ດັ່ງທີ່ອຸດສາຫະກໍາໄດ້ຮຽນຮູ້, ທັງຄວາມຕ້ອງການຂອງຜູ້ບໍລິໂພກແລະທຸລະກິດສາມາດປ່ຽນແປງໄດ້ໃນກະພິບຕາ, ແລະຕ່ອງໂສ້ການສະຫນອງຍັງຕ້ອງກຽມພ້ອມທີ່ຈະເປີດ dime ເມື່ອຄວາມຕ້ອງການສິນຄ້າເກີດຄວາມບໍ່ສົມດຸນ. ພວກເຮົາແມ່ນຫນຶ່ງເດືອນເຂົ້າໄປໃນປີ 2023, ແລະການຄາດຄະເນທາງເສດຖະກິດສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າການເຮັດວຽກຫຼາຍຕໍ່ຫນ້າສໍາລັບວິສາຫະກິດມີສຸຂະພາບແລະຜົນກໍາໄລ. ເພື່ອຊ່ວຍຮັບມືກັບສິ່ງທ້າທາຍຕໍ່ຫນ້າແລະສ້າງການຮຽນຮູ້ຈາກອະດີດ, ຂ້າພະເຈົ້າໄດ້ອະທິບາຍຫ້າຍຸດທະສາດທີ່ສໍາຄັນສໍາລັບລະບົບຕ່ອງໂສ້ການສະຫນອງທີ່ມີຄວາມສໍາຄັນຢ່າງເລິກເຊິ່ງສໍາລັບທຸລະກິດທີ່ຈະມີຄວາມຄ່ອງແຄ້ວໃນປີຂ້າງຫນ້າ. ໄດ້ອ່ານ, ແລະໃຫ້ຂ້ອຍຮູ້ໃນຄໍາເຫັນວິທີທີ່ເຈົ້າເຫັນສິ່ງຕ່າງໆຈາກທັດສະນະຂອງເຈົ້າ.
Nearshoring ຂອງການຜະລິດເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນການຂາດແຄນການສະຫນອງ
ປີທີ່ຜ່ານມາໃນນີ້ ຖັນ, ຂ້າພະເຈົ້າໄດ້ຂຽນກ່ຽວກັບວິທີການແຜ່ລະບາດຂອງພະຍາດດັ່ງກ່າວສົ່ງຜົນກະທົບຕໍ່ການປະຕິບັດການ offshoring ຂອງບໍລິສັດອາເມລິກາໃນສອງສາມທົດສະວັດທີ່ຜ່ານມາ.
Offshoring ແມ່ນວິທີການທີ່ມັກ, ເປັນມິດກັບຄ່າໃຊ້ຈ່າຍທີ່ບໍລິສັດອາເມລິກາປະຕິບັດການຜະລິດຂອງພວກເຂົາຕັ້ງແຕ່ຊຸມປີ 1980. ການນໍາໃຊ້ແຮງງານຈີນທີ່ມີຕົ້ນທຶນຕ່ຳເພື່ອບັນລຸການຜະລິດທີ່ມີກຳໄລໄດ້ຊ່ວຍໃຫ້ຜະລິດຕະພັນຢູ່ໃນບັນຊີລາຍຊື່ການຜະລິດສາກົນ. ແຕ່ເມື່ອ COVID ລະບາດ ແລະຈີນປິດການຜະລິດໃນຫຼາຍຂົງເຂດ, ລະບົບໄດ້ຮັບຜົນກະທົບຢ່າງໜັກໜ່ວງ. ດັ່ງທີ່ຂ້າພະເຈົ້າຂຽນຫຼັງຈາກນັ້ນ, "ເຄື່ອງຈັກໄດ້ຍຶດ."
ໃນການຕອບສະຫນອງ, ຜູ້ຜະລິດອາເມລິກາໄດ້ກາຍເປັນປະສາດ, ແລະຈໍານວນຫຼາຍໄດ້ເລີ່ມຕົ້ນທີ່ຈະສຸມໃສ່ຍຸດທະສາດທີ່ຈະຈ້າງ rehoring ແລະໃກ້ shoring. ໂຊກບໍ່ດີ, ແນວໂນ້ມນີ້ໄດ້ມີຫິມະຕົກ ແລະຄາດວ່າຈະເຕີບໂຕໃນປີ 2023.
Nearshoring ເຮັດວຽກເນື່ອງຈາກວ່າມັນກ່ຽວກັບການໃກ້ຊິດກັບຜູ້ສະຫນອງ, ຜູ້ຜະລິດ, ແລະລູກຄ້າຂອງທ່ານ. ການຕັ້ງຢູ່ໃນຍຸດທະສາດຢູ່ໃນບັນດາປະເທດທີ່ຢູ່ໃກ້ກັບຄູ່ຮ່ວມງານຂອງທ່ານເຮັດໃຫ້ການເຂົ້າໃກ້ກັບທາງເລືອກທີ່ມີປະໂຫຍດໃນມື້ນີ້. ເຖິງແມ່ນວ່າຂອງພວກເຮົາ ການບໍລິຫານປະຈຸບັນແມ່ນເວົ້າກ່ຽວກັບການເຂົ້າໃກ້ ກັບບໍລິສັດເມັກຊິໂກ.
ຂ້າພະເຈົ້າກະຕືລືລົ້ນກ່ຽວກັບການຂະຫຍາຍຕົວຂອງ nearshoring. ການເພີ່ມຄວາມໄວໃນການຂົນສົ່ງ, ການສື່ສານທີ່ໃກ້ຊິດກັບຜູ້ສະຫນອງ, ແລະຄວາມສາມາດໃນການຕອບສະຫນອງຢ່າງໄວວາຕໍ່ການປ່ຽນແປງລະບົບຕ່ອງໂສ້ການສະຫນອງພາຍນອກແມ່ນຜົນປະໂຫຍດທັງຫມົດຂອງການປ່ຽນແປງນີ້. ຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ມັນເປັນເວລາທີ່ຈະນໍາເອົາຄວາມກ້າວຫນ້າໃນ AI ແລະການຜະລິດອັດຕະໂນມັດພ້ອມກັບການປະຕິບັດທີ່ໃກ້ຄຽງເພື່ອເພີ່ມ GDP ຂອງປະເທດຂອງພວກເຮົາ.
ເລັ່ງການຮັບຮອງເອົາ AI ແລະ ML ເຂົ້າໃນການປັບປຸງນໍ້າມັນເຊື້ອໄຟສໍາລັບປະຊາຊົນແລະຂະບວນການ
ການຮັບຮອງເອົາປັນຍາປະດິດ (AI) ແລະການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ (ML) ນໍາເອົາຜົນປະໂຫຍດຫຼາຍຢ່າງໃຫ້ກັບຜູ້ຜະລິດ, ລວມທັງການປັບປຸງປະສິດທິພາບ, ການປະຫຍັດຄ່າໃຊ້ຈ່າຍ, ແລະຄວາມສາມາດໃຫມ່. ຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ຂະບວນການຮັບຮອງເອົາເຕັກໂນໂລຢີເຫຼົ່ານີ້ສາມາດສັບສົນແລະມີຫຼາຍຮູບແບບ.
ໃນຂະນະທີ່ຄວາມທ້າທາຍທາງດ້ານເສດຖະກິດຍັງສືບຕໍ່ສໍາລັບທຸລະກິດສ່ວນໃຫຍ່, ຜູ້ຜະລິດທົ່ວໂລກຕ້ອງຮຽນຮູ້ທີ່ຈະຈັດລໍາດັບຄວາມສໍາຄັນຂອງດິຈິຕອນແລະການຄຸ້ມຄອງຄວາມສ່ຽງທີ່ດີກວ່າ. ພວກເຂົາສາມາດເຮັດສິ່ງນີ້ໄດ້ໂດຍການເພີ່ມປະສິດທິພາບການວິເຄາະການໃຊ້ຈ່າຍຂອງ MRO ຫຼື, ເປັນສ່ວນຫນຶ່ງຂອງຂະບວນການຈັດຊື້ຂອງພວກເຂົາ, ເປີດຕົວການແກ້ໄຂທາງປັນຍາຂອງຜູ້ສະຫນອງ.
ແນວຄວາມຄິດນີ້ໃຊ້ກັບອຸດສາຫະກໍາຕ່າງໆ, ຈາກ ອຸດສາຫະ ກຳ ການບິນ, ຜະລິດຕະພັນເຈ້ຍ, ຍານຍົນ. ສໍາລັບບໍລິສັດທີ່ເລີ່ມຮັບຮອງເອົາ AI ແລະ ML, ຂັ້ນຕອນທີ່ສໍາຄັນແມ່ນການກໍານົດພື້ນທີ່ສະເພາະຂອງຂະບວນການຜະລິດທີ່ສາມາດປັບປຸງດ້ວຍເຕັກໂນໂລຢີເຫຼົ່ານີ້. ນີ້ອາດຈະກ່ຽວຂ້ອງກັບການວິເຄາະຂໍ້ມູນຈາກລະບົບທີ່ມີຢູ່ແລ້ວເພື່ອກໍານົດຮູບແບບແລະແນວໂນ້ມ. ບໍລິສັດສາມາດຊອກຫາການປະຕິບັດເຊັນເຊີໃຫມ່ແລະລະບົບການເກັບກໍາຂໍ້ມູນຫຼືເຮັດວຽກເພື່ອເຮັດຄວາມສະອາດຂໍ້ມູນທີ່ມີຢູ່ເພື່ອໃຊ້ໃນແບບການຝຶກອົບຮົມ.
ເມື່ອຂໍ້ມູນແລະຊັບພະຍາກອນຢູ່ໃນສະຖານທີ່, ຜູ້ຜະລິດສາມາດເລີ່ມຕົ້ນການຝຶກອົບຮົມແລະນໍາໃຊ້ຕົວແບບ AI ແລະ ML ເພື່ອປັບປຸງພື້ນທີ່ເປົ້າຫມາຍຂອງຂະບວນການຜະລິດຢ່າງມີປະສິດທິພາບ. ເມື່ອທົດສອບ ແລະກວດສອບແລ້ວ, ຮູບແບບ AI/ML ສາມາດຖືກລວມເຂົ້າກັນໄດ້.
ເຕັກໂນໂລຍີ AI/cloud-based ໃຫມ່ເຫຼົ່ານີ້ສາມາດຊ່ວຍໃຫ້ຂໍ້ມູນປະສົມກົມກຽວກັນແລະເພີ່ມປະສິດທິພາບສະຖາປັດຕະຍະກໍາເຄືອຂ່າຍລະບົບຕ່ອງໂສ້ການສະຫນອງ. ເພື່ອອໍານວຍຄວາມສະດວກໃນຂະບວນການ, ພວກເຂົາອາດຈະຖືກປະສົມປະສານກັບລະບົບການຄວບຄຸມແລະຊອບແວທີ່ມີຢູ່ຫຼືຖືກນໍາໃຊ້ໃນການພັດທະນາການໂຕ້ຕອບແລະຂະບວນການເຮັດວຽກໃຫມ່ເພື່ອສະຫນັບສະຫນູນການນໍາໃຊ້ຕົວແບບ.
ຄວາມສໍາເລັດຂອງການຮັບຮອງເອົາ AI ແລະ ML ໃນຂະບວນການຜະລິດອາດຈະຂຶ້ນກັບການປັບຕົວໃນວັດທະນະທໍາຂອງບໍລິສັດ, ການຝຶກອົບຮົມພະນັກງານ, ແລະລະດັບຄວາມສ່ຽງແລະການປ່ຽນແປງທີ່ສູງຂຶ້ນ. ແຕ່ມັນຄຸ້ມຄ່າທີ່ຈະບັນລຸເປົ້າໝາຍຂອງການຫັນເປັນດິຈິຕອລ – ການປະຢັດທີ່ສຳຄັນ, ຄວາມສາມາດໃໝ່, ການປັບປຸງປະສິດທິພາບ ແລະຄວາມເຂົ້າໃຈເພີ່ມເຕີມຕໍ່ກັບໂຄງສ້າງຂອງສິນຄ້າຄົງຄັງ.
ການຮ່ວມມືຜູ້ຜະລິດ-ຜູ້ສະໜອງເພື່ອປັບປຸງ
ລັກສະນະທີ່ສໍາຄັນຂອງການເຄື່ອນໄຫວໃນປີນີ້ເຂົ້າໄປໃນ AI ແລະ ML ແມ່ນວ່າຜູ້ຜະລິດຈະຮ່ວມມືກັບຜູ້ສະຫນອງໄດ້ງ່າຍຂຶ້ນແລະດີກວ່າເກົ່າ. ການໃຊ້ລະບົບ AI ສາມາດຊ່ວຍໃຫ້ຜູ້ຜະລິດຮ່ວມມືກັບຜູ້ສະໜອງໄດ້ຢ່າງມີປະສິດທິພາບຫຼາຍຂຶ້ນ.
ການນໍາໃຊ້ການວິເຄາະການຄາດຄະເນແລະການປະເມີນຂໍ້ມູນຂອງ AI, ອົງການຈັດຕັ້ງຈະຊອກຫາວິທີໃຫມ່ໃນການວິເຄາະຂໍ້ມູນການຂາຍ, ການຜະລິດ, ແລະເວລານໍາຜູ້ສະຫນອງເພື່ອກໍານົດປະລິມານທີ່ເຫມາະສົມຂອງວັດສະດຸແລະຜະລິດຕະພັນທີ່ຈະຖືຢູ່ໃນຫຼັກຊັບ. ພວກເຮົາເອີ້ນອັນນີ້ວ່າ 'ຄວາມຈິງວັດສະດຸ,' ຊຶ່ງເປັນຄວາມສາມາດຂອງອົງການຈັດຕັ້ງໃນການຄຸ້ມຄອງສິນຄ້າຄົງຄັງເພື່ອ 'ສະເຫມີມີພາກສ່ວນທີ່ຖືກຕ້ອງ, ຢູ່ໃນສະຖານທີ່ທີ່ຖືກຕ້ອງ, ໃນເວລາທີ່ເຫມາະສົມ.
ດ້ວຍຂໍ້ມູນຈໍານວນຫລາຍທີ່ເຄື່ອນຍ້າຍຜ່ານລະບົບວິສາຫະກິດ, ມັນເປັນສິ່ງສໍາຄັນສໍາລັບທຸລະກິດທີ່ຈະເຂົ້າໃຈຢ່າງຄົບຖ້ວນກ່ຽວກັບຈໍານວນສິນຄ້າຄົງຄັງ, ເວລານໍາຜູ້ສະຫນອງ, ປະຫວັດການສັ່ງຊື້ແລະອື່ນໆຈາກຂໍ້ມູນ. ເຕັກໂນໂລຍີ AI ຊ່ວຍໃຫ້ຜູ້ຜະລິດສາມາດຄາດຄະເນຄວາມຕ້ອງການຜະລິດຕະພັນໄດ້ຢ່າງຖືກຕ້ອງ. ນີ້ອະນຸຍາດໃຫ້ພວກເຂົາຕິດຕໍ່ສື່ສານທີ່ດີກວ່າກັບຜູ້ສະຫນອງສໍາລັບລະບົບຕ່ອງໂສ້ການສະຫນອງທີ່ມີປະສິດທິພາບຫຼາຍຂຶ້ນ.
ເຄື່ອງມືການສື່ສານ AI ແມ່ນໃຊ້ແລ້ວໃນຫຼາຍອົງກອນ, ເຊັ່ນ: chatbots ທີ່ໃຊ້ AI, ຜູ້ຊ່ວຍ virtual, ແລະເຄື່ອງມືອື່ນໆ. ສິ່ງເຫຼົ່ານີ້ຍັງສາມາດຊ່ວຍໃຫ້ຜູ້ສະໜອງ ແລະຜູ້ຜະລິດຕິດຕໍ່ສື່ສານຢ່າງມີປະສິດທິພາບ, ສະໜອງຂໍ້ມູນໃນເວລາຈິງກ່ຽວກັບສະຖານະການສັ່ງຊື້, ວັນທີຈັດສົ່ງ ແລະຈຸດຂໍ້ມູນທີ່ສຳຄັນອື່ນໆ.
ການລົງທຶນດ້ານເຕັກໂນໂລຢີຈະສືບຕໍ່ເຖິງວ່າຈະມີຄວາມກົດດັນດ້ານເງິນເຟີ້
ເຖິງວ່າຈະມີອັດຕາດອກເບ້ຍສູງ, ຄວາມກົດດັນຂອງອັດຕາເງິນເຟີ້, ແລະເສດຖະກິດທີ່ບໍ່ແນ່ນອນ, ຜູ້ຜະລິດທີ່ສໍາຄັນຍັງສືບຕໍ່ລົງທຶນໃນການປະຕິບັດລະບົບຕ່ອງໂສ້ການສະຫນອງ AI ແລະເຕັກໂນໂລຢີຂອງພວກເຂົາ.
ການລົງທຶນກໍາລັງໄຫຼເຂົ້າໄປໃນບໍລິສັດເຕັກໂນໂລຢີທີ່ສາມາດຊ່ວຍໃຫ້ຜູ້ນໍາໃນລະບົບຕ່ອງໂສ້ການສະຫນອງເຕັກໂນໂລຢີ AI, ການວິເຄາະການຄາດຄະເນ, ອຸປະກອນອັດຕະໂນມັດ, ລະບົບຊອບແວສໍາລັບສາງ, ການແຈກຢາຍແລະການຂົນສົ່ງ, ແລະລະບົບຂໍ້ມູນຂ່າວສານແລະບັນທຶກການຄວບຄຸມ. Supply Chain Dive.
ຕົວຢ່າງຕົ້ນຕໍໃນຕົ້ນປີ 2023 ແມ່ນ MacroFab ທີ່ຜ່ານມາ 42 ລ້ານໂດລາໃນນະຄອນຫຼວງໃຫມ່ ສໍາລັບເວທີການຜະລິດເມຄຂອງຕົນສໍາລັບຜູ້ຜະລິດເອເລັກໂຕຣນິກ.
ໃນຄວາມເປັນຈິງ, ເກືອບ ⅔ (64%) ຂອງບໍລິສັດທີ່ໄດ້ສໍາຫຼວດຫຼ້າສຸດ ບົດລາຍງານອຸດສາຫະກໍາຕ່ອງໂສ້ການສະຫນອງໂດຍ MHI, ສະມາຄົມການຈັດການວັດສະດຸ, ການຂົນສົ່ງແລະລະບົບຕ່ອງໂສ້ການສະຫນອງທີ່ໃຫຍ່ທີ່ສຸດຂອງປະເທດ, ລາຍງານວ່າພວກເຂົາໄດ້ເພີ່ມການລົງທຶນດ້ານເຕັກໂນໂລຢີເຂົ້າໃນຕ່ອງໂສ້ການສະຫນອງຂອງພວກເຂົາ.
ບົດລາຍງານອື່ນຈາກ ສະຖາບັນຄົ້ນຄວ້າ CapGemini ສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າເກືອບ 40% ຂອງວິສາຫະກິດສໍາຫຼວດມີແຜນທີ່ຈະເພີ່ມທະວີການລົງທຶນເຕັກໂນໂລຊີເພື່ອຊຸກຍູ້ການຫັນເປັນທຸລະກິດຂອງເຂົາເຈົ້າແລະຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍ.
ໃນຂະນະທີ່ນັກລົງທຶນຊອກຫາທຸລະກິດທີ່ໃຊ້ AI ເພື່ອນໍາພາການຮັບຜິດຊອບ, ພວກເຮົາເຫັນອະນາຄົດທີ່ສົດໃສສໍາລັບບໍລິສັດທີ່ຈະຫັນປ່ຽນວິທີການຂອງພວກເຂົາໃນການຄຸ້ມຄອງຄວາມສ່ຽງດ້ານການດໍາເນີນງານຂອງພວກເຂົາດ້ວຍເງິນທຶນໃນການເຮັດວຽກໂດຍການສ້າງເຄືອຂ່າຍການສະຫນອງທີ່ມີຄວາມຍືດຫຍຸ່ນຫຼາຍຂຶ້ນ.
ອົງການຈັດຕັ້ງເພື່ອຊອກຫາວິທີການຫຼຸດຜ່ອນທຶນໃນການເຮັດວຽກຕາມຄວາມຕ້ອງການ Wanes
ໃນຂະນະທີ່ຄວາມກົດດັນທາງທຸລະກິດແລະອັດຕາເງິນເຟີ້ຍັງສືບຕໍ່ເພີ່ມຂື້ນໃນປີ 2023, ອົງການຈັດຕັ້ງອາດຈະສືບຕໍ່ຊອກຫາວິທີທີ່ຈະຫຼຸດລົງທຶນເຮັດວຽກຍ້ອນວ່າຄວາມຕ້ອງການຫຼຸດລົງ. ນີ້ສາມາດໄດ້ຮັບການສໍາເລັດໂດຍ ຫຼຸດຈຳນວນພະນັກງານ ແລະຍັງໂດຍການຈັດຕັ້ງປະຕິບັດມາດຕະການຕັດຄ່າໃຊ້ຈ່າຍຕ່າງໆ.
ບາງວິທີທົ່ວໄປທົ່ວໄປສໍາລັບບໍລິສັດທີ່ຈະຫຼຸດລົງທຶນເຮັດວຽກອາດຈະເປັນ:
- ເຈລະຈາເງື່ອນໄຂການຈ່າຍເງິນທີ່ດີກວ່າກັບຜູ້ສະຫນອງ
- ຄຸ້ມຄອງບັນຊີທີ່ຕ້ອງຈ່າຍ / ບັນຊີລູກໜີ້ໃຫ້ແໜ້ນແຟ້ນຂຶ້ນ.
- ປັບປຸງຂະບວນການຜະລິດເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນເວລານໍາ
- ເພີ່ມປະສິດທິພາບໃນການຄຸ້ມຄອງສິນຄ້າຄົງຄັງ, ເຊັ່ນ: ການປະຕິບັດລະບົບການຄຸ້ມຄອງວັດສະດຸທີ່ເປີດໃຊ້ AI ໃຫມ່ເພື່ອຊ່ວຍໃຫ້ມີຄວາມເຂົ້າໃຈຫຼາຍຂຶ້ນໃນລະດັບສິນຄ້າຄົງຄັງ;
- ຫຼຸດຜ່ອນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການດໍາເນີນງານໂດຍລວມໂດຍການຕັດຄ່າໃຊ້ຈ່າຍແລະການປົດຕໍາແຫນ່ງພະນັກງານ
ການຫຼຸດຜ່ອນທຶນໃນການເຮັດວຽກມີຄວາມສ່ຽງຕໍ່ການຜະລິດແລະການຈັດສົ່ງ, ດັ່ງນັ້ນການຕັດສິນໃຈເຫຼົ່ານີ້ຄວນຈະຖືກເຮັດຢ່າງລະມັດລະວັງ.
ອົງການຈັດຕັ້ງສາມາດເຄື່ອນຍ້າຍເພື່ອຊອກຫາໂອກາດສໍາລັບການຖອນເງິນທຶນເຮັດວຽກທີ່ບໍ່ໄດ້ໃຊ້ອອກຈາກໃບດຸ່ນດ່ຽງຂອງພວກເຂົາໂດຍການປະຕິບັດການຄຸ້ມຄອງວັດສະດຸຍຸດທະສາດ. ການເຮັດດັ່ງນັ້ນສາມາດຊ່ວຍໃຫ້ບໍລິສັດຫຼຸດຜ່ອນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍແທນທີ່ຈະເຮັດໃຫ້ພະນັກງານຖືກປົດຕໍາແຫນ່ງ. ຜົນປະໂຫຍດແມ່ນວ່າປະຊາຊົນຮັກສາວຽກເຮັດງານທໍາຂອງເຂົາເຈົ້າ, ບໍລິສັດຫຼຸດລົງຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນທົ່ວອົງການຈັດຕັ້ງ, ແລະມັນບໍ່ໄດ້ສູນເສຍພອນສະຫວັນທີ່ດີ. ພວກເຮົາຮູ້ສຶກວ່າເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນພື້ນທີ່ທີ່ຫຼາຍຄົນໃນ C-suite ຢາກຈະປະຕິບັດໃນໄລຍະຍາວ.
Source: https://www.forbes.com/sites/paulnoble/2023/01/30/level-up-your-supply-chain-in-2023-with-5-key-business-strategies/