تطبيقات حول سلاسل الإمداد والتوريد
إعداد: حوراء الشيخ
مقدمة
تعد إدارة سلسلة التوريد (SCM) ضرورية للشركات لأنها تنسق تدفق المنتجات والمعلومات والشؤون المالية عبر شبكة من الموردين والمصنعين والموزعين والعملاء (Chopra & Meindl, 2016). تعمل إدارة سلسلة التوريد الفعالة على تحسين الكفاءة التشغيلية وزيادة الربحية وتعزيز رضا العملاء من خلال تقديم المنتجات المناسبة في الوقت والمكان المناسبين. سوف تستكشف هذه المقالة التطبيقات الرئيسية لـ SCM عبر المشتريات والخدمات اللوجستية والعمليات والتكامل.
المشتريات
المشتريات هي عملية شراء السلع والخدمات الحيوية لعمليات المنظمة وسلسلة التوريد (Lysons & Farrington, 2020). تشمل تطبيقات المشتريات الرئيسية المصادر الإستراتيجية، وإدارة علاقات الموردين (SRM)، وأنظمة المشتريات الإلكترونية. تستفيد المصادر الإستراتيجية من تحليل الإنفاق وأبحاث السوق وتقييمات المخاطر لتحديد مصادر العرض المثالية التي توازن بين التكاليف والجودة والموثوقية والاستدامة (بارك وآخرون، 2010). تستلزم إدارة العلاقة مع الموردين تعاونًا وثيقًا مع الموردين فيما يتعلق بالتسعير والمهل الزمنية ومعايير الجودة وتحسينات المنتج/العملية (Li et al., 2006). تعمل منصات الشراء الإلكترونية على تسهيل تقديم العطاءات والطلب وإعداد الفواتير والدفع عبر الإنترنت مع توفير شفافية البيانات بين المشترين والموردين (Hawking et al., 2004).
الخدمات اللوجستية
تعمل الخدمات اللوجستية على تحسين تدفق المواد وتخزينها عبر سلسلة التوريد (Rushton et al., 2014). تشمل التطبيقات اللوجستية أنظمة إدارة النقل (TMS)، وأنظمة إدارة المستودعات (WMS)، وتخطيط متطلبات التوزيع (DRP). يتيح TMS شراء الشحنات وتخطيط الشحنات وتتبع شركات النقل لتنسيق عمليات التسليم الواردة/الصادرة عبر طرق وطرق النقل المثالية (Stefansson & Russell, 2008). يقوم WMS بأتمتة عمليات مراقبة المخزون ومعالجة المواد ومواقع المخزون وتنفيذ الطلبات داخل المستودعات ومراكز التوزيع (Faber et al., 2013). يحدد DRP احتياجات المخزون عبر شبكة التوريد بناءً على طلب العملاء الفعلي والمتوقع (Chen & Chen, 2005).
العمليات
تركز تطبيقات إدارة سلسلة التوريد (SCM) في عمليات التصنيع على تخطيط الإنتاج والأنظمة الهزيلة وإدارة الجودة (جاكوبس وآخرون، 2011). تعمل برامج التخطيط والجدولة المتقدمة على تسهيل موازنة حمل السعة المحدودة، وتخطيط متطلبات المواد، وجدولة أرضية المتجر نظرًا للطلب المتغير (Li et al.,2012). تعمل الأساليب اللينة، مثل إدارة الجودة الشاملة (TQM) وSix Sigma، على تقليل الهدر من خلال توحيد العمليات وتنظيم سير العمل وتعزيز التحسين المستمر (Arnheiter & Maleyeff, 2005). تساعد مراقبة العمليات الإحصائية ومعايير الجودة ISO9000 أيضًا في تقليل العيوب وتحسين سلسلة التوريد.
الاندماج
تعمل أنظمة المعلومات متعددة الوظائف على دمج المشتريات والخدمات اللوجستية والعمليات عبر شبكات التوريد المشتركة بين المنظمات (Williams et al., 2013). تشمل الأمثلة تخطيط موارد المؤسسات (ERP)، وإدارة سلسلة التوريد (SCM)، وإدارة علاقات العملاء (CRM). يقوم نظام تخطيط موارد المؤسسات (ERP) بدمج تدفقات البيانات المتعلقة بالشؤون المالية والموارد البشرية والتصنيع والمخزون والمبيعات والتسليمات لتمكين مراقبة الأداء والتنسيق والتخطيط (Umble et al., 2003). يقوم برنامج SCM بتتبع تدفقات المواد عبر طبقات الموردين المتعددة لتوفير رؤية لوجستية لإدارة الاستثناءات الاستباقية (Gunasekaran & Ngai, 2004). تستفيد إدارة علاقات العملاء (CRM) من تحليلات العملاء لتخصيص عروض المنتجات وخيارات الطلب/التسليم وفقًا لتفضيلات العملاء وأنماط الطلب (Kim et al, 2010). تتيح الأنظمة المتكاملة اتخاذ قرارات تعاونية لمواءمة العرض والطلب.
تمكين سلاسل الامداد عن طريق الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي
تشهد إدارة سلسلة التوريد ثورةً ملحوظةً بفضل تطبيقات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في عدة جوانب ومجالات. فمثلاً، في مجال التنبؤ بالطلب، يمكن لتقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي استخدام تحليل البيانات التاريخية وتحليل اتجاهات السوق لإنشاء توقعات دقيقة للطلب. وبالإضافة إلى ذلك، تعمل هذه التقنيات على تعزيز أداء إدارة المخزون، حيث يمكن للشركات الآن الاستفادة من البيانات في الوقت الفعلي لتحسين مستويات المخزون استناداً إلى أنماط الطلب والمهل الزمنية والمتغيرات الأخرى. وبجانب ذلك، فإن الجوانب الأخرى لسلسلة التوريد التي يتم تحسينها بواسطة التطبيقات الذكية والتعلم الآلي تشمل تخطيط سلسلة التوريد، واختيار الموردين، وإدارة المخاطر، وأتمتة المستودعات، وتحسين الإنتاجية الأخيرة. ، والصيانة التنبؤية. وفيما يلي عشر شركات تعمل منصات وحلول الذكاء الاصطناعي الخاصة بها على تغيير كيفية إدارة سلاسل التوريد (AlGhamdi, 2023):
1. AWS SageMaker:
– إطلاق في 2017 كمنصة لتعلم الآلة على سحابة AWS.
– يمكن تدريب ونشر نماذج التعلم الآلي.
– مستخدم في تطبيق AWS Supply Chain لتوحيد البيانات وتحسين سلسلة التوريد.
2. Google Cloud Vertex AI:
– يسمح بإنشاء ونشر نماذج التعلم الآلي بسرعة.
– يدمج جميع خدمات Google Cloud AI في واجهة واحدة.
– يوفر خيارات لتدريب النماذج بشكل تلقائي أو باستخدام التعليمات البرمجية.
3. Microsoft Azure Machine Learning:
– منصة سلسلة التوريد على Azure مع التركيز على البيانات.
– يتيح لعلماء البيانات إنشاء ونشر نماذج التعلم الآلي.
– يدعم التشغيل البيني مفتوح المصدر والأمان و SaaS.
4. IBM Watson:
– Watson Machine Learning على IBM Cloud لتدريب ونشر نماذج التعلم الآلي.
– يساعد في تحقيق رؤية شاملة في سلسلة التوريد.
– مدمج مع لوحات معلومات ذكية ومؤشرات أداء رئيسية.
5. SAP Integrated Business Planning (IBP):
– حلاً قائمًا على السحابة لتحليل وإدارة بيانات سلسلة التوريد.
– يستفيد من التعلم الآلي في مجالات التنبؤ والعمليات.
6. Oracle Cloud Infrastructure (OCI):
– يوفر خدمات الذكاء الاصطناعي لـ OCI لتطبيق الذكاء الاصطناعي في التطبيقات والعمليات التجارية.
– تقديم إمكانيات جديدة لتسريع تخطيط سلسلة التوريد وتحسين الكفاءة.
7. Siemens:
– تقدم حلاً لصيانة التنبؤ للصناعات باستخدام الذكاء الاصطناعي.
– يساعد في زيادة الإنتاجية وتسريع التحول الرقمي.
8. Dataiku:
– منصة لعلم البيانات والتعلم الآلي تستخدم لإدارة السلسلة التوريد بدقة وكفاءة.
– تدعم مهام متنوعة مثل التنبؤ والتجميع والتصنيف.
9. SAS Machine Learning:
– يدعم التحليلات الإحصائية والتعلم الآلي على SAS Cloud.
– يستخدم في سلسلة التوريد لتجنب نقص أو إفراط في المخزون.
10. Databricks:
– يسمح لفرق التعلم الآلي بإعداد ومعالجة البيانات بشكل تعاوني.
– يدمج بين الدقة وعمق التحليل والوقت في بناء سلاسل توريد تنبؤية.
الخاتمة
باختصار، تشمل التطبيقات الرئيسية لإدارة سلسلة التوريد المصادر الإستراتيجية، وتحسين قاعدة التوريد، وTMS، وWMS، وERP، وبرامج SCM، وأنظمة إدارة علاقات العملاء. تعمل تطبيقات المشتريات على تسهيل إدارة المشتريات والموردين. تقوم التطبيقات اللوجستية بتنسيق المخزون والنقل والتوزيع. تركز التطبيقات التشغيلية على تخطيط الإنتاج ومراقبة الجودة. تدعم أنظمة المعلومات متعددة الوظائف التكامل على مستوى المؤسسة وتبادل البيانات عبر شبكات التوريد العالمية المعقدة. ومن خلال الاستفادة من أحدث تطبيقات إدارة سلسلة التوريد (SCM)، يمكن للشركات تحقيق التميز التشغيلي والميزة التنافسية الدائمة.
المراجع
AlGhamdi, A. (2023). Enabling Supply Chains through Artificial Intelligence and Machine Learning. ASG Fundamentals. Sharing Knowledge, Enhancing Performance and Enabling Excellence. Retrieved from https://www.linkedin.com/pulse/%D8%AA%D9%85%D9%83%D9%8A%D9%86-%D8%B3%D9%84%D8%A7%D8%B3%D9%84-%D8%A7%D9%84%D8%A7%D9%85%D8%AF%D8%A7%D8%AF-%D8%B9%D9%86-%D8%B7%D8%B1%D9%8A%D9%82-%D8%A7%D9%84%D8%B0%D9%83%D8%A7%D8%A1-%D8%A7%D9%84%D8%A7%D8%B5%D8%B7%D9%86%D8%A7%D8%B9%D9%8A-%D9%88%D8%A7%D9%84%D8%AA%D8%B9%D9%84%D9%85-%D8%A7%D9%84%D8%A2%D9%84%D9%8A-alghamdi/?originalSubdomain=ae
Arnheiter, E. D., & Maleyeff, J. (2005). The integration of lean management and Six Sigma. The TQM Magazine, 17(1), 5-18. https://doi.org/10.1108/09544780510573020
Chen, F., & Chen, Y. (2005). The benefits and centroids of supply chain applications of planning approaches. Information & Management, 42(8), 1109-1118. https://doi.org/10.1016/j.im.2004.11.002
Chopra, S., & Meindl, P. (2016). Supply chain management: Strategy, planning, and operations (6th ed.). Pearson.
Faber, N., Koster, M. B., & Smidts, A. (2013). Organizing warehouse management. International Journal of Operations & Production Management, 33(9), 1230-1256. https://doi.org/10.1108/IJOPM-12-2011-0471
Gunasekaran, A., & Ngai, E. W. (2004). Information systems in supply chain integration and management. European Journal of Operational Research, 159(2), 269-295. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2003.08.016
Hawking, P., Stein, A., Wyld, D., & Foster, S. (2004). E-procurement: Is the ugly duckling actually a swan down under? Asia Pacific Journal of Marketing and Logistics, 16(1), 3-26. https://doi.org/10.1108/13555850410765190
Jacobs, F. R., & Chase, R. B. (2011). Operations and supply management (13th ed.). McGraw-Hill Irwin.
Kim, S. K., Jae Jeong, I., Wallace, S. W., & Choi, Y. (2010). Supply chain integration and adoption of collaborative planning systems utilizing the WhanIn portal. Journal of Enterprise Information Management, 23(5), 568-587. https://doi.org/10.1108/17410391011084481
Li, J., Sikora, R., Shaw, M. J., & Woo Tan, G. (2006). A strategic analysis of inter organizational information sharing. Decision Support Systems, 42(1), 251-266. https://doi.org/10.1016/j.dss.2004.12.003
Li, X., Chaudhry, S. S., & Eleftheriou, I. (2012). Advanced planning and scheduling techniques in manufacturing: An overview. International Journal of Computer Integrated Manufacturing, 26(12), 1160-1170. https://doi.org/10.1080/0951192X.2012.745855
Lysons, K., & Farrington, B. (2020). Procurement and supply chain management (9th ed.). Pearson.
Park, D., Shin, K., Chang, T. W., & Park, J. (2010). An integrative framework for supplier relationship management. Industrial Management & Data Systems, 110(4), 495-515. https://doi.org/10.1108/02635571011038990
Rushton, A., Croucher, P., & Baker, P. (2014). The Handbook of Logistics and Distribution Management: Understanding the Supply Chain. Kogan Page.
Stefansson, G., & Russell, D. M. (2008). Supply chain interfaces: Defining attributes and attribute values for collaborative logistics management. Journal of Business Logistics, 29(1), 347-359. https://doi.org/10.1002/j.2158-1592.2008.tb00093.x
Umble, E. J., Haft, R. R., & Umble, M. M. (2003). Enterprise resource planning: Implementation procedures and critical success factors. European Journal of Operational Research, 146(2), 241-257. https://doi.org/10.1016/S0377-2217(02)00547-7
Williams, B. D., Roh, J., Tokar, T., & Swink, M. (2013). Leveraging supply chain visibility for responsiveness: The moderating role of internal integration. Journal of Operations Management, 31(7-8), 543-554. https://doi.org/10.1016/j.jom.2013.09.003