно являются и распределительными центрами, Walmart сокращает количество звеньев в цепочке поставок и стоимость на единицу товара, обеспечивая очень низкие цены для конечных потребителей.

Очень часто в Walmart можно купить товары дешевле, чем если ты сам закупал в Китае или других странах ЮВА и сам организовывал цепь поставок.

Теперь вам понятно, как компании Walmart, удаётся продавать в своих магазинах футболки по 5 долларов за штуку и при этом, ещё и получать прибыль.

Пример цепи поставок Amazon и «Электронных платформ»

Walmart – это круто, но оказывается есть компания ещё круче – Amazon, который за последнее десятилетие обогнал Walmart. Его концепция цепи поставок «Online big box» – прекрасный пример уникальной цепи поставок.

Являясь магазином электронной коммерции, Амазон удалили из своей цепи поставок такое звено, как розничный магазин и сегодня доставляет товар потребителям домой напрямую из распределительного центра.

Кстати, если в Вашем бизнесе, продажи в России сегодня в основном идут, через популярные онлайн-платформы, то Вы можете обратить внимание на цепь поставок Амазона и применить её у нас.

В России сегодня очень быстрыми темпами идёт развитие логистической инфраструктуры, обслуживающей онлайн предпринимателей.

Эти услуги предоставляют так называемфе центры фулфилмента.

Но продолжим рассматривать цепь поставок компании Амазон.

Амазон постоянно работает над усовершенствованием своей цепи поставок и внедряет инновации сразу с двух сторон цепи поставок, с начальной стороны — поставщиков и с конечной стороны — доставки потребителю.

Уникальность Амазон заключается в том, что сегодня почти каждый может торговать на Амазоне, потому, что это онлайн-платформа, а не онлайн-магазин. В результате у Amazon самый большой ассортимент товаров по сравнению с его ближайшими конкурентами, в том числе и по сравнению с Walmart и тем более по сравнению с любым онлайн магазином в США. Поэтому, когда покупатели хотят совершить покупку онлайн – они в первую очередь думают об Амазоне.

Амазону стало этого мало и он сам начал производить товары повседневного спроса и за счёт своих колоссальных объёмов получает самую низкую цену и перебивает предложения независимых поставщиков, по определенным товарам и товарным группам.

Следующий шаг в оптимизации своей цепи поставок — повсеместное внедрение серьезной автоматизации на своих складах. Амазон тратит миллиарды долларов на автоматизацию, разработку программного обеспечения и роботов, работающих на складах. Всё это позволяет Амазону собирать все заказы, готовые к отправке в одном месте и осуществлять доставку по первому требованию.

И, наконец, инвестиции Амазона в персонал и технологии доставки делают доставку до потребителя по всей Америки в течении 2-х суток обыденным делом. На меньшее потребитель уже и не рассчитывает. Но иногда даже Амазон удивляет своих покупателей и доставляет товары в течении 24 часов.

Интересная деталь, Амазон отказывается от услуг сторонней логистики (операторов 3PL) и выполняет все заказы самостоятельно, за счёт собственных сил.

Пример специализированной цепи поставок компании Tesla.

История производства автомобилей прошло долгий путь. Так как Генри Форд изобрёл сборочный конвейер, на котором собирал поточно одну модель автомобиля и в одном цвете. В течении пяти лет усовершенствования своего сборочного процесса, Генри Форд добился того, что модель FORD T стала не только самой массовой, но и самой доступной маркой автомобиля.

Но сегодня этого преимущества недостаточно, чтобы дать рынку лучшую цену и поэтому многие автопроизводители открывают заводы за рубежом, в развивающихся странах с более дешевой рабочей силой и более низкой стоимостью сырья и материалов.

Однако, несмотря на эти глобальные тенденции в международном автопроме, сегодня в США есть уникальная автомобильная компания Tesla, которая производит инновационные, невероятно популярные и роскошные автомобили на своём заводе в Калифорнии, в месте где одни из самых высоких цен на недвижимость в Америке.

Интересно то, что вместо того, чтобы иметь длинную цепочку поставок от недорогих производителей автозапчастей и компонентов из ЮВА, Tesla сегодня имеет вертикально интегрированную цепочку поставок и свой автозавод, с полным спектром услуг, расположенный рядом со штаб-квартирой корпорации. Так же она планирует построить и иметь в своей собственности целый парк поставщиков и завод по производству аккумуляторов.

Еще более интересной является цифровая цепочка поставок, которую продвигает компания — новые прошивки программного обеспечения и обновления алгоритмов распространяются среди владельцев существующих автомобилей через облачные решения. Принцип действия такой же, как у системы IOS компании Apple.

Источник: dzen.ru

Apache Kafka в цепочке поставок в пищепроме и ритейле

Цепочка поставок в пищевой промышленности и ритейле — это сложная, медленная и ненадёжная система. В этой статье мы рассмотрим развёртывание Apache Kafka для обработки данных в реальном времени в таких сферах, как производство, логистика, розничная торговля, доставка, рестораны и другие части бизнеса. Это будут примеры из настоящих компаний: Walmart, Albertsons, Instacart, Domino’s Pizza, Migros и т. д.

Цепочка поставок в пищепроме и ритейле

Пищевая промышленность — это сложная глобальная сеть из различных компаний, которая кормит большую часть населения Земли. Ничего общего с этой картинкой:

Компании в этой отрасли занимаются производством, распределением, обработкой, переработкой, приготовлением, консервированием, транспортировкой, сертификацией и упаковкой разной еды.

Современная пищевая промышленность очень многообразна. Это и небольшие семейные компании, где многое делается вручную, и корпорации с автоматизированными и механизированными процессами производства.

В этой статье мы рассмотрим примеры, в которых удалось улучшить цепочку поставок и бизнес-процессы с помощью возможностей обработки в реальном времени.

Почти все компании из примеров используют Kafka для различных задач. Иногда их сферы деятельности пересекаются. В следующих разделах приводятся настоящие примеры из настоящих компаний. Вместе они составляют полную цепочку поставок на основе сервисов в реальном времени в пищевой промышленности и ритейле.

Зачем в пищепроме и ритейле нужна потоковая обработка данных в реальном времени с помощью Apache Kafka?

Почему я вообще стал собирать примеры и решил написать эту статью?

В феврале 2022 года я полетел во Флориду, чтобы встретиться с заказчиками. Я много путешествую и часто сталкиваюсь с разными неудобствами. Так совпало, что все беды, описанные ниже, случились со мной в одни выходные.

Как ручные процессы и пакетная обработка испортили мне путешествие

Проблема первая — в отеле. Я отменил бронь за неделю до этого, но всё равно получал по почте сообщения с предложением купить апгрейд. Их присылала система пакетной обработки в движке бронирования. Что характерно, я не получал таких предложений для новой брони в этой же сети.
Проблема вторая — в магазине одежды.Кассовый терминал не работал из-за перебоев с электричеством и интернетом. Обрабатывать платежи было невозможно, люди уходили без покупок. Мне очень нужна была одежда, потому что в моем отеле из-за нехватки персонала не работала прачечная.
Проблема третья — в ресторане. Я пытался поужинать в стейк-хаусе, но из-за тех же перебоев с электричеством терминал не работал. Официант не мог принять заказ. В отдельную программу на кухне нельзя было вбить заказы от официанта вручную.
Проблема четвертая — в ресторане. Через полчаса у меня наконец приняли заказ, но выбранного десерта не было в наличии. Оказалось, поставщик его не завозил, а бумажное меню и PDF онлайн никто не удосужился обновить.
Проблема пятая — в магазине одежды. После ужина я вернулся в магазин одежды. Касса работала, но у меня спросили имейл, чтобы дать скидку 15%. Я удивился, что у них не было моих данных из программы лояльности. Их можно было получить, например, на основе местоположения. Или я мог бы войти и заплатить через мобильное приложение.
Проблема шестая — отель. На выезде из отеля я заметил, что они не добавили мой бонус лояльного клиента (скидку на питание в ресторане), потому что система поддерживает только пакетную интеграцию с другими приложениями. В чеке не отображалась информация из программы лояльности и правильная сумма. Мне пришлось с этим смириться, хотя по немецкому налоговому законодательству это вообще незаконно.

Моя печальная история показывает, как важна цифровая трансформация в пищепроме, ритейле и туристической отрасли. Я уже писал о потоковой обработке данных с Apache Kafka в авиации и туризме. Здесь мы поговорим о пищевой промышленности и ритейле, но, в целом, всё это применимо и в других отраслях.

В следующих разделах вы увидите, что с правильными технологиями не так уж и сложно оптимизировать бизнес-процессы, автоматизировать задачи и улучшать клиентский опыт.

Цифровая трансформация с автоматизированными бизнес-процессами и сервисами в реальном времени в цепочке поставок

После всего, что со мной случилось в те выходные, я решил собрать реальные примеры из цепочки поставок в пищепроме и ритейле. Некоторые компании уже вовсю внедряют инновации — оцифровывают бизнес-процессы и создают новые сервисы с обработкой данных в реальном времени.

Аналитика IoT для оборудования от Baader

BAADER — это крупный производитель инновационного оборудования для пищевой промышленности. У них есть цепочка создания ценности на базе IoT и данных в Confluent Cloud.

Инфраструктура на основе Kafka предоставляет единый источник истины для всех заводов во всех регионах по всей цепочке создания ценности. Критические операции доступны круглосуточно для отслеживания, расчётов, оповещений и т. д.

Платформа потоковой обработки событий работает на Confluent Cloud, поэтому у Baader есть всё необходимое для создания инновационных бизнес-приложений. Бессерверная инфраструктура Kafka обеспечивает критичные SLA с оплатой за потребление всех нужных возможностей: обмен сообщениями, хранение, интеграция данных и обработка данных.

MQTT используется для подключения к оборудованию и GPS-данных с автомобилей на границе сети. Коннекторы Kafka Connect интегрируют MQTT и другие ИТ-системы, например Elasticsearch, MongoDB и AWS S3. ksqlDB непрерывно обрабатывает данные при передаче.

Логистика и отслеживание по всей цепочке поставок в Migros

Migros — крупнейшая розничная компания, крупнейшая сеть супермаркетов и крупнейший работодатель в Швейцарии. Они используют MQTT и Kafka, чтобы в реальном времени визуализировать и обрабатывать данные по логистике и перевозкам.

Как рассказали сами ребята из Migros на митапе по Kafka в Швейцарии, они оптимизировали цепочку поставок, создав единый конвейер потоковой обработки данных, причём не только для ситуаций, когда данные требуются в реальном времени, но и для обработки прошедших событий.

Цель — создать одну глобальную систему вместо четырёх локальных. В логистике, например, они используют эту архитектуру, чтобы прогнозировать время прибытия грузовиков и корректировать график.

Оптимизация управления запасами и пополнения запасов в Walmart

Walmart использует Kafka по всей цепочке поставок во всём своём огромном масштабе. Как сказал вице-президент Walmart Cloud: «Walmart зарабатывает 500 млрд долларов в год, у нас каждая секунда стоит миллионы. Сотрудничество с Confluent для нас бесценно. Kafka и Confluent поддерживают нашу цифровую трансформацию по всем каналам и помогают Walmart закрепить успех».

В цепочку поставок в реальном времени входит система управления запасами Walmart. В этой же инфраструктуре они создали систему пополнения запасов в реальном времени:

Вот что они в двух словах рассказали об этой системе на Kafka Summit.

Обслуживает миллионы покупателей онлайн и в магазинах.
Поддерживает оптимальный уровень запасов и своевременную доставку онлайн-заказов.
Каждый день за 3 часа обрабатывает более 4 млрд сообщений, чтобы составить точный план заказов для всей сети магазинов Walmart.
Apache Kafka используется как хаб данных и для обработки в реальном времени.
Apache Spark используется для микропакетов.

С точки зрения затрат и эффективности операций, ценность такой системы очевидна: быстрая обработка, высокая точность, упрощение, эластичность, масштабируемость, повышенная отказоустойчивость, экономия расходов.

Кстати, это одно из многих применений Kafka в Walmart. Посмотрите или почитайте другие выступления на Kafka Summit про разные варианты использования.

Омниканальное управление заказами в ресторанах Domino’s Pizza

Domino’s Pizza — это международная сеть, куда входит около 17 тысяч пиццерий. Из традиционной компании по продаже пиццы они превратились в организацию на основе данных, занимающуюся электронной коммерцией. Принимая решения, они руководствуются данными и интересами клиентов.

Покупатели франшизы Domino’s Pizza могут в реальном времени просматривать информацию о работе ресторанов, в том числе такие KPI, как объем заказов по каналу и метрики эффективности пиццерии по разным каналам заказов.

Созданный в Domino’s Pizza хаб данных в реальном времени помогает оптимизировать цепочку поставок благодаря следующим возможностям и преимуществам:

Улучшенная аналитика работы пиццерий в реальном времени.
Модернизация традиционных ИТ-систем в поддержку глобального расширения бизнеса.
Персонализация маркетинговых кампаний.
Единая панель мониторинга в реальном времени.

Сервисы на основе местоположения и апселлинг в точках продаж в Royal Caribbean

Royal Caribbean — это круизная компания, которой принадлежат четыре крупнейших пассажирских лайнера в мире. На январь 2021 года у компании было 24 лайнера, ожидалось ещё 6.

Royal Caribbean реалиузует самый известный вариант применения Kafka на границе сети. У каждого круизного лайнера есть локальный кластер Kafka, который используется для обработки платежей, информации из программы лояльности, рекомендаций для пассажиров и т. д.:

Пограничные вычисления на лайнерах необходимы Royal Caribbean, чтобы поддерживать эффективную цепочку поставок и превосходный клиентский опыт:

На лайнерах плохое и дорогое подключение к интернету.
Пограничные вычисления в реальном времени улучшают опыт клиентов и повышают доход.
Все данные о круизах собираются в облаке для аналитики и отчётности, чтобы улучшать клиентский опыт, использовать возможности для апселлинга и поддержать многие другие бизнес-процессы.

Кластер Kafka на каждом корабле отвечает за локальную обработку и надёжность критичных рабочих нагрузок. Хранилище Kafka гарантирует сохранность данных и упорядоченность событий, даже если обрабатываться они будут потом. Напрямую в облако отправляются только самые важные данные (если удаётся поймать интернет). Остальная информация реплицируется в центральный кластер Kafka в облаке, когда лайнер на несколько часов заходит в порт, где есть хорошее подключение к интернету.

Обработка платежей и выявление мошенничества в Grab

Grab — это что-то вроде азиатского Uber. Все подобные сервисы активно используют экосистему Kafka. Как и FREE NOW, Grab использует управляемый облачный сервис Confluent Cloud, чтобы заниматься бизнес-логикой, а не обслуживанием архитектуры.

У Grab есть свой сервис GrabDefence для обработки платежей и обнаружения мошенничества. Платформа использует Kafka Streams и машинное обучение для stateful потоковой обработки и обнаружения мошенничества в реальном времени и в большом масштабе.

Grab сталкивается с миллионами сомнительных транзакций в день. Компания теряет 1,6% доходов на мошенничестве в Юго-Восточной Азии. Инженеры и специалисты по data science из Grab создали платформу для поиска аномальных и подозрительных транзакций, а также пользователей с высоким риском.

Вот пример мошенничества: пользователь зарегистрирован как водитель и как пассажир и сам себе переводит оплату, чтобы получить скидку.

Доставка и самовывоз в Instacart

Instacart — это сервис по доставке и самовывозу продуктов в США и Канаде. Продукты заказываются в розничных магазинах, а заказы собирают сотрудники.

Instacart нужна была платформа, которая поддерживает эластичное масштабирование и быстрое внедрение обработки данных в реальном времени. Они выбрали Confluent Cloud, чтобы сосредоточиться на бизнес-логике и быстрее выкатывать новые функции приложения. Во время пандемии им пришлось уложить десять лет постепенного роста в полтора месяца. Это возможно только с нативными облачными и бессерверными технологиями передачи данных.

Узнайте больше из разговора между основателем Confluent Джуном Рао и представителем Instacart на Kafka Summit.

С Kafka можно улучшить каждый этап цепочки поставок

В этой статье мы рассмотрели практические примеры того, как обработка данных в реальном времени повышает операционную эффективность, сокращает расходы и улучшает клиентский опыт.

Экосистема Apache Kafka помогает создавать инновации в любом масштабе в сфере производства, логистики, розничной торговли, доставки и обслуживания клиентов. А в облаке бессерверное решение Kafka позволяет компаниям сосредоточиться на создании решений и ценности для бизнеса..

А как вы оптимизируете цепочку поставок? Вы используете потоковую обработку данных? Вы используете Apache Kafka для обработки данных в реальном времени? Или вы предпочитаете другой инструмент?

Если хотите больше узнать про Kafka и прокачаться в ней, у Слёрма есть 2 курса:
— Курс «Apache Kafka База»: познакомимся с технологией, научимся настраивать распределённый отказоустойчивый кластер, отслеживать метрики, равномерно распределять нагрузку.

— Видеокурс «Apache Kafka для разработчиков». Это углублённый интенсив с практикой на Java или Golang и платформой Spring+Docker+Postgres. Интенсив даёт понимание, как организовать работу микросервисов и повысить общую надежность системы.

Купить комплектом 2 курса выгоднее на 30%: https://slurm.club/3y3tWCr

kafka
apache kafka
работа с данными

Источник: habr.com

Цифровая цепочка поставок: как изменятся IT-стратегии после окончания пандемии

Пандемия коронавируса в 2020 году серьёзно изменила процессы в цепях поставок. Бизнес столкнулся с новой реальностью: с одной стороны произошёл резкий рост онлайн-торговли, доставки, изменились потребительские паттерны, а с другой — нарушились устойчивые логистические связи между контрагентами. Многие компании болезненно ощутили последствия кассового разрыва и увидели сложность ручной обработки данных из-за низкого уровня цифровизации.

Что изменилось в цепях поставок, и какие процессы можно оцифровать, чтобы сделать цепочки более прозрачными и устойчивыми, — рассказываем в статье.

Что изменилось в цепи поставок

Пандемия показала несколько ключевых проблем, с которыми столкнулись компании: прогнозирование спроса, отсутствие диверсификации поставщиков, увеличение нагрузки на логистику, устаревшие форматы взаимодействия с контрагентами и ручная обработка данных. Разберем по порядку.

Прогнозирование спроса. Производители, дистрибьюторы и ритейлеры оказались не готовы к резкому увеличению спроса на одни категории товаров, и падению спроса на другие — цепи поставок и планы продаж формировались без учёта пандемии. Это одновременно привело к перебоям с поставками, невостребованным запасам, необходимости перестраивать логистические процессы. Прогнозировать спрос в таких условиях оказалось сложным.

Отсутствие диверсификации поставщиков. Цепи поставок не успевали адаптироваться к изменениям. Компании, чья стратегия поставок зависела от прямых поставщиков, были вынуждены перераспределять ресурсы. Таким примером стал Apple, оказавшись зависимым от поставок китайских производителей.

Логистика и доставка. Рост спроса на отдельные товарные группы увеличил нагрузку на логистику. Компании столкнулись с необходимостью перераспределять ресурсы и искать дополнительных грузоперевозчиков. Спрос на онлайн-доставку показал проблемы с оптимизацией маршрутов и долгой доставкой. Например, ритейлеры отметили, как из-за отсутствующих позиций увеличился срок сбора заказов в 1,5-2 раза, время доставки тоже выросло.

Устаревшие форматы взаимодействия и ручная обработка данных. Докризисные методы работы с контрагентами показали свою неэффективность в условиях изоляции. Информационные системы могли бы обеспечить прозрачные процессы и между сотрудниками, и между контрагентами, но низкий уровень автоматизации закупок не позволяет компаниям анализировать потребительский спрос, наличие товаров и прогнозировать дальнейшие действия.

Как изменения повлияют на логистику?

Эксперты DHL проанализировали проблемы, с которыми столкнулись различные отрасли, и видят такую картину ближайшего будущего:

Специалисты по логистике будут руководствоваться устойчивостью поставок, а не стоимостью. Критически важным будет сохранение цепей в целостности.
Изменения потребительского поведения потребуют адаптации транспортных потоков и складских сетей к новым реалиям. Цифровизация затронет те процессы в грузоперевозках, до которых ранее не доходила.
Потребность в эффективном управлении жизненным циклом контрактов с поставщиками создаст потребность цифровизации и автоматизации данного направления.
Информационные системы должны будут поддерживать опцию удалённой работы сотрудников с документами и данными.

Лидеры рейтинга цепей поставок, по данным Gartner, в числе первых внедряют цифровые технологии, а некоторые из них продолжают развивать цепи поставок даже в сложных экономических условиях потому, что видят в этом возможности планирования и гибкого реагирования в реальном времени для преодоления колебаний спроса.

Цифровые решения для устойчивых поставок

Пандемия показала неэффективность линейных цепочек. После того, как компании проанализируют последствия COVID-19 для себя и найдут узкие места в своих цепочках поставок, появится потребность в новой модели работы, основанной на цифровых экосистемах. Вместо жёсткой линейной системы, компании могут внедрять сервисы, автоматизируя один за одним этапы, делая их прозрачными.

Цифровая экосистема — набор решений для автоматизации бизнес-процессов в цепочке поставок от закупки до оплаты. Все решения интегрируются между собой и с внешними системами, обеспечивая устойчивость системы управления цепочкой поставок.

Такой подход автоматизирует и переводит в электронный вид все внутренние и внешние процессы:

B2B-закупки, работу с контрагентами и продажи
Обмен данными и документами (EDI и ЭДО)
Финансирование поставок и их оплату
Логистику и доставку.

Рассмотрим каждый этап цифровизации и задачи.

B2B-закупки и продажи

Из-за карантина многие производства перестали получать поставки и прекратили производство. Чтобы обеспечить стабильность поставок в будущем, важно диверсифицировать логистические каналы и работу с поставщиками. Компании не должны ограничиваться работой только с прямыми поставщиками, выбирая возможности поставщиков второго и третьего уровня.

Чтобы наладить процесс взаимодействия с поставщиками, компании могут внедрять площадки и маркетплейсы для оперативного обмена заказами с контрагентами и автоматизировать закупочные процессы, делая их прозрачными для себя и деловых партнёров. Ключевые функции таких площадок:

Отбор поставщиков, их проверка, мониторинг ассортимента, сравнение и поиск выгодных условий
Создание заказов и контроль их выполнения в онлайн-режиме
Управление контрактами на всём протяжении их жизненного цикла
Прогноз поставок на основе учёта изменений стоимости, качества, сроков
Сокращение затрат за счёт оптимизации закупок.

Роботизация обработки документов

Пока лидеры отраслей внедряют RPA, всё ещё 54% компаний в мире не перешли с бумажного документооборота на электронный, что приводит к долгой обработке заказов, отсутствию прозрачности в цепочке поставок и неоптимальному принятию решений.

Роботизация обработки документов снимает с человека рутину и позволяет налаживать прозрачную связь с контрагентами. Это могут быть сверки, создание счетов и сбор статистики по товарным остаткам и продажам. В результате автоматизация:

Сокращает расходы на персонал и уменьшает трудозатраты
Обеспечивает отгрузки без участия человека
Уменьшает ошибки в логистике и оптимизирует процесс поставок
Позволяет эффективно управлять складом и прогнозировать отгрузки.

Кассовые разрывы и отсутствие оборотных средств

Пандемия вынудила бизнес сосредоточиться на обеспечении стабильных денежных потоков и минимизировать риски. Финтех уже разрушил традиционные бизнес-модели, но до сих пор мало внимания уделялось цифровизации функций бэк-офиса и работе с кредиторской задолженностью.

Электронный факторинг — один из инструментов автоматизации работы с кредиторской задолженностью. Дебиторам он помогает усилить контроль над поставщиками и снизить для них кассовый разрыв. Поставщикам — сократить срок отсрочки платежа. В результате дебиторы проводят сделки в реальном времени, управляют отсрочкой платежа, быстро финансируют поставщиков и налаживают с ними доверительные отношения.

67% поставок

18% поставок

49% платежей

Автоматизация логистики и доставки

Логистика в новых условиях должна быть гибкой и доступной. Бизнесу важна стабильная связь с грузоперевозчиками и поставщиками логистических услуг, возможность оперативно масштабировать перевозки и видеть прозрачность процесса.

Тренд в логистике — использование цифровых платформ, которые объединяют заказчиков и транспортно-логистические компании. Стороны могут заключать цифровые контракты, обмениваться заявками на бронирование транспорта и электронными документами, контролировать доставку грузов в режиме реального времени

Рынок онлайн-доставок тоже меняется. По данным «ПЭК», стоимость курьерской доставки «до двери» по-прежнему в 5 раз превосходит цену доставки до пунктов выдачи заказов. Запрос на удешевление курьерской доставки «до двери» ещё актуален. Увеличение плотности доставки позволяет сократить издержки в среднем на 15-20%.

Собственная служба доставки и автоматическое планирование маршрутов сокращают затраты на 25%. Кроме того, в отличие от доставок, переданных на аутсорс, позволяют:

Создавать оптимальные маршруты и распределять нагрузку на курьеров
Оперативно планировать загрузку и контролировать сроки доставки
Доставлять товары вовремя, улучшая клиентскую лояльность
Взаимодействовать с клиентами на «последней миле».

Подведём итог

Цепочки поставок будут оставаться какое-то время неустойчивыми, но новые правила кардинально изменят существующие процессы и создадут больше инициатив в области цифровизации и автоматизации. Свою роль на рынке укрепят те компании, которые быстрее проведут анализ цепей поставок, найдут слабые места и способы их цифровизовать.

Источник: ediweb.com