物流园区可行性研究
从经济、技术、社会、政策进行研究、分析，确定有利不利因素、项目是否可行
服务详细...作者：chnmc编译 来自：supplychainbrain 点击： 次
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在消费者需求日益不可预测的时代，传统供应链正努力跟上步伐。作为响应，企业需要淘汰过时的组件和过时的做法，同时转向更敏捷的系统。
仍在采用传统方法的组织将努力简化端到端的供应链流程。过时的做法只会增加任务的复杂性和难度。
尤其是，航空航天和医疗等行业的电子制造商传统上一直在努力管理部件报废。识别和替换过时的供应链做法可以帮助企业蓬勃发展。
在当今的供应链管理中，最持久和过时的概念之一是过时的库存。该术语是指已经达到产品生命周期末期的库存，而市场上没有需求。
无法准确预测需求下降趋势的制造商往往会导致大量的陈旧库存。这些额外的库存在公司的资产负债表上显示为营运资金，几乎没有获得投资回报的机会。
资料来源：EazyStock
剩余库存也可能是消费者趋势快速变化，新技术或产品被认为无用的结果。在所有此类情况下，必须进行实际需求预测和有效的库存管理。
人工智能和机器人技术以及区块链和物联网（IoT）的实施正在使传统的供应链管理实践过时。从过时的供应链实践到未来的过程和技术的过渡始于术语“工业4.0”下的制造过程的数字化。随后，工业4.0与类似的优化策略在供应管理中的集成导致了供应链4.0的问世。在此过程中，强大的区块链应用程序和AI引发了向供应链下一阶段的演进。
能够跟踪产品整个生命周期的至关重要。当库存达到陈旧阶段时，为使产品获利而做任何事情通常为时已晚。因此，正确的时机是在销售开始下降时。
许多组织不确定如何处理过时的库存，并犯下了不尽快清算的错误。有些人只是将过时的库存保留在仓库中，以避免将其显示为费用或在季度报告中冲销。
很难承认，对潜在创收产品的大量投资已成为企业的责任。但是，不解决过时的库存问题是更大的错误。清算过时的库存并将其清除，将有助于企业腾出仓库空间来赚取利润。
供应链和库存管理系统可以有效地跟踪库存移动，但是它们通常无法确定满足客户需求所需的数量。为避免保留剩余和过时的库存，请确保优化需求预测，库存策略和补货流程。
如今，区块链和AI的集成可以通过应用高级算法来帮助完成该任务，这些算法允许库存管理团队以正确的数量库存正确的产品。通过跟踪产品整个生命周期的能力，可以更轻松地识别和调整补货，并避免堆积过多的库存。
消费者对更好，更智能的产品的需求缩短了组件的生命周期。几乎所有家用电子产品的购买中的三分之一不是由于旧设备的故障，而是由于消费者的升级需求。频繁的产品发布会缩短某些电子组件（例如智能手机）的生命周期。
为了有效管理组件过时问题，请考虑以下最佳做法：
在设计阶段制定一种策略来管理组件过时。与产品设计团队一起制定策略可以帮助您管理组件过时。在此之前，获取关键信息以更好地了解产品生命周期预测。通过避免规格化的产品更有可能过时，公司可以降低生产阶段过时的风险。
推出实用的组件淘汰管理程序。在管理组件过时方面，没有一种万能的解决方案。根据产品类型，市场需求，定位和预期产品量，每个组件的采购策略必须是唯一的。实施实用的淘汰计划以及使用历史数据可以帮助识别多余的组件。这样的程序还可以帮助为要清算的组件提供最佳的价格和仓储选项。
替代过时的技术。尽管消费者可以从改善生活水平的新技术中受益，但供应链业务仍然依赖于许多过时的劳动和时间密集型系统。
最新研究表明，英国85％的工人认为，如果他们的工作场所拥有更好的技术，他们的工作效率将会更高。基于云的费用管理提供商Webexpenses对工人进行的一项调查发现：
26％的人希望在工作场所拥有更好的IT系统。
16％的人说，他们在家中使用的技术比工作场所中的技术要好得多。
14％的人表示，他们的公司过分依赖繁琐的纸质流程，这是造成挫败感的主要原因。
优秀的供应链服务提供商可以帮助您的企业在符合最高行业标准的情况下采购，购买和保护仓库中的库存。这样的合作伙伴可以帮助确保有适当数量的组件可用于制造。它可以根据最新的需求预测应用先进技术来跟踪生产的每个阶段，从而消除堆积在仓库中的陈旧零件库存。
今年及以后，制造业将主要关注区块链，物联网，机器人技术和数据技术的组合使用。他们可能会通过手动和单调任务的数字化或自动化版本迈出建立新供应链的一步。这将有助于摆脱需要人工干预的低效率纸质工作，这通常会导致数据丢失和时间浪费。
数字化和自动化计划将涉及生产的各个方面，从计算机合同到工厂机器人技术。可以数字化所有手动功能和模拟文档，并将它们注册到新分析工具可访问的主数据库中。机器学习和自动化将通过不断扩展数据池来使实时优化成为可能。
配备了区块链，基于物联网的数据管理，机器学习和AI分析，供应链可以朝着按需和敏捷操作发展。他们可以采用动态计划和实时应用的高级应用程序来识别内部（例如机器故障和性能下降）和外部（例如交通，天气和法规）因素。
资料来源：弗劳恩霍夫物流与物流研究所
与区块链技术集成的供应链可以利用“智能合约”。这些是基于事务的程序，旨在根据装运的准确状态执行。智能合约可以借助区块链分类账来帮助使用特定数据点使整个系统自动化。
数字化和区块链集成的供应链系统有助于简化以下领域：
选择供应商和支持供应商的创新；
路由，调度和维护；
检测并纠正故障点和效率低下的问题，这会增加成本，并且
交易和交流。
供应链管理的各种人为因素将很快过时，有些工作将从人为转移到机器。同时，新技术可能为人们创造更好，更吸引人的工作。
在供应链中人为干预的需求将在于建立和维护高科技和数字化系统。机器学习和AI专家，区块链开发人员，数据专家，IoT技术人员和机器人工程师的需求将不断增长。这些将成为构成供应链人为因素的新的主要参与者。
下一代供应链管理需要深入的数据整理和管理。此外，物联网传感器和扫描仪可以增加可用数据的价值。借助物理传感器和互联网+连接，智能产品和自动化服务将创建前所未有的数据源。企业将能够跟踪和记录整个供应链中产品的实时状态。
人工智能和机器学习可以帮助处理新数据集并通过准确的分析创建预测。这就是预测分析概念的源头。智能预测可通过简化多个领域的操作（包括库存补货，交货路线和机器维护）来进一步帮助提高自动化实践，所有这些都基于对实时数据的访问。这种方法已经将总体规划错误减少了30％至50％。
事实证明，区块链和基于AI的供应链是中小企业的有效解决方案。区块链技术可与物联网，自动化，人工智能和机器学习同步进行数据分析。企业可以在区块链中实施去中心化分类账来整理数据，使用智能合约实现自动化并提高交易效率。
可以肯定的是，从传统的供应链系统向新的供应链4.0过渡将需要资金和技术投资。但是，信誉良好的供应链服务提供商可以通过使用经济，有效和可定制的区块链解决方案来实现无缝过渡。
过时且效率低下的供应链会影响组织的各个方面。企业需要不断重新评估其供应链管理绩效。那些经常启动技术和流程升级的公司可以更好地管理增长，盈利能力和客户服务。
以下趋势可能会触发供应链设计和性能的重大变化：
需求驱动的预测。随着制造能力和来源的增加，越来越多的公司放弃工厂级生产计划，转而采用需求驱动的方法来更有效地管理需求。
成本改善。产品创新和品牌资产的增加不再使大多数产品自动获得更高的价格。为了保持与商品化产品的竞争，公司在供应链技术和重新设计方面进行了重大的成本改进。
外包。如今，许多组织意识到，将整个或部分供应链外包可以产生重大的财务和运营收益。他们可以通过采用先进技术，全球制造标准和新产品设计能力来实现创新。在外包的供应链环境中，从一开始就侧重于信息，控制和卓越。
缩短产品生命周期。如今，大多数制造商都急于开发创新产品并将其推向市场。同时，他们需要最小化仍然有很高需求的现有产品的同类竞争。为了满足这些要求并更好地管理产品生命周期，组织需要更动态，更高效的供应链。
多年来，供应链网络变得越来越复杂，因此需要改进的技术。供应链管理（SCM）和企业资源计划（ERP）软件提供商正在解决制造和分销的许多关键领域，包括：
制造优化
采购
产品生命周期管理，
网络和库存优化
物流优化
销售和运营计划，
射频识别，以及
商业智能。
这些技术使供应链专家能够创新，降低成本，改善服务并满足客户对更好产品的期望。区块链，人工智能和物联网等新兴技术正在通过提供实时数据帮助供应链变得更加透明。它们使制造商能够确定工艺和设备的低效率以及其他弱点。最重要的是，这些技术使员工能够实时报告故障实例，从而最大程度地减少了人为错误并提高了生产率和利润率。
对于最成熟的组织而言，设计，制造和销售产品可能会面临挑战。为了跟上瞬息万变的时代和对可持续性的需求，公司必须寻求新的流程，技术和管理方法。从战略，流程和技术的角度重新评估其供应链的企业将实现卓越的供应链作为核心能力。识别过时的实践并采用创新的系统是实现该目标的第一步。
Dan Weinberger是联合国供应链专家和Morpheus.Network的首席执行官。
