Дениз Байерс, исполнительный партнер по работе с клиентами в Aera Technology

Серьезные проблемы подрывают планирование продаж и операций (S&OP) и цепочку поставок. Они характеризуются чрезвычайной сложностью и глубокими глубинными причинами, которые не поддаются традиционным решениям.

Как описано в Harvard Business Review, сложные проблемы — это «противоположность трудным, но обычным проблемам, которые люди могут решить за ограниченный период времени, применяя стандартные методы. Традиционные процессы не только не решают серьезных проблем, но и могут усугубить ситуацию, порождая нежелательные последствия». Именно это происходит с программами S&OP в крупных мировых компаниях в сфере потребительских товаров, промышленности, фармацевтики и других отраслях. Компании терпят неудачу в своих усилиях по достижению целей S&OP — связать внутренние процессы снабжения, производства и распределения с внешними продажами, маркетингом и управлением клиентами, что в конечном итоге страдает от низкого уровня зрелости S&OP. Кто виноват?

Дьявол в данных

Данные являются основной причиной коварных проблем в S&OP. Он сложный, разрозненный и не в реальном времени. Информация сегодня необычайно сложна, объемна и накапливается с головокружительной скоростью. S&OP зависит от данных из ERP, CRM, планирования, продаж, маркетинга, управления складом, партнерских систем и других приложений — почти полного набора бизнес-приложений на крупных глобальных предприятиях.

Разбросанность по системам приводит к тому, что данные разрознены и фрагментированы. Компании могут переместить его в хранилище данных или озеро данных, но затем столкнутся с проблемой сортировки зёрен от плевел. Какие данные актуальны, а какие нет для S&OP? Это критический вопрос, учитывая растущие объемы данных, но попытка ответить на него оказывается огромным, трудоемким и дорогостоящим испытанием.

Даже при некотором успехе данные могут устареть на дни, недели или даже месяцы. Между тем условия в продажах или в цепочке поставок меняются быстрее, чем вы успеваете щелкнуть пальцами. В конечном итоге компании принимают решения на основе устаревшей информации, а не данных в режиме реального времени, отражающих изменчивую динамику бизнеса.

Результат? У заинтересованных сторон нет единой версии правды, и они спорят о том, какие данные верны, что отнимает драгоценное время и деньги.

Новый подход к коварным проблемам S&OP

Для решения коварных проблем S&OP необходим новый подход. Вот где на сцену выходит когнитивная автоматизация, основанная на искусственном интеллекте и машинном обучении. Пришло время передать сбор данных и аналитику машинам, чтобы планировщики и руководители могли сосредоточиться на принятии разумных решений.

Эта когнитивная технология может сканировать корпоративные приложения почти в реальном времени, консолидировать и нормализовать данные на уровне когнитивных данных и применять алгоритмы искусственного интеллекта и машинного обучения для извлечения информации. Это избавляет участников S&OP от почти невыполнимой задачи по сбору информации и получению действенных идей.

Эта технология способна прогнозировать сценарии и рекомендовать действия для действительной оптимизации S&OP. Он может выявить проблему на складе или у поставщика, которая в противном случае была бы упущена из виду или не обнаружена в течение многих недель.

S&OP как важнейшая часть цифровой трансформации

Когнитивная автоматизация может принести трансформационные преимущества S&OP и операциям цепочки поставок в ведущих компаниях из списка Fortune 100. Крупные транснациональные корпорации могут легко увеличивать оборачиваемость запасов, сохранять оборотный капитал, согласовывать прогнозы продаж с источниками и производством и лучше соответствовать показателям уровня обслуживания для своевременной и полной доставки.

Эта автоматизация с искусственным интеллектом будет предвидеть сбои, обнаруживать проблемы до того, как будет нанесен ущерб, и предписывать действия по смягчению последствий. Это сделает S&OP по-настоящему стратегическим, а цепочки поставок устойчивыми, согласовав всю организацию вокруг бизнес-плана и обеспечив измерение и гибкость для адаптации к изменениям рынка.

Эта статья впервые появилась в журнале Supply & Demand Chain Executive.

—

Дениз Байерс является исполнительным партнером по работе с клиентами в Aera Technology с глобальными операциями, прибылями и убытками и опытом развития бизнеса с компаниями из списка Fortune 250, G2000 и средней капитализации в медико-биологических науках, здравоохранении и автомобильной промышленности. .