Umetna inteligenca za upravljanje uspešnosti in tveganj dobaviteljev: Spoznajte svoje dobavitelje, preden povzročijo težave
Vaše poslovanje je odvisno od dobaviteljev. Dobavljajo vam materiale, ki jih potrebujete. sestavne dele, iz katerih gradite. Storitve, ki zagotavljajo delovanje podjetja.
Ko dobavitelji dobro delajo, o njih ne razmišljate. Ko jim spodleti, se vse ustavi.
Zamude pri dobavi povzročajo zamude pri proizvodnji. Težave s kakovostjo povzročajo predelave in pritožbe strank. Finančne težave povzročajo motnje v dobavi. Kršitve skladnosti povzročajo pravno izpostavljenost. Majhne težave dobaviteljev postanejo velike poslovne težave.
Vendar večina podjetij ne spremlja uspešnosti dobaviteljev sistematično. Ne zato, ker jim je to vseeno. Ker je ročno spremljanje več sto dobaviteljev nemogoče.
Težave opazite šele, ko vas prizadenejo. Zamuda pri dobavi, ki ustavi proizvodnjo. Težava s kakovostjo, ki se dotakne strank. Stečaj dobavitelja, zaradi katerega ste v stiski pri iskanju nadomestnih rešitev.
Umetna inteligenca to spremeni. Nenehno spremlja uspešnost dobaviteljev. Spremlja signale tveganja iz več virov. Opozarja vas na težave, preden te vplivajo na poslovanje. Reaktivno gašenje požarov spremeni v proaktivno upravljanje tveganj.
Zakaj je upravljanje uspešnosti dobaviteljev neuspešno
Večina podjetij ima določeno obliko spremljanja uspešnosti dobaviteljev. Preglednice. Četrtletni pregledi poslovanja. letne ocene.
Vendar so ti podatki usmerjeni v preteklost in so periodični. Povedo vam, kaj se je zgodilo v zadnjem četrtletju. Ne povedo vam, kaj se dogaja zdaj ali kakšne težave se obetajo.
V četrtletnem pregledu je dobaviteljeva uspešnost dobave videti dobra. Toda v zadnjih treh tednih je zamudil polovico dobav. Nihče tega ne opazi, dokler to ne vpliva na proizvodnjo.
Finančni podatki dobavitelja so bili ob letnem pregledu v redu. Toda pravkar je izgubil največjo stranko. Ko to ugotovite, je že v težavah, s tem pa tudi vaša dobavna veriga.
To velja za kritične dobavitelje, pri katerih opravljate uradne preglede. Za druge 80% vaše baze dobaviteljev? Ti se spremljajo le, ko težave postanejo očitne.
Ročnega spremljanja ni mogoče razširiti. Ne morete spremljati uspešnosti dostave za 300 dobaviteljev. Ne morete spremljati finančnih novic za vsako podjetje, od katerega kupujete. Ne morete nenehno preverjati stanja skladnosti.
Zato spremljate velike dobavitelje in upate, da drugi ne bodo povzročali težav. Upanje ni strategija obvladovanja tveganja.
Kaj umetna inteligenca naredi za uspešnost dobaviteljev in upravljanje tveganj
Umetna inteligenca ne spremlja le uspešnosti dobaviteljev. Napoveduje tudi težave. Tukaj je opisano, kako.
Stalno spremljanje uspešnosti dobaviteljev
Umetna inteligenca spremlja podatke o uspešnosti dobaviteljev v realnem času. Ne četrtletnih pregledov. Nenehno spremljanje vsake transakcije.
Sledenje pravočasni dostavi:
- Vsako naročilo. Vsaka dostava. Je bila pravočasna? Zgodnja? Pozno? Za koliko?
- Uspešnost dostave po dobaviteljih, kategorijah in časovnih obdobjih.
- Trendi: Ali se uspešnost izboljšuje ali zmanjšuje?
- Variabilnost: Dosledna ali nepredvidljiva?
- Obveznosti: Dejanska uspešnost v primerjavi s pogodbenimi ravnmi storitev.
Splošna uspešnost dobavitelja je lahko sprejemljiva, vendar je njegova uspešnost pri kritičnih postavkah slaba. UI to vidi. Povprečje dobavitelja kaže 95% pravočasno, vendar se je njegova uspešnost nedavno zmanjšala na 80%. Umetna inteligenca ujame ta trend.
Merila kakovosti:
- Delež napak. Stopnje vračil. Zahteve za predelavo.
- Incidenti kakovosti po resnosti in pogostosti.
- skladnost s specifikacijami in standardi.
- Pritožbe strank, ki so posledica težav z dobavitelji.
- Stroški kakovosti: pregledi, predelave, vračila, garancijski zahtevki.
Težave s kakovostjo pogosto kažejo vzorce, še preden postanejo očitne. Delež napak se počasi povečuje. Določene linije izdelkov, ki imajo težave. UI te vzorce prepozna zgodaj.
Odzivnost in storitve:
- Odzivni čas na poizvedbe in vprašanja.
- Hitrost in učinkovitost reševanja težav.
- Prilagodljivost pri obravnavanju sprememb ali nujnih zahtev.
- Kakovost komunikacije in proaktivnost.
- Tehnična podpora in strokovno znanje.
Komercialna učinkovitost:
- Natančnost računov. Vprašanja in napake pri izdajanju računov.
- Skladnost cen s pogodbami.
- Spoštovanje plačilnih pogojev.
- Čas objave ponudbe in konkurenčnost.
Umetna inteligenca ne zbira le podatkov. Analizira jih. Prikazuje trende. Primerja dobavitelje. Opozarja na slabše delovanje, preden postane kritično.
Rezultati Odnosi z dobavitelji
Imate na stotine dobaviteljev. Kateri si zaslužijo pozornost? Kateri so uspešni? Kateri potrebujejo razprave o izboljšavah?
Umetna inteligenca ocenjuje vsakega dobavitelja po več razsežnostih:
Ocena uspešnosti:
- Tehtana kombinacija kazalnikov dostave, kakovosti, odzivnosti in komercialnih kazalnikov.
- Prilagojeno glede na pomembnost: Kritični dobavitelji so bili ocenjeni strožje.
- V primerjavi s pogodbenimi obveznostmi in primerljivo uspešnostjo.
Ocena tveganja:
- Finančno tveganje. Tveganje skladnosti. Operativno tveganje. geografsko tveganje.
- Odvisnosti enega vira. Tveganje koncentracije.
- Zunanji dejavniki: geopolitični, regulativni in tržni pogoji.
Ocena vrednosti:
- stroškovna konkurenčnost. Prispevek k inovacijam. Strateška vrednost.
- Enostavnost poslovanja. Prilagodljivost in partnerski pristop.
- Skupna vrednost, ki presega ceno.
Splošna ocena dobavitelja:
- Kombiniran pogled na uspešnost, tveganje in vrednost.
- Segmentacija: strateški partnerji, prednostni dobavitelji, sprejemljivi dobavitelji, tvegani dobavitelji.
- Priporočila za ukrepanje na podlagi ocene in trendov.
Pridobite prednostni seznam dobaviteljev. Kdo potrebuje razpravo o uspešnosti? Kdo si zasluži več poslov? Kdo potrebuje načrt prehoda?
Ne na podlagi občutka ali tistega, ki se je najglasneje pritoževal. Temelji na izčrpnih in objektivnih podatkih.
Zgodnje odkrivanje signalov tveganja
Težave dobaviteljev se ne pojavijo nenadoma. Obstajajo opozorilni znaki. UI jih opazuje.
Signali finančnega tveganja:
- Znižanje bonitetnih ocen. Poslabšanje finančnih izkazov.
- težave s plačili: zamude pri plačilih dobaviteljem, davčne zaplembe, sodne odločbe.
- Večje izgube strank. Koncentracija ali upad prihodkov.
- Odpuščanja, zapiranje obratov, napovedi prestrukturiranja.
- Spremembe lastništva, menjava vodstva, prijava stečaja.
Signali operativnega tveganja:
- Poslabšanje učinkovitosti dostave. Podaljšanje dobavnih rokov.
- Pogostost ali resnost težav s kakovostjo se povečuje.
- Omejitve zmogljivosti. Proizvodni problemi.
- Odhodi ključnega osebja. težave z delom ali stavke.
- vprašanja dobavne verige, ki vplivajo na njihove dobavitelje.
tveganje skladnosti in ugleda:
- Kršitve predpisov. Varnostni incidenti. okoljska vprašanja.
- Pravne težave: tožbe, preiskave, globe.
- Negativno poročanje o novicah. Spremembe razpoloženja v družabnih medijih.
- Pritožbe strank. Spremembe ugleda v panogi.
- Potrdilo preneha veljati. težave z zavarovanjem ali licenco.
Tržno in zunanje tveganje:
- Geopolitična vprašanja, ki vplivajo na lokacijo dobavitelja.
- Naravne nesreče, vremenski pojavi, težave z infrastrukturo.
- regulativne spremembe, ki vplivajo na poslovanje dobaviteljev.
- Motnje na trgu v dobaviteljevi panogi.
- nestanovitnost cen blaga, ki vpliva na stroške dobaviteljev.
UI spremlja novice, finančne podatkovne zbirke, regulativne prijave, industrijska poročila in interne podatke o uspešnosti. Povezuje signale, ki bi jih ločeno spregledali.
Dobavitelj ima manjše zamude pri dobavi. To je en signal. Isti dobavitelj je pravkar odpustil 10% osebja. To je drugi signal. Vsi skupaj kažejo na pojav večje težave.
Zgodnje opozarjanje. Čas je za raznolikost virov. Ustvarite zaloge. Pripravite nadomestne možnosti. Tveganje upravljate proaktivno, namesto da se odzivate na krize.
Napovedi motenj v oskrbi
Nekatere težave dobaviteljev so predvidljive. Umetna inteligenca prepozna vzorce, ki se pojavijo pred motnjami.
Vzorci poslabšanja zmogljivosti:
Upadanje učinkovitosti dostave. Slabša kakovost. Podaljševanje dobavnih rokov. Ti vzorci so pogosto predhodniki večjih težav.
Umetna inteligenca se nauči, kateri vzorci so povezani z motnjami. Preden pride do motnje, označi dobavitelje, ki kažejo te vzorce.
Kopičenje dejavnikov tveganja:
Več signalov tveganja, ki se pojavijo skupaj, poveča verjetnost motenj.
Finančni stres + operativni problemi + padec v panogi = velika verjetnost propada dobavitelja. UI količinsko opredeli to tveganje.
Spremljanje zunanjih dejavnikov:
Vremenski vzorci, ki vplivajo na pridelek kmetijskih dobaviteljev. Regulativni roki, ki povzročajo omejitve zmogljivosti. Zastoji v pristaniščih, ki vplivajo na urnike dostave.
UI spremlja zunanje dejavnike, ki napovedujejo motnje v dobavni verigi. Ne popolnoma, vendar dovolj zgodaj, da se lahko pripravi.
Analiza zmogljivosti in povpraševanja:
Dobavitelj z zmogljivostjo 90%. Povpraševanje industrije se povečuje. Vaša količina se povečuje. Matematika napoveduje težave z zmogljivostjo.
UI modelira zmogljivosti dobaviteljev glede na povpraševanje. Označi situacije, v katerih bo dobava verjetno omejena.
Napovedovanje motenj ni popolno. Vendar je tudi natančnost 70% z zgodnjim opozarjanjem dragocena. Vseh motenj ne morete preprečiti. Lahko pa se pripravite na tiste, za katere vidite, da prihajajo.
Spremlja stanje skladnosti
Dobavitelji imajo zahteve glede skladnosti. Certifikati. Zavarovanje. Dokumentacija. Varnostne evidence. Okoljska dovoljenja.
Te potečejo. Dobavitelji jih pozabijo obnoviti. Ali pa vas ne obvestijo o težavah.
UI spremlja stanje skladnosti:
Zahtevana dokumentacija:
- Potrdila o zavarovanju. Zneski kritja in datumi izteka veljavnosti.
- certifikati kakovosti (ISO, specifični za posamezno panogo). Trenutni status in datumi obnovitve.
- varnostna spričevala in rezultati revizij.
- Finančni izpiski in kreditne informacije.
- Licence, dovoljenja, registracije.
Skladnost s predpisi:
- upoštevanje industrijskih predpisov. Rezultati inšpekcijskih pregledov.
- Okoljska skladnost. Emisije, odpadki, poročanje.
- Delovni in varnostni predpisi. Revizijske ugotovitve.
- Usklajenost z uvozom/izvozom. Trgovinske omejitve.
- Skladnost zasebnosti in varnosti podatkov za dobavitelje IT.
Pogodbena skladnost:
- Zahtevana potrdila v skladu s pogodbenimi pogoji.
- Zahteve za poročanje. Revizijske pravice.
- Raznolikost in trajnostne zaveze.
- Priznavanje in upoštevanje kodeksa ravnanja.
Umetna inteligenca sledi zahtevam. Spremlja stanje. Opozarja pred iztekom veljavnosti. opozarja na težave s skladnostjo.
Zavarovanje je poteklo pred tremi meseci in nihče tega ni opazil? Umetna inteligenca ga ujame. Certifikat ni bil obnovljen? Opozorilo je poslano, preden to postane težava.
Spremljanje skladnosti ni razburljivo. Toda neskladnost je draga. Pravna izpostavljenost. Revizijske ugotovitve. Kršitve pogodb s strankami. Umetna inteligenca preprečuje te težave.
Kaj to pomeni za vas
Za CPO in vodje nabave
Prehajate od reaktivnega k proaktivnemu upravljanju tveganj dobaviteljev.
- Proaktivno upravljanje tveganj: Težave so označene, še preden ovirajo delovanje. Čas za pripravo, namesto da bi se bali.
- Odgovornost dobavitelja s podatki: Razprave o uspešnosti, podprte z objektivnimi kazalniki. Jasna pričakovanja in merjenje.
- Zaščitena dobavna veriga: Sistem zgodnjega opozarjanja na težave z dobavitelji. Manjši vpliv motenj.
- Stalno izboljševanje: Sistematično sledenje uspešnosti spodbuja izboljšave dobavitelja skozi čas.
- Strateško upravljanje dobaviteljev: Spoznajte, kateri dobavitelji si zaslužijo naložbe in partnerstvo. Kateri morajo izboljšati uspešnost. Katere je treba zamenjati.
Za vodje nabave in kupce
Veste, katere ponudnike je treba spremljati, in imate dokaze za težke pogovore.
- Spoznajte, katere dobavitelje morate spremljati: prednostni seznam na podlagi uspešnosti in tveganja. Usmerite pozornost tja, kjer je pomembna.
- Dokazi za pogovore z dobavitelji: Razprave o uspešnosti, podprte s podatki. Specifična vprašanja z jasnimi kazalniki.
- Zgodnje opozarjanje na težave: Odpravite težave, preden postanejo kritične. Proaktivno upravljanje.
- Poenostavljeno sledenje uspešnosti: Nič več ročnih preglednic rezultatov. Avtomatizirano zbiranje in analiza podatkov.
- Preverjanje skladnosti: Spoznajte stanje skladnosti dobavitelja, ne da bi ročno sledili dokumentom.
Za operacije in oskrbovalno verigo
Zagotovite si zanesljivo oskrbo z manj motnjami.
- Manj motenj v oskrbi: Zgodnje opozarjanje omogoča pripravo. Popis varovalnih zalog, alternativni viri, načrti za nepredvidljive razmere.
- Boljša kakovost dobaviteljev: Stalno spremljanje in povratne informacije spodbujajo izboljšave. Težave se odkrivajo zgodaj.
- Manjša izpostavljenost tveganju: Finančni neuspehi, kršitve skladnosti in težave pri poslovanju se ujamejo, še preden vplivajo na vas.
- Predvidljiva ponudba: Boljši pregled nad zmogljivostjo in tveganjem dobaviteljev. Manj presenečenj.
- Hitrejše reševanje težav: Težave so prepoznane in takoj odpravljene. Manj časa za odkrivanje težav.
Česa umetna inteligenca ne bo naredila
Jasno povejmo, kakšne so omejitve.
Umetna inteligenca zagotavlja vidnost in zgodnje opozarjanje. Ne upravlja odnosov z dobavitelji. To je še vedno človeško delo.
Umetna inteligenca ne more predvideti vseh motenj. Nekatere težave se pojavijo nenadoma in brez opozorilnih signalov. Nekateri dejavniki tveganja se ne pojavijo v virih podatkov, ki jih umetna inteligenca spremlja.
Umetna inteligenca ne more sprejemati strateških odločitev o odnosih z dobavitelji. Odločitev, ali sodelovati z dobaviteljem, da bi izboljšali njegovo uspešnost, ali ga zamenjati, je odvisna od dejavnikov, ki presegajo podatke: strateškega pomena, zgodovine odnosov, razpoložljivih alternativ, poslovne strategije.
Umetna inteligenca poskrbi, da so težave vidne zgodaj. Zagotavlja objektivne podatke o uspešnosti. Spremljajte signale tveganja iz več virov. Ustvarite čas in informacije za boljše odločitve.
Vaša ekipa za nabavo še vedno upravlja odnose z dobavitelji. Še vedno sprejemajo strateške odločitve. Le z boljšimi informacijami in zgodnjim opozarjanjem namesto naknadnega odziva.
Resnični rezultati umetne inteligence za upravljanje uspešnosti in tveganj dobaviteljev
Kako je to videti v praksi:
Preprečevanje motenj: Zgodnje opozarjanje omogoča pripravo. Motnje, ki bi ustavile proizvodnjo, namesto tega povzročijo manjše zamude, saj so bile pripravljene nadomestne rešitve.
Izboljšanje učinkovitosti: Stalno spremljanje in razprave, podprte s podatki, spodbujajo izboljšave dobaviteljev. Običajno se uspešnost dobave izboljša za 5-10 odstotnih točk.
Izogibanje tveganju: Zgodnje odkrivanje finančnih neuspehov, kršitev skladnosti in kriz kakovosti. Težave se odpravijo, še preden postanejo kritične.
Prihranek časa: Avtomatizirano sledenje uspešnosti nadomešča ročne preglednice. Kupci porabijo čas za upravljanje izjem in ne za zbiranje podatkov.
Boljši odnosi z dobavitelji: Objektivni podatki odstranijo čustva iz razprav o uspešnosti. Dobavitelji spoštujejo meritve in se odzivajo na dejstva.
Pri tem ne gre za odpravo vseh tveganj dobaviteljev. Tveganje obstaja. Vendar se obvladovano tveganje razlikuje od neobvladanega tveganja. Vidnost in zgodnje opozarjanje spremenita upravljanje tveganj iz reaktivnega v proaktivno.
Ste pripravljeni na obvladovanje tveganja dobaviteljev?
Vsako podjetje ima drugačno bazo dobaviteljev. Različni dobavitelji. Različna tveganja. Različne metrike uspešnosti, ki so pomembne za vaše poslovanje.
Ne prodajamo splošnih sistemov za upravljanje dobaviteljev. Upoštevamo vašo specifično bazo dobaviteljev in dejavnike tveganja. Ugotavljamo, kateri kazalniki uspešnosti so pomembni za vaše podjetje. Vzpostavimo spremljanje in opozarjanje, ki ustreza vaši toleranci do tveganja in operativnim potrebam.
Ne obljubljajte, da bo umetna inteligenca predvidela vse težave. Samo praktična orodja, ki omogočajo, da je uspešnost dobaviteljev vidna, in zgodnje opozarjanje na tveganja, še preden postanejo kriza.
