Риски цепочки поставок в грядущую эпоху

Сбои в цепочке поставок, без сомнения, являются одной из самых серьезных проблем, с которыми ежедневно сталкиваются производители и розничные торговцы. Пандемия COVID-19 в 2020 году заставила широкое население потребителей остро осознавать эту проблему, поскольку внезапные изменения, вызванные изоляцией, отразились на всей экономике и привели к пустым полкам в розничных магазинах. С политическими событиями типа «черный лебедь», такими как Брексит, и постоянным фоновым всплеском событий, которые случаются только раз в жизни, вызванных изменением климата, более серьезные сбои в цепочках поставок, вероятно, станут новой нормой в самом ближайшем будущем. . Если не взять под контроль, эти крайние сбои могут не только нанести ущерб прибыльности / жизнеспособности компаний, но и привести к более широким социальным проблемам, таким как безработица, отсутствие доступа к предметам первой необходимости и общие социальные волнения.

В этих обстоятельствах абсолютно необходимо, чтобы более широкое сообщество производителей, розничных продавцов, поставщиков, а также страховщиков, юридических и бухгалтерских фирм, поддерживающих их, предприняло согласованные общеотраслевые усилия для правильной оценки рисков в цепочке как можно ближе. в режиме реального времени, насколько это возможно, и впоследствии предпринять меры по смягчению последствий. К счастью, наступила эпоха, когда передовые технологии, такие как искусственный интеллект (AI), Интернет вещей (IoT), 5G, технологии блокчейн / распределенного реестра (DLT), становятся самостоятельными и могут сыграть решающую роль в решении этих проблем. В этой статье будут изучены пробелы в отрасли, которые затрудняют правильную оценку рисков, ценность их снижения для бизнеса и роль, которую эти технологии могут сыграть в решении этих проблем, делая цепочки поставок более надежными и адаптивными. Последнее конкретизируется в контексте коммерческого научно-исследовательского проекта под названием KnowRisk, финансируемого InnovateUK, который реализуется консорциумом, партнером которого является Digital Catapult.

Неспособность правильно оценить риски в цепочке поставок

Основная причина, по которой трудно правильно оценить риск в цепочке поставок, заключается в том, что у каждой стороны в цепочке отсутствует актуальная актуальная информация о действиях и обстоятельствах других сторон в цепочке создания стоимости. На высоком уровне вовлеченными сторонами являются розничные торговцы, производители, поставщики, страховщики, юридические и бухгалтерские фирмы, и полезно понимать этот недостаток информации с точки зрения каждой стороны и его последствия.

Начиная с конца цепочки, у розничных продавцов отсутствует информация о текущем состоянии бизнеса своих поставщиков, включая производителей, и о любых других природных или политических событиях / бедствиях, которые могут помешать поставщикам выполнять свои обязательства. Это может привести к пустым полкам / отсутствию товаров, отходам, увеличению или ненужным складским расходам, оттоку клиентов и потере бизнеса. В крайнем случае это может даже привести к закрытию магазинов. Производители и поставщики, в свою очередь, сталкиваются с аналогичными проблемами, поскольку у них нет информации о рисках, с которыми сталкиваются их поставщики, и о том, как риски поставщиков увеличились или уменьшились. Это мешает всем участникам заблаговременно планировать и действовать на опережение, а не реагировать на проблемы в цепочке поставок. В конечном итоге это приводит к задержкам в производственной линии и невозможности выполнить обязательства, взятые перед розничными торговцами.

Страховые компании, которые страхуют розничных торговцев, производителей и поставщиков, являются еще одной стороной в цепочке поставок, которая, в принципе, имеет представление обо всех связанных с этим рисках в силу своей деятельности по оценке рисков. К сожалению, эти компании часто не в состоянии помочь своим клиентам понять их риски по разным причинам. Во-первых, процесс оценки риска полностью ручной, дорогостоящий и очень медленный. Это делает нецелесообразным проводить такие действия более одного раза после начала политики. В самом деле, зачастую невозможно провести хотя бы один обзор всех активов, и для получения оценок риска используется статистика на уровне группы.

Во-вторых, информационные системы, используемые страховщиками, либо недостаточно автоматизированы, либо не стандартизированы, поэтому данные хранятся в разрозненных хранилищах, которые не могут взаимодействовать друг с другом. Это означает, что страховщики не могут иметь глобальное представление о риске, не могут интегрировать внешние источники информации, которые могут дополнять их данные, обновлять текущие политики на основе любой поступающей информации о смягчении последствий или даже включать информацию о претензиях при разработке своих будущих политик. . В целом это приводит к тому, что страховщики занижают свои страховые взносы, подвергают их большим рискам, ведущим к предотвратимым убыткам и потерям бизнеса, поскольку они не могут оценить всех клиентов.

Последней стороной в цепочке поставок, которую следует рассматривать, являются юридические и бухгалтерские фирмы, которые предоставляют свои услуги розничным торговцам, производителям и поставщикам. У этих фирм нет информации о различных рисках в цепочке поставок, как и у страховых фирм. В результате заключаемые ими контракты не предназначены для повышения эффективности бизнес-операций за счет своевременной информации о том, какие стороны преуспели или не выполнили свои обязательства или чьи права изменились. Скорее, контракты создаются в защитной манере, чтобы гарантировать защиту клиентов на случай, если что-то пойдет не так. Еще одна важная проблема, с которой сталкиваются бухгалтерские фирмы, заключается в том, что по закону клиенты должны менять фирму каждые пять лет. Однако отсутствие стандартизированного формата данных делает этот процесс очень медленным и дорогостоящим - действительно, общая стоимость бухгалтерских операций удваивается из-за этой проблемы.

Таким образом, участники цепочки поставок страдают от хронической нехватки соответствующей информации, необходимой для снижения рисков. В результате они преимущественно реагируют на проблемы по мере их возникновения, а не проявляют инициативу и эффективность. В этих обстоятельствах неудивительно, что это делает всю цепочку очень уязвимой для сбоев, когда одна точка отказа может распространяться по всей цепочке, вызывая значительные убытки для всех участников.

Точная оценка рисков в цепочке поставок: проект KnowRisk

В этом разделе будут обсуждаться некоторые проблемы, которые необходимо решить, чтобы исправить информационные пробелы, выявленные в предыдущем разделе, и то, как они устраняются в контексте проекта KnowRisk. KnowRisk - это коммерческий проект исследований и разработок, финансируемый InnovateUK, который призван служить доказательством концепции современной цепочки поставок, в которой используются передовые технологии, такие как AI, DLT и геопространственный интеллект (GEOINT), чтобы помочь своевременно оценивать и снижать риски. Этот проект также станет первым шагом на пути к масштабному построению такой современной системы и ее развертыванию. Партнерами проекта KnowRisk являются SweetBridge, Engine B, Cystellar, Digital Catapult, Intelligent AI и Industria, а ведущим партнером является Sweetbridge.

Ниже приводится список некоторых проблем, которые необходимо устранить для модернизации и надлежащей оценки рисков в цепочке поставок, а также то, как это делается в рамках Knowrisk соответствующими партнерами.

Стандартизация данных: необходимо создать стандартизированный набор протоколов и форматов данных, чтобы все стороны могли быстро и точно передавать информацию, имеющую отношение к цепочке поставок. Engine B - это консорциум из девяти бухгалтерских фирм, который возглавляет создание стандартного набора форматов данных для обмена данными бухгалтерского учета. Предполагается, что это снизит стоимость вдвое и обеспечит дополнительную автоматизацию. Sweetbrdige также интегрирует эти данные с дополнительной информацией от корпоративных клиентов и хранит их стандартизированным способом.

Целостность данных. Данные, которыми обмениваются различные участники цепочки поставок, являются конфиденциальными, и поэтому данные должны храниться и передаваться с использованием надежного процесса. Чтобы решить эту проблему, Industria использует DLT для хранения данных от всех сторон, чтобы гарантировать, что данные хранятся распределенным, прозрачным и безопасным образом, оставаясь при этом конфиденциальными.

Автоматизированное заключение контрактов. Чтобы понять текущее состояние профиля рисков в цепочке поставок, очень важно убедиться, что все задействованные контракты актуальны с точки зрения того, какие обязательства были выполнены, какие нет, какие из них были нарушены и какое влияние это оказало на права и обязанности других. Sweetbridge будет использовать свою запатентованную технологию для сбора информации от различных предприятий и страховых компаний, чтобы создать доказательство концепции автоматического решения для заключения контрактов.

Автоматическая оценка рисков. Чтобы иметь точную и своевременную оценку рисков цепочки поставок, важно иметь быстрые и надежные методы расчета рисков на основе самой последней информации о различных вовлеченных сторонах. В рамках KnowRisk будет создан компонент для преобразования отчетов о рисках в формате PDF на естественном языке в читаемый компьютером простой текст с помощью Intelligent AI, а затем система машинного обучения (ML), созданная Digital Catapult, будет принимать отчеты и преобразовывать их в меры по снижению рисков и фактические оценки рисков. . Интеллектуальный ИИ дополнительно сосредоточится на интеграции информации из отчетов и других источников, упомянутых здесь, и представлении их на информационной панели, чтобы дать последовательное и всестороннее представление о связанных рисках.

Обмен информацией для оценки рисков. Методы машинного обучения в значительной степени выигрывают от возможности комбинировать данные, принадлежащие разным участникам (например, страховщикам и компаниям), когда данные являются конфиденциальными и, как правило, не могут быть переданы, пусть в одиночку вместе взятые. Чтобы противостоять этому, система машинного обучения будет встроена в платформу федеративного обучения, разработанную в Digital Catapult, что позволит системе использовать все данные, обеспечивая при этом конфиденциальность данных, без копирования или перемещения данных из систем владельцев данных. . Важно отметить, что эта автоматизированная система будет служить прототипом для расчета оценок риска не только на основе отчетов о рисках, но и из множества потенциально частных источников и различных методов, как только станет доступна новая информация о соответствующем компоненте в цепочке поставок. Информация, представленная здесь, будет использоваться в автоматизированном решении для заключения договоров, чтобы обеспечить еще более точное представление о текущем состоянии прав и обязательств.

Интегрируйте сторонний источник данных. Чтобы получить полное представление о возможных рисках, важно интегрировать соответствующую информацию из сторонних источников. В качестве доказательства этой идеи Cystellar еще больше обогатит общее представление о рисках, связанных с использованием технологий GEOINT. Cystellar использует методы машинного обучения для геопространственных данных со спутников для расчета рисков, которые могут возникнуть в результате таких опасностей, как наводнения и лесные пожары.

Заключение

В настоящее время мы наблюдаем сбои в цепочке поставок, которые становятся гораздо более серьезными из-за того, что мир становится более сложным и взаимозависимым, а также из-за последствий, наблюдаемых в результате изменения климата. Это, вероятно, будет новой нормой, и существует острая необходимость в обновлении и капитальном ремонте того, как оцениваются и смягчаются риски цепочки поставок. С другой стороны, это также время, когда такие технологии, как AI, DLT, GEOINT, находят свое применение в деловом мире, и проект KnowRisk нацелен на то, чтобы показать, как их можно использовать для устранения сбоев в цепочке поставок, а также в качестве первый шаг к современным, адаптивным и надежным цепочкам поставок.

Благодарности

В статье использованы материалы Бена Рамсдена, менеджера по партнерству Digital Catapult for Food and Drink.