4 стадии цифровой адаптации
18.02.2020 14:11:00
0
788
Этап 1. Цифровая связь
На первом этапе адаптация цифровой технологии состоит из процесса сбора, очистки и организации получения данных из нескольких точек и источников по всей цепочке поставок, включая поставщиков и партнеров, что помогает наблюдать за процессами в режиме реального времени и создавать сквозную видимость. Этот этап может обеспечить прочную основу для цифровой цепочки поставок, которая теперь доступна и превращена в более удобную форму.
Цифровая связь операций цепочки поставок включает в себя сбор данных из следующих четырех нововведений:
- Облачные вычисления и хранение данных
- Датчики и автоматическая идентификация
- Промышленный Интернет вещей
- Технология блокчейн и распределенных регистров
Этап 2 Автоматизация
Следующим этапом внедрения цифровых технологий является автоматизация - использование автоматизированных систем, робототехники и расширенных технологий для выполнения повторяющихся, ресурсоемких задач цепочки поставок с целью оптимизации операций и повышения их безопасности, скорости и надежности.
Автоматизация цепочки поставок включает следующие пять инноваций:
- Робототехника и автоматизация
- Автономные машины и дроны
- Носимые и мобильные технологии
- 3D-печать (аддитивное производство)
Этап 3. Расширенная аналитика
Третий этап внедрения цифровых технологий - расширенная аналитика. Этот этап является основным потребителем цифровой информации, превращая горы данных в ценные самородки понимания.
Расширенная аналитика в цепочке поставок включает в себя следующие три нововведения:
• Инвентаризация и инструменты оптимизации сети
• Прогнозная аналитика
• Предписывающая аналитика
Согласно опросу, основными препятствиями на пути более быстрого и широкого распространения расширенной аналитики являются:
1. Непонимание технологического ландшафта и бизнес-эффектов, и
2. Отсутствие адекватного таланта для эффективного внедрения и использования технологии
Этап 5. - Искусственный интеллект
Наивысшей стадией внедрения цифровых технологий является искусственный интеллект (ИИ), который о словам Академии аналитики Deloitte определяет как принятие решений, обеспечиваемое машинным обучением (компьютеры обучаются на лету на основе данных, а не запрограммированы на выполнение определенного набора правила).
ИИ берет цифровую информацию с других этапов и генерирует умные идеи, и в то же время сам становится умнее, изучая шаблоны, поведение и обратную связь от различных цифровых и человеческих интерфейсов. Таким образом, ИИ можно считать окончательной эволюцией бизнес-аналитики и аналитики.
ИИ использует широкий спектр технологий для имитации или расширения человеческих функций, что позволяет ему рассуждать и разумно взаимодействовать с окружающей средой.
Для работы ИИ требуется эффективное внедрение многих систем и технологий цифровой адаптации.
Огромный потенциал ИИ может быть полезным катализатором для ускорения принятия многих других технологий. Этот эффект катализатора будет только расти, поскольку ИИ становится стандартным требованием для будущего операций цепочки поставок - будущего, которое может быть ближе, чем думают многие.
С учетом того, что ИИ получает широкое признание как неотъемлемую часть будущего бизнеса, следующий логический вопрос заключается в том, как ИИ будет использоваться в операциях цепочки поставок. Руководители цепочки поставок изначально планируют использовать ИИ в трех ключевых областях:
- Прогнозирование спроса и планирование цепочки поставок /управление складом
- Управление запасами
- Логистика, доставка и транспортировка.
По мере роста темпов инноваций в цепочках поставок, цена бездействия велика. Лидеры будут опережать своих конкурентов быстрее чем когда-либо. George Prest, CEO of MHI
Материал был переведен на основе отчета за 2019 г. компании MHI.
Новости
