De pandemie leidt tot een nieuw model voor besluitvorming in de toeleveringsketen

Supply chain managers worden geconfronteerd met ongekende verstoringen, niet alleen door de omwentelingen die het gevolg waren van de pandemie, maar ook door de aanhoudende verschuivingen in de vraag, stijgende klantverwachtingen en externe geopolitieke factoren. Twee dingen zijn duidelijk geworden:deze verstoringen zijn niet tijdelijk en hebben tekortkomingen in het huidige supply-chain datamodel aan het licht gebracht.

Strategieën om de gevolgen van deze verstoringen aan te pakken, zullen meer gericht worden naarmate we ons voorbereiden op een economisch herstel, waardoor managers de dubbele uitdaging krijgen om te herstellen van de door pandemie veroorzaakte ramp, terwijl ze ook omgaan met een mogelijk snelle stijging van de vraag na de pandemie en de consumentenuitgaven gedurende het komende jaar. Dit is het moment om een ​​diepe duik te nemen in hoe bedrijven herstel aanpakken en tegelijkertijd profiteren van nieuwe groeimogelijkheden. De oplossing ligt niet in het terugkeren naar de pre-pandemische status-quo, maar in het opzetten van een nieuw datamodel. Zoals vaak het geval is, stimuleert rampen innovatie, en we zien nu dat innovatie ontstaat naarmate meer supply chain-organisaties een nieuw model van beslissingsintelligentie omarmen om de spelregels te herschrijven.

Beslissingsintelligentie voor een beter resultaat

Om het herstel van de verstoringen van het afgelopen jaar, de komende stijging van de vraag en tot slot het verkrijgen van de kennis en inzichten die nodig zijn om toekomstige verstoringen te overleven, moeten we verder gaan dan het traditionele datamodel van historische analyse, silo-informatie en dashboards op het scherm met een beperkt scala aan output en beperkte interpretatiemiddelen.

De volgende generatie besluitvorming is er al. Beslissingsintelligentie levert vroege en onmiddellijke toegang tot gegevens en trends, aangedreven door kunstmatige intelligentie en toekomstgerichte voorspellende analyse en met een middleware-laag die in staat is meerdere gegevensbronnen te abstraheren om een ​​enkel, uniform beeld te bieden, en dit alles geleverd met een natuurlijke taalinterface.

Beslissingsintelligentie, wanneer geleverd met een uniforme, natuurlijke taalinterface, lost veel van de verborgen kwetsbaarheden en uitdagingen op die aan het licht zijn gekomen als gevolg van de verstoringen van het afgelopen jaar. Beslissingsondersteuning kan onder normale omstandigheden werken en er was tot nu toe weinig prikkel om verder te gaan. Het oudere model zorgde er echter voor dat velen niet voorbereid waren op het onverwachte.

Besluitvorming in een onvoorspelbare wereld

Gartner Inc.'s CORE (configureren, optimaliseren, reageren, uitvoeren) planningsmodel legt een universeel model op voor alle besluitvorming in de toeleveringsketen:

• Configuratie van de toeleveringsketen om strategieën te ondersteunen,
• Optimalisatie om rekening te houden met factoren zoals beperkte middelen (of in het geval van een pandemie, een grote en onverwachte verstoring),
• Reactie, die een niveau van optionaliteit en intelligentie inbouwt, en
• Uitvoering

Realtime inzichten zijn nodig om tot een succesvol CORE-model in supply chain planning te komen. Om realtime inzichten te verkrijgen, hebben we verder een intelligente, interactieve en realtime interface nodig die door besluitvormers op alle niveaus kan worden gebruikt, niet alleen door data-analisten. Dit kan worden bereikt met een natuurlijke taalverwerkingsfaciliteit waarmee het systeem context kan opbouwen, zodat de gebruiker een progressief gesprek met het systeem kan voeren in plaats van simpelweg een reeks eenmalige vragen of opdrachten uit te voeren. Bovendien zorgt de abstractielaag van de back-endverwerking voor transparante opname van gegevens uit meerdere gestructureerde en ongestructureerde gegevensbronnen.

Een responsieve toeleveringsketen in het huidige wereldwijde ecosysteem vereist dat planners de al lang bestaande kloof tussen planning en uitvoering dichten. Degenen die in staat zijn om die kloof te dichten, te anticiperen op het onverwachte en een capaciteit opbouwen om snel en intelligent te draaien op basis van onvoorspelbare gebeurtenissen of verschuivingen in de vraag, zijn degenen die het beter hebben gedaan tijdens de verwoestende tekorten in de toeleveringsketen van vorig jaar, en zullen beter gepositioneerd zijn om snel tegemoet te komen aan de onvermijdelijke verschuivingen in de vraag die zullen volgen.

Ganesh Gandhieswaran is mede-oprichter en CEO van ConverSight.ai, een platform voor beslissingsinformatie.