Стратегические тренды и технологии управления цепями поставок в условиях индустрии 4.0 | Статья в журнале «Молодой ученый»

Отправьте статью сегодня! Журнал выйдет 4 мая, печатный экземпляр отправим 8 мая.

Опубликовать статью в журнале

Автор:

Рубрика: Экономика и управление

Опубликовано в Молодой учёный №6 (348) февраль 2021 г.

Дата публикации: 04.02.2021

Статья просмотрена: 410 раз

Библиографическое описание:

Гришин, А. В. Стратегические тренды и технологии управления цепями поставок в условиях индустрии 4.0 / А. В. Гришин. — Текст : непосредственный // Молодой ученый. — 2021. — № 6 (348). — С. 331-333. — URL: https://moluch.ru/archive/348/78338/ (дата обращения: 25.04.2024).



В анализируется процесс управления цепочками поставок, а также основные тенденции 2021–2023 годов в данной отрасли.

Ключевые слова: Индустрия 4.0, управление цепочкой поставок, тенденции в оьласти логистических технологий

Управление цепочкой поставок является на сегодняшний день одной из наиболее важной функции стратегического менеджмента компании. В этой связи все больше предприятий обращаются к цифровым технологиям управления, чтобы перестроить свои логистические цепочки в соответствии с меняющимися требованиями рынка. Понятие «Индустрия 4.0» впервые было введено немецким федеральным правительством как стратегический план развития немецкой промышленности, основанный на объединении в едином информационном пространстве промышленного оборудования и информационных систем, что позволит им взаимодействовать между собой и с внешней средой без участия человека. Цифры «4.0» [1], означают, что это направление развития промышленности имеет настолько большой потенциал, что неминуемо приведет к четвертой индустриальной (промышленной) революции.

Сегодня специалисты [1; 4; 8] выделяют пять основных тенденций в области логистических технологий, которые будут определять будущее развитие компаний в 2021–2023 годах:

Во-первых, это искусственный интеллект. За последние несколько лет логистическая отрасль начала интегрировать решения на основе искусственного интеллекта, включая интеллектуальные перевозки, планирование маршрутов и планирование спроса, в свои операции, но это только начало. От роботов для доставки «последней мили» и решений в области устойчивого развития до складских автоматизированных систем комплектования и программного обеспечения для прогнозной оптимизации — ИИ уже имеет огромное значение в логистике. Грузоотправители, перевозчики, поставщики и потребители могут рассчитывать на выгоду от этих тенденций в области логистических технологий, сохранившихся в 2020 году. Ожидается, что наряду с ИИ вырастет и использование расширенного интеллекта. Расширенный интеллект сочетает в себе человеческий интеллект с автоматизированными процессами ИИ. По данным Gartner, расширенный интеллект принесет прибыль в 2,9 триллиона долларов и приведет к увеличению производительности труда сотрудников во всем мире на 6,2 миллиарда часов к 2021 году. Можно ожидать, что логистические компании будут внедрять больше решений расширенного интеллекта, которые в конечном итоге позволяют профессионалам в области логистики выполнять свою работу быстрее, уменьшая количество ошибок и обеспечивая экономию средств.

Во-вторых, видимость цепочки поставок в реальном времени. Видимость цепочки поставок (SCV) больше не просто отличная вещь для логистических компаний, в 2020 году это необходимо, а в следующие годы необходимо сделать еще один шаг вперед — стать в режиме реального времени. Эти данные в реальном времени сейчас более востребованы клиентами и операторами связи, чем когда-либо, а это означает, что предприятиям логистики и цепочки поставок необходимо сосредоточиться на внедрении передовых решений SCV в свои операции. Новые стартапы по обеспечению видимости цепочки поставок предоставляют технологию, которая способствует быстрому реагированию на изменения, позволяя компаниям использовать данные в реальном времени. Такие данные включают модели движения, погоду или состояние дороги и порта, которые используются для принятия мер и изменения спроса или перенаправления предложения и оптимизации маршрутов. Логистические компании, использующие полностью интегрированные цепочки поставок, теперь, как сообщается, видят на 20 % большую эффективность, чем те, у которых нет интеграции.

Невозможно говорить о прозрачности цепочки поставок, не упомянув также сенсорную технологию IoT, важнейший актив для отслеживания поставок. Подключенные устройства Интернета вещей на посылках позволяют складам отслеживать инвентарь, транспортные средства и оборудование через облачные сервисы. В то же время управление контейнерами на основе IoT также становится проще за счет мониторинга в реальном времени, повышения топливной эффективности, внедрения профилактического обслуживания и превращения контейнерных операций в упреждающую, а не реактивную. Имея это в виду, партнерство между стартапами в области Интернета вещей и логистическими компаниями — еще одна важная тенденция, которую следует наблюдать в ближайшие годы. Недавний пример — от Hapag-Lloyd, которая выбрала стартап Globe Tracker для Интернета вещей для своей новой системы мониторинга контейнеров в реальном времени Hapag-Lloyd. Прямой эфир. В 2021–2023 годых мы с нетерпением ждем появления новых партнерских отношений со стартапами в области Интернета вещей, поскольку этот сектор начинает требовать отслеживания клиентов в реальном времени.

В-тертьих, Блокчейн. С момента своего появления в 2008 году, как отмечают специалисты [2; 3; 9], блокчейн стал одним из самых модных терминов в любой отрасли, а также одной из самых разрекламированных тенденций в области логистических технологий. Однако сложная концепция блокчейна была трудной для понимания широкой публикой, и, несмотря на ее большой потенциал для невероятных вариантов использования как в логистике, так и за ее пределами, реального развития практически не было. Это привело к тому, что блокчейн стал чрезвычайно разрекламированным, а профессионалы в области логистики почувствовали утомление от чрезмерного использования этого термина. При этом действуют пилотные проекты и небольшие операции: CargoX — это один из стартапов, который полностью посвятил себя внедрению блокчейна в логистическую отрасль, используя общедоступную сеть Ethereum для безопасной проверки транзакций с документами. Другие громкие имена также проявляют интерес к блокчейну: UPS и BNSF Railway Уоррена Баффета присоединились к блокчейну в Transport Alliance. Тем не менее, это все еще очень новые проекты, и предстоит много работы.

В четвертых, растущее значение новичков в отрасли. Но будущее логистики формируют не только новые технологии: это также новые бизнес-модели и новые игроки отрасли. Новые системы, которые часто создаются стартапами, быстро завоевывают популярность. Без необходимости иметь богатый опыт работы с активами, стартапы, как отмечают специалисты [5; 6; 7], как правило, сосредотачиваются на «легких» частях цепочки создания стоимости, например, превращаясь в цифровых экспедиторов. Благодаря более гибким операциям они могут предлагать более гибкие цены и быстрее предоставлять расценки, обеспечивая при этом прозрачность. Так обстоит дело с Uber, который запустил свою функцию Uber Freight в США в 2017 году, а в 2020 году расширился до Европы и Канады, стремясь создать более эффективный глобальный рынок грузовых перевозок. Uber Freight рассматривается Uber как одно из самых многообещающих предприятий.

В-пятых, устойчивое развитие на основе технологий. Устойчивое развитие — это тенденция, которая пронизывает все отрасли, и логистика не исключение. В частности, доставка «последней мили» традиционно требует значительных затрат времени и энергии, поэтому также предоставляет множество возможностей для новых и разумных подходов. Чтобы уменьшить негативное воздействие на окружающую среду, компании используют множество технологий, от реальных электромобилей до программного обеспечения на основе искусственного интеллекта, которое рассчитывает маршрут с наименьшими выбросами.

Литература:

  1. Всемирный обзор реализации концепции «Индустрия 4.0» за 2016 год. — URL: http://www.pwc.ru/ru/technology/assets/global_industry-2016_rus.pdf
  2. Буряк, О.А., Колпакова, В.О., Охотников, И. В. Качество информационного взаимодействия как приоритет и основа управления сетевыми структурами // Экономика и предпринимательство — 2015. — № 12 (ч. 3).
  3. Винья, П. Кейси, М. Эпоха криптовалют. Как биткойн и блокчейн меняют мировой экономический порядок /– М.: Манн, Иванов и Фербер, 2017. — 432с.
  4. Латышева Н. А. Проблемы функционирования логистических информационных систем предприятий в условиях цифровизации //Современные проблемы железнодорожного транспорта. Сборник трудов по результатам международной интернет-конференции. В 2-х томах. Под общей редакцией К. А. Сергеева. Москва: МИИТ, 2019. С. 397–400.
  5. Латышева, Н.А., Охотников, И. В. Вопросы изменения управленческих парадигм в условиях кризисов и трансформаций // Проблемы современной экономики: глобальный, национальный и региональный контекст. Сборник научных статей Городенского государственного университета имени Янки Купалы / Под ред. М. Е. Карпицкая, С. Е. Витун. — Гродно: Изд-во ГрГУ им. Я.Купалы, 2020.
  6. Латышева Н. А., Шведов Л. А. Совершенствование информационного обеспечения принятия управленческих решений в условиях интеллектуализации производственных процессов // Современная интеллектуальная трансформация социально-экономических систем. Материалы II международной научно-практической конференции. Саратов, ИИПР, 2019. С. 86–89.
  7. Охотников, И. В., Сибирко, И. В. Совершенствование механизмов генерации инноваций и знаний как основа конкурентоспособного развития высокотехнологичного комплекса России // Социально-экономические инновации в условиях цифровой трансформации: Материалы всероссийской научно-практической конференции / Под общей ред. Е. Г. Жулиной (21марта 2019). — Саратов: ИИРПК, 2019.
  8. Охотников И. В., Сибирко И. В. Совершенствование информационного взаимодействия на основе ERP-технологий (Enterprise Resource Planning) в условиях интеллектуализации производственных цепочек // Современная интеллектуальная трансформация социально-экономических систем: Материалы II международной научно-практической конференции (15 февраля 2019). — Саратов: ИИРПК, 2019.
  9. Технология блокчейн в «умных поставках» [Электронный ресурс]. — Ре-жим доступа: https://bitnovosti.com/2018/03/02/walmart-ispolzuet-tehnologiyu-blokchejn-v-umnyh-postavkah/
Основные термины (генерируются автоматически): реальное время, SCV, расширенный интеллект, искусственный интеллект, устойчивое развитие, BNSF, UPS, видимость цепочки поставок, область Интернета вещей, программное обеспечение.


Ключевые слова

индустрия 4.0, управление цепочкой поставок, тенденции в оьласти логистических технологий

Похожие статьи

Интернет Вещей: новый этап коммерциализации достижений...

Традиционно под Интернетом Вещей понимается новый этап развития интернета, расширяющий все системы сбора, анализа и распределения информации, увеличивающий возможности человека. Иными слова, Интернет Вещей (англ.

Инновационное применение сквозных технологий в строительстве

3. Искусственный интеллект — (1) наука и технология создания интеллектуальных машин, особенно интеллектуальных компьютерных программ; (2) свойство интеллектуальных систем выполнять творческие функции, которые традиционно считаются прерогативой человека.

Искусственный интеллект и большие данные | Статья в журнале...

Искусственный интеллект — это концепция машин, выполняющих задачи, которые когда-то требовали

Искусственный интеллект можно разделить на две отдельные области.

Только до недавнего времени было доступно такое количество изображений и аудиоданных.

Обзор современных нейронных сетей и их интеграция в жизнь...

интеллект. Развитие искусственного интеллекта основано на разработке программ, которые позволяют расширить возможности выбора.

В это время искусственный интеллект развивался по двум основным направлениям: математическая логика и нейронные сети.

Возможности применения цифровых технологий в стратегическом...

Статья посвящена анализу направлений применения искусственного интеллекта, визуально-интуитивного извлечения полезной информации, когнитивных технологий и криптографии в стратегическом прогнозировании в ближайшей перспективе, а также анализу уже достигнутых...

Направления интеграции производителя и дистрибьютора...

В настоящее время в конфигурации цепочки дистрибьюции компаний, производящих

Действительно, основной эффект при переходе от традиционной модели работы цепочки к

· Берет на себя ответственность за обеспечение оптимального режима работы цепочки в...

Искусственный интеллект для бизнеса: трансформация...

Библиографическое описание: Рудская, Е. Н. Искусственный интеллект для бизнеса: трансформация эффективных запросов в реальные продажи / Е

Однако из-за увеличенной зоны охвата, возникают повышенные риски возникновения неконтролируемых процессов, в...

Искусственный интеллект и безопасность в современных...

Ключевые слова: безопасность, шифрование, искусственный интеллект, защита

Приложения для искусственного интеллекта и безопасности — примеры из реальной жизни.

Программное обеспечение для наших компьютеров и интеллектуальных устройств...

Система IIoT как эффективный инструмент развития...

Промышленный интернет вещей имеет следующие основные задачи: оптимизирование рабочего времени сотрудников, выявление ошибок и предотвращение поломок, сбоев в технологических цепях, снижение количества отходов, брака, передачу информации о наличии...

Похожие статьи

Интернет Вещей: новый этап коммерциализации достижений...

Традиционно под Интернетом Вещей понимается новый этап развития интернета, расширяющий все системы сбора, анализа и распределения информации, увеличивающий возможности человека. Иными слова, Интернет Вещей (англ.

Инновационное применение сквозных технологий в строительстве

3. Искусственный интеллект — (1) наука и технология создания интеллектуальных машин, особенно интеллектуальных компьютерных программ; (2) свойство интеллектуальных систем выполнять творческие функции, которые традиционно считаются прерогативой человека.

Искусственный интеллект и большие данные | Статья в журнале...

Искусственный интеллект — это концепция машин, выполняющих задачи, которые когда-то требовали

Искусственный интеллект можно разделить на две отдельные области.

Только до недавнего времени было доступно такое количество изображений и аудиоданных.

Обзор современных нейронных сетей и их интеграция в жизнь...

интеллект. Развитие искусственного интеллекта основано на разработке программ, которые позволяют расширить возможности выбора.

В это время искусственный интеллект развивался по двум основным направлениям: математическая логика и нейронные сети.

Возможности применения цифровых технологий в стратегическом...

Статья посвящена анализу направлений применения искусственного интеллекта, визуально-интуитивного извлечения полезной информации, когнитивных технологий и криптографии в стратегическом прогнозировании в ближайшей перспективе, а также анализу уже достигнутых...

Направления интеграции производителя и дистрибьютора...

В настоящее время в конфигурации цепочки дистрибьюции компаний, производящих

Действительно, основной эффект при переходе от традиционной модели работы цепочки к

· Берет на себя ответственность за обеспечение оптимального режима работы цепочки в...

Искусственный интеллект для бизнеса: трансформация...

Библиографическое описание: Рудская, Е. Н. Искусственный интеллект для бизнеса: трансформация эффективных запросов в реальные продажи / Е

Однако из-за увеличенной зоны охвата, возникают повышенные риски возникновения неконтролируемых процессов, в...

Искусственный интеллект и безопасность в современных...

Ключевые слова: безопасность, шифрование, искусственный интеллект, защита

Приложения для искусственного интеллекта и безопасности — примеры из реальной жизни.

Программное обеспечение для наших компьютеров и интеллектуальных устройств...

Система IIoT как эффективный инструмент развития...

Промышленный интернет вещей имеет следующие основные задачи: оптимизирование рабочего времени сотрудников, выявление ошибок и предотвращение поломок, сбоев в технологических цепях, снижение количества отходов, брака, передачу информации о наличии...

Задать вопрос