出版日期：2024 年 4 月 24 日2024 年 4 月 24 日
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数据驱动战略的必要性
2024 年，企业必须采用更加综合的数据驱动方法。利用先进的分析和物联网技术，可以了解供应链内的产品流和互动情况，从而发现低效和机遇。
根据毕马威会计师事务所（KPMG）的调查，43% 的组织表示对其一级供应商的绩效了解有限或根本不了解，因此目前仍面临着巨大的挑战。
消除能见度差距
在外包生产过程中，从发布订单到开始生产外包部件之间会出现一个关键挑战： 能见度差距。 这种差距往往导致原始设备制造商（OEM）忽视流程，从而导致效率低下和适应性问题。要提高供应链的流动性并积极应对市场的动态需求，缩小这一差距对制造商来说至关重要。
案例研究：改革供应链管理
这家汽车巨头发现其供应链中存在严重的可视性漏洞，影响了生产、产品和零部件产能以及资产管理。这些问题严重影响了公司的运营，导致大约 $22,184,140 每周汽车销量损失 供应链效率低下。
为了应对这些挑战，这家汽车公司实施了一套先进的分析解决方案。这包括在 5000 个主要工具中部署 5000 个传感器，提供以下功能
- 实时生产数据： 使公司能够实时监控生产流程。
- 能力管理和交付风险缓解： 使公司能够积极主动地管理生产能力，降低与交付时间相关的风险。
- 生命终结预测 帮助公司预测工具的生命周期，以便更有效地制定更换或维护计划。
- 供应商基准： 为公司提供系统地比较和评估供应商绩效的能力。
这一试点项目很快就显示出了巨大的效益，从而有可能 成本节约 和提高效率，价值约为 $64,819,193.细目包括 $7,977,920 直接节约成本、 $747,873 通过优化周期时间，以及 $56,093,400 从降低风险的角度，展示了分析解决方案在各个业务层面的重大影响。
结论
这家汽车行业领军企业和 eMoldino 的案例凸显了数字创新在供应链管理变革中的关键作用。通过采用数据驱动的方法，企业不仅可以预见和有效管理风险，还能提高整体运营的灵活性和可持续性，从而确保在市场上获得强大的竞争优势。
eMoldino
