原創(chuàng)|行業(yè)資訊|編輯:況魚杰|2020-06-18 10:32:51.030|閱讀 182 次
概述:現(xiàn)在的制造業(yè)環(huán)境是很復(fù)雜的,是前所未有的,已經(jīng)有很多報(bào)道過了,而且信息內(nèi)容都是及時(shí)和有保證的。?疫情;英國(guó)脫歐分拆;與主要貿(mào)易伙伴的近戰(zhàn)戰(zhàn)爭(zhēng),在關(guān)稅之上疊加關(guān)稅;石油戰(zhàn)爭(zhēng)這些因素都加劇了當(dāng)前制造業(yè)環(huán)境的不確定性?,誰能肯定的說商業(yè)環(huán)境不會(huì)再變化了呢?
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鞭鞘效應(yīng)
現(xiàn)在的制造業(yè)環(huán)境是很復(fù)雜的,是前所未有的,已經(jīng)有很多報(bào)道過了,而且信息內(nèi)容都是及時(shí)和有保證的。疫情;英國(guó)脫歐分拆;與主要貿(mào)易伙伴的近戰(zhàn)戰(zhàn)爭(zhēng),在關(guān)稅之上疊加關(guān)稅;石油戰(zhàn)爭(zhēng)這些因素都加劇了當(dāng)前制造業(yè)環(huán)境的不確定性,誰能肯定的說商業(yè)環(huán)境不會(huì)再變化了呢?
在近期的情況看來,市場(chǎng)已經(jīng)達(dá)到了人們認(rèn)為不可能的高峰,但是因?yàn)樾枰紤]近來因?yàn)橐咔榉怄i的因素,大多數(shù)企業(yè)被迫從根本上改變重點(diǎn)。自2019年年中以來,制造業(yè)處于低迷狀態(tài),但仍專注于市場(chǎng)份額和股東價(jià)值,其重點(diǎn)已轉(zhuǎn)變?yōu)楸3至鲃?dòng)性和保持現(xiàn)金流。這種極端的樞紐已經(jīng)改變了業(yè)務(wù)重點(diǎn),但是從長(zhǎng)遠(yuǎn)看來,這是一種好的轉(zhuǎn)變。
有許多解決方案可推動(dòng)企業(yè)提高供應(yīng)鏈敏捷性,例如改進(jìn)的需求預(yù)測(cè),風(fēng)險(xiǎn)建模,機(jī)器人自動(dòng)化,儀表板部署以及預(yù)防措施-預(yù)測(cè)性維護(hù)。但是,當(dāng)我們想到制造供應(yīng)鏈時(shí),我們想到的第一件事就是以原材料或制成品的形式進(jìn)行庫(kù)存,因?yàn)閹?kù)存一直是制造業(yè)的地基。
庫(kù)存通過充當(dāng)使需求和供應(yīng)脫鉤的緩沖區(qū)解決了許多制造難題。隨著需求激增,制成品庫(kù)存迅速?gòu)浹a(bǔ)了對(duì)客戶的未兌現(xiàn)承諾。當(dāng)供應(yīng)減少時(shí),原材料庫(kù)存又會(huì)增加負(fù)載以保持制造過程的穩(wěn)定和可預(yù)測(cè)。庫(kù)存使每月的一次活動(dòng)減少了供應(yīng)鏈流程,如需求計(jì)劃和原材料采購(gòu)。我們不再擁有每月進(jìn)行一次管理的奢侈,現(xiàn)在需要一個(gè)更加敏捷的過程。
第一次沖擊
隨著中國(guó)在2月陷入嚴(yán)重封鎖,一家未具名的全球一級(jí)汽車結(jié)構(gòu)材料供應(yīng)商報(bào)告了3月份的零發(fā)票。此類事件的連鎖反應(yīng)非常明顯。麥肯錫(McKinsey)最近的一份報(bào)告指出,封鎖對(duì)第一季度的中國(guó)需求產(chǎn)生了深遠(yuǎn)的影響:零售額下降21%,乘用車銷售下降90%,消費(fèi)者支出下降60B RMB,智能手機(jī)銷售下降40%。
現(xiàn)在已經(jīng)6月了,工廠已經(jīng)從最初的需求沖擊中慢慢恢復(fù)了工作,現(xiàn)在他們準(zhǔn)備面對(duì)這類供應(yīng)的沖擊,僅僅是庫(kù)存是無法解決的。借鑒中國(guó)面對(duì)疫情的經(jīng)驗(yàn),明顯可以看到供應(yīng)受到鞭鞘效應(yīng)的影響,因?yàn)楣境淦淞恐挥?5%的員工返回到非最佳運(yùn)營(yíng)水平的工廠,有限的裝卸和運(yùn)輸,以及估計(jì)有200萬個(gè)非最佳位置的海運(yùn)集裝箱會(huì)遭受損害,并以合理的價(jià)格運(yùn)輸他們。由于公司一直在依靠安全庫(kù)存維持生計(jì),因此尋求快速補(bǔ)充其供應(yīng)鏈,所以他們已從海運(yùn)轉(zhuǎn)為空運(yùn),而空運(yùn)導(dǎo)致成本翻了一番。
綜上所述,工廠不再能夠像過去那樣依賴其久經(jīng)考驗(yàn)的真實(shí)供應(yīng)鏈。對(duì)敏捷性的需求比過去更加重要。涉及洞察力的敏捷性使企業(yè)能夠制定實(shí)時(shí)決策,權(quán)衡各種選擇和機(jī)會(huì)。
回應(yīng)–供應(yīng)鏈4.0
工業(yè)4.0的轉(zhuǎn)變是由為特定用途量身定制的低廉的過程傳感器,強(qiáng)大的邊緣計(jì)算設(shè)備(可重復(fù)進(jìn)行自主決策),執(zhí)行分析和存儲(chǔ)的云計(jì)算以及即將到來的5G開啟的。它打開了數(shù)據(jù)高速公路的通道,使制造擺脫了硬連線連接鏈。
運(yùn)營(yíng)已經(jīng)接受了其數(shù)字化轉(zhuǎn)型,因為幾乎每個(gè)制造業(yè)現(xiàn)在都實(shí)現(xiàn)了預(yù)測(cè)性維護(hù),并且取得了巨大的成功,從而將機(jī)器停機(jī)時(shí)間減少了近50%。是時(shí)候讓供應(yīng)鏈4.0獲得同樣的好處了。制造供應(yīng)鏈為滿足提高敏捷性需求而采取的一些行動(dòng)是:
敏捷需求預(yù)測(cè)在最簡(jiǎn)單的定義中,它是對(duì)未來購(gòu)買事件的預(yù)測(cè)。預(yù)測(cè)一旦成為基于歷史購(gòu)買模式的一維基于過程的單例,將在很大程度上受益于大數(shù)據(jù)和高級(jí)分析以及知識(shí)工作的自動(dòng)化。
大數(shù)據(jù)現(xiàn)在具有利用預(yù)測(cè)分析功能將需求預(yù)測(cè)轉(zhuǎn)換為需求計(jì)劃的能力,該需求分析既要考慮內(nèi)部數(shù)據(jù)源(ERP,SCM或MES系統(tǒng)),又要分析數(shù)十到數(shù)百個(gè)數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)(預(yù)測(cè)維護(hù)也是如此) (市場(chǎng)趨勢(shì),天氣,公共假期,消費(fèi)者價(jià)格指數(shù)等)以提供對(duì)庫(kù)存,補(bǔ)貨計(jì)劃以及最終分配計(jì)劃的實(shí)時(shí)洞察,從而得出工廠需求的圖像。
由于供應(yīng)鏈現(xiàn)在存在一些缺陷,因此將供應(yīng)鏈中的洞察力與需求聯(lián)系起來,將提高客戶滿意度,降低運(yùn)輸和加急成本,并在庫(kù)存過多或不必要時(shí)增加現(xiàn)金流。
石油和天然氣行業(yè)長(zhǎng)期以來一直使用數(shù)字的孿生Monte Carlo仿真來識(shí)別易受攻擊的設(shè)備,容量存儲(chǔ)設(shè)施和其他供應(yīng)鏈的弱點(diǎn),隨著業(yè)務(wù)條件的動(dòng)態(tài)變化,它現(xiàn)在可以確定最佳的供應(yīng)鏈選擇。 這種方法有可能應(yīng)用于消費(fèi)者的購(gòu)買需求,對(duì)供應(yīng)鏈和分銷鏈的強(qiáng)度進(jìn)行分析,以及對(duì)可能導(dǎo)致商品流中斷的工廠車間設(shè)備或過程進(jìn)行評(píng)估。
但是,機(jī)器人實(shí)現(xiàn)的成本可能很高,并且被認(rèn)為是相當(dāng)成熟的用例。可以將其他自動(dòng)化技術(shù)應(yīng)用于企業(yè),例如利用掃描儀,信標(biāo)或其他遙測(cè)設(shè)備來提高庫(kù)存計(jì)數(shù)的準(zhǔn)確性,實(shí)時(shí)供應(yīng)鏈車隊(duì)的位置,或者監(jiān)視許多地區(qū),時(shí)區(qū)和商業(yè)區(qū)域的庫(kù)存網(wǎng)點(diǎn)。很多的重型設(shè)備制造商最大的挑戰(zhàn)之一是在需要時(shí)在倉(cāng)庫(kù)或工廠車間找到零件。
通過利用運(yùn)營(yíng)中的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化企業(yè)數(shù)據(jù)(數(shù)據(jù)歷史記錄器,傳感器,信標(biāo))并將其與業(yè)務(wù)流程數(shù)據(jù)(ERP,SCM,MES)結(jié)合,公司可以從所需的任何粒度級(jí)別獲得創(chuàng)建儀表盤的好處 。向下鉆取功能允許在組織需要的任何級(jí)別上深入檢查變量,以獲取可行的見解。
下一個(gè)計(jì)劃恢復(fù)常態(tài)?
你為什么打算回到原來的常態(tài)?隨著供應(yīng)鏈的穩(wěn)定,大流行病的不可預(yù)測(cè)性可以用作競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。這些時(shí)間為我們提供了從根本上重新考慮供應(yīng)鏈設(shè)計(jì)的機(jī)會(huì),從而減少了將來出現(xiàn)漏洞的可能性。此外,從大數(shù)據(jù)角度看,除了依賴更多實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)之外,計(jì)劃過程本身還可以更頻繁地運(yùn)行,并且可以依賴更大的數(shù)據(jù)集運(yùn)行,從而可以在更短的時(shí)間范圍內(nèi)進(jìn)行計(jì)劃,從而提高了急需的供應(yīng)鏈敏捷性。
關(guān)于Cloudera
在 Cloudera,我們相信數(shù)據(jù)可以使今天的不可能,在明天成為可能。我們使人們能夠?qū)?fù)雜的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為清晰而可行的洞察力。Cloudera為任何地方的任何數(shù)據(jù)從邊緣到人工智能提供企業(yè)數(shù)據(jù)云平臺(tái)服務(wù)。在開源社區(qū)不懈創(chuàng)新的支持下,Cloudera推動(dòng)了全球最大型企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型歷程。
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