无接触供应链 ， 实现更智能、更快速的制造

白皮书 灵活的供应链，以实现更智能、更快速的制造 Abstract 实现无接触供应链所涉及的不仅仅是传统的增量自动化方法，这些方法专注于数据清理活动和可重复的日常任务。组织需要重新检查整个供应链，跨内部流程和外部接触点，并找到提供速度和准确性的机会。非接触式供应链可帮助制造商实现可衡量的业务成果，例如改善客户服务，降低运营成本和提高资产利用率。本文着眼于推动非接触式供应链需求的挑战。它还描述了针对特定供应链流程量身定制的策略，公司可以使用这些策略来系统地驱动无接触供应链。 实现非接触式供应链的挑战 Introduction Supplychainplanners花费大量时间汇总、清理 、丰富和分析供应链数据。一些研究表明，这些任务需要 最多50%-70%的规划人员的时间。剩余的30%- 40%的时间用于临时报告、故障排除和异常管理 ，所有这些 反映对运营中断和事件的反应性响应。这留下计划人员很少有时间从事战略决策，根本原因分析，战略思维和优化。 同样，在供应链方面，生产线高管花费大量精力追逐其他职能部门和业务合作伙伴，或收集数据以准备状态报告和仪表板。他们无法投入时间 战略举措，如流程改进，可以帮助实现业务成果和价值。 自动化重复活动是迈向无接触供应链的第一步。范围可以从平凡活动的经典自动化到实施 人工智能(AI)和机器学习(ML)支持的最新认知过程自动化，用于决策。 无接触供应链的目标是为供应链从业者创造时间来制定战略并改进其计划和执行方法。数据平台和 认知自动化是实现这一目标的理想工具。 许多因素，例如颠覆性的商业模式和数字技术的出现正在改变使用IT系统和技术执行业务功能的方式。但是一些制造商仍然使用古老的，本土的系统来进行供应链流程和应用。 数字化正在以前所未有的方式影响IT产品组合，使公司能够： •对本地和云应用程序采用混合方法 •用智能、智能和标准化的核心ERP记录系统取代大型整体ERP •实施具有行业特定功能的基于云的系统，以与生态系统参与者互动 •实现同类最佳的全渠道商务、法定和贸易合规以及第三方物流(3PL)协作，提高运营效率 •以标准化和可互操作的方式统一接口技术 业务流程跨越多个IT应用程序的现有IT环境的复杂性使得引入上述创新具有挑战性。更重要的是，它阻碍了提高价值链不同功能领域从业者效率的能力。 从计划到实现，从业者继续使用繁琐的高接触流程和工具。这项工作是数据密集型和手动的，系统提供的情报很少，因此不精确，响应缓慢，并且在每次交易或记录进行测量时成本高昂。 以下示例解释了自动化和手动供应链流程之间的成本差异 订单管理（来源：APQC开放基准）。 没有订单处理自动化的组织每1000美元的收入花费1.64美元来管理销售订单。拥有自动化订购系统的组织花费US 在同一流程中，每1,000美元的收入为1.11美元。对于 一家自动化整个流程并拥有20亿美元年收入的公司而言 ，成本差异超过100万美元。 外部文档©2021InfosysLimited 实现非接触式供应链转型的能力 价值链过程中有几个领域，例如计划，制造，来源，销售，交付和服务。这些领域中的每一个都有可能建立由自动化和认知方法支持的高速响应系统。 无接触供应链的机会 •智能预测：传统的预测是基于历史销售数 据进行的。计划员负责使用计划工具的有 无接触文规档划数字化的数字平台|数据湖|使用物联网•传感SK器U的:识物别流具可有见可预性测|需仓求库的操产作品。这意味着波动 性较小 计划Make来源出售和交付 SKU分类的认知方法 智能预测 情景规划，能够诊断异常、趋势、预期中断，并在较少或没有人工干预的情况下提出模拟 自动化需求感知和塑造 决定/拟议行动的文件 发送触发器以重新规划 供应状况需求发生重大变化时的制造总计划和调度 非接触式采购 非接触式应付账款 集成和自动化的采购和供应链 实时处理 供应方信号-实际和预期 非接触式订单管理 无触摸补货 重新构想供应链：重新构想情景和能力。 月需求计划周期的传统方法大约需要三周的准备时间。在此期间，计划人员和分析师的大部分时间是 每周和每天的计划活动主要包括以预定义的顺序执行IT任务，手动或半自动验证结果，以及手动评估例外列表。 无接触计划背后的想法是让自动化照顾 基本的重复活动。虽然某种程度的自动化确实存在于大多数组织中，手动干预的水平仍然很高。公司应该利用可以从数据中学习并建议决策行动的最新技术。要集成需求感知 通过需求规划，公司可以采取以下策略: toshortlivecycles,seasonality,andconsumerwhimsy.Thepatternsandrulesfortheseitemsareless 捕获和定义复杂，因此，认知引擎更容易学习。 •需求感应:需求感知最困难的部分是整理大量的关于SKU和客户细分的数据，这些数据来自不同形式的各种结构化和非结构化数据源。但这是 模式分析可帮助需求规划者跨产品、市场和时间维度制定准确、短期和细粒度的需求计划。 •异常管理:基于对过去采取的行动的模式分析，认知引擎可以学习在发生异常的情况下产生一组建议，从而提高运营效率。 限功能（例如异常值校正）评估影响销售历史记录的因素。此步骤可以自动化为支持AI/ML的数据分析解决方案。这些将分析从市场波动和制约因素，如制造能力到物流问题。 •趋势分析：这包括对过去趋势、当前消费者相关趋势、经济、政治、社会和天气相关数据的分析，还预测可能影响需求前景的未来趋势。 •所采取的行动的文件:手动文档用于跟踪手动决策，在系统驱动决策的情况下，系统本身会生成注释，从而节省时间和精力。 外部文档©2021InfosysLimited 非接触式订单管理非接触式采购 订单输入通常在承诺、计划和作为交付执行之前进入许多系统并通过不同的接触点。由于全渠道的激增以及客户参与度和订单摄入量的增加，订单管理已成为最复杂的流程领域之一。这些包括移动应用程序，电子商务门户，信息亭，电子邮件，电话，实时聊天，社交媒体等。基于APQC的客户信用和开票研究，以下是公司应该考虑自动化订单到现金流程的一些原因 ： •发票问题占所有手动销售订单干预措施的 25% •定价问题占手动销售订单干预措施的 20% •合同问题占手动销售订单干预措施的18 ％ •不正确的客户主数据占手动销售订单干预措施的 15% 无接触订单到现金的良好起点是深入研究应收账款和与这些领域相关的其他流程，以寻求流程改进。自动化可以标准化所有传入订单并提供运营优势，例如： •减少订单处理时间 •降低错误率 •降低每个订单的成本 •低日销售优秀(DSO) •更高的员工生产力 •减少人员和间接费用 •端到端订单到现金流程的周期时间更快 根据供应链规划中的APQC开放标准基准，优秀的执行者能够在没有人为干预的情况下处理94%的订单，而低执行者仍然需要20%或更多的人为干预。 采购领域的非接触式技术有助于部门减少 错误和返工，获得对流程的更多控制和透明度，快速定位错误或丢失的记录，并加快采购订单(PO)生成 和订购过程。在过去的二十年中，电子采购解决方案取得了长足的进步。随着引入自动化和基于AI/ML的内置场景元素的每个版本的发布，它们变得更加智能 。优化采购的主要领域包括但不限于: •3路发票匹配和处理：此功能存在于所有 ERP系统和电子采购解决方案中。最新功能包括AI/ML算法，用于执行与PO和交付匹配的发票， 根据认知学习能力管理例外情况，并在PO或发票处理时向买方提供建议。这有助于避免将来在3路发票匹配过程中出现错误。 •政策驱动的间接采购： 由于直接采购通常是通过MRP自动化的，因此源 determination,etc.,themainchallengesliesinindirectprocurement.Thisisahigh-volume,low-value,andhigh-complianceareawithalotofmanualinterventionneededforjobssuchasapprovals,manualreleaseof 供应来源的订单等。 一个简单的、基于规则的策略驱动 自采购解决方案可以提高运营效率。 •集成SCM和采购：这为运营效率的巨大提高提供了机会，并减少了人为干预。通常，在直接采购的情况下，计划驱动的采购驱动PO自动化，而事件驱动的采购仍然需要人工干预。供应链计划外事件和中断要求SCM，制造和采购紧密合作，以满足客户的承诺。这是一个需要单一的真相和可见性来源以及系统生成的建议发送到不同部门以加快行动的领域。 外部文档©2021InfosysLimited 无触摸补货 传统的分销需求计划（DRP）是一个多步骤，多天的过程，提出了一个可行的滚动90-120天的分销/补充 计划。这是繁琐而漫长的。鉴于当前的市场波动和动态供应链，补货计划与现实之间存在时滞。与其他流程一样，此流程也与多个系统和用户联系在一起 。智能DRP是实现无接触补货的有用步骤。无接触补货自动创建 建议使用客户交付计划进行库存补充。它还可以考虑当前和预计的库存情况，运输和仓库限制。 非接触式补货以及非接触式订单管理、集成生产和非接触式计划（需求计划和智能DRP）是更全面的数字供应链愿景的基础，因为它可能对整个供应链的信息流产生影响，从而实现更快、更智能的决策，从而推动更好的绩效成果。 •供应商和服务提供商获得更好的货运、材料、劳动力和设备规划预测 •客户服务合作伙伴可以确保更快地履行对客户的承诺 •Manufacturing确保高效及时的物料流，以支持最佳的生产计划 •分配规划者，从手动数据密集型工作中解脱出来，有更多的时间来监控具有不稳定需求模式的高容量项目的性能 •库存分析与仅根据人类判断做出的决定相比，可以进行调整以提供更好的情报 文件数字化 大量的时间花在处理来自PDF等文档的信息和来自非结构化来源的数据上，特别是在订单管理、采购、仓储和 运输功能。机器学习- 基于应用程序的应用程序可以轻松检测文档，提取数据并将其填充到预定义的基于规则的模板中。它还可以将其上传到系统中，就像标准电子数据交换（EDI ）消息一样。 外部文档©2021InfosysLimited 外部文档©2021InfosysLimited 实现无接触供应链的建议步骤 组织已经在处理复杂的供应链网络， 业务单元、需求链和大量的SKU。大量数据分散在不同的系统中 和平台。此外，由于宏观和微观因素，商业环境变得越来越不稳定。这一点的影响体现在客户满意度、盈利能力和市场共享上。 根据我们的经验，Infosys建议公司采用高速转型方法，以便他们能够调整愿景、结构和流程。我们认为，无接触供应链不是关于技术本身，而是更多关于以内聚性的方式结合结构、流程和最新技术 。以下指南在制定路线图时很有用： •组织变更管理和培训：组织必须通过首先培训员工来发展无接触供应链文化 intheuseofnewtechnologies.Companiesmustfocusondevelopingtheseskillsinternallywiththehelpofstrategicserviceproviders •跨SCM的整体方法：定义“无接触SCM”的愿景，并全面而不是零碎地概述计划-制作-源代码-销售和分发路线图及其影响 •审查部门/职能KPI:激励部门调整和自动化流程，以增强面向客户的流程和KPI，如订单管理、动态履行和可用性、按时完成和在途可见性 •基于规则的决策：为跨职能流程领域开发基于规则的自动化，以减少部门之间的摩擦 •优先处理面向客户的流程并实现自动化:对于每个流程步骤，确定并优先考虑可能由于手动/重复性工作而成为潜在瓶颈的面向客户的区域 •采用基于云的应用程序：为供应链带来效率和灵活性的一种廉价方法是采用云应用程序，它们可以轻松地与现有的