AI for Supplier Performance & Risk Management: Ismerje meg a beszállítóit, mielőtt problémát okoznának
Az Ön vállalkozása a beszállítóktól függ. Ők szállítják a szükséges anyagokat. Az alkatrészek, amelyekből építkezik. A szolgáltatásokat, amelyek fenntartják a működést.
Amikor a beszállítók jól teljesítenek, nem gondolsz rájuk. Ha nem sikerül, minden megáll.
A késedelmes szállítások késleltetik a termelést. A minőségi problémák utómunkát és vevői panaszokat okoznak. A pénzügyi problémák ellátási zavarokat okoznak. A megfelelőség megsértése jogi kockázatot jelent. A kis beszállítói problémák nagy üzleti problémává válnak.
A legtöbb vállalat azonban nem követi szisztematikusan a beszállítók teljesítményét. Nem azért, mert nem érdekli őket. Mert több száz beszállító manuális nyomon követése lehetetlen.
A problémákat azután veszi észre, hogy azok Önt érintik. A késedelmes szállítás, amely leállítja a termelést. A minőségi problémát, amely eléri az ügyfeleket. A beszállító csődje, ami miatt alternatívák után kell néznie.
Az AI ezt megváltoztatja. Folyamatosan figyelemmel kíséri a beszállítók teljesítményét. Több forrásból származó kockázati jeleket követ. Figyelmezteti Önt a problémákra, mielőtt azok hatással lennének a működésre. A reaktív tűzoltást proaktív kockázatkezeléssé alakítja át.
Miért nem sikerül a beszállítói teljesítménymenedzsment
A legtöbb vállalat rendelkezik a beszállítói teljesítmény nyomon követésének valamilyen formájával. Eredménykártyák. Negyedéves üzleti értékelések. Éves értékelések.
Ezek azonban visszatekintőek és időszakosak. Megmondják, hogy mi történt az elmúlt negyedévben. Nem mondják el, hogy mi történik most, vagy milyen problémák várhatók.
A beszállító szállítási teljesítménye a negyedéves felülvizsgálatban jónak tűnik. Az elmúlt három hétben azonban a szállítások felét elmulasztották. Senki sem veszi észre, amíg a termelés nem sérül.
Egy beszállító pénzügyi adatai az éves felülvizsgálat során rendben voltak. De épp most vesztették el legnagyobb vevőjüket. Mire Ön erről értesül, már bajban vannak, és az Ön ellátási lánca is.
Ez pedig a kritikus beszállítókra vonatkozik, ahol hivatalos felülvizsgálatot végeznek. A beszállítói bázis többi 80%-je esetében? Őket csak akkor ellenőrzik, ha a problémák nyilvánvalóvá válnak.
A kézi felügyelet nem skálázható. Nem tudja nyomon követni 300 beszállító szállítási teljesítményét. Nem tudja nyomon követni a pénzügyi híreket minden olyan vállalat esetében, amelytől vásárol. Nem tudja folyamatosan ellenőrizni a megfelelőségi állapotot.
Tehát figyelemmel kíséri a nagy beszállítókat, és reméli, hogy a többiek nem okoznak problémát. A remény nem kockázatkezelési stratégia.
Mit tesz az AI a beszállítói teljesítmény és a kockázatkezelés terén
A mesterséges intelligencia nem csak a beszállítók teljesítményét követi nyomon. Megjósolja a problémákat. Íme, hogyan.
Folyamatosan figyelemmel kíséri a beszállítók teljesítményét
A mesterséges intelligencia valós időben követi a beszállítói teljesítményadatokat. Nem negyedéves felülvizsgálatok. Minden tranzakció folyamatos nyomon követése.
Időbeni szállítás nyomon követése:
- Minden rendelés. Minden szállítás. Időben érkezett? Korán? Későn? Mennyivel?
- Szállítói szállítási teljesítmény, kategóriánként, időszakonként.
- Trendek: A teljesítmény javul vagy csökken?
- Változékonyság: Következetes teljesítmény vagy kiszámíthatatlan?
- Kötelezettségvállalások: Tényleges teljesítmény a szerződéses szolgáltatási szintekhez képest.
Lehet, hogy egy beszállító általános teljesítménye elfogadható, de a kritikus tételek tekintetében gyenge a teljesítménye. Az AI ezt látja. Egy beszállító átlagosan 95%-t mutat időben, de a legutóbbi teljesítménye 80%-re csökkent. Az AI észreveszi a tendenciát.
Minőségi mérőszámok:
- Hibák aránya. Visszatérési arányok. Újrafeldolgozási követelmények.
- Minőségi incidensek súlyosság és gyakoriság szerint.
- Az előírásoknak és szabványoknak való megfelelés.
- Beszállítói problémákra visszavezethető ügyfélpanaszok.
- Minőségi költségek: ellenőrzés, utómunka, visszáru, garanciális igények.
A minőségi problémák gyakran már azelőtt megmutatkoznak, hogy nyilvánvalóvá válnának. A hibaarányok lassan növekednek. Konkrét termékcsaládok problémái. A mesterséges intelligencia korán felismeri ezeket a mintákat.
Reagálás és szolgáltatás:
- A megkeresésekre és problémákra adott válaszidő.
- A problémamegoldás gyorsasága és hatékonysága.
- Rugalmasság a változások vagy sürgős kérések kezelésében.
- Kommunikációs minőség és proaktivitás.
- Műszaki támogatás és szakértelem.
Kereskedelmi teljesítmény:
- A számla pontossága. Számlázási problémák és hibák.
- A szerződésekkel való árképzés összhangja.
- Fizetési feltételek betartása.
- Az árajánlatok átfutási ideje és versenyképessége.
A mesterséges intelligencia nem csak adatokat gyűjt. Hanem elemzi is. Megmutatja a trendeket. Összehasonlítja a beszállítókat. Jelzi a romló teljesítményt, mielőtt az kritikussá válna.
Pontszámok Beszállítói kapcsolatok
Több száz beszállítója van. Melyikük érdemel figyelmet? Melyek teljesítenek jól? Melyiküknél van szükség fejlesztési megbeszélésekre?
A mesterséges intelligencia minden beszállítót több dimenzióban értékel:
Teljesítmény pontszám:
- A szállítási, minőségi, reagálási és kereskedelmi mutatók súlyozott kombinációja.
- A fontossághoz igazítva: A kritikus beszállítókat szigorúbban pontozták.
- Összehasonlítva a szerződéses kötelezettségvállalásokkal és a versenytársak teljesítményével.
Kockázati pontszám:
- Pénzügyi kockázat. Megfelelési kockázat. Működési kockázat. Földrajzi kockázat.
- Egyetlen forrásból származó függőségek. Koncentrációs kockázat.
- Külső tényezők: geopolitikai, szabályozási, piaci feltételek.
Értékelési pontszám:
- Költségek versenyképessége. Innovációs hozzájárulás. Stratégiai érték.
- Az üzletmenet megkönnyítése. Rugalmasság és partnerségi megközelítés.
- Teljes érték az áron túl.
Általános szállítói értékelés:
- A teljesítmény, a kockázat és az érték kombinált szemlélete.
- Szegmentálás: stratégiai partnerek, előnyben részesített beszállítók, elfogadható beszállítók, kockázatos beszállítók.
- A minősítésen és a tendenciákon alapuló cselekvési ajánlások.
Kap egy rangsorolt beszállítói listát. Kinek van szüksége teljesítmény megbeszélésre? Ki érdemel több üzletet? Kinek van szüksége átmeneti tervre?
Nem a megérzés vagy az alapján, aki a leghangosabban panaszkodott. Hanem átfogó, objektív adatok alapján.
Korán észleli a kockázati jeleket
A beszállítói problémák nem hirtelen jelennek meg. Vannak figyelmeztető jelek. Az AI figyel rájuk.
Pénzügyi kockázati jelzések:
- Hitelbesorolások leminősítése. Pénzügyi kimutatások romlása.
- Fizetési problémák: késedelmes fizetések a beszállítóiknak, adóügyi zálogjog, bírósági ítéletek.
- Jelentős ügyfélveszteségek. Bevételek koncentrációja vagy csökkenése.
- Elbocsátások, üzembezárások, átszervezési bejelentések.
- Tulajdonosváltások, vezetőségváltás, csődbejelentések.
Működési kockázati jelzések:
- A szállítási teljesítmény romlik. Az átfutási idők növekedése.
- A minőségi problémák gyakoriságának vagy súlyosságának növekedése.
- Kapacitási korlátok. Termelési problémák.
- A kulcsfontosságú személyzet távozása. Munkaügyi problémák vagy sztrájkok.
- Beszállítóikat érintő ellátási láncbeli problémák.
Megfelelési és hírnévkockázat:
- Szabályozási jogsértések. Biztonsági incidensek. Környezetvédelmi kérdések.
- Jogi problémák: perek, vizsgálatok, bírságok.
- Negatív hírek. A közösségi média hangulatváltozásai.
- Ügyfélpanaszok. Az iparág hírnevének változása.
- A tanúsítás elévül. Biztosítási vagy engedélyezési problémák.
Piaci és külső kockázat:
- A beszállítók elhelyezkedését befolyásoló geopolitikai kérdések.
- Természeti katasztrófák, időjárási események, infrastrukturális problémák.
- A beszállítói tevékenységeket befolyásoló szabályozási változások.
- Piaci zavarok a beszállítói iparágban.
- A beszállítói költségeket befolyásoló nyersanyagár-ingadozás.
A mesterséges intelligencia figyeli a híreket, a pénzügyi adatbázisokat, a szabályozási bejelentéseket, az iparági jelentéseket és a belső teljesítményadatokat. Összekapcsolja azokat a jeleket, amelyek elszigetelten kimaradnának.
Egy beszállítónak kisebb szállítási késedelmei vannak. Ez az egyik jel. Ugyanez a beszállító most bocsátott el 10% alkalmazottat. Ez egy másik jel. Ezek együttesen egy nagyobb probléma kialakulására utalnak.
Korai figyelmeztetést kap. Ideje diverzifikálni a beszerzést. Készletpufferek létrehozása. Alternatívák felsorakoztatása. Proaktív kockázatkezelés a válságokra való reagálás helyett.
Ellátási zavarok előrejelzése
Egyes beszállítói problémák előre láthatóak. A mesterséges intelligencia azonosítja a zavarokat megelőző mintákat.
Teljesítménycsökkenési minták:
A szállítási teljesítmény csökken. A minőség romlik. Az átfutási idők meghosszabbodnak. Ezek a minták gyakran nagyobb problémákat előznek meg.
A mesterséges intelligencia megtanulja, hogy mely minták korrelálnak a zavarokkal. Az ilyen mintákat mutató beszállítókat még a zavar bekövetkezése előtt megjelöli.
Kockázati tényezők felhalmozódása:
Több, együttesen megjelenő kockázati jel növeli a zavarok valószínűségét.
Pénzügyi stressz + működési problémák + iparági visszaesés = a beszállítói csőd nagy valószínűsége. Az AI számszerűsíti ezt a kockázatot.
Külső tényezők ellenőrzése:
A mezőgazdasági beszállítók betakarítását befolyásoló időjárási minták. A szabályozási határidők kapacitáskorlátozásokat okoznak. A szállítási ütemterveket befolyásoló kikötői torlódások.
A mesterséges intelligencia olyan külső tényezőket figyel, amelyek előre jelzik az ellátási lánc megszakadását. Nem tökéletesen, de elég korán ahhoz, hogy felkészüljön.
Kapacitás- és keresletelemzés:
Szállító 90% kapacitással. Az ipari kereslet növekszik. Az Ön volumene növekszik. A matematika kapacitásproblémákat jósol.
A mesterséges intelligencia modellezi a beszállítói kapacitást a kereslethez képest. Jelzi azokat a helyzeteket, amikor a kínálat valószínűleg korlátozott lesz.
A zavar előrejelzése nem tökéletes. De még a 70% pontosságú korai figyelmeztetés is értékes. Nem lehet minden fennakadást megelőzni. De fel tud készülni azokra, amelyeket előre lát.
Nyomon követi a megfelelőségi állapotot
A beszállítóknak megfelelési követelményeik vannak. Tanúsítványok. Biztosítás. Dokumentáció. Biztonsági nyilvántartás. Környezetvédelmi engedélyek.
Ezek lejárnak. A szállítók elfelejtik megújítani. Vagy nem szólnak, ha problémák merülnek fel.
A mesterséges intelligencia nyomon követi a megfelelőségi állapotot:
Szükséges dokumentáció:
- Biztosítási igazolások. A biztosítási összegek és lejárati dátumok.
- Minőségi tanúsítványok (ISO, iparág-specifikus). Jelenlegi állapot és megújítási dátumok.
- Biztonsági tanúsítványok és auditok eredményei.
- Pénzügyi kimutatások és hitelinformációk.
- Engedélyek, engedélyek, nyilvántartások.
Szabályozási megfelelés:
- Az ágazati szabályozás betartása. Ellenőrzési eredmények.
- Környezetvédelmi megfelelés. Kibocsátás, hulladék, jelentéstétel.
- Munkaügyi és biztonsági előírások. Ellenőrzési megállapítások.
- Import/export megfelelés. Kereskedelmi korlátozások.
- Adatvédelmi és biztonsági megfelelés az IT-szállítók számára.
Szerződéses megfelelés:
- A szerződési feltételek szerint szükséges igazolások.
- Jelentési követelmények. Ellenőrzési jogok.
- Sokszínűség és fenntarthatósági kötelezettségvállalások.
- A magatartási kódex elismerése és betartása.
A mesterséges intelligencia követi, hogy mire van szükség. Figyeli az állapotot. Figyelmeztet a lejáratok előtt. Jelzi a megfelelési problémákat.
A biztosítás három hónapja lejárt, és senki sem vette észre? A mesterséges intelligencia észreveszi. Nem újították meg a tanúsítványt? Figyelmeztetés, mielőtt még gond lenne belőle.
A megfelelés nyomon követése nem izgalmas. De a meg nem felelés drága. Jogi kockázat. Ellenőrzési megállapítások. Vevői szerződésszegések. Az AI megelőzi ezeket a problémákat.
Mit jelent ez az Ön számára
CPO-k és beszerzési vezetők számára
A reaktívról a proaktív beszállítói kockázatkezelésre tér át.
- Proaktív kockázatkezelés: A problémák jelzése, mielőtt megzavarnák a működést. Idő a felkészülésre a kapkodás helyett.
- Beszállítói elszámoltathatóság adatokkal: Objektív mérőszámokkal alátámasztott teljesítménymegbeszélések. Egyértelmű elvárások és mérés.
- Védett ellátási lánc: Korai figyelmeztető rendszer a beszállítói problémákra. Csökkentett zavarok hatása.
- Folyamatos fejlesztés: A szisztematikus teljesítménykövetés idővel a beszállítók javulását segíti elő.
- Stratégiai beszállítói menedzsment: Tudja, mely beszállítók érdemelnek befektetést és partnerséget. Melyek igényelnek teljesítményjavítást. Melyek szorulnak cserére.
Beszerzési vezetők és beszerzők számára
Tudja, hogy melyik beszállítót kell figyelnie, és bizonyítéka van a nehéz beszélgetésekhez.
- Tudja, hogy mely beszállítókat kell figyelnie: Prioritási lista a teljesítmény és a kockázat alapján. Koncentrálja a figyelmet arra, ami számít.
- A beszállítói beszélgetések bizonyítékai: Adatokkal alátámasztott teljesítménymegbeszélések. Konkrét kérdések egyértelmű mérőszámokkal.
- Korai figyelmeztetés a problémákra: Kezelje a problémákat, mielőtt azok kritikussá válnának. Proaktív irányítás.
- Egyszerűsített teljesítménykövetés: Nincs többé kézi pontozólap. Automatizált adatgyűjtés és elemzés.
- Megfelelőségi ellenőrzés: Ismerje a beszállítók megfelelőségi státuszát a dokumentumok kézi nyomon követése nélkül.
Az üzemeltetés és az ellátási lánc esetében
Megbízható ellátást kap, kevesebb fennakadással.
- Kevesebb ellátási zavar: A korai figyelmeztetés lehetővé teszi a felkészülést. Pufferleltár, alternatív források, vészhelyzeti tervek.
- Jobb beszállítói minőség: A folyamatos nyomon követés és visszajelzés elősegíti a fejlődést. A problémák korai felismerése.
- Csökkentett kockázati kitettség: Pénzügyi kudarcok, megfelelési szabálysértések, működési problémák, amelyeket még azelőtt észlelünk, mielőtt azok hatással lennének Önre.
- Kiszámítható kínálat: Jobb rálátás a beszállítói kapacitásra és kockázatra. Kevesebb meglepetés.
- Gyorsabb problémamegoldás: A problémák azonosítása és azonnali eszkalálása. Kevesebb idő a problémák feltárására.
Amit az AI nem fog megtenni
Legyünk tisztában a korlátokkal.
A mesterséges intelligencia láthatóságot és korai figyelmeztetést biztosít. Nem kezeli a beszállítói kapcsolatokat. Az továbbra is emberi munka.
A mesterséges intelligencia nem tud minden zavarást előre jelezni. Egyes problémák hirtelen, figyelmeztető jelek nélkül jelentkeznek. Egyes kockázati tényezők nem jelennek meg az AI által figyelt adatforrásokban.
A mesterséges intelligencia nem képes stratégiai döntéseket hozni a beszállítói kapcsolatokról. Az, hogy együttműködjünk-e egy beszállítóval a teljesítmény javítása érdekében, vagy lecseréljük-e, az adatokon kívüli tényezőktől függ: stratégiai fontosság, kapcsolati előzmények, rendelkezésre álló alternatívák, üzleti stratégia.
A mesterséges intelligencia a problémákat korán láthatóvá teszi. Objektív teljesítményadatokat szolgáltat. Több forrásból származó kockázati jelek nyomon követése. Időt és információt teremt a jobb döntésekhez.
Az Ön beszerzési csapata továbbra is kezeli a beszállítói kapcsolatokat. Továbbra is ők hozzák a stratégiai döntéseket. Csak jobb információkkal és korai figyelmeztetéssel teszik ezt ahelyett, hogy utólag reagálnának.
Valós eredmények a beszállítói teljesítmény- és kockázatkezelési AI-ból
Így néz ki ez a gyakorlatban:
Megszakításmegelőzés: A korai figyelmeztetés lehetővé teszi a felkészülést. Azok a zavarok, amelyek leállították volna a termelést, ehelyett kisebb késedelmeket okoznak, mivel az alternatívák készen állnak.
Teljesítményjavítás: A folyamatos nyomon követés és az adatokkal alátámasztott megbeszélések ösztönzik a beszállítói fejlesztéseket. Jellemzően 5-10 százalékpontos javulás a szállítási teljesítményben.
Kockázatkerülés: Pénzügyi kudarcok, a megfelelés megsértése és a minőségi válságok korai felismerése. A problémák kezelése, mielőtt kritikussá válnának.
Időmegtakarítás: Az automatizált teljesítménykövetés felváltja a kézi eredménykártyákat. A vevők a kivételek kezelésével töltik az időt, nem pedig az adatok gyűjtésével.
Jobb beszállítói kapcsolatok: Az objektív adatok eltávolítják az érzelmeket a teljesítményről szóló vitákból. A beszállítók tiszteletben tartják a mérést és a tényekre reagálnak.
Ez nem arról szól, hogy minden beszállítói kockázatot kiküszöbölünk. A kockázat létezik. De a kezelt kockázat különbözik a nem kezelt kockázattól. A láthatóság és a korai figyelmeztetés a kockázatkezelést reaktívból proaktívvá teszi.
Készen áll a beszállítói kockázatok ellenőrzésére?
Minden vállalat beszállítói bázisa más és más. Különböző beszállítók. Különböző kockázatok. Különböző teljesítménymutatók, amelyek az Ön működése szempontjából fontosak.
Mi nem általános beszállítói irányítási rendszereket árulunk. Az Ön egyedi beszállítói bázisát és kockázati tényezőit vizsgáljuk. Meghatározzuk, hogy milyen teljesítménymutatók számítanak az Ön vállalkozása számára. Az Ön kockázati toleranciájának és működési igényeinek megfelelő nyomon követést és riasztást állítunk össze.
Nem ígérhetjük, hogy a mesterséges intelligencia minden problémát előre jelez majd. Csak olyan praktikus eszközöket, amelyek láthatóvá teszik a beszállítók teljesítményét, és korai figyelmeztetést adnak a kockázatokról, mielőtt azok válsággá válnának.
