从供应链协同角度挖掘数字化应用场景

news2024/11/17 12:24:05

企业在数字化转型的过程中,供应链的数字化转型是绕不开的话题。供应链的数字化转型,是借助数字化技术赋能企业和供应链从业人员,驱动业务向更加高效智能的方向发展。越来越多的企业意识到需要依靠新技术,也往往非常强调新技术的应用。虽然有新技术的加持,但在实际中,有些企业的供应链数字化转型依然实施的不够理想。究其原因,往往是数字化应用的场景挖掘得不够,数字化技术和业务的需求结合得不够。

有的企业缺少通观全局的供应链部门,各个供应链从业人员只是分散在供应链的不同环节,从自己的视角来提出数字化需求,往往是上一套新的SRM系统、WMS系统或者TMS系统,聚焦在某一个业务域上。市场上不乏单一系统的软件服务商,但往往所提供的方案是业务信息化的方案,而不是业务数字化的方案,从而也导致了企业无法充分挖掘数字化带来的机会,甚至错误地把过去所做的业务线上化管理作为了今天数字化的主题。

数字化,不仅仅是技术,更是一种理念。英诺森提出,数字化是智能地连接人、物和业务流程,从而创造无限可能。在连接人、物和业务流程方面挖掘数字化应用场景,我们在不断地思考。今天,我们从供应链协同角度来分享如何挖掘数字化应用的场景。

国际供应链协会发布的SCOR模型将供应链活动分为计划、采购、生产、发运和退货,并将企业内部和外部的这些活动衔接起来构成了供应链运作模型。这一定义,对于从供应链协同视角来观察和分析供应链非常有用。在一个企业中,供应链部门大多是按照这些流程进行的划分,这些部门从诞生之日起就不是完全独立的,而是彼此间紧密关联。每个部门都接收上游部门的输入,经过自己这个环节的处理,完成对下游部门的输出。

可以这么理解,供应链实际是一连串输入、处理和输出的套环衔接。与此同时,供应链上的公司主体或部门主体投入了人力、物力、财力、系统等资源来支撑这些运营。

这里可以延伸出两个词:节奏、密度。输入、处理和输出都有自己的节奏,节奏是指快慢,供应链的不协同,可以是不同环节节奏快慢的不一致导致;资源有自己的密度,密度是指相对的多寡,供应链的不协同,也可以是资源密度的相对不匹配导致。

供应链的协同,可以从节奏、密度两个着眼点入手,而且有趣的是,这两个词都和数据有关系,都可以用数据来衡量。也就意味着,我们从节奏和密度的方向来分析供应链,将有助于我们打开数字化的窗口,挖掘场景中的数据,构建数据间的关联模型,并应用这些数据的价值。

首先,从节奏的角度来观察,供应链的协同,应该要尽量围绕输入节奏、处理节奏和输出节奏的一致性来开展。我们可以对照实际工作,去看一些节奏不协同的例子。

例1:需求与采购节奏不协同

比如某个物料的需求从每天消耗100个变成了每天消耗1000个,作为采购环节的输入节奏就会暴增,采购部门在物料采购周期不变的情况下,就需要及时提高该物料的安全库存和采购量。如果企业的物料种类庞杂,业务人员实际上很难及时检测到所有物料的需求节奏的波动,日常中经常会疲于应对。那么针对物料消耗节奏的监控,就显得非常关键。

ERP软件可以通过日度的MRP运算来检查需求、库存的波动,并提供采购建议。但是对于已经发布的采购订单,业务部门要么已经无法去变更,要么不知道应该如何去变更,这将会导致实际上的节奏失调,也就会引起物料的实际短缺报警或溢库报警。另外,安全库存的管理很可能是现有ERP软件没有去做到智能化管理的环节,做的好的企业,会依赖人工来监测物料需求,来定期地调整安全库存,但是这种依赖于人工的方式,无法真正做到及时有效。这意味着,如果我们从节奏的角度,牢牢把住需求节奏与采购节奏失调的问题点,实际上依靠现有的软件和人工方式,是无法满足管控要求的。从数字化的角度,我们可以构建针对物料需求节奏的监控机制,根据需求节奏变化(采用数据采集和分析工具),自动触发采购节奏的变化(将不同物料的采购业务规则内嵌到模型中),并自动化地去处理采购订单和安全库存(应用需求节奏的数据价值),例如自动增加订单数量或设置更早的到货日期,有规则地提升安全库存,来弥补物料需求节奏增长场景下传统信息化的不足。

按照上面这个场景示例,我们需要什么技术来和业务场景结合,才能更好的满足业务需求呢?英诺森作为专业的数字化服务提供商,我们所擅长的RPA技术,可以应用于上述业务场景。

RPA(Robotic Process Automation)技术是一种基于软件机器人的自动化技术,它可以模拟人类操作计算机的行为,自动执行重复性、规律性的业务流程,从而提高工作效率、降低成本、减少错误率。

RPA技术让我们拥有了数字劳动力,可以根据我们构建的方案自动执行预设规则下的操作,帮助我们做好供应链不同环节的节奏协同工作。

例2:物流与仓储节奏不协同

比如供应商送货的场景,这涉及到企业外部的协同。从节奏的角度来看,供应商送货的节奏构成了仓库的输入节奏,仓库对库存的保管和加工活动构成了仓库的处理节奏,仓库的发料活动构成了仓库的输出节奏。如果企业的供应商较多,每天上午供应商送货频次有100次,而仓库这边上午的装卸节奏较慢,只能应对80次,就会导致有20次送货需要积压到下午,导致送货车辆等待,供应商抱怨物流成本增加。

实际上,企业的业务场景可能会更加复杂,送货方埋怨仓库节奏慢,不是简单的问题。从物流车辆开始送货,到抵达仓库大门、签到登记、排队入场、装卸、离场,整个过程涉及多个小的环节,每个环节都有自己的节奏,节奏不一致是很容易发生的事情。在过去,即使我们应用了叫号系统、排队系统、仓储系统,也不一定真正解决了问题,因为本质这是一个协同问题,需要从链条上来寻找解决方案。

从链上看,供应商送货场景,可以解构成预约节奏、签到节奏、入场节奏、装卸节奏、消耗节奏。预约节奏,是理论上我们所能预判的车辆到达节奏,有的企业可能会实施车辆预约系统来管控这个节奏。而预约不代表真正的按时到达,所以签到可能有着不同的节奏,预约时间早的车辆,可能会延迟到达。签到之后,什么时候入场,可能涉及场外排队,签到节奏和入场节奏也会不一致。每小时20次入场,可能到装卸环节临时情况发生,只有每小时15次的装卸节奏来应对。而装卸节奏不快,很可能是因为仓库爆仓,库存消耗慢,源头可能还在物料的消耗节奏上。

这么看下来,从节奏上找原因,是可以发现问题和提供解决思路的。那么如何通过数字化的应用,来引用技术与上面的场景结合,实现供应商送货的有效协同呢?

英诺森打造的InLocate智能配送产品和InStock智能仓储产品,集成了物联网、人工智能等技术,可以提供领先便捷的工具,来协同物流与仓储的节奏。通过物联网应用,我们可以对仓储资源进行有效跟踪管理,并提供资源的约束来控制送货车辆预约的节奏;我们对送货车辆位置进行跟踪,可以预测签到节奏和预约节奏的差异,根据差异及时调整车辆排队入场的策略;我们通过人脸识别、车牌识别自动管控入场车辆,在仓库端通过RFID自动搜集装卸信息,智能预估装卸时间并叫号,自动分析场内车辆的运作;通过联动物料领用计划等自动评估送货的紧急程度,作出物流计划的调整建议。

像上述这样的供应链各环节节奏不一致,导致不协同的例子有很多。英诺森具有为客户提供定制解决方案的能力,会从全局视角,把握供应链上下游节奏,帮助客户找到症结所在。

关注输入、处理、输出的节奏很重要,关注资源密度,对于供应链协同也非常必要。提升资源密度,可以带来个别环节的效率提升,但并不是越多越好。资源密度过大,是浪费;密度过小,是瓶颈。

例3:仓库人力资源不足引起的供应链不协同

在仓储环节,熟练的业务人员是现阶段大部分企业不可或缺的资源。但是在一些场景下,这种资源面临持续的或临时的短缺。比如在季节性或年度性的生产高峰时期,领料需求频繁,人为的应对吃紧,或响应不过来,导致生产要料需求或者销售发运需求不能得到及时满足。又如,在紧急领料需求产生时,很可能由于仓库人员已下班,物料需求方无法及时领料。

这些场景,是仓库人力资源密度不足引起的供应链不协同。那么可以引用什么技术到这个场景,来实现数字化赋能,满足仓库面临的全时段客户需求呢?

英诺森提供的智能仓储解决方案,具有软硬件一体的适配能力,为企业提供WMS、WCS等软件以及移动端、智能网关、RFID、智能门禁、数字大屏、AGV等硬件,组合实现多场景的服务能力。比如,无人值守领料方案包,可以针对企业紧急情况下24小时的随时领料需求,在无人员值守仓库的情况下实现领料的自动登记和自动记账。又如,智能称重计数方案包,可以通过电子秤和无线通信,自动采集物料重量后实时上传数据,并基于规则转换成库存数量的变化。再如,上下架自动记账方案包,通过叉车和RFID结合,实现叉车上下架自动完成记账,减少人工的操作。我们的方案也通过AGV、立体库等自动化设施设备,帮助客户实现更加高效准确的仓储运营。

让我们来回顾一下,本文从SCOR模型定义的供应链各环节,归纳出供应链是一系列输入、处理和输出的套环衔接,并结合资源的投入来支撑运营。由此延伸出节奏和密度两个关键词,各环节的输入、处理、输出有着自己的节奏,各资源投入有自己的密度,这些是供应链协同可以着眼的点,为供应链从业者分析供应链协同提供了数字化的视角,以便挖掘出数字化的应用场景。希望以上的分享,能够提供一些参考。

英诺森作为专业的数字化服务提供商,我们为客户提供丰富的数字化产品和专业的解决方案。本文中提到的RPA数字劳动力产品、InLocate智能配送产品和InStock智能仓储产品,已经在众多企业进行了深度应用,为客户带来了持续价值。实际上,英诺森在单个业务域的数字化基础上,已经可以为供应链的整体协同提供SCO(Supply Chain ONE)综合解决方案。相信我们的思考和努力,能为企业供应链数字化转型提供助力。

智能地连接人、物和业务流程,创造无限可能!

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