بمجرد ما تم التحكم في الرقمنة في كافة العمليات التجارية التي يتم القيام بها حالياً، أصبح من الواضح أكثر من أي وقت مضى أن الدور سيأتي على صناعة الخدمات اللوجستية. وذكر 94% من الشركات الرائدة في مجال سلسلة الإمداد أن التحول الرقمي سوف يجعل إدارة سلسلة الإمداد مختلفة تماماً. وقد قفزت الشركات قفزات نوعية واحدة تلو الأخرى من خلال التجارب لتجعل العمليات أكثر بساطة وأكثر سلاسة وكذلك في مجال تطوير الخدمات ونماذج الأعمال وتقليل تأثير الفجوات الموجودة في المواهب عن طريق رقمنة كل جانب من جوانب العمليات والتطوير، وهذا ما فعلناه نحن أيضاً. وتسعى شركة رابطة الكويت والخليج القابضة (KGL) جاهدة لتطبيق الرقمنة على نطاق واسع من أجل تقليل التكاليف وزيادة توفير المنتجات، الأمر الذي سيكشف عن العديد من الأسواق المتاحة والفرص التجارية التي لم يتم اكتشافها بعد.
وتعمل الرقمنة على تغيير بيئة تفاعلات العملاء من البداية إلى النهاية، وقد احرزت تقدماً في التطورات التكنولوجية الجديدة لسلاسل الإمداد بمعدل واحدة في كل مرة. والمقالة التالية ستأخذ زمام المبادرة في تكامل سلاسل الإمداد مع التكنولوجيا الحديثة والممارسات التجارية المستدامة. وأهم ميزة في سلسلة الإمداد 4.0 في شركة رابطة الكويت والخليج القابضة (KGL) هي تطور سلاسل الإمداد التقليدية وتحولها إلى نظام بيئي يشتمل على سلسلة إمداد مرنة ومتصلة وذكية ومبسطة.
الروبوتات المتطورة هي مكمن القوة الجديدة
وعندما لا تكون سلاسل الإمداد آلية فإنها تكون رتيبة ومعقدة. ولكن عندما تدعم الروبوتات المتطورة والذكاء الصناعي (AI) سلاسل الإمداد فإنها تتطور لتصبح أكثر اتساقًا وسلاسة وأكثر تقدماً وربحية. وتتم برمجة الروبوتات المتطورة لتحل محل فرق العمل البشرية لأداء المهام بشكل أكثر كفاءة خاصة في الحالات التي تتجاوز فيها المهام مستويات السلامة البشرية ويحتاج الأمر إلى تقديم الروبوتات لكي تكون في وجه المدفع بدلاً عنها. وقد ذكر أحد التقارير أن 4% فقط من المنظمات تستخدم الذكاء الصناعي في سلاسل إمدادها.
ويتم استخدالم الذكاء الصناعي (AI) في شركة رابطة الكويت والخليج القابضة (KGL) للحد من التدخل البشري الذي يأتي من جانب القوى العاملة وأتمتة مهام التخزين والتصنيع الرتيب مع المساعدة البشرية للروبوتات(PRA) واستعادة البيانات الضخمة لتنفيذ إدارة سلاسل الأمداد (SCM)، واقتصاد وقت العمال لتحسين المهام الإنتاجية التي تعزز رضا العملاء.
بيانات كبيرة لتحسين عملية اختيار الموردين
وفي بحث قامت به شركة فوربس فورسايتس ذكر 50% من المجيبين أن التقدم الذي تم إحرازه في التكنولوجيا قد أثر تأثيراً كبيراً على الجوانب اللوجستية لهذه الشركات وعلى سلاسل الإمداد وعمليات النقل فيها. وتقوم البيانات الكبيرة (Big Data) بتبسيط عملية اختيار الموردين وبذلك نكون متأكدين من أننا نعمل مع الموردين المناسبين. ويعد تجميع البيانات الكبيرة العنصر الأساسي والعامل الأكبر في زيادة الثروة التي تحققها سلسلة الإمداد من خلال الرقمنة. ولولا ذلك لكانت عملية اختيار الموردين بأكملها عملية طويلة مليئة بالأخطاء الناتجة عن العلاقات السلبية والاتصال عبر القنوات غير المباشرة. فالبيانات الكبيرة تقوم بالحيلولة دون خلط الأوراق مما يجعل عملية الاختيار أكثر فعالية.
الابتكار الناتج عن التمكين الرقمي في التوريد
يسهل التمكين الرقمي من الابتكار والتعاون من خلال خلق أرضية لتوضيح الأهداف والقيم على الموقع نفسه وبشكل منتظم. وبمقدور شركة رابطة الكويت والخليج القابضة(KGL) أن تضمن إدارة العلاقات بصورة جيدة وهي واثقة من أنها ستحول دون فقدان تبادل البيانات بين انظمة قواعد البيانات مما يعزز من التواصل الذي سيؤدي بدوره إلى التعاون ثم الابتكار.
الاستدامة: مفاجأة قادمة
تمثل رقمنة سلسلة الإمداد مستقبلاً واعداً، ولكن هل تعتبر الاستدامة جزءً من المستقبل الواعد الذي نرجوه؟ فسلاسل الإمداد العادية الخاصة بشركات الاستهلاك تتسبب في تكاليف اجتماعية وبيئية تفوق عملياتها إذ أن تأثير انباعاثات الغاز المسببة للاحتباس الحراري في هذه الشركات يزيد عن 80% ويزيد تأثيرها الضار عن 90% على الهواء والبر والبحر والتنوع البيئي والموارد الجيولوجية. وبمقدور الشركات أن تقلل من هذه التكاليف إلى حد كبير ببساطة من خلال التركيز على تطوير سلاسل إمدادها. فلقد اكتسبت استدامة سلسلة الإمداد اهتماما متزايدا من المنظمات على نطاق عالمي نظراً لأن الطرق التي تعمل بها الخدمات اللوجستية كانت فيما مضى مليئة بالتبذير والاستغلال مما كاد أن يتسبب في الدمار ليس للبيئة وحدها بل أيضا للأعمال التجالرية نفسها. وللحيلولة دون ذلك فقد اتخذت شركة رابطة الكويت والخليج القابضة (KGL) المسار الأخضر مبدأً لا تحيد عنه.
• ويتسم الشحن التعاوني بقدرته على استخدام طرق الشحن والنقل بين المنظمات من خلال حشد الموارد ووسائل النقل مع بعضها البعض. ومن خلال جمع بيانات نظام تحديد المواقع العالمي (GPS) تستطيع خوارزميات الشحن التعاوني أن تسجل وتجمع وتحدد نقاط الشحن والنقل الخاصة بمؤسسات الشحن التي تظل واعية باستمرار بالموقف البيئي تمشيا مع طرق الشحن والنقل والتكاليف الحديثة.
• والتعلم العميق المعزز هو الخلاصة الأساسية للتعلم الآلي الذي يتم من خلاله تدريب الخوارزميات لاتخاذ القرارات الرشيدة. ويتم ذلك من خلال تقديم سلسلة من ردود الفعل الإيجابية للروبوت لكي يستعين بها في عمله. ومن خلال التعزيز الإيجابي يتم توجيه الروبوت بحيث يراجع ويعدل تحركاته مسبقًا من أجل تكرار الحركات المفيدة لأعمالنا وحدها دون غيرها.
المراجع:
- Bowes، T. (2019، 22 May). أعلى 10 إحصائيات سلسلة التوريد صدمة. تم الاسترجاع من https://jigsawbusinessgroup.com/top-10-supply-statistics/
- فاركاس ، سي. (2018 ، 11 أكتوبر). أعلى 15 إحصائيات لسلسلة التوريد - والاتجاهات الخمسة ذات الصلة التي ستؤثر على عملك. تم الاسترجاع من https://ealchemylabs.com/blog/top-supply-chain- الإحصائيات
- جيجانتي ، م. (2019 ، 11 يونيو). 30+ إحصائيات رائعة لسلسلة التوريد لعام 2019. تم استرجاعها من https://learn.g2.com/supply-chain-statistics
- Titia Bové، A.، Swartz، S. (2016، November). بدءًا من المصدر: الاستدامة في سلاسل التوريد. تم الاسترجاع من https://www.mckinsey.com/business-functions/sustainability/our-insights/starting-at-tource-source-sustainability-in-supply-chains
