最近我发表这个注意AI采购分析师角落每周花重要邮件(但有更多的说):
COVID-19达成快速和努力和受损组织的供应链没有准备,大多数的全球供应链。这不仅体现了需要更好的可见性,和更好的管理,供应链,但需要一个组织能够源和独特更快的新产品需要(PPE)时,需要新的供应来源(如现有的供应被切断了),需要和新的运输选项(如航空公司摇摇欲坠,司机在较小的操作生病了)。
还有什么更好的时间为每一个小贩兜售他们的商品,和鹰,与最大的供应商被那些内置的最佳实践和项目管理,开放api,供应商网络,虚拟协作技术,,具体地说,这种技术由战(机器人过程自动化),毫升(机器学习)和AI(人工智能)。LDSPORTS下载
分析成为前面和中心组织试图控制他们的数据,供应商发现,一旦可有可无,成为至关重要的,和供应商风险从可有可无的一个采购和采购平台选择必备(对于那些没有预算的组织冻结)。当然,公司建立了AI /战或套房,收购/启动一些功能——特别是在独特,更好的积极的风险识别和缓解,和/或更多的智能分析——开始所有的短名单。
我可以得到更具体的,但而不是关注我看到什么,更重要的是关注我应该看到什么。具体地说,关注更多的总和(花在管理)和组织MDM(主数据管理)——特别是w.r。t供应商和产品,风险识别和缓解计划,和外部风险跟踪和分析——不战,AI(并不存在),供应商网络,甚至更高级的分析(当组织通常没有最大化的使用已经有了)。LDSPORTS下载
花管理下允许一个组织快速掌握他们购买什么,谁,何时何地。主数据管理允许一个组织有一个统一的,准确的,组织目前正在使用的供应商列表,组织采购的产品和服务的组织是依赖。不知道是被收购,从谁,是多么的重要,没有办法识别风险,而且,更重要的是,确定事件,将导致风险实现。
随着自然灾害不断增加以及灾难性的大流行的风险,随着全球政治紧张局势上升(多亏了民粹主义的领导人的选举),经济确定性变量,能够立即回应风险实现就变得更加重要。这仅仅是可能的如果一个组织已经确定其战略的风险产品/供应商/服务,确定触发器和集成了全球风险监控软件,可不断地监测指标,这种风险是出现。
另一方面,机器人过程自动化(战)所能做的就是自动化战术任务与预定义的规则,机器学习(ML)所能做的就是分析历史数据和识别决策通常在正常情况下(帮助战自动化更多),和所有AI(这不是人工智能,但增强情报最多)的作用是检测是不按照计划但没有(或如何应对)。
我们不是淡化战的有用性,ML,或AI(它可以自动化和消除大多数的战术工作),先进的分析(可以确定趋势,机会,或离群值),或供应商网络(如改善供应商发现在危机中是有价值的),但注意的是,这些会使供应链灾害和相关采购和采购的挑战导致大流行,组织不到位的基础管理支出,组织数据,和风险,将注定要重复他们的失败下次。LDSPORTS下载
这并不是我第一次发表的话沿着这些思路。不久前,我的一个冠状病毒反应部分是“AI不会救你的”。先进的技术不工作如果你没有良好的数据,好流程和可见性。
即使在今天的人工智能水平,只不过通常是增强情报在选择的情况下,你不能指望——任何事情,我的意思是,除非系统学习行为和学习只发生重复应用监督和semi-supervised学习随着时间的推移,在巨大的,干净,正确分类和适当的审查数据集。如果您的数据是一团糟,你不能从架子上摘下一个解决方案,安装它,并希望得到什么好。事实上,它将带来一个供应链失败的速度比过去的大惨败(大爆炸ERP项目,SCP项目,和其他努力加价值数十亿美元的公司),看到作者的一些经典文章在采购创新,包括如何ERP供应链的依赖可以土地灾害记录。
同样的,如果你没有好的流程,先进的分析,任何合理的见解和建议毫升或人工智能系统可以退出数据对于后续步骤都将一事无成,你将没有合理、可靠的方法,以处理这些见解。此外,这些过程必须由坚实的软件平台。该平台可以S2P套件,流程编排软件——比如ignio或zapier,或专门S2P项目/项目管理等每Angusta——没关系,只要过程是定义良好的平台支持。
然而,正如上面的文章援引分析师的角落中,取得良好的关键数据是双重的:
- MDM(主数据管理)——特别是对于供应商和产品/服务数据
- 管理下的总和(花)——无论是否“采购”
如果你考虑所有的风险管理解决方案组织是绝望,所有的你想使用高级分析解决方案,和所有你渴望的自动化(当你没有得到更多员工短时间内),他们都依赖于数据,数据越多,越好。让我们把他们一个接一个:
- 风险管理供应商风险解决方案需要注意的所有供应商,最好是您正在使用的位置,,更好的是,你买的产品和材料清单(BoM)进入他们
- 分析需要大量的成本/度量数据随着时间的预测(规定)
- 自动化不仅需要整合所有您所使用的软件平台,但规则可以遵循基于数据值/桶/趋势,等等。
然而,大多数组织仍有许多数据仓库,和他们的想法MDM是上个季度的季度数据转储湖花分析。不告诉你最近开始使用哪个供应商,供应商你不再使用,哪些产品已接近结束的生命(和短缺可能不是一个大问题),产品,哪些产品是主要的增长(以及成功的关键)。
此外,他们花在管理(总和)仅限于合同采购谈判。这是不够的。真正利用最佳来源支付(及相关)技术,你需要尽可能接近100%花在管理——即一切应该通过采购系统除了内部工资,你是否协商花,你是否有任何控制花费。
如果营销、法律或CXO想控制自己的花费(ing宠物项目),或者花不够重要,您的参与将保存足够的努力值得的,所以要它——但仍应经过批准的采购系统供应商,产品,服务,和其他关键的信息可以跟踪和组织已经满了花的可见性。只有这样风险监控的见解会给你正确的警报,ML-backed自动化分析系统(和其他涉众花)为您提供有意义的系统生成的见解,并正确的平台自动化所有的战术采购流程,减少人类的努力。
所以,如果你想要一个机会幸存的下一个灾难,让你的采购秩序,这样您就可以采用正确的技术,真正实现价值。
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