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PMED.010

   |   Publicado a:   

26 de Abril, 2019
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ESTRATÉGIAS DE TRANSFORMAÇÃO DIGITAL

Estratégias de Transformação Digital na Indústria Automóvel – Otimização Da Cadeia De Abastecimento Digital

Estratégia de Otimização Da Cadeia De Abastecimento Digital

A transformação digital tem provocado alterações relevantes na cadeia de abastecimento, criando um tremendo senso de urgência para garantir uma a resiliência suficiente para lidar com a complexidade subjacente de entregar satisfatoriamente com a experiência prometida.

A Indústria Automóvel, devido à natureza complexa dos produtos, sempre tive que lidar com a complexidade da oferta através de múltiplos níveis. Assim, o foco dos programas relacionados com esta prioridade será uma colaboração mais próxima com os fornecedores, garantindo o seu compromisso no sucesso da plataforma de produto e, em alguns casos, até trabalhando juntos como parceiros de design e engenharia.

Programa de Otimização Da Cadeia De Abastecimento Digital: Aquisição Baseada em Capacidades

A empresas da Indústria Automóvel devem lidar com altos níveis de volatilidade da oferta nos vários níveis da cadeia de abastecimento. O abastecimento tem sido tradicionalmente baseado na compra de componentes ou subcomponentes a fornecedores, mas existirá uma transição para uma abordagem que reconheça e reserve capacidade aos principais fornecedores, o que, por sua vez, dará às empresas a flexibilidade de responder às mudanças de procura mais rapidamente.

Caso de Uso

Situação Atual

Objetivos

Tecnologias utilizadas

Sumário do Caso de Uso

Sourcing inteligente

A melhor prática atual analisa os volumes de compra agregados com fornecedores para negociação.

Comprar com base na reserva de capacidade de fornecedores com base num “digital twin” de toda a cadeia de abastecimento produzirá stocks mais baixos e resultados de pedidos mais altos.

Nuvem, Nuvem de indústria, Sistemas cognitivos e blockchain

Entender as capacidades do fornecedor num nível mais profundo, como capacidades, certificações, capacidade e procura da empresa para esses itens.

Reequilíbrio contínuo da oferta de itens críticos com base em capacidades, em vez de unidades e quantidade

Gestão da rede de fornecedores

A posição de fornecimento é baseada em poucos dados e a melhor prática é baseada no processamento em lote, como o EDI.

A conscientização em quase tempo real da posição de abastecimento trará menores custos de transporte e melhor entrega de produtos acabados.

Nuvem, IoT, Nuvem de indústria e cognitiva

Sensorização da produção de e armazéns dos fornecedores para criar um “digital twin”.

Kanban automatizado

As práticas Lean atuais prescrevem que o reabastecimento de matéria-prima seja acionado por cartões Kanban.

As melhores práticas introduzem algum nível de automação e integração dos sistemas de aquisição.

Os custos do processo de reabastecimento serão reduzidos significativamente e acelerados.

Este resultado permitirá uma maior flexibilidade no planeamento, bem como menores stocks.

Sistemas cognitivos, blockchain e IoT

Uma ligação automatizada com os fornecedores, em quase tempo real, para acionar o reabastecimento de matéria-prima

Programa de Otimização Da Cadeia De Abastecimento Digital: Planeamento alargado

A transformação digital determina que as decisões da cadeia de abastecimento sejam feitas usando informações quase em tempo real. As empresas da Indústria Automóvel criarão novos modelos digitais das suas cadeias de abastecimento que não só permitirão mais informação sobre o desempenho e as condições atuais, mas também permitirão simulações mais precisas de possíveis cenários para planeamento. A oportunidade está em transformar a cadeia de abastecimentos para otimizar quais e com quem os produtos serão trazidos para o mercado.

Caso de Uso

Situação Atual

Objetivos

Tecnologias utilizadas

Sumário do Caso de Uso

Processamento de alertas de procura e consumo

Embora comum nas cadeias de valor do consumidor, os feeds automatizados de procura real são raros na Indústria Automóvel.

O ajuste quase em tempo real dos tempos de procura irá suportar receitas mais altas, especialmente em peças e serviços.

Cloud, IoT, mobile e Nuvem de indústria

A sensorização de alertas de procura de clientes e parceiros de canal cria uma representação precisa da procura em tempo real no “digital twin” da cadeia de abastecimento.

Inventário Inteligente

Os níveis de stock são determinados por uma série de transações contabilizáveis e os níveis de stock são definidos por algoritmos de otimização que são executados apenas periodicamente.

A avaliação contínua da posição do stock em relação à procura, às capacidades de produção e à posição de abastecimento reduzirá os níveis de stock e reduzirá os custos de gestão.

Nuvem, IoT, BDA e Sistemas cognitivos

A sensorização de locais de stock para reportar a posição real do stock (prateleiras inteligentes) e os equipamentos de manuseio de materiais fornecerão uma representação precisa da posição do stock em tempo real no “digital twin” da cadeia de abastecimento.

Pensar cadeia de abastecimento

Vários modelos analíticos suportam diferentes estágios de planeamento, mas os modelos são vagamente integrados.

Os objetivos são de melhorar a alocação de recursos e mitigação de riscos, melhores planos de vendas e operações, e melhor decisão de próxima melhor ação.

Sistemas cognitivos, BDA, AR / VR e móvel

Um modelo analítico de circuito fechado conecta portfólio, cenários, valor e análise situacional para impulsionar a inovação da cadeia de abastecimento.

Programa de Otimização Da Cadeia De Abastecimento Digital: Automação Logística

Nas empresas da Indústria Automóvel o movimento de materiais, tanto de entrada como de saída, permanece relativamente ineficiente, com muitas empresas que enfrentam esse desafio a exigir que os fornecedores estejam mais próximos. Para aumentar a cadência desta cadeia de abastecimento, as empresas vão investir na automação dos processos de logística, incluindo transporte, armazenamento e resposta de pedidos. Parte deste programa incluirá a gestão da logística digital – o movimento de bens digitais (por exemplo, aplicações ou conteúdo).

Caso de Uso

Situação Atual

Objetivos

Tecnologias utilizadas

Sumário do Caso de Uso

Armazenamento Inteligente

A melhor prática é a automação de processos orientada por aplicações, apenas vagamente integrada à automação física.

A automação reduzirá os custos de mão-de-obra nos armazéns, reduzirá os níveis de stock e permitirá uma recolha de stock mais precisa.

Robótica, AR / VR, nuvem, Sistemas cognitivos e móvel

Fluxo de trabalho de processo altamente integrado com a automação física para fornecer execução aumentada e autónoma no armazém

Otimização de transporte

A oferta de carga é automatizada e as ferramentas de otimização de gastos são usadas, mas não é usada nenhuma gestão contextual em tempo real.

Reduzir os custos de transporte, incluindo transporte de expedição. Melhorar a entrega no prazo de material recebido e produto acabado.

Nuvem de indústria, Sistemas cognitivos, IoT e robótica

Modelo contextual em tempo real que equilibra a otimização de custos a longo prazo com níveis de serviço de curto prazo

Automação do comércio global

Existe alguma automação para automatizar a conformidade regulamentar e o processamento financeiro, mas não está totalmente integrada.

Os objetivos são de redução das penalidades, melhor tempo na alfândega, liquidação precisa / pontual, menores custos de transporte e menor resolução de disputas.

Blockchain, Nuvem de indústria, móvel e IoT

Sensorização de contentores físicos integrados com liquidação para importação e exportação de mercadorias.

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