如何成为供应链可视性的黑带
来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2021-05-21
目标始终必须是使物流业务整体上为您公司的更广泛利益服务
而不是推动业务发展，当您弄清楚如何自动化可以并且应该在没有干预的情况下运行的流程时，真正的好处就会出现，更重要的是，您必须能够发现问题并主动解决问题的根本原因，COVID-19大流行的挑战强调，为了以更大的弹性和敏捷性进行运营，该行业必须转向现代，网络化的供应链，这些供应链应具有足够的透明度，以便能够快速查看，理解，学习和采取行动。
我们能够利用由人工智能（AI）推动的供应链运作的网络化整体视图所带来的转型优势
尽管我们多年来一直在讨论物流可见性平台，但是它们在功效和复杂性方面已经取得了重大进展，初的工作重点是与制造商及其供应商合作，以确保每个人都在播放同一首乐曲时获得终结果，换句话说，要确保有足够的库存来满足销售点的需求。由于进行了协作，因此必须建立一个供应链管理平台，使用户可以从整体上查看整个供应链，从品牌所有者到制造和分销，再到终消费者，其中包括来自实体零售商的销售点系统，在线零售商，增值转售商和许多其他人的数据-允许品牌所有者评估渠道中实际库存的数量，销售量以及销售量不是。然后，可以使用该输入来预测将要发生的情况并实际感知未来的需求。
人工智能为我们提供了比以前高出40％至50％的准确需求预测
这些预测可用于在制造业方面获得更准确的预测，增值经销商和许多其他经销商-允许品牌所有者评估渠道中实际有多少库存，销售了什么以及没有库存。然后，可以使用该输入来预测将要发生的情况并实际感知未来的需求。人工智能为我们提供了比以前高出40％至50％的准确需求预测，这些预测可用于在制造业方面获得更准确的预测。增值经销商和许多其他经销商-允许品牌所有者评估渠道中实际有多少库存，销售了什么以及没有库存，然后可以使用该输入来预测将要发生的情况并实际感知未来的需求，人工智能为我们提供了比以前高出40％至50％的准确需求预测，这些预测可用于在制造业方面获得更准确的预测。
可见性对于创建整体的
响应式的物流世界观也至关重要，过去物流管理往往是一个被动的过程，货运经理会确定哪些货物已准备就绪，然后寻找运输机会，这通常会导致不必要的长交货期，尤其是在涉及海洋运输时，如果从一开始就考虑物流需求（从生成订单的那一刻开始），就有可能在整个计划流程中充分意识到延迟和问题，目标是创建多个反馈循环，以生成一个环境，在其中完全了解正在发生的事情，并了解该环境是否在不断更新的基础上提供结果。
挑战的一部分是缺乏针对供应链数据和处理信息的应用程序的普遍认可的标准
有必要建立一个框架，为供应链中的所有参与者提供按需定制的数据处理方法，以支持来自应用程序编程接口（API）和电子数据交换的所有连接格式或数据协议，到Microsoft Excel电子表格和平面文件，平台提供商必须承担将所有这些转换成可用信息的负担，这些可用信息可以集成到物理供应链的单个数字孪生模型中，然后在输出端，平台可以产生所需的任何形式的信息，并将其发送给上游和下游合作伙伴。
这看起来像是平台提供商将与马士基等船运公司建立连接
以协调与提货单，订舱单等相关的数据，预订货运的托运人可以利用一根管道，无需建造35,000根管道，只需一根可重复使用的管道即可，终结果是这样的，如果您在整体的，数据丰富的环境中与供应链合作伙伴建立联系，则可以立即发现机会或中断，并有足够的机会来利用或解决它，这意味着在新笔记本电脑的销售超出预期的情况下，您可以快速扩大供应链并重新调整供应能力，同时根据空运和海运调整货运选项，或选择不同的配送点进行转移优先事项。这可能是空架子和击败竞争对手之间的区别。
回到空手道的比喻
而不是推动业务发展，当您弄清楚如何自动化可以并且应该在没有干预的情况下运行的流程时，真正的好处就会出现，更重要的是，您必须能够发现问题并主动解决问题的根本原因，COVID-19大流行的挑战强调，为了以更大的弹性和敏捷性进行运营，该行业必须转向现代，网络化的供应链，这些供应链应具有足够的透明度，以便能够快速查看，理解，学习和采取行动。
我们能够利用由人工智能（AI）推动的供应链运作的网络化整体视图所带来的转型优势
尽管我们多年来一直在讨论物流可见性平台，但是它们在功效和复杂性方面已经取得了重大进展，初的工作重点是与制造商及其供应商合作，以确保每个人都在播放同一首乐曲时获得终结果，换句话说，要确保有足够的库存来满足销售点的需求。由于进行了协作，因此必须建立一个供应链管理平台，使用户可以从整体上查看整个供应链，从品牌所有者到制造和分销，再到终消费者，其中包括来自实体零售商的销售点系统，在线零售商，增值转售商和许多其他人的数据-允许品牌所有者评估渠道中实际库存的数量，销售量以及销售量不是。然后，可以使用该输入来预测将要发生的情况并实际感知未来的需求。
人工智能为我们提供了比以前高出40％至50％的准确需求预测
这些预测可用于在制造业方面获得更准确的预测，增值经销商和许多其他经销商-允许品牌所有者评估渠道中实际有多少库存，销售了什么以及没有库存。然后，可以使用该输入来预测将要发生的情况并实际感知未来的需求。人工智能为我们提供了比以前高出40％至50％的准确需求预测，这些预测可用于在制造业方面获得更准确的预测。增值经销商和许多其他经销商-允许品牌所有者评估渠道中实际有多少库存，销售了什么以及没有库存，然后可以使用该输入来预测将要发生的情况并实际感知未来的需求，人工智能为我们提供了比以前高出40％至50％的准确需求预测，这些预测可用于在制造业方面获得更准确的预测。
可见性对于创建整体的
响应式的物流世界观也至关重要，过去物流管理往往是一个被动的过程，货运经理会确定哪些货物已准备就绪，然后寻找运输机会，这通常会导致不必要的长交货期，尤其是在涉及海洋运输时，如果从一开始就考虑物流需求（从生成订单的那一刻开始），就有可能在整个计划流程中充分意识到延迟和问题，目标是创建多个反馈循环，以生成一个环境，在其中完全了解正在发生的事情，并了解该环境是否在不断更新的基础上提供结果。
挑战的一部分是缺乏针对供应链数据和处理信息的应用程序的普遍认可的标准
有必要建立一个框架，为供应链中的所有参与者提供按需定制的数据处理方法，以支持来自应用程序编程接口（API）和电子数据交换的所有连接格式或数据协议，到Microsoft Excel电子表格和平面文件，平台提供商必须承担将所有这些转换成可用信息的负担，这些可用信息可以集成到物理供应链的单个数字孪生模型中，然后在输出端，平台可以产生所需的任何形式的信息，并将其发送给上游和下游合作伙伴。
这看起来像是平台提供商将与马士基等船运公司建立连接
以协调与提货单，订舱单等相关的数据，预订货运的托运人可以利用一根管道，无需建造35,000根管道，只需一根可重复使用的管道即可，终结果是这样的，如果您在整体的，数据丰富的环境中与供应链合作伙伴建立联系，则可以立即发现机会或中断，并有足够的机会来利用或解决它，这意味着在新笔记本电脑的销售超出预期的情况下，您可以快速扩大供应链并重新调整供应能力，同时根据空运和海运调整货运选项，或选择不同的配送点进行转移优先事项。这可能是空架子和击败竞争对手之间的区别。
回到空手道的比喻
众所周知，要赤手空拳突破木板，您不必专注于击打木板的表面，而只需将其指向几英寸即可，当今的供应链执行官需要不断地超越明显的障碍，并超越这些障碍以取得更好的结果。做到这一点的方法是连接到一个现代的，网络化的供应链平台，该平台旨在透明化并由AI支持，以具有远见卓识地采取行动。
商业联合会数据分析专业委员会
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