建立认知供应链的四个步骤
通过Samad Masood，阿纳比亚班塞兴，Vishwas Anand. 2019年8月|报告|9分钟阅读|本文的电子邮件|下载
消费者包装的商品供应链正在快速移动的市场中被拉伸到破碎点。创建基于人工智能和自动化的直播企业可能是一个解决方案。关键在于自动化数据分析和决策。
改变交付的压力
管理消费品供应链比以往任何时候都变得更加复杂。CPG品牌正在提供越来越多的渠道，具有较小的批量产品，这些产品种类更广泛，零售商正在努力争夺与其忠诚的最终消费者竞争。
一个精彩的BCG报告1从2018年突出了这十年上半年供应链管理人员的困境。他们的研究发现，2010年和2014年间按时交付性能急剧下降，下降7.5％，2016年略微反弹。
该报告的三分之一的受访者引用了供应链复杂性和渠道扩散，作为影响服务水平和成本的三大问题。近一半的物流成本和客户服务作为常年问题。
整个行业的共识是更好地利用现有数据来预测需求变化，并通知供应链合作伙伴。但随着复杂性的不断增加，以及对低成本服务的需求不断增加，如果没有在自动化方面的重大投资，实现这一目标就很困难。问题是，从哪里开始?
移动太快了
问题是消费者一直在快速变化。城市化程度的提高、家庭规模的缩小(或人们组建家庭的时间推迟)以及消费者通过互联网的相互联系都起到了一定作用。这对CPG品牌如何设计产品和接触最终买家产生了巨大的影响。
消费者现在预计以多种零售格式和地点的形式以及在线和离线服务的形式。这导致了更多，更小的商店的增殖 - 大多数人无法持有大量库存，依赖于更定期的交付。
产品尺寸也在下降。产品越来越多地为个人而不是家庭设计。虽然这些可以以更高的余量出售，但它们也将搁置更快，需要定期补充。
CPG供应商面临的挑战是，他们往往与物流公司以吨位为基础进行交易。但由于需要将更小批量的重量更轻的产品运送到更广泛的地点，结果往往是卡车无法装载，浪费了资金。
在这方面，超市和零售链之间的价格战争和攻击性折扣已成为常态。这意味着零售商正在寻求尽可能降低成本。这常常涉及将库存推回供应商以保持其成本，进一步负担他们的网络并强迫他们在地理上更好地平衡库存。
当需求预测和库存平衡时，它无法有效地工作，它可能导致显着的错失销售。根据研究组IHL的说法，在全球范围内销售销售销售额销售额近1万亿美元，北美占1万亿美元2．
如果这还不够，整个行业还在竞争，看它能多快地为越来越精通互联网的消费者设计、发布和交付新产品。直接面向消费者和新创业品牌的崛起，以及通过数字营销瞄准微市场的增加，正推动消费品行业快速发展。你越快地发现一个新的趋势或消费细分市场，越快地找到资源并交付产品来满足这种需求，你就越有竞争力。
认知供应链的4个要素
这个不断变化、快速移动、成本意识强的市场正在将传统的供应链推向边缘。传统的预测需求、设计网络和平衡库存的手工流程正在变得不堪重负和过时。
供应链管理人员需要尽可能地降低成本并提高供应链吞吐量;答案在于增加技术使用来自动化过程，甚至可以管理一些思想。Infosys咨询调查发现，英国和德国的73％的公司计划将人工智能纳入供应链中，这是建立Infosys称之为现场企业的基础措施，这些步骤涉及现场企业，这些步骤感官，这会感受到和响应市场条件通过创建商业数据推动的数字大脑。
机器人过程自动化是第一步，涉及复制仍然被手动输入和管理的常见计算任务的软件。但是，通过访问供应链中可用的数据质量，并将其与来自互联网的大数据源相结合，现在可以开始应用“认知”自动化技术。
例如，机器学习算法可以用于通过大型事务数据集筛选以识别模式并推荐解决方案。同时，预测分析和人工智能算法可以开始帮助对未来做出决定以及复杂网络的当前管理。
当然，这些技术在CPG供应链中仍然是很早的日子。然而，这些技术的严重实验和部署正在发生跨行业。医疗保健，银行，公共政策，工业设计，数字营销 - 所有这些业务领域都习惯于将其数据与认知技术相结合，以提高效率并预测变化。
对于CPG供应链，我们看到了四个元素，其中认知技术可以发挥转型作用（图1）。
图1.认知供应链的四个元素
来源：Infosys.
这些元素一起工作不仅仅是为了加快速度和降低成本。他们还全面提升CPG供应商的能力，更好地服务和与他们的零售客户合作。它们的实施应该具有真正的转型效应，不仅影响供应链的运行，还影响整合CPG品牌如何与合作伙伴一致管理业务。
预测：传感变化
传统的供求规划往往无法准确预测需求的突然上升或下降。这通常是因为预测是基于历史数据的。不过，根据定义，这种方法很难确定新的趋势或意外事件。
为了提高准确性，预测员正在使用更广泛的数据范围来帮助他们建立更全面的需求视图。这些通常包括外部因素，例如天气，学校假期，季节性节日或地方和区域活动。但越来越多的这些可以与更广泛的“大数据”如社交媒体监控，以及与零售商的产品安置有关的数据，品牌或渠道合作伙伴的营销活动，以及从事互联网监控信息植入产品，托盘和过道的装置。
这是一种更全面、实时的方法，可以支持更有前瞻性和敏捷的需求计划。在这个模型中，预测更多的是“感知”而不是预测。但要想继续工作，它需要不断地使用来自内部、合作伙伴和在线来源的广泛且大量的数据。这就是机器学习和人工智能可以开始发挥作用的地方。然而，与零售、物流和渠道合作伙伴的合作和联系也同样重要。
计划：平衡网络
一旦供应商具有良好的预测和预测过程，下一步就是在整个供应链中管理生产和库存，以效率快速响应。实际上，当零售商迫使库存到供应商的年龄时，供应链的强大库存平衡是至关重要的，但是当他们需要股票时，期待更短的交货时间。
这需要多个运动部件的编排，并非所有这些都由CPG供应商拥有（图2）。
图2。供应链的复杂性阻碍了敏捷性
来源：Infosys.
工厂生产水平，物流合作伙伴，集线器和辐条仓库，所有这些都必须协调和同步，以便迅速提供多个最终目的地。为了进一步复杂化问题，这需要全球工作，并考虑到CPG公司与客户及其自己的物流合作伙伴和原材料供应商有合同和服务级别协议。
显然，管理卷数据的卷和分析是超出任何人类，以管理这一复杂的合作伙伴，合同和物理产品所需的分析。就像它一样，今天大多数CPG只能每周一次获得网络库存的更新视图。这是诸如先进的分析，机器学习和人工智能等认知能力，可以最好地用于通知和运行决策。它们不仅可以加快实时跟踪和管理卷的能力，但所吸取的经验教训还可以帮助未来与供应商和客户的合同安排。
控制：影响需求
认知供应链的下一个元素是关于试图影响需求的全部，以便主动管理库存平衡。这很重要，因为在预测和规划不够时总会有时，库存供过于求或中断出现。
Control有两个组件，它们建立在前两个元素Predict和Plan之上。首先，了解并最大化基于库存位置，可用性和成本来实现盈利——这应该从计划活动中清楚。第二，通过价格促销或改变激励措施来影响需求，以便零售商增加或减少围绕特定产品的促销活动——这一过程应该通过预测过程来告知。
鉴于CPG产品通常是相当商品化的，价格可以是控制的重要杠杆。并且这种控制可以通过改变产品定价或投资营销活动来直接。或者可以通过调整零售商可以在产品或产品格式上获得的边距来进行更加间接的，这反过来会推动他们的产品放置和促销活动。另一种方法是根据买方的需求和要求给出可变定价 - 但在下一节中的内容更多。
从根本上说，这一元素是一种支持活动，有助于CPG供应商管理其需求、生产和库存，并应被视为一层活动，循环回到预测和计划过程中。
分享:透明度在
最终元素更具哲学，应该是整个过程的一部分而不是特定的活动。为了使上述任何工作，数据以及由其制定的决定，需要尽可能透明地在网络和所有利益相关者中分享。
这不仅仅是为了帮助平滑收集和分析供应链中多种连接的大量信息的操作问题。它也是因为与物流，零售，营销和其他渠道合作伙伴成功合作，需要有一个Quid Pro。
认知供应链方法使所有人都有益，但它是CPG供应商定义它并驱动其创建的优势。如果链中的每个链接从这种新方法中没有明确透明的益处，那么它能够根据共享知识和方向做出自己的决策，然后关系将分解。
从销售角度来看，CPG供应商可能非常强大。如果零售商可以实时地看到其在供应链上的决定的后果，那么账户管理人员可以更好地协同管理期望和价格。这应该导致零售商返回工厂的更强大的联系和更有效和协调的行动。这是一部分存在的东西，但受到手动过程和效率低下的阻碍。
建立现场生态系统
认知供应链是Infosys定义为现场企业的子集，其中数据用于燃料感应，诊断，预测和愈合的数字大脑。将其应用于供应链，这四个元素将现场企业推向业务之外，将其连接到合作伙伴和客户的生态系统。
想象一下，能够根据当地事件或天气变化的新信息自动重新路由库存 - 并且链条的所有部分都是无缝的实时无缝的，对每个合作伙伴的正确额外付款和SLA．为了覆盖成本，计算新的价格点或通过零售商来生成并通过零售商向客户传达给客户，在线和物理。
虽然今天可能似乎很远，消费品市场的竞争力将基于敏捷和速度的混合，结合访问和控制，交付网络的影响和影响。
认知供应链的出现将在内部改变CPG公司。需要重新设计技能，数据和流程以支持算法LED的未来。但它还将重塑供应链中不同合作伙伴之间的集成和合作。电源目前与买家一起，供应商往往是在需求的关系中。认知供应链可以帮助纠正这种不平衡。
