制定一個計劃，你將節(jié)省資源，避免頭痛。
在過去的十年中，隨著零售商提供無限、快速和免費送貨的壓力越來越大，致使供應鏈的復雜性大幅增加。頻繁的中斷，如貨物損壞或運送延遲，是這種趨勢的最常見現(xiàn)象。
制造業(yè)是一個資產密集型行業(yè)，即使是小規(guī)模的中斷，其成本也會迅速增加。一些制造商已經(jīng)在利用物聯(lián)網(wǎng)( IoT )、大數(shù)據(jù)和高級分析等數(shù)字技術來減少代價高昂的錯誤發(fā)生，并簡化運營。嵌入到供應鏈關鍵領域的低成本傳感器和連網(wǎng)設備正在傳送資產位置、質量和狀態(tài)的關鍵實時數(shù)據(jù)，例如，智能傳感器可以在運輸過程中檢測到貨物的異常溫度變化，從而可以立即采取糾正措施，防止?jié)撛跒碾y性貨物損失。
麥肯錫的一項研究發(fā)現(xiàn)，供應鏈已將大數(shù)據(jù)分析等技術納入43％的流程中，他們稱之為“數(shù)字化”。隨著總體成本、靈活性、效率和客戶滿意度的提高得到認可，這一數(shù)字有望繼續(xù)上升。
在進行這種數(shù)字化轉型之前，制造商必須首先采取以下五個重要步驟：
1、建立業(yè)務標準
在制造商開始獲得供應鏈數(shù)字化帶來的好處之前，他們必須建立以下指標和基準：
▲貨物的室內和室外實時位置
▲貨物的處理(如處理、溫度、濕度)
▲目的地距離與行程時間
這些數(shù)據(jù)有助于確定與業(yè)務目標一致的改進領域和關鍵績效指標。
例如，一家塑料供應商實施物聯(lián)網(wǎng)解決方案，以縮短從倉庫到貨運碼頭的周轉時間。員工將首先走遍整個倉庫，然后使用條形碼掃描收集到的包裹以便裝運，現(xiàn)場和運輸過程中包裹位置和狀況的實時可見性對于優(yōu)化解決方案效率至關重要。
2、確定重要的數(shù)據(jù)來源
接下來，必須識別重要的數(shù)據(jù)來源，并配備智能標簽，標簽具有GPS、溫度、加速度計、濕度和壓力傳感器。提前確定標簽很重要，因為太多的標簽可能會產生過多數(shù)據(jù)，還要浪費時間進行篩選，而太少標簽可能提供的數(shù)據(jù)太少而無法使用。
例如，一家中型海鮮經(jīng)銷商，關注從倉庫到單個零售商之間各種魚類的新鮮度，可能只需要在每種魚類中放置一個智能標簽。
3、積累數(shù)據(jù)、匯總數(shù)據(jù)并評估正確的處理級別
隨著關鍵數(shù)據(jù)源的識別和智能標簽的標注，所有實時數(shù)據(jù)都需要匯總到物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關中。根據(jù)業(yè)務目標，這些網(wǎng)關可以位于倉庫中、車輛上或兩者兼有，它們分析傳感器的實時數(shù)據(jù)，并提取和存儲所需的數(shù)據(jù)點，如速度、溫度和壓力。
具有額外業(yè)務目標的更復雜供應鏈將需要更多的數(shù)據(jù)處理，如果傳感器向分布在多個倉庫和車隊中的物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關發(fā)送數(shù)據(jù)，它們將需要被推到一個安全的云中，并在那里被處理，然后轉化為可操作的洞察力。
4、開發(fā)可視化和可操作分析的應用程序
計算和處理的數(shù)據(jù)只有在能夠轉化為清晰的業(yè)務洞察力時才有價值。實現(xiàn)這一點的最佳方法是開發(fā)具有可視化和報告工具的應用程序，如移動和web控制面板。
5、以自動化為先發(fā)制人
一旦物聯(lián)網(wǎng)資產管理解決方案啟動并運行，報告和分析開始實現(xiàn)，供應鏈中可能出現(xiàn)的許多問題都可以自動得到解決。這就是物聯(lián)網(wǎng)在供應鏈中力量最明顯的地方，自動化顯著降低了人力需求和人為錯誤的風險，尤其是在復雜的24/7—365操作中。
如果智能標簽傳感器報告其中一個海鮮經(jīng)銷商卡車在運輸途中的溫度超過平均水平，則會向駕駛員的移動設備發(fā)送警報。
最后，重要的是要記住，數(shù)字化更多是穩(wěn)定運行，而不是倉促激進。最好是適度地開始，然后在確定哪些解決方案和流程最有效之后再進一步發(fā)展。
物聯(lián)網(wǎng)解決方案，如智能資產管理，已經(jīng)對供應鏈的成功產生了迅速而顯著的積極影響。普華永道的一項研究顯示，“擁有高度數(shù)字化供應鏈和運營的公司每年可以獲得4.1％的效率提升，同時每年將收入提高2.9％。”
實時洞察和自動化問題解決為資產密集型企業(yè)帶來了更高效、更靈活的運營，使他們能夠更好地解決甚至預測客戶不斷變化的需求。如果數(shù)字化繼續(xù)以目前的速度發(fā)展，那么，全球工業(yè)中最重要的部分之一將會有一個前瞻性、預測性、自動化和個性化的未來。
原文作者：John Dauskurdas
