Cyfrowa transformacja łańcucha dostaw

Lata 2020 – 2022 przyniosły wiele nowych wyzwań dla osób zajmujących się logistyką. Pandemia, wojna w Ukrainie, napięta sytuacja polityczna pomiędzy Chinami i USA czy czynniki ekonomiczne, takie jak wzrost cen paliw i inflacja, spowodowały, że firmy muszą intensywnie szukać sposobów na budowanie na nowo odporności i bezpieczeństwa łańcucha dostaw oraz źródeł jego optymalizacji. Jednym z nich są inwestycje w technologie i szeroko pojęta cyfryzacja, która powinna objąć niemal każdy obszar działania
w ramach łańcucha dostaw.

Według badania Digital Global Trends in Supply Chain 2022[1], przeprowadzonego przez PwC, 63% managerów jako główne priorytety w łańcuchu dostaw wskazuje zwiększenie efektywności, 59% - redukcję kosztów, a 21% - automatyzację procesów i analityki. Podobne wnioski zostały również zawarte w badaniu, zrealizowanym przez IHS Markit[2]. Budowanie odporności łańcucha zostało wskazane jako główny priorytet przez 35% badanych, reprezentujących 85 krajów i 36 różnych branż. 

W obszarze zarządzania łańcuchem dostaw firmy szukają różnych sposobów na zwiększenie swojej efektywności i ograniczenie ryzyka. Czynią to m.in. poprzez zwiększenie rezerw zapasów, które pozwolą na szybszą reakcję na wzrost zapotrzebowania i zminimalizują przestoje w dostawach, większy nacisk na mikrorealizacje, co pozwala na obniżenie kosztów „ostatniej mili”, czy poprawa prognozowania łańcucha dostaw. Każda zmiana podejścia wymaga jednak inwestycji w rozwiązania technologiczne, które pozwolą na dostarczanie precyzyjnych i wiarygodnych danych w czasie rzeczywistym oraz złożoną analitykę, umożliwiającą lepszą kontrolę procesów i zasobów. 

Rzetelne dane, przedstawione w odpowiedni, dostosowany do naszych potrzeb sposób, pozwalają na rozwiązanie palących kwestii związanych z każdym etapem łańcucha dostaw. I na to właśnie firmy stawiają coraz częściej. Tradycyjne, zawodne i czasochłonne rozwiązania zaczyna wypierać technologia 4.0. W niepewnych czasach zaczynamy bardziej interesować się tym, jak przewidzieć sytuacje niepożądane i im zawczasu zapobiegać,
co w długoterminowej perspektywie przekłada się na większe oszczędności i ograniczenie ryzyka strat – komentuje Szymon Miałkas, Head of software and application development w Blulog.

Na potwierdzenie rosnącej roli danych i cyfryzacji warto przywołać wyniki z badania globalnej grupy logistycznej GEODIS[3], który wskazują, że analityka danych będzie stanowiła priorytet technologiczny do wdrożenia, na co wskazało 41% respondentów. Na kolejnych pozycjach respondenci wybrali rozwiązania z obszaru IoT (39%), chmurę obliczeniową (39%) oraz analitykę predykcyjną (29%).

3 najbardziej pożądane technologie wspierające pozyskiwanie danych i monitorowanie łańcucha dostaw

1.     IoT

Jednym z niezbędnych elementów wspierających nowoczesny łańcuch dostaw
są rozwiązania Internet of Things (Internet Rzeczy). Przede wszystkim pozwalają one na monitorowanie łańcucha dostaw w czasie rzeczywistym i pozyskiwanie danych na każdym etapie procesu. To nie tylko informacje
o lokalizacji, które pomagają śledzenie przesyłki i łatwą identyfikację w czasie transportu czy magazynowania. IoT umożliwia monitorowanie parametrów takich jak temperatura, wilgotność czy naświetlenie, co pozwala stwierdzić, w jakim stanie znajduje się dana przesyłka, czy była przewożona w odpowiednich warunkach mogących wpłynąć na jej stan, czy też, czy była np. otwierana w trakcie procesu logistycznego. 

Dane pozyskiwane dzięki urządzeniom IoT, np. czujnikom RF lub NFC pozwalają na minimalizację ryzyka zgubienia czy utraty przesyłki oraz utraty jej jakości. Śledzenie parametrów takich jak temperatura jest szczególnie istotne w przypadku transportu produktów spożywczych, które mogą ulec zepsuciu. Bezpieczeństwo żywności jest jednym z największych wyzwań w logistyce. Kontrola warunków w czasie rzeczywistym musi więc odbywać się na każdym etapie procesu – od momentu opuszczenia fabryki, aż po dostawę do odbiorcy końcowego, czyli sklepu. IoT dostarcza nam wszelkich niezbędnych danych, które mogą wpłynąć na minimalizację strat, przyspieszenie procesów, eliminację błędów czy manipulacji oraz automatyzację – wyjaśnia Szymon Miałkas.

2.     Analityka danych

Wszelkie dane dostarczane, np. z urządzeń IoT, wymagają odpowiedniej integracji, obróbki i wizualizacji, w taki sposób, aby informacje były jak najbardziej precyzyjne i przejrzyste. To jednak nie jest takie proste.
We wspomnianym już badaniu IHS Markit, respondenci wskazali kilka problemów w tym obszarze, m.in.: integracja danych użytkowników (18%), terminowy i łatwy dostęp do danych (18%) oraz manualne sprawdzanie danych oraz błędy (16%). Rozwiązaniem mogą być więc systemy, które umożliwiają pozyskiwanie informacji z różnych źródeł, ich łatwą obróbkę i standaryzację. Im ten proces będzie bardziej zautomatyzowany, tym ryzyko wystąpienia błędów mniejsze, a firma szybciej zacznie odnosić pożądane korzyści. W wielu obszarach biznesu i przemysłu coraz popularniejsza staje się sztuczna inteligencja oraz uczenie maszynowe. W łańcuchu dostaw ich wykorzystanie
w analityce predykcyjnej również może znaleźć już wkrótce zastosowanie. Szybka analiza danych, rozpoznawanie wzorców i trendów, pozwala szybciej wprowadzać korekty, np. poprzez sugerowanie bardziej opłacalnych tras, przewidywanie potencjalnych problemów. To również kolejny krok do automatyzacji.

Analityka danych znajdzie swoje zastosowanie w każdej firmie - wystarczy wspomnieć o projektach Blulog, które już przełożyły się na oszczędności. Nasz klient, firma DHL, dzięki wykorzystaniu naszych loggerów, może odczytywać dane na każdym etapie transportu. To jednak tylko jeden przykład wykorzystania, bowiem liczba kombinacji, w których można wykorzystać analizę danych w celach predykcji jest praktycznie nieskończona
- optymalizując zużycie energii, temperaturę urządzeń grzewczych czy chłodniczych, wprowadzając cyfrowe bliźniaki paczek czy produkowanych produktów. Wszystko to sprowadza się ostatecznie do realnych oszczędności – dodaje Szymon Miałkas.

3.     Chmura obliczeniowa

Klasyczne rozwiązania serwerowe powoli przestają mieć rację bytu, zarówno pod względem funkcjonalnym, jak i finansowym. Przede wszystkim, jeśli firma chce zbierać dane i korzystać z analityki oraz zapewnić możliwie największą ich dostępność z każdego miejsca na świecie, to rozwiązania cloudowe są najlepszym wyborem. Wszelkie aplikacje stworzone w tym środowisku są znacznie łatwiejsze do implementacji w przedsiębiorstwie, bo są praktycznie dostępne od zaraz. Budowanie, rozbudowa i utrzymywanie własnej infrastruktury nie są też efektywne pod względem kosztów – chmura pozwala zwiększać zasoby zależnie od aktualnych potrzeb. Istotne są również kwestie związane z bezpieczeństwem – już natywna ochrona zapewniana przez renomowanych dostawców chmury stoi na bardzo wysokim poziomie. 

Cyfryzacja drogą do stabilności

Postępująca cyfryzacja to przede wszystkim inwestycja w zwiększenie bezpieczeństwa
i stabilności na wypadek zmieniających się warunków ekonomicznych, politycznych
i możliwości występowania zakłóceń powodujących straty finansowe. Momentem zwrotnym była pierwsza fala pandemii, która spowodowała ogromne perturbacje w dostawach i zmotywowała organizacje do implementacji analityki w swoich łańcuchach. Przykładem mogą być dostawcy towarów. McKinsey[4] podaje, że aż 75% firm z tego sektora wdrożyło lub zaczęło mocniej wykorzystywać analitykę od momentu wybuchu pandemii, a kolejne 25% planuje to zrobić w kolejnych latach. Każdy sektor gospodarki ma oczywiście swoją charakterystykę i tempo transformacji oraz jej intensywność będzie zróżnicowana, ale cyfryzacja jest nieunikniona.

[1] https://www.pwc.com/us/en/services/consulting/business-transformation/digital-supply-chain-survey.html

[2] https://www.practicalecommerce.com/charts-global-supply-chain-trends-2022

[3] https://financesonline.com/supply-chain-trends/

[4] https://www.mckinsey.com/capabilities/operations/our-insights/how-covid-19-is-reshaping-supply-chains