Talebin sürekli kesintiye uğraması ve mevcut jeopolitik ve ekonomik istikrarsızlık ortamı, satın almanın temel bir iş fonksiyonu haline gelmek için hiç bu kadar acil bir gereklilik olmadığı anlamına geliyor. Bu, tarihsel olarak sektör için zaman kaybı olan satın almanın daha ciddi olmayan yönlerini otomatikleştirmek için yapay zeka ve makine öğrenimi (ML) çözümlerinin yükselişini sağlıyor.
Tedarik liderlerinden, iç paydaşlar ve tedarikçilerle birlikte sözleşmelerin uygulanmasını ve yönetimini denetlemesi beklenir. Ekiplerinin, ESG Riski ve performans gereklilikleri gibi alanlar da dahil olmak üzere satıcı döngüsünü yönetmeye yardımcı olması bekleniyor.
Artık bu alanlarda ve daha fazlasında yükü üstlenen çeşitli otomatik satın alma çözümleri var.
Chaplain, şirketin temel teknolojilerini uygular ve çok uluslu şirketler için karar zekası iş akışları tasarlar. “Öngörüye dayalı, kendi kendini iyileştiren tedarik zincirlerini etkinleştirmek için veri bilimi ve makine öğrenimi konusunda tutkulu bir müjdeciyim” diyor. “Müşterilere dönüşüm projelerinde rehberlik ediyorum, böylece sistemleri tedarik sorunlarına otonom ve gerçek zamanlı olarak yanıt verebilir, çok katmanlı tedarikçiler ve sözleşmeli üreticilerle iletişim dahil.”
Aşağıda, tedarik otomasyonu konusundaki deneyim ve bilgisini paylaşıyor.
Tedarik ekipleri zorluklarla karşılaşıyor mu?
- Satın almadaki ekipler sıklıkla proaktif olmak yerine tepkisel olarak çalışmaya zorlanır.
- Bazen günlük kararlar alırken, lojistik ve tedarik zincirindeki değişkenliğe yanıt verirken; diğer görevlerin yanı sıra uygunluk ve maliyetleri sağlarken strateji ile uygulamayı dengelemeleri gerekir.
- Çoğu zaman ekipler, alınacak karar miktarının bir takımın bunlarla başa çıkma kapasitesi noktasına yükseldiğini göz önünde bulundurmanın yanı sıra, tamamen bağlama dayalı olmayan kararlar almaya zorlanırlar.
- Ek olarak, satın alma ekipleri genellikle gerçek zamanlı şeffaflık sunmayan teknoloji sistemlerine veya iş uygulamalarına bağlıdır.
- Çoğu durumda, insan işbirliğinin yavaş hızı ve uyum ihtiyacı nedeniyle karmaşık sorunlar nedeniyle karar verme gecikir.
- Bilgiler veri arşivlerinden, elektronik tablolardan, e-postalardan veya fakslardan toplanmalı ve analiz edilmelidir.
- Bilgi toplamak ve en etkili eylemleri belirlemek için kullanılan geleneksel yöntemler, rekabete ayak uydurmak için yeterli değildir. Tedarikte gerçek bir dijital dönüşüm, daha hızlı ve daha kesin karar vermeyi mümkün kılan teknolojiyi gerektirir.
Hangi teknolojik yenilikler tedarik zincirinin geleceğini etkileyecek?
Karar zekası – karar vermeyi dijitalleştirme, geliştirme ve hatta otomatikleştirme kapasitesi hızla büyüyen bir trend. Tedarik zinciri süreçlerinde ve bunu satın alma, finans ve gelir yönetiminde kullanan şirketler için olumlu sonuçlar yarattığını gördük.
Bu, satın alma departmanlarının çeşitli görevlerde aldıkları kararların kalitesini iyileştirmelerine olanak tanıyan dijital dönüşümdeki en son sınırdır. Örneğin, satın alma uzmanları genellikle hızlı bir şekilde yanıt vermek zorundadır.
Stratejik bir tedarikçinin birincil performans göstergelerinin düşmesi için ne yaparsınız?
Manuel süreçleri kullandığınızda ve şeffaflık olmadığında, sorunu belirlemek günler alabilir, ardından seçenekleri belirlemek ve karar vermek için daha uzun analiz günleri sürebilir. AI ve ML gibi karar zekası teknolojileri, bu sorunları gerçek zamanlı olarak tanımlayabilir. Böylece, satın alma ekipleri verileri hızlı bir şekilde analiz edebilir, tedarikçi değiştirmenin sonuçlarını tahmin edebilir ve ardından en iyi eylem planı hakkında tavsiyeler alabilir.
Bir karar verildikten sonra sistem, satınalma siparişlerini değiştirmek ve kayıtları değiştirmek için iş sistemlerine geri yazar. Tedarikçi performansıyla ilgili sorunlar çok kısa sürede çözülür.
Sadece tekrarlanan süreci otomatikleştirmenin ötesinde, kurumdan gelen değerli bilgileri koruyarak ve ekibin gelecek kararları otomatikleştirme yeteneğini geliştirerek, ekip tarafından verilen her kararın dijital bir kopyasını kaydetmek de mümkündür.
Dijital teknolojinin satın alma şeklimiz üzerindeki etkisi nedir?
Tedarik ekipleri, müşteri siparişlerinin yanı sıra güvenlik stoğu, toplam sahip olma maliyeti (TCO), tedarikçilerin zamanında tam performansı ve diğer birçok kaynaktan gelen bilgilere güvenir. Alınması gereken çok sayıda zamana duyarlı karar ve tüm verileri toplamalarına izin veren bir teknoloji, ekiplerin düşünme ve çalışma şeklini değiştiriyor.
Kararları otomatikleştiren ve dijitalleştiren teknoloji, şirket genelinde süreç boşluklarını gizleyen engellerin ortadan kaldırılmasına yardımcı olabilir. Size, satın alma departmanında ve tüm işletme genelinde bilinçli kararlar almanız ve daha hızlı karar vermeyi geliştirmeniz için gereken bilgileri verir.
Bu yöntem, iş süreçlerini anlamanıza, önerilerde bulunmanıza, eylemleri uygulamanıza ve daha iyi kararlar ve sonuçlar almanıza yardımcı olmak için veri bilimi ve dijital teknolojiyi birleştirir.
Verileri sürekli olarak analiz eden yapay zeka ve makine öğrenimi sayesinde ekipler, satın alma ve tedarik zinciri kararları verirken her zamankinden çok daha fazla değişkeni dikkate alabilir. Sistem, insanların gözden kaçırabileceği kalıpları belirleyebilir ve ekiplerin pazar koşulları değiştiğinde hızlı tepki vermesini sağlar.
Tedarik ekipleri, kararlarının sonuçlarını kaydederek (örneğin) fiili ve bütçelenmiş harcamalar arasındaki farkları daha iyi kavrayabilir. Kararların ve sonuçlarının iş hedefleriyle uyumlu olmasını sağlarken risk, maliyet, kalite ve diğer yönleri dengeleyebilirler.
Tedarik için otomasyonun avantajları nelerdir?
Verileri analiz etmek ve satın alma kararlarını dijitalleştirmek ve otomatikleştirmek için daha iyi araçlarla, satın alma ekipleri maliyetleri ve tasarrufları azaltmanın yeni yollarını keşfediyor.
En faydalı sonuçlardan biri, grup içinde ve şirket genelinde ve tüm tedarikçiler, müşteriler, hizmet sağlayıcılar ve ortaklar ekosistemi genelinde daha iyi işbirliği, iletişim ve hesap verebilirliktir.
Örneğin, büyük bir ambalajlı tüketim malları firması, doğrudan malzeme tedarikinde satın alma fiyatı varyansını (PPV) tespit etmek için karar zekasını kullanır. Bu, şirketin yanlış ana verilerden, fiyatlandırma verilerinin farklı sistemler arasında yanlış hizalanmasından, satın alma faturalarından ve sözleşmelere uymayan siparişlerden ve manuel fiyat değişikliklerinden kaynaklanan sorunları tespit etmesine ve düzeltmesine olanak tanır.
İşletme, açıkları belirlemek için e-tablolara güvenmek ve ardından düzeltmeler yapmak için tedarikçilerle iletişim kurmak yerine, düzeltmeler yapmak için otomatik olarak oluşturulan önerilerle otomatik olarak tetiklenen sorunları belirledi ve ardından manuel müdahale gereksinimini ortadan kaldırarak kapatma için otomatik olarak bir tedarikçiye erteledi.
İşletme, PPV yönetimini ve tedarikçilerle işbirliğini ve işbirliğini hızla modernize etmekle kalmadı, aynı zamanda tüm şirket genelinde satın alma süreciyle uyumlu olmayan uygulamaları da keşfetti.
Çeşitli sektörlerdeki satın alma ekipleri bu tür dönüşümleri gerçekleştirebilir. Ve şimdi bu adımı atan şirketler, gelecek için yeni fikirler geliştirmeye daha iyi hazırlanmış olacak.