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雷诺士公司是如何利用BI预测新冠疫情导致的供应链中断的

责任编辑:cres 作者:Peter Sayer |来源:企业网D1Net  2020-07-16 10:10:05 原创文章 企业网D1Net

由于疫情大流行严重破坏了全球供应链,暖通空调制造商雷诺士公司迅速推出了商务智能仪表板,以预测、响应和提前应对潜在问题。
 
新冠疫情大流行严重破坏了全球的供应链。对制造业尤其如此,供应链管理人员必须跟踪和分析此次疫情对其每个区域造成的业务影响:让员工返回工厂是否安全?供应商是否还在发货,或者是否仍在营业?客户还在采购吗?分销商仍可以为客户提供服务吗?
 
总部位于得克萨斯州理查森的雷诺士国际集团公司(Lennox International)就是这样一个依赖复杂的全球供应链的组织。该供暖、通风和空调设备供应商在阿肯色州、乔治亚州、爱荷华州、密西西比州和南卡罗来纳州都设有制造工厂,其业务网络包括区域性和当地的配送中心和商店。该公司也通过经销商和承包商来销售产品,这意味着此次疫情会以多种途径来破坏该公司向其客户交付产品的能力。
 
随着冠状病毒席卷美国全境,雷诺士公司认为,必须有一种更好的方式让员工了解该病毒如何在公司工厂和分销中心周边社区中传播,或者了解供应商和主要客户的状况,而不是让员工搜索新闻网站来了解这些信息。
 
雷诺士公司的IT业务应用主管Satish Seshayya说:“像所有人一样,我们也面临着我们主要KPI受到影响的挑战。因此,在4月初,当新冠病毒确诊病例在美国达到第一次高峰时,雷诺士公司的IT部门决定绘制出公司的供应链网络,并寻找可能影响订单执行或客户服务的潜在突发状况,然后在仪表板上将其提交给管理层。
 
雷诺士公司已经依赖一系列的报告工具进行工作。公司在SAP(这是SAP全球需求规划工具的参考客户)上运行其业务,并且还使用其他应用程序来管理供应链业务。雷诺士公司团队很快意识到,他们的软件供应商都无法提供一个解决方案,该方案可以侧重于预测他们所关注的各类供应链中断状况,而无需开展大型项目或获取其他公司的内部数据。
 
快速开发
 
进行协商获取信息是有可能的——但随着疫情的蔓延,需要快速开发仪表板:如果该项目的周期为六个月,则将失去其价值。
 
“我们利用内部数据科学家和资源,将其作为内部开发工作来处理。我们拥有一些工具和资源,可利用我们的数据来开发一个解决方案。”Seshayya说道,他将这一想法告诉了受影响的业务部门主管和相关的供应链人员,以明确如何更好地提供数据。
 
他说:“与任何产品开发一样,您总是要征求客户的意见,以获取反馈。”“我们邀请了所有参与规划和处理上游和下游材料调度工作的供应链人员。”
 
开发一个原型并将其提交给业务部门,然后根据他们的反馈对该原型进行迭代以做出改进,这大约花了三周的时间。
 
Seshayya说:“我们采用了开发运营方法,并进行了几次sprint,以持续获得来自业务部门的反馈。”
 
有四个人密切参与了该项目:Seshayya、职能部门的一位同事、技术部门的一个数据科学家和一个开发人员。
 
他和他的同事必须克服的最大困难是获取数据以准确预测中断状况。有很多外部信息源提供了各个州或各个国家的新冠病毒病例报告和预测的结构化数据集,包括来自美国疾病控制中心(CDC)和世界卫生组织的信息。
 
他说:“内部数据很有挑战性,尤其是材料的供应源。”“我们利用供应商数据做出了一些很有创造性的假设,这有助于解决问题。”
 
预警系统
 
通过将Microsoft Power BI工具中的所有功能与一些机器学习工具相结合,Seshayya和他的团队能够为同事提供一个预警系统,以应对未来几周新冠病毒病历增加或预计增加所带来的潜在供应链问题。
 
他说:“当您向该系统输入信息时,它就开始学习,并对某些将受到最大影响的特定位置进行预测。”
 
例如,雷诺士公司已经使用机器学习技术来衡量和预测其销售的某些产品的故障率,或者帮助其更好地管理保修成本。
 
该预警系统按区域提供上游(供应商)和下游(客户)供应链的各种视图,将工厂或运营中心按不同颜色分类,以区分低、中或高风险。供应链经理可以深入了解哪些材料或交货将受到影响,并可以一目了然地了解他们是否需要寻找替代材料供应源,或是否需要让更远的工厂执行订单。
 
他说:“这种模式产生了一套全新的思想和观念,可以在供应链中断状况进入红色区域之前对其进行管理。”
 
它还可通过模拟方法来帮助企业找出潜在的陷阱。他说:“假设分析为我们带来了极大的帮助,同时还有助于我们转换订单的执行者,包括供应商破产风险。”
 
如果Seshayya有什么遗憾的话,那就是他们没有更早地提出这一想法——在该问题成为普遍问题之前。
 
雷诺士公司一直在很好地使用着该新供应链仪表板,尽管我们希望新冠疫情的威胁将很快消退,就像在其他国家一样,但该仪表板不会成为多余的工具。
 
“我们计划重新利用同一模型和解决方案用于应对其他自然灾害,以预测业务中断状况。”Seshayya说。
 
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关键字:CIO BI 供应链

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