‘A digital supply chain twin for managing the disruption risks and resilience in the era of Industry 4.0’ orijinal başlığıyla Berlin Ekonomi ve Hukuk Okulu (HWR Berlin) Tedarik Zinciri ve Operasyon Yönetimi Profesörü ve HWR Berlin Lojistik Enstitüsü Müdür Yardımcısı Dr. Dmitry Ivanov ve Fransa’nın Nantes kentindeki IMT Atlantique kampüsünde seçkin bir Profesör ve Otomasyon, Üretim ve Bilgisayar Bilimleri Bölüm Başkanı Alexandre Dolgui tarafından 21 Mayıs 2020 tarihinde yayımlanan makaleyi siz Lojistikçilerin Sesi okurlarına, düzenlenmiş Türkçe özetiyle birlikte sunuyoruz.
Makalenin Temel Katkıları:
– Tedarik zincirinin bozulma ve kesinti risklerinin yönetimi için dijital ikizlerin tasarlanması,
– Dijital ikizleri izleyerek tedarik zinciri modellemek ve simüle etmek,
– Tedarik zinciri risk yönetimi araştırması ve uygulaması,
– İş sürekliliğini sağlamak için geçmiş verileri kullanarak tahmine dayalı analiz yöntemleri geliştirmek.
Endüstri 4.0 araçları, siber fiziksel ilkeleri üretim, lojistik ve tedarik zinciri ile entegre etmek için bir çerçeve sağlar. İşletmelerin, veri analitiği yeteneğiyle yaklaşan durumları, riskleri ve aksaklıkları tahmin etmesine olanak sağlayabilir. Bu iyileştirmelerin ışığında, tedarik zincirinin kesinti risklerini yönetmek için veri analitiği teorisi ve uygulamaları, tedarik zinciri tasarımını, müdahale planlama faaliyetlerini, gerçek zamanlı kontrol ve kurtarma planlarını oluşturmak için önemli bir araç haline gelebilmektedir.
Neden tahmine ihtiyacımız var?
Uzun teslimat gecikmelerine, gelirlerde ve satışlarda düşüşlere ve işgücü kullanımını etkileyen üretimin askıya alınmasına neden olan tedarik zinciri kesintilerine ilişkin pek çok örnek vardır. Tüm bu durumlar ve çözümleri için ‘Ya bilseydik’? Sorusu tek başına çözüm olamayabilir. Elbette bilmek mümkün değil fakat geçmişte karşılaşılan bu tür sorunların neden ve sonuçlarının verisi kullanılarak yaklaşan olayları tahmin etme olanağı var. Bu, tedarik zincirinde meydana gelen geçmiş olaylardan toplanan tarihsel verilerin bir sonrakini tahmin etmeye yardımcı olabileceği anlamına gelir. Tedarik zinciri dijital ikiz çözümleri kullanan bir işletme, gerçek dünyadaki gerçek ikiz için kesinti senaryosu ve problemin çözümü için bir çıkış geliştirebilir.
Veri analitiğinin mevcut karar destek araçlarıyla neler tahmin edebiliriz?
Makalede, tedarikçi riskine maruz kalma gibi tahmin örnekleri ve otomobil sektörü için kesinti öncesi risk azaltma eylemlerini değerlendirilmesi dikkat çekici bir incelemedir. Bunun yanı sıra, veri analizi yetenekleri, teslim süresinin aşıldığı tüm siparişlerin hızlı bir şekilde tanımlanmasına ve şüpheli taşımaların tanımlanmasına izin verir. Bu sonuçlar lojistik sektörü içindir. Örneğin, DHL şirketinin kullandığı Resilience360, risk azaltma faaliyetlerini başlatmak ve olabilecek olaylar hakkında gerçek zamanlı uyarılar sunmak için tedarik zincirini uçtan uca haritalayarak, risk profilleri oluşturarak ve kritik noktaları belirleyerek kapsamlı kesinti riski yönetimi sağlar. Makale detaylı incelendiğinde farklı birçok örnek görmek mümkün olacaktır. Odaklanmamız gereken şey, bu uygulamaların tedarik zincirinde oluşabilecek risklere karşı erken önlem almayı kolaylaştırmasıdır.
Modern tedarik zinciri yönetimleri, yöneticiler için hem tanımlayıcı hem de tahmine dayalı analitik işlevleri desteklemek için tedarik zincirinin, farklı yapısal yönlerini görselleştirebilmelidir. Görselleştirme, tedarik zincirine erken uyarı sistemleri ve gerçek zamanlı olay algılama sistemleri gibi katkıları Endüstri 4.0 araçlarıyla geliştirilmiş yönetim bilişim sistemleri teknolojileriyle, risk yönetimini kolay ve etkili hale getirme fırsatı verecektir.
Türkçe özetini okuduğunuz makalenin orijinal metnine aşağıdaki linkten ulaşabilirsiniz.
Kaynak:
https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/09537287.2020.1768450
