製造、分銷和物流的智能流程優化

已發表: 2020-01-08

隨著市場的不斷發展，越來越多的企業正在尋求數字化轉型以保持競爭力。

即便如此，許多製造企業在採用一些更廣泛的舉措（如成功的數字化轉型所固有的智能流程優化）方面仍然落後。

這是因為大多數製造商仍在為他們的流程使用遺留應用程序——過時的操作系統、CRM、ERP、硬件和基礎設施。

雖然對舊的和過時的系統進行現代化改造可能既耗時又復雜，但不這樣做可能會導致問題發生。

這些障礙可能包括與現代技術解決方案不兼容、安全性薄弱、缺乏靈活性導致客戶體驗不佳和維護問題——一直到員工對安裝新系統的抵制。

然而，製造商可以獲得數字化轉型好處的一種方法是在他們的業務應用程序庫中添加智能流程優化。

流程優化可以使數字化轉型中的製造更順暢、更輕鬆、更成功。

製造中智能流程優化的目標

流程改進實際上沒有盡頭，因為改進週期在每次實現目標時開始。

但首先，採用流程優化策略有兩個簡單的目標——在最大限度地降低成本的同時最大限度地提高產量。

這是一個看似簡單的公式。工廠的盈利能力最終取決於從產品總產量的銷售額中減去運營成本。

雖然聽起來很容易，但在不對成本產生不利影響的情況下實施流程以最大限度地提高效率和生產力可能會令人生畏——除非採用強有力的流程優化策略。

一項針對美國和歐洲 1900 多家公司的研究表明，更高水平的數字成熟度等同於提高績效和競爭力。

為了創建一個可行的流程優化計劃而不給管理層或員工帶來過度的壓力，更長的時間框架的目標被分解成一口大小的可行任務。

這些任務能夠在小的特定時期內完成，以保持勢頭並維持員工的支持和士氣。

然而，在創建任務之前，成功的製造商必須學會利用數據的強大力量來查明薄弱環節並開闢成本控制和效率的新方法。

在降低固有成本的同時增加收入和產量需要一種微妙的平衡，這可能會給高級管理層帶來巨大壓力。

幸運的是，採用數字化焦點可以幫助決策者充分利用資源來提高生產力和控制支出。

數據驅動型組織獲得客戶的可能性增加 23 倍，留住客戶的可能性增加 6 倍，因此盈利的可能性增加 19 倍

具體來說，數據分析可以幫助監控和解決：

而且，這種數據可以改變製造業務的方方面面——從人力資源和營銷以及其他日常業務運營。

計算機、數字智能和先進的機器人技術已經徹底改變了製造業——但這種轉變帶來了與流程複雜性相關的重大挑戰。

為了在現代製造市場中取得成功，公司必須在其運營的多個方面進行優化，包括：

成功處理製造業務的這些方面有助於使各個組織脫穎而出，並使他們在日益激進的市場中獲得競爭優勢。

例如，新的 ERP 應用程序不僅包括供應鏈管理，而且擴展到包括產品生命週期、人力資本、客戶關係和費用管理。

在企業範圍內集成所有這些流程的信息可以提高靈活性，並使公司能夠隨著市場需求的變化而調整。

主要由人工智能和機器學習等與 DX 相關的舉措推動的分析市場在 2018 年價值 36 億美元，預計到 2023 年將達到 71 億美元。

生產流程優化有助於通過指標和詳細的報告系統理清和簡化供應鏈的複雜性和分銷渠道。

量身定制的分析有助於在可能導致速度減慢或錯誤的問題出現之前定位潛在問題並糾正流程。

這種高度調查性的過程還可以通過使用分析來識別新需求並查明並滿足不斷變化的客戶需求，從而幫助新收入流的加入。

最後，將跨業務系統的信息流連接起來——從人力資源和營銷到生產、IT 以及客戶和供應商的交互——可以幫助管理人員準確而有洞察力地做出關鍵的業務決策。

Impact 是託管服務的領先提供商，與各行各業的中小企業合作。 我們為數字化轉型和流程優化提供久經考驗的策略，並且我們只與提供一流解決方案的供應商合作。

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