เทคโนโลยีห่วงโซ่อุปทาน 5 อันดับแรกที่ส่งเสริมอีคอมเมิร์ซ

การแนะนำ

เมื่อเวลาผ่านไปหลายทศวรรษ ก็มีจุดเปลี่ยนมากมายที่ทำให้เกิดการเปลี่ยนแปลงเล็กๆ น้อยๆ ในห่วงโซ่อุปทาน ไม่ว่าจะเป็นโลกาภิวัตน์หรือการแพร่กระจายของอินเทอร์เน็ต นวัตกรรมรอบล่าสุดได้มาจากเทคโนโลยีห่วงโซ่อุปทานใหม่

เพื่อกระตุ้นให้บริษัทและผู้ประกอบการคิดถึงการต่อสู้กับโควิด เทคโนโลยีเหล่านี้กำลังสร้างหนทางข้างหน้าในด้านประสิทธิภาพและความยืดหยุ่น อ่านบทความนี้เพื่อค้นหาข้อมูลว่าเทคโนโลยีซัพพลายเชนใหม่ๆ สามารถช่วยให้แบรนด์อีคอมเมิร์ซดีขึ้นและคล่องตัวมากขึ้นได้อย่างไร

เทคโนโลยีห่วงโซ่อุปทานใหม่: เส้นทางสู่ประสิทธิภาพและความยืดหยุ่น

อนาคตของห่วงโซ่อุปทานถูกสร้างขึ้นบนรากฐานของเทคโนโลยีห่วงโซ่อุปทานใหม่หรือการประยุกต์ใช้กระบวนการที่เป็นอัตโนมัติ เทคโนโลยีเหล่านี้ปรับปรุงการตัดสินใจของมนุษย์และเพิ่มผลลัพธ์ทางธุรกิจ ได้รับการทดสอบโดยผู้เชี่ยวชาญทั่วโลกซึ่งเป็นเครื่องยืนยันถึงความแม่นยำ ความน่าเชื่อถือ และฟังก์ชันการทำงานเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่รวดเร็วยิ่งขึ้น

ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา มีเทคโนโลยีเหล่านี้จำนวนหนึ่งได้มาถึง สิ่งที่น่าสังเกตมากที่สุด ได้แก่ ปัญญาประดิษฐ์ หุ่นยนต์ และอัลกอริธึมการทำนายแห่งอนาคต เมื่อธุรกิจต่างๆ ซึมซับเทคโนโลยีเหล่านี้ในการดำเนินงานในแต่ละวัน จะนำไปสู่ประสิทธิภาพของห่วงโซ่อุปทาน

ห่วงโซ่อุปทานที่มีประสิทธิภาพช่วยให้การไหลเวียนของผลิตภัณฑ์ตรงเวลาในสถานที่ที่เหมาะสม ส่งผลให้มีต้นทุนผันแปรต่ำที่สุด ผู้บริหารฝ่ายการผลิตประมาณ 92% เชื่อว่าเทคโนโลยีเหล่านี้จะทำให้พวกเขามีความได้เปรียบทางการแข่งขันและมีความยืดหยุ่น

นี่คือสิ่งที่จำเป็นเพื่อให้ประสบความสำเร็จในช่วงการฟื้นตัวหลังการแพร่ระบาด พวกเขาสามารถกระจายความหลากหลายทางภูมิศาสตร์ รับประกันการมองเห็นแบบ end-to-end วิเคราะห์ความเสี่ยง และทนต่อการขาดแคลนแรงงานด้วยเทคโนโลยีห่วงโซ่อุปทานใหม่

6 เทคโนโลยีที่กำลังปฏิวัติห่วงโซ่อุปทานในปัจจุบัน

เทคโนโลยีห่วงโซ่อุปทานใหม่เปิดประตูสู่ห่วงโซ่อุปทานที่มีความยืดหยุ่น ตอบสนอง และมีประสิทธิภาพ ด้านล่างนี้เราจะพูดถึงเทคโนโลยีหกประการและบทบาทของพวกเขาในการกำหนดรูปแบบห่วงโซ่อุปทานให้สอดคล้องกับรูปแบบที่เพิ่งค้นพบ

1) Digital Twin และหอควบคุม

ฝาแฝดดิจิทัลคือแบบจำลองคอมพิวเตอร์ที่จำลองส่วนประกอบของห่วงโซ่อุปทานทางกายภาพในรูปแบบเสมือน แฝดดิจิทัลคือการผสมผสานระหว่างเทคโนโลยีหลายอย่างที่สร้างการจำลองห่วงโซ่อุปทานในความเป็นจริงเสมือน มันเกี่ยวข้องกับการประมวลผลแบบคลาวด์ การวิเคราะห์ขั้นสูง และความเป็นจริงเสริม และอื่นๆ อีกมากมาย

หอควบคุมเป็นโปรแกรมที่ตรวจสอบและจัดการห่วงโซ่อุปทานในทำนองเดียวกัน Digital Twin ที่รวมเข้ากับหอควบคุมจะเลียนแบบความสามารถของมนุษย์ในการตัดสินใจและการสื่อสารที่สำคัญ ยิ่งไปกว่านั้น พวกเขาถอดรหัสรูปแบบที่ซับซ้อนและคาดการณ์ปัญหาคอขวดของห่วงโซ่อุปทานด้วยการมองเห็นและตรวจสอบย้อนกลับได้ตั้งแต่ต้นทางถึงปลายทาง

บริษัทควรรวมห่วงโซ่อุปทานของตนเข้ากับหอควบคุมเพื่อการตัดสินใจแบบ end-to-end การทดสอบการพัฒนาใหม่ในห่วงโซ่อุปทาน และการคาดการณ์ข้อมูล หากไม่ทำเช่นนั้น การศึกษาของ Gartner (บริษัทที่ปรึกษาและวิจัยเทคโนโลยี) คาดการณ์ว่า 80% ในจำนวนนี้จะประสบความสูญเสียอย่างหนักภายในปี 2569

2) วิทยาการหุ่นยนต์และระบบอัตโนมัติ

ระบบอัตโนมัติที่สนับสนุนโดยหุ่นยนต์ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพคลังสินค้าอย่างมากในช่วงทศวรรษที่ผ่านมา เมื่อเทคโนโลยีพัฒนาขึ้นครั้งแรกในทศวรรษ 1950 เทคโนโลยีดังกล่าวถูกจำกัดอยู่เพียงการผลิตทางอุตสาหกรรมเท่านั้น อย่างไรก็ตาม ในปัจจุบัน วิทยาการหุ่นยนต์ได้กลายเป็นเรื่องธรรมดาในโรงงานด้านลอจิสติกส์

รูปแบบทั่วไปของหุ่นยนต์และระบบอัตโนมัติ ได้แก่ ระบบจัดเก็บและเรียกคืนอัตโนมัติ เครื่องคัดแยกที่นำโดย AI และยานพาหนะนำทางอัตโนมัติ ระบบเหล่านี้สามารถช่วยลดต้นทุนการหยิบตามคำสั่งซื้อได้ 50% และปรับปรุงความเร็วและความแม่นยำในการหยิบและบรรจุตามคำสั่งซื้อ

การพัฒนายานยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติ เช่น รถบรรทุกไร้คนขับ ก็อยู่ระหว่างการพัฒนาเช่นกัน ผู้เชี่ยวชาญเชื่อว่ารถยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติจะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการขนส่งระยะทางสุดท้าย และจัดการกับข้อกังวลเรื่องการขาดแคลนคนขับ ผลการศึกษาของ Gartner ได้ทำนายไว้ว่า 75% ของบริษัทขนาดใหญ่จะนำหุ่นยนต์อินทราโลจิสติกส์บางส่วนมาใช้ในการปฏิบัติงานคลังสินค้าภายในปี 2569

3) การประมวลผลแบบคลาวด์และปัญญาประดิษฐ์

ข้อกังวลหลักใน การจัดการห่วงโซ่อุปทาน คือการปรับปรุงการตัดสินใจและประสิทธิภาพของทรัพยากรโดยใช้ประโยชน์จากข้อมูลจำนวนมหาศาล เทคโนโลยีห่วงโซ่อุปทานใหม่ที่เป็นประโยชน์สำหรับสิ่งนี้ ได้แก่ การประมวลผลแบบคลาวด์และปัญญาประดิษฐ์

ระบบคอมพิวเตอร์คลาวด์เช่น AWS, Microsoft Azure และ IBM Cloud เป็นที่ทราบกันดีว่าช่วยเหลือธุรกิจในการจัดเก็บห่วงโซ่อุปทานของตนเป็นข้อมูลดิจิทัล ธุรกิจต่างๆ สามารถใช้อัลกอริธึมวิทยาศาสตร์ข้อมูลเพื่อวิเคราะห์ข้อมูลการขายได้ พวกเขาสามารถพัฒนากระบวนการทางธุรกิจได้ตลอดเวลาและทำงานร่วมกับแผนกต่างๆ ทั่วทั้งภูมิภาคโดยไม่เสี่ยงต่อการสูญเสียกระบวนการเหล่านั้น

ความสามารถแบบไดนามิกของ AI ในการเลียนแบบพฤติกรรมของมนุษย์ทำให้เป็นเครื่องมือที่ยอดเยี่ยมสำหรับการจัดการงานประจำและการทำงานอัตโนมัติ อัลกอริธึม AI สามารถประมวลผลข้อมูลได้ภายในไม่กี่วินาที ซึ่งจะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการวางแผนกำลังการผลิตได้ในที่สุด การใช้ AI ช่วยให้บริษัทสามารถวางแผนสินค้าคงคลัง ปรับปรุงตัวแปรคลังสินค้า วางแผนการส่งมอบตรงเวลาได้อย่างแม่นยำ ฯลฯ

ประโยชน์ของการประมวลผลแบบคลาวด์และ AI ทำให้เป็นสิ่งที่ขาดไม่ได้ในการจัดการห่วงโซ่อุปทาน จากข้อมูลของ Accenture พบว่า 52% ของบริษัทที่เปลี่ยนมาใช้การประมวลผลแบบคลาวด์ในช่วงที่เกิดโรคระบาด พบว่ามีความยืดหยุ่นเพิ่มขึ้น พวกเขายังพบว่าความแม่นยำในการคาดการณ์ความต้องการเพิ่มขึ้น 26% และรายได้เพิ่มขึ้น 5%

4) บล็อกเชนและข้อมูลขนาดใหญ่

เมื่อพูดถึงการใส่ความโปร่งใสเข้าไปในห่วงโซ่อุปทาน ไม่มีอะไรจะดีไปกว่าบล็อกเชน Blockchain ทำหน้าที่เป็น 'บัญชีแยกประเภทที่ไม่เปลี่ยนรูป' ที่มีข้อมูลเกี่ยวกับธุรกรรมทางการเงิน การบันทึกธุรกรรมสามารถตรวจสอบและตรวจสอบได้ง่าย

เมื่อนำไปใช้กับห่วงโซ่อุปทาน จะสามารถติดตามกระแสข้อมูลและกระแสสินค้าคงคลังเพิ่มเติมได้ ด้วยบล็อกเชน บริษัทต่างๆ สามารถลดกรณีการจัดส่งที่หายไป อินสแตนซ์การชำระเงินที่ซ้ำกัน และข้อผิดพลาดในข้อมูลสินค้าคงคลังได้อย่างมาก เนื่องจากการวัดที่แม่นยำ Blockchain จึงถูกใช้โดยซอฟต์แวร์และการค้าปลีกยักษ์ใหญ่เช่น Walmart, Proctor and Gamble และ IBM

เช่นเดียวกับบล็อกเชน การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่มีศักยภาพในการเปลี่ยนแปลงการจัดการห่วงโซ่อุปทานโดยการวิเคราะห์ข้อมูลตัวอักษรและตัวเลขทุกรูปแบบ นำมาซึ่งความสามารถอันน่าประหลาดใจในการสร้างข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญเพื่อประสิทธิภาพในการดำเนินงาน ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ องค์กรต่างๆ สามารถประเมินประสิทธิภาพของซัพพลายเออร์ ติดตามต้นทุนที่ซ่อนอยู่ ลดต้นทุน และเพิ่มการผลิตได้สูงสุด

5) อินเทอร์เน็ตของสรรพสิ่ง (IoT)

เทคโนโลยี IoT เป็นที่เข้าใจกันโดยทั่วไปว่าเป็นสิ่งที่มีเซ็นเซอร์ เช่น Radio Frequency Identification (RFID) เครื่องอ่านบาร์โค้ด และจอภาพ GPS เทคโนโลยี IoT ถูกนำมาใช้อย่างดีที่สุดในการผลิตและการขนส่งเพื่อรองรับการผลิต ติดตามการขนส่งสินค้า และจัดการสถานที่ตั้งของยานพาหนะ

เซ็นเซอร์ IoT เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการสร้างห่วงโซ่ข้อมูลการติดตาม ซึ่งมีประโยชน์อย่างยิ่งในการตรวจสอบการเคลื่อนย้ายสินทรัพย์ในการเดินทางด้านลอจิสติกส์ ข้อมูลเซ็นเซอร์ IoT สามารถใช้เพื่อดูแลสินค้าคงคลังที่วางผิดที่ ตรวจสอบอุณหภูมิของสินค้าที่ต้องคำนึงถึงเวลา และเปลี่ยนเส้นทางการจัดส่ง

เนื่องจากเทคโนโลยี IoT ช่วยให้ธุรกิจต่างๆ รับมือกับการควบคุมสินค้าคงคลังและการสูญเสียรายได้ จึงมีการนำไปใช้งานอย่างมากในภาคโลจิสติกส์ โครงการศึกษาอุตสาหกรรมที่ภายในปี 2570 ตลาด IoT สามารถเติบโตได้ 24.9%

6) การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงคาดการณ์

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ผสมผสานข้อมูลในอดีตและการสร้างแบบจำลองทางสถิติเพื่อให้ได้ผลลัพธ์การฉายภาพในอนาคต การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เมื่อจับคู่กับอัลกอริธึมการเรียนรู้เชิงลึกสามารถให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับคอขวดของห่วงโซ่อุปทานและความเสี่ยงที่เกิดขึ้นใหม่

การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงคาดการณ์มีแอปพลิเคชั่นมากมายในการจัดการห่วงโซ่อุปทาน บางส่วนได้แก่ การทำแผนที่เส้นทาง การเพิ่มประสิทธิภาพคลังสินค้า การตรวจสอบกระบวนการลอจิสติกส์ และการวิเคราะห์ซัพพลายเออร์

อย่างไรก็ตาม กรณีการใช้งานที่สำคัญที่สุดคือการจัดการความต้องการและการคาดการณ์ การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ผสมผสานชุดการขุดข้อมูล อัลกอริธึม AI และแบบจำลองทางสถิติเพื่อคาดการณ์ยอดขายในอนาคตและคาดการณ์ความต้องการของลูกค้า

เป็นที่ทราบกันว่ามีความแม่นยำมากกว่าวิธีการเชิงปริมาณและเชิงปริมาณอื่นๆ อย่างน้อย 50% ได้รับการพิสูจน์แล้วว่าสามารถลดข้อผิดพลาดได้ 30%-50% การจัดการความต้องการและการคาดการณ์เป็นส่วนสำคัญในการดูแลวงจรการผลิตและ การจัดการสินค้าคงคลัง ธุรกิจการผลิตสามารถใช้การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงคาดการณ์เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพวงจรการผลิตได้

5 วิธีในการใช้เทคโนโลยีจะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพห่วงโซ่อุปทาน

ต่อไปนี้คือตัวอย่างวิธีที่เทคโนโลยีห่วงโซ่อุปทานใหม่สามารถเพิ่มประสิทธิภาพได้:

1) ปรับปรุงความถูกต้องของคำสั่งซื้อและสถานการณ์การจัดส่งตามความต้องการ

ความถูกต้องของคำสั่งซื้อและอัตราการจัดส่งตามความต้องการเป็นสองตัวชี้วัดที่ยืนยันขีดความสามารถของบริษัทใดๆ ก็ตามในการตอบสนองลูกค้า หากไม่ใช้เทคโนโลยีที่เหมาะสม เป็นการยากที่จะมั่นใจได้ว่าคำสั่งซื้อทั้งหมดได้รับการหยิบและบรรจุอย่างถูกต้องหรือจัดส่งตรงเวลา อัลกอริธึม AI และการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่สามารถค้นหาเส้นทางที่เหมาะสมเพื่อส่งคำสั่งซื้อได้ตรงเวลา

กระบวนการหยิบสินค้าแบบดั้งเดิมต้องใช้แรงงานคนสูงและต้องใช้อุปกรณ์ที่ยุ่งยากและหนัก ในการเลือกคำสั่งซื้อหนึ่งระลอกด้วยตนเองอาจต้องใช้เวลาและต้นทุนอย่างกว้างขวาง อย่างไรก็ตาม เทคโนโลยี IoT และหุ่นยนต์สามารถลดต้นทุนและใช้เวลา ลดข้อผิดพลาดในการหยิบสินค้า และเร่งดำเนินการตามคำสั่งซื้อได้

2) ส่งเสริมการมองเห็นแบบ end-to-end และการบริหารความเสี่ยงที่คล่องตัว

ห่วงโซ่อุปทานประกอบด้วยพันธมิตรหลายราย ดังนั้นการส่งเสริมวัฒนธรรมแห่งความโปร่งใสด้วยการมองเห็นแบบ end-to-end สามารถช่วยให้ความไว้วางใจยังคงอยู่ได้ การติดตามแบบบูรณาการแบบเรียลไทม์สามารถช่วยให้ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียทั้งหมดทำหน้าที่ของตนเพื่อตอบสนองความต้องการของลูกค้าได้ตรงเวลาและลดความเสี่ยง

เทคโนโลยีเช่น IoT, บล็อกเชน และทาวเวอร์ดิจิทัลสามารถช่วยปรับปรุงการเชื่อมต่อ จัดการโฟลว์โลจิสติกส์ และตรวจสอบรอบการสั่งซื้อ ด้วยเครื่องมือเหล่านี้ บริษัทต่างๆ สามารถจำกัดความเสี่ยงของการสูญหายของสินค้าคงคลัง การจัดส่งผิดที่ และลดการสูญเสียรายได้ นอกจากนี้ เทคโนโลยีบางส่วนยังต้องการโครงสร้างพื้นฐานเพียงเล็กน้อย ซึ่งช่วยลดความเสี่ยงในการขยายขนาดได้

ตัวอย่างเช่น อุปกรณ์ IoT เช่น ชิป RFID เป็นฉลากอัจฉริยะที่จัดเก็บข้อมูลผลิตภัณฑ์เพื่อการติดตามจากต้นทางถึงปลายทางที่รวดเร็ว การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่สามารถให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับการคาดการณ์ EDD อัลกอริธึม AI สามารถคาดการณ์ความต้องการได้

3) ปรับปรุงการดำเนินงานด้านลอจิสติกส์และการตอบสนองความต้องการ

การปรับปรุงการตอบสนองความต้องการและความแม่นยำในการดำเนินงานด้านลอจิสติกส์ต้องอาศัยเทคโนโลยีที่สามารถติดตามการคาดการณ์แนวโน้มและการวางแผนกำลังการผลิตได้ นับตั้งแต่ช่วงที่เกิดการระบาดใหญ่ มีความกังวลอย่างแท้จริงเกี่ยวกับพฤติกรรมผู้บริโภคที่บิดเบือนและความไม่แน่นอนของอัตราส่วนอุปสงค์ต่ออุปทาน

ในสภาวะตลาดที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลา แมชชีนเลิร์นนิง (ML) การฉายข้อมูลขั้นสูง และข้อมูลขนาดใหญ่สามารถพิสูจน์แล้วว่ามีประโยชน์อย่างยิ่ง เทคโนโลยีเหล่านี้ส่งเสริมประสิทธิภาพของคลังสินค้า อัปเกรดขั้นตอนการจัดส่ง และปรับปรุงคำสั่งการปฏิบัติตามกฎระเบียบ ตัวอย่างเช่น บล็อกเชนสามารถติดตามกระแสสินค้าคงคลังและตรวจสอบประสิทธิภาพทางการเงินได้อย่างแม่นยำ

ในทำนองเดียวกัน อุปกรณ์อัตโนมัติ เช่น โคบอท สามารถช่วยเหลือพนักงานในการเร่งการจัดเก็บสินค้าคงคลัง การเรียกคืน และการเคลื่อนย้ายในเวิร์กสเตชันการผลิต การประมวลผลแบบคลาวด์และ AI ช่วยให้ผู้ขายสามารถติดตามสินค้าคงคลังเพื่อการเติมเต็มอย่างรวดเร็วและป้องกันการสต็อกสินค้าหมด

4) ส่งเสริมการทำงานร่วมกันและการสื่อสารระหว่างซัพพลายเออร์และผู้จำหน่าย

หนึ่งในวิธีที่ดีที่สุดในการทนต่อความผันผวนและความผันผวนของอุปทานในห่วงโซ่อุปทานคือการร่วมมือกับผู้ขายและซัพพลายเออร์หลายราย ไม่ว่าจะเป็นซัพพลายเออร์ในท้องถิ่นหรือผู้ผลิตจากต่างประเทศ การค้นหาพันธมิตรที่ทำงานได้อย่างรวดเร็วเป็นกุญแจสำคัญในการแก้ไขความต้องการที่ไม่ได้รับการตอบสนอง

เพื่อปรับปรุงการค้นหาซัพพลายเออร์/ผู้ขาย บริษัทสามารถวิเคราะห์ความสามารถทางธุรกิจของคู่ค้าที่มีศักยภาพและตรวจดูกลยุทธ์การจัดซื้อของตนได้ การใช้เทคโนโลยีที่รวดเร็ว มีประสิทธิภาพ และเชื่อถือได้สามารถรวมการสื่อสารไว้ในช่องทางเดียวได้ นอกจากนี้ยังสามารถจับคู่ผู้ค้าปลีกกับผู้ผลิตที่เหมาะสมและส่งเสริมการเชื่อมต่อที่มากขึ้นระหว่างพันธมิตร

เทคโนโลยีจึงสามารถปรับปรุงการทำงานร่วมกันระหว่างซัพพลายเออร์และผู้จัดจำหน่าย และสร้างบรรยากาศแบบองค์รวมที่ทุกองค์ประกอบการดำเนินงานสามารถมองเห็นได้ ด้วย Digital Twins บริษัทต่างๆ สามารถวิเคราะห์ความท้าทายที่อาจเกิดขึ้นและช่องว่างในการสื่อสาร และป้องกันการกำกับดูแลของซัพพลายเออร์

5) รับการคาดการณ์และการคาดการณ์ความต้องการที่แม่นยำ

เทคโนโลยีห่วงโซ่อุปทานใหม่สามารถคาดการณ์สัญญาณเตือนได้ เพื่อให้ธุรกิจต่างๆ สามารถรวมกลยุทธ์การบรรเทาผลกระทบเพื่อหลีกเลี่ยงความเสี่ยงได้ ความเสี่ยงสองประการดังกล่าวคือความต้องการของลูกค้าที่คาดเดาไม่ได้และสภาพอากาศที่ไม่เคยเกิดขึ้นมาก่อน สถานการณ์ทั้งสองนี้สามารถขัดขวางและหยุดห่วงโซ่อุปทานได้

การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่และ ML สามารถวิเคราะห์บันทึกในอดีตและให้สัญญาณเตือนล่วงหน้า เช่น ความต้องการที่คาดว่าจะลดลงหรือพายุไซโคลนที่กำลังจะมาถึง

ธุรกิจต่างๆ สามารถใช้เครื่องมือเช่น Kinaxis, Logility, Oracle และ Tableau เพื่อตรวจสอบพฤติกรรมของซัพพลายเออร์และคาดการณ์ความผิดปกติที่อาจเกิดขึ้นได้ ตัวอย่างหนึ่งคือการละเมิดสัญญา เครื่องมือคาดการณ์และคาดการณ์สามารถเตรียมผู้ค้าปลีกให้พร้อมรับมือกับสถานการณ์ที่มีอัตราการหมุนเวียนสูงและความต้องการของลูกค้าที่เพิ่มขึ้น

บทสรุป

ห่วงโซ่อุปทานเป็นเครือข่ายที่ซับซ้อนของความสัมพันธ์และกระบวนการที่ควบคุมวิธีการผลิตและจำหน่ายสินค้า ในการดำเนินงานที่หลากหลาย เป็นเรื่องง่ายที่จะสูญเสียการควบคุมสินทรัพย์และความไม่มีประสิทธิภาพคืบคลานเข้ามา

นี่คือเหตุผลที่เทคโนโลยีส่งเสริมระบบอัตโนมัติ ความแม่นยำในการตัดสินใจ และการควบคุมด้านห่วงโซ่อุปทานจึงเป็นสิ่งสำคัญ โชคดีที่มีเทคโนโลยีห่วงโซ่อุปทานใหม่ๆ เกิดขึ้นมากมาย ซึ่งจะช่วยยกระดับประสิทธิภาพและความยืดหยุ่นของห่วงโซ่อุปทาน

คำถามที่พบบ่อย

1) การพิมพ์ 3 มิติมีประโยชน์อย่างไรในห่วงโซ่อุปทาน

การพิมพ์ 3 มิติมีบทบาทพิเศษในห่วงโซ่อุปทาน เป็นเทคนิคการผลิตที่ช่วยให้ธุรกิจเพิ่มขนาดการผลิต การพิมพ์ 3 มิติสามารถลดต้นทุนสำหรับฮาร์ดแวร์ราคาแพง ลดการปล่อยก๊าซคาร์บอน และยังช่วยให้การผลิตเกิดขึ้นในศูนย์กลางการประกอบในพื้นที่อีกด้วย

2) การใช้เทคโนโลยีห่วงโซ่อุปทานใหม่มีค่าใช้จ่ายเท่าไร?

การใช้เทคโนโลยีห่วงโซ่อุปทานใหม่อาจมีราคาแพง สำหรับธุรกิจขนาดเล็กที่มีรายได้ต่อปีน้อยกว่า 50 ล้านดอลลาร์ ค่าใช้จ่ายในการอัปเกรดซอฟต์แวร์ SCM ที่ติดตั้ง Digital Twins หอควบคุม และ AI อาจมีราคาเฉลี่ย 30,000 ดอลลาร์ อย่างไรก็ตาม ธุรกิจขนาดใหญ่สามารถรวมการปรับแต่งเทคโนโลยีเพิ่มเติมเข้ากับซอฟต์แวร์ SCM ของตนได้ และมีค่าใช้จ่ายโดยเฉลี่ยอยู่ที่ 171,000 ดอลลาร์