Schneider Electric zajmuje pierwsze miejsce w rankingu Gartner Supply Chain

Schneider Electric, światowy lider w dziedzinie zarządzania energią i automatyki, zajął pierwsze miejsce w rankingu Gartner Supply Chain Top 25: Europe Top 15, zachowując tym samym pozycję lidera trzeci rok z rzędu.

Najnowsze wyróżnienie ma miejsce po tym, jak w zeszłym miesiącu ogłoszono, że firma została wiceliderem w globalnym rankingu The Gartner Supply Chain Global Top 25 for 2022, co jest dowodem na wysokie zaangażowanie i inwestycje Schneider Electric w umacnianie strategii globalnego łańcucha dostaw. A wszystko to w czasie, gdy świat zmaga się ze znacznymi zakłóceniami w tym obszarze.

– Najnowsze wyróżnienie ze strony Gartnera przyznane m.in. na podstawie oceny naszych partnerów jest szczególnie ważne, biorąc pod uwagę wysoce niestabilne i destrukcyjne środowisko, w jakim muszą w ciągu ostatnich miesięcy funkcjonować globalne łańcuchy dostaw – mówi Stéphane Poittevin, Senior Vice President Global Supply Chain Europe w Schneider Electric. – Nasze zobowiązanie wobec klientów i planety skłania nas do dalszego inwestowania w łańcuchy dostaw w celu zapewnienia ich większej odporności, przy jednoczesnej realizacji polityki zrównoważonego rozwoju.

Zrównoważony rozwój jest podstawowym celem i misją Schneider Electric oraz pierwszym filarem strategii łańcucha dostaw STRIVE (Sustainable, Trusted, Resilient, Intelligent, Velocity and Efficiency). Już drugi rok z rzędu firma przyspiesza swoją transformację, aby stworzyć najbardziej innowacyjny,  dostosowujący się do zmiennych okoliczności oraz zorientowany na klienta i planetę łańcuch dostaw.

Na początku tego roku Schneider Electric został wyróżniony przez Gartnera w ramach Power of the Profession™ Supply Chain Awards za swój „samonaprawialny”, oparty na adaptacyjnym uczeniu maszynowym łańcuch dostaw (Adaptive Machine Learning Driver 'Self-Healing' Supply Chain) w kategorii Process or Technology Innovation of the Year. Platforma Schneider Electric optymalizuje w czasie rzeczywistym parametry związane z wydajnością, takie jak wielkość zapasu bezpieczeństwa, minimalna wielkość zamówienia i czas jego realizacji, poprzez wykorzystanie metod uczenia maszynowego. To rozwiązanie przyniosło do tej pory oszczędności w wysokości ponad 100 milionów euro.