Pandemie koronaviru jednak závažným způsobem narušila trhy a změnila způsob, jakým spotřebitelé i firmy nakupují produkty, jednak výrobcům zkomplikovala včasné zásobování materiály potřebnými k uspokojení poptávky. Firmy postupně zjišťují, že datová analýza a související technologie, jako je umělá inteligence (AI) a strojové učení, jsou klíčem k efektivnímu řízení dodavatelského řetězce, ať jde o zajištění jeho integrity nebo zvládání rychlého růstu a komplexity.
1. NASA: Zajištění integrity dodavatelského řetězce
V roce 2013 vyzval americký Kongres vesmírnou agenturu NASA, aby zlepšila proces řízení rizik svého dodavatelského řetězce, zejména ve vztahu k nákupům informačních a provozních technologií za více než 800 milionů dolarů.
Významnou roli při splnění těchto požadavků hrála analýza dat, především zavedení nástroje od firmy Interos pro řízení rizik dodavatelského řetězce s využitím umělé inteligence. „Úspěch s tímto nástrojem nakonec vedl k tomu, že se náš program stal sdílenou službou v rámci celé agentury,“ říká Kanitra Tyler, ředitelka služby řízení rizik dodavatelského řetězce (SCRM) NASA.
Seznam produktů, který centrálně spravuje SCRM, umožňuje všem centrům a jednotkám NASA využívat informace shromážděné platformou Interos a zároveň aplikovat u nákupních rozhodnutí svůj proces řízení rizik podle vlastních rizikových profilů a tolerancí. „Zajištění integrity dodavatelského řetězce je pro NASA zcela zásadní,“ říká Kanitra Tyler. „Máme omezení týkající se výrobků a komponent z citlivých zemí a nulovou toleranci vůči padělkům a narušeným produktům. Udržování podrobného přehledu o dodavatelském řetězci nebylo vždy snadné.“
V dnešní době, kdy pandemie komplikuje dodávky zboží po celém světě, je ještě důležitější řešit případné výpadky rychle a efektivně. Analýza dat vesmírné agentuře pomáhá ošetřit zvýšená rizika díky detailním informacím o všech úrovních a faktorech dodavatelského řetězce v reálném čase.
Dříve NASA zajišťovala integritu dodavatelského řetězce ručně, kdy jednotliví analytici postupně prověřovali každého dodavatele. „Uvědomovali jsme si, že abychom dokázali držet krok s rostoucím tempem technického vývoje, potřebujeme něco, co nám poskytne lepší přehled, zbaví nás manuální práce a umožní průběžně poskytovat našim programům informace a analýzy produktů a služeb,“ říká Kanitra Tyler.
Smyslem služby řízení rizik je vyhledávat a snižovat rizika, a umožňovat tak různým programům NASA, aby se soustředily na své cíle a nemusely se zabývat bezpečností a integritou IT komponent. Pomocí analýzy dat na platformě Interos mohla NASA automatizovat procesy a výrazně zlepšit přehled o svém dodavatelském řetězci.
„Analytická funkce, kterou poskytuje strojové učení, nám ušetřila bezpočet hodin práce díky automatizovanému a průběžnému zpracovávání informací. Pracovníci se mohou věnovat cílenému hloubkovému prověřování konkrétních případů podle potřeby,“ říká Tyler a uvádí i konkrétní čísla. „Od zavedení platformy naše služba SCRM odhalila přes 4.500 dodavatelů, o nichž jsme dříve nevěděli. Také jsme zjistili, že asi 400 z těchto dodavatelů sídlí v citlivých zemích, řada má problémy se solventností, a jeden je dokonce firmou nastrčenou zakázanou ruskou společností.“
SCRM nyní může porovnávat dodavatele podle konzistentních kritérií. „Dříve naše posouzení rizik do značné míry záviselo na informacích od externích subjektů, například zpravodajských služeb. Strojové učení a analýza dat nám dává objektivní a konzistentní standard pro hodnocení dodavatelů a jejich posuzování oproti specifickým rizikovým tolerancím agentury.“
2. Intermountain Healthcare: Lepší kontrola plnění
Společnost Intermountain Healthcare, která provozuje 24 nemocnic a 215 klinik ve státech Utah, Idaho a Nevada, má rozsáhlý dodavatelský a logistický systém. Většinu činností v oblasti zásobování, které zajišťuje oddělení řízení dodavatelského řetězce (SCO), lze vylepšit analýzou dat, říká James Selfridge, manažer datových analýz.
„Elektronické přehledy v reálném čase jsou pro naši každodenní práci klíčové,“ říká Selfridge. „Jsou důležité nejen pro SCO, ale také pro naše zákazníky a dodavatele. Díky datům můžeme vylepšovat, co funguje, a napravovat, co nefunguje. Veškerá práce našeho analytického oddělení pomáhá SCO lépe rozhodovat a snižovat náklady.“
SCO potřebuje mít přístup ke všem analytickým platformám užívaným ve společnosti, aby bylo možné vytvořit úplný obraz o zásobování, říká Selfridge. Datoví analytici s pomocí nástrojů od několika dodavatelů tvoří z dostupných dat reporty. Ty ukazují, jak si CSO vede v řadě různých procesů.
Jedním z nich je „dokonalé vyplnění objednávky“, které v procentech ukazuje, kolik objednávek bylo dodáno na správné místo správnému zákazníkovi, se správnými položkami ve správném množství a ve správném stavu, ve správný čas, řádně zabalených včetně dokumentace a bezchybné faktury. Další je likvidace jednorázových pomůcek, řízení a logistika zásob nebo pandemický dashboard, jenž na každodenní bázi shrnuje údaje týkající se covidu-19. Analytická data během pandemie slouží jako důležitý podklad pro rozhodování podle dostupnosti produktů.
„Na základě všech těchto poznatků může SCO posoudit aktuální stav a začít přijímat opatření ke snížení nákladů nebo zvýšení efektivity, bezpečnosti či kvality,“ říká Selfridge. „Celkově datová analýza významně přispívá k úspěšnému řízení dodavatelského řetězce.“
3. Sanmina: Rychlá reakce na změny poptávky
Společnost Sanmina, která poskytuje služby výrobcům elektroniky, v posledních letech investovala do analýzy dat a technologií integrovaného dodavatelského řetězce kvůli získání uceleného přehledu a zlepšení plánování.
„Tradiční modely plánování dodavatelského řetězce založené na standardních systémech plánování potřeby materiálu (MRP) jsou pro potřeby dnešních dodavatelských řetězců použitelné jen omezeně,“ říká Manesh Patel, CIO a viceprezident společnosti Sanmina. „Naši zákazníci očekávají reakci na změny poptávky v řádu minut a hodin, nikoli dnů nebo týdnů.“
Včasné předání informací o takových změnách všem více než 60 výrobním podnikům společnosti Sanmina ve 22 zemích a tisícům jejich subdodavatelů je naprosto zásadní pro dodržení požadovaného harmonogramu dodávek. Mimoto schopnost komunikace v rámci dodavatelské sítě téměř v reálném čase zajišťuje, že podniky Sanmina a jejich dodavatelé vyrábějí správné produkty ve správnou dobu, což snižuje nadbytečné zásoby a zbytečné náklady.
Společnost konsolidovala datová sila, která historicky sloužila různým útvarům odpovědným za jednotlivé segmenty dodavatelského řetězce, vysvětluje Patel. Spojení nejnovějších technologií datových skladů, systémů pro plánování dodavatelského řetězce a konsolidovaných dat tvoří základ dodavatelské platformy.
Sanmina využívá platformu pro plánování dodavatelského řetězce RapidResponse od společnosti Kinaxis, která umožňuje získat přehled o dopadu změn poptávky v řádu minut díky zpracování rozsáhlých souborů dat v řádu stovek gigabajtů v operační paměti.
„Schopnost našeho managementu a zaměstnanců urychlovat a zkvalitňovat rozhodování o nabídce, poptávce a výrobní činnosti je nejvýznamnějším přínosem,“ říká Patel. „Dříve získání a zpracování informací pro analýzy trvalo velmi dlouho.“
Sjednocení souboru dat omezilo potřebu rekonciliace a ověřování a umožnilo přejít od pouhého vykazování informací k prediktivním analýzám. „Znalost, jakým směrem se ubírají klíčové ukazatele, a to nejen celkově, ale na detailní úrovni, umožňuje našim týmům lépe rozhodovat ku prospěchu našeho podniku,“ říká Patel.
Analýza dat pomohla společnosti Sanmina zvládat změny vyvolané pandemií koronaviru. „Na počátku pandemie jednotlivé části světa zavíraly průmysl a hranice v různé době. Když pandemie zasáhla například Malajsii, dokázali jsme rychle zjistit, kteří dodavatelé tím byli postižení, a analyzovat dopady na naše výrobní provozy, zákazníky a produkty na celém světě.“
„Dokázali jsme jednat rychle, rozhodovat na základě dat a řešit problémy s našimi zákazníky,“ říká Patel. „Schopnost udělat hloubkovou analýzu v řádu hodin namísto dní nás odlišuje od většiny konkurence.“
4. Extreme Networks: Podpora růstu a komplexity
Někdy je zavedení analýzy dat pro účely řízení dodavatelského řetězce motivováno především rychlým obchodním růstem a zvyšováním komplexity. Právě to je případ společnosti Extreme Networks, která dodává síťový hardware a software.
V letech 2016–2019 společnost uskutečnila čtyři akvizice včetně divize bezdrátových LAN řešení společnosti Zebra Technologies, divize kampusových síťových řešení společnosti Avaya, divize řešení pro datová centra společnosti Brocade a celé společnosti Aerohive Networks.
„Stejně jako u všech akvizic bylo sloučení dodavatelských řetězců nesmírně provozně i technicky náročné, uvážíte-li množství systémů, dodavatelů a partnerů zapojených do výroby, distribuce a implementace,“ říká Norman Rice, provozní ředitel společnosti Extreme.
Mezi hlavní problémy patřila absence „jediného zdroje pravdy“, mnoho manuálních činností a plánování a realizace založené na tabulkách v Microsoft Excelu a telefonátech. „Využili jsme příležitost a modernizovali celý proces, změnili strukturu a zavedli novou technologii pro řízení dodavatelského řetězce – včetně analytických schopností – s cílem zvýšit provozní efektivitu a sladit naši globální logistiku,“ říká Rice.
Kromě založení nového centra excelence dodavatelského řetězce s logistickými a IT experty společnost Extreme zavedla systém řízení zásob od firmy Kinaxis, který doplnil její vlastní systémy a jiné platformy.
Nová cloudová technologie umožnila současné plánování nákupu, nabídky, zásob, zákaznických služeb a realizace zakázek v reálném čase. Poskytla také uživatelskou konfiguraci parametrů, pravidel a analýz pro optimalizaci globálního fungování dodavatelského řetězce. „To vše bylo navrženo, vyvinuto a implementováno během osmi měsíců při začleňování dvou nových akvizic,“ poznamenává Rice.
Jedním z hlavních přínosů analytických schopností je lepší pochopení výkyvů dodávek a zásob podle jednotlivých produktů a regionů. Díky lepšímu přehledu firma omezila nedostatkovost produktů o 92 %. Optimalizované řízení zásob umožnilo konsolidovat sklady a snížit náklady na provoz distribučních center o 51 %.
Ještě před vypuknutím pandemie sehrála v roce 2019 centralizovaná automatizovaná správa zásob a analýza dodavatelského řetězce v reálném čase zásadní úlohu při obchodní válce mezi USA a Čínou o celní tarify. „Kdybychom neměli centralizovaný přehled o zásobách, těžko bychom uvalená cla přežili, nemluvě o pandemii,“ říká Norman Rice. „Díky detailnímu a úplnému přehledu o zásobách a globálních logistických operacích jsme bouři přečkali. Datová analýza přispěla k tomu, že je nyní v době pandemie náš dodavatelský řetězec flexibilnější a odolnější vůči různým narušením.“
