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作为跨供应链的公司,尤其是直接材料的采购和采购,有一个很深的鸿沟防止团队获得他们需要的信息做出最好的商业决策。基思•哈特利的首席执行官LevaData命名这个巨大的差距“决定深渊。”在最近的一次播客花问题分析师伯特兰Maltaverne基斯解释了为什么公司决定深渊的抗争,人工智能等先进技术需要如何解决这个挑战,以及如何LevaData帮助克服这个障碍。
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数据为决策提供了基础
作为最近花重要供应商详细的分析,LevaData的供应管理平台是固定在设计供应当前核心强调直接材料采购电子产品制造商——尽管他们打算拓展到其他类别,如树脂。LevaData关注供应和供应商数据管理,用户信息,以帮助他们降低成本,增加供给弹性。公司的解决方案解决了长达数十年的问题总结基斯:“通常这些团队的任务是减少成本或确保供应连续性或消除元素的供应链。但这三个函数——采购、供应链和产品团队——没有共同语言和共同协作和‘攻击’这个问题。”
这种差距,缺乏共同语言的原因是,基斯所说,决定深渊。穿过它,你需要适当的更符合实际的数据。“数据是决定深渊的核心问题,”他解释道。“所以,你需要更多的数据混合在一起会更好的了解情况。“伯特兰澄清公司醒来时需要更多的数据用一个例子的汽车制造商一直难以卖车价值数万欧元,因为它无法源芯片,成本几乎为零。在前一个分析的短缺,伯特兰解释说,无法源芯片最初是由冠状病毒大流行的“omnicrisis”但缺乏洞察力加剧了汽车制造商到他们的供应链。如果他们有一个更清晰的了解他们的芯片的采购,这将是更容易导航流量需求的供应商之间的旋转。
谈话然后转向技术如何,尤其是AI,聚合至关重要,混合一些数据。根据基思,人工智能是解决数据的关键深渊。然而,它不会取代人类的元素采购:“使AI的基本面是好的工作,清洁,更符合实际的数据,这是LevaData花了整个公司的历史在确保我们可以快速合成许多,许多不同的数据源,混合,然后在一个图形用户界面,允许人们实际上看,推断出,并做决策。“人工智能增强人类采购团队的力量,提供不同的基础函数来遍历决策深渊。
固定未来的挫折
冠状病毒大流行爆发以来,世界的采购已经跳跃到另一个从一个供应链中断。其他破坏性事件,如入侵乌克兰和全球利率的上升表明,供应链的冲击仍将是一个持续的动态的。
然而,这个不断变化的环境的前景未必是绝望的。当伯特兰搬的谈话方式LevaData的战略使用AI将影响采购的行为在环境、社会和治理等领域,基斯指出:“现在所不同的是真正的承认,我们可以做一些关于这些供应链的冲击。“Covid-19之前,全面组织未能正确投资支撑供应链和直接采购。这些系统的脆弱性成为明显的流感大流行期间,这些启发新的轮投资采购技术产生节约成本和保证供应的连续性。
贝特朗表示同意,称:“许多组织学习很艰难…我认为真正的挑战是风险,成本和产品推出,但它也是关于弹性,建立antifragility和由外向内的数据,把与自己的上下文数据和自己的世界观。“人工智能的主动使用可以先发制人图表课程通过混乱的时期,节省企业的时间,金钱和机会他们会在更简易的方式失去了反应。
尽管所有这些伟大的想法都是令人兴奋的,谈话回到LevaData的核心焦点:电子采购零部件。可以说LevaData混合和数据,将观点转化为行动。例如,采购经理可以追踪金属价格和机器速度估计什么定制部分约成本和接触推荐供应商提供一个平台。在未来,它打算为塑料树脂收集类似的见解。LevaData的未来在于了解任何部分或成分比地球上的任何人。“简而言之,公司的使命是构建其核心平台和继续扩大其功能基于供应链的见解,采购和产品团队的需要。它将帮助公司解决决定深渊,可见性和加速决策,即使在一个不稳定,有时混乱的世界。
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