Mạng lưới cung ứng kỹ thuật số – Digital Supply Network và vai trò của IoT

Chuyển đổi số của mạng lưới cung ứng

Những phát triển công nghệ mới và sự hội tụ của chúng, lượng lớn dữ liệu và việc sử dụng rộng rãi các thiết bị được kết nối ngày càng nhỏ hơn, rẻ hơn và di động hơn trong bối cảnh cá nhân và doanh nghiệp, tất cả tạo ra động lực cho sự gián đoạn và cơ hội to lớn để tổ chức và quản lý chuỗi cung ứng theo cách khác nhau. Chúng ta đang tiến tới một mô hình hoạt động chuỗi cung ứng kỹ thuật số. Những cải tiến mới nổi có thể được sử dụng để tạo ra một kết cấu kỹ thuật số bao quát trên các mạng đầu cuối cung cấp khả năng hiển thị, tự động hóa và kiểm soát theo thời gian thực. Có lẽ cách tốt nhất để hiểu sự chuyển đổi của các chuỗi cung ứng truyền thống là đối chiếu chúng với mô hình mạng lưới cung ứng kỹ thuật số đang nổi lên.
Một chuỗi cung ứng truyền thống bao gồm một chuỗi các quy trình và quyết định và một tập hợp các tác nhân chiếm các giai đoạn tuyến tính liên tiếp khác nhau trong chuỗi, như được minh họa trong Hình 1. Các quy trình bao gồm thu mua nguyên liệu thô, sản xuất sản phẩm hoặc dịch vụ, chuyển sản phẩm đến gần khách hàng, cung cấp sản phẩm cuối cùng và bảo dưỡng nó.
Gần đây, một quy trình khác đã trở nên thiết yếu, đó là hoàn lại và tái chế. Nói chung, lịch sử bán hàng hoặc giao hàng đã được sử dụng để tạo ra dự báo nhu cầu ban đầu một cách thống kê, sau đó được hoàn thiện thông qua một quy trình đồng thuận trong quá trình lập kế hoạch bán hàng và hoạt động (S&OP), với sự hợp tác từ các nhóm bán hàng, tiếp thị, chuỗi cung ứng và tài chính. Quá trình này tỏ ra khá hữu ích trong việc đối phó với sự không chắc chắn và giảm mức tồn kho và chi phí.
Tuy nhiên, quy trình ra quyết định và nguyên mẫu chuỗi cung ứng tổng thể, chẳng hạn như S&OP, tuân theo các giai đoạn và bước tuần tự khác nhau và có thể khá dài và khắt khe. Ví dụ, dự báo nhất quán giảm xuống mức chi tiết ngày càng cao, kích hoạt một loạt các hoạt động lập kế hoạch cụ thể hơn và thực hiện chúng, bao gồm cả việc mua vật tư, vận chuyển, lưu trữ, di chuyển, chế biến và sau đó là thực hiện.
Mỗi hành động này thúc đẩy các thực thể khác nhau trong chuỗi cung ứng, khi thông tin chảy từ nút này sang nút khác, thường theo từng giai đoạn, đặt ra các quyết định và hành động mới. Sự tham gia của khách hàng vào thiết kế sản phẩm thường được giới hạn trong nghiên cứu thị trường dựa trên việc lấy mẫu để hiểu các yêu cầu. Khách hàng có ảnh hưởng hạn chế trong việc tùy chỉnh sản phẩm hoặc dịch vụ.

Hiệu ứng Amazon, một thuật ngữ được sử dụng để mô tả tác động của thị trường kỹ thuật số đối với các hình thức thương mại truyền thống, đã thay đổi đáng kể kỳ vọng của khách hàng và cách họ mua sắm. Người tiêu dùng đã quen với trải nghiệm mua sắm thực tế không chạm và sự hài lòng gần như ngay lập tức. Hiệu ứng này cũng đã lan sang các lĩnh vực và lĩnh vực truyền thống hơn trong bối cảnh B2B nơi khách hàng ngày càng đòi hỏi trải nghiệm giống nhau, bất kể loại hình kinh doanh hoặc kênh.
Sự thay đổi trong kỳ vọng này đòi hỏi chuỗi cung ứng ngày càng trở nên nhanh chóng và lấy khách hàng làm trung tâm. Bên cạnh đó, trải nghiệm của khách hàng đã trở nên hai chiều, với việc khách hàng mong đợi việc trả lại sản phẩm dễ dàng và lợi ích của khách hàng không chỉ là chất lượng và giá cả mà còn bao gồm cả tác động xã hội và môi trường của việc tiêu dùng của họ.
Tất cả những thay đổi này đòi hỏi các nhà lãnh đạo phải chuyển đổi tư duy quản lý từ việc tích hợp các hoạt động dự báo, lập kế hoạch và thực hiện theo từng lớp sang triển khai công nghệ để cho phép quản lý dữ liệu liền mạch và thời gian thực, tức là chuyển đổi chuỗi thành mạng cung ứng kỹ thuật số.
Xem thêm : Khi Internet of Things gặp mạng lưới cung ứng kỹ thuật số (DSN)

Mạng lưới cung ứng kỹ thuật số và các quy trình

Nhìn chung, DSN là một tập hợp tích hợp các khả năng của chuỗi cung ứng được kích hoạt kỹ thuật số được hỗ trợ bởi luồng thông tin được kết nối với nhau như thể hiện trong Hình dưới. Trình tự truyền thống của phát triển, lập kế hoạch, nguồn, thực hiện, cung cấp, trả lại và hỗ trợ được chuyển thành một trong các luồng thông tin được kết nối với nhau và các khả năng nâng cao. Thay đổi này cho phép DSN trở nên thông minh, luôn active, luôn kết nối, thời gian thực và thích ứng động.

Ở trung tâm của DSN là một Lõi kỹ thuật số (Digital core), tận dụng các đầu vào từ nhiều nút của nó để tự tăng cường. Do đó, nó tăng tốc quá trình sản xuất, phân phối và giao hàng cho khách hàng bằng cách cung cấp thông tin thời gian thực để đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu, lường trước rủi ro và cung cấp khả năng hiển thị đầu cuối tốt hơn.
Lõi kỹ thuật số (Digital core) sử dụng phân tích để biến dữ liệu bên trong và bên ngoài một cách có phương pháp thành các dự đoán, thông tin chi tiết và các lựa chọn thay thế để chỉ đạo hoặc thậm chí tự động hóa các hành động và quyết định vận hành.
Một DSN trưởng thành phải có sáu khả năng cơ bản mà Lõi kỹ thuật số (Digital core) tích hợp và phối hợp đồng thời: Hoàn thiện năng động, lập kế hoạch đồng bộ, khách hàng được kết nối, nhà máy thông minh, cung cấp thông minh và phát triển sản phẩm kỹ thuật số. Dưới đây là một cái nhìn về từng khả năng cơ bản của DSN.
Phát triển kỹ thuật số : Khả năng này thúc đẩy công nghệ lên ý tưởng, thiết kế và đưa sản phẩm vào sản xuất, đảm bảo sự hợp tác giữa các chức năng trong suốt vòng đời sản phẩm và cải thiện hiệu quả thiết kế để phát triển các sản phẩm chất lượng cao đáp ứng nhu cầu của từng khách hàng. Nó làm giảm chi phí R & D và chi phí bảo trì sản phẩm và tăng tính linh hoạt trong sản xuất. Việc giảm can thiệp thủ công dẫn đến ít lỗi, chậm trễ và kém hiệu quả hơn, giúp công ty đáp ứng nhanh chóng các yêu cầu thay đổi của khách hàng và tăng khả năng cá nhân hóa. Tự động hóa cũng thúc đẩy việc ra mắt sản phẩm nhanh hơn đồng thời giảm thiểu tác động đến môi trường trong quá trình phát triển thông qua hiệu quả quy trình và công nghệ kỹ thuật số.
Lập kế hoạch đồng bộ : Khả năng này sắp xếp các mục tiêu kinh doanh chiến lược với các mục tiêu tài chính và kế hoạch hoạt động trên các chức năng khác nhau trong doanh nghiệp. Việc bố trí này giúp dự đoán hiệu quả nhu cầu của khách hàng và tối ưu hóa Inventory trong DSN tổng thể. Nó sử dụng dữ liệu lịch sử và thời gian thực và nhận thức của khách hàng để dự đoán nhu cầu cơ bản của khách hàng. Nó giúp tối ưu hóa danh mục đầu tư với sản phẩm, dịch vụ và lộ trình đóng gói và thiết kế mạng lưới cung ứng tối ưu, cân bằng mức độ đáp ứng mong muốn với chi phí vận chuyển, kho bãi và sản xuất thấp nhất. Nó có khả năng nhận biết các ngoại lệ trong chuỗi cung ứng và đảm bảo đáp ứng nhu cầu đúng thời hạn.
Cung ứng thông minh : Khả năng này giúp các công ty hợp tác hiệu quả hơn với các đối tác chiến lược và cải thiện trải nghiệm của khách hàng và nhà cung cấp bằng cách áp dụng các nền tảng điện tử tiên tiến cho các yêu cầu và hóa đơn. Nó cũng giúp lường trước các rủi ro cung ứng để chủ động tối ưu hóa hoạt động đầu cuối. Các công nghệ như máy học và trí tuệ nhân tạo (AI) có thể hỗ trợ dự đoán biến động chi phí và lựa chọn chiến lược tìm nguồn cung ứng để tối ưu hóa chi phí.
Nhà máy thông minh : Khả năng này sử dụng sự cân bằng được tính toán giữa trí thông minh của con người và máy móc để thúc đẩy cải thiện hiệu suất kinh doanh và an toàn cho người lao động dựa trên dữ liệu sản xuất và nhu cầu. Dữ liệu cảm biến, nhận dạng hình ảnh và rô bốt cộng tác có thể tối ưu hóa hiệu quả sản xuất tổng thể và cung cấp môi trường làm việc an toàn và tiện lợi cho nhân viên. Các nhà máy thông minh cũng chủ động áp dụng phương pháp bảo trì để tối ưu hóa thời gian ngừng hoạt động theo kế hoạch và dự đoán khả năng ngừng hoạt động. Nó giúp đưa ra các quyết định đánh đổi sáng suốt để xác định các cơ hội cải thiện tiêu chuẩn hiệu suất và đảm bảo tuân thủ theo thời gian thực, cải thiện chất lượng sản phẩm.
Hoàn thiện năng động : Khả năng liên doanh nghiệp được kết nối với nhau này cung cấp đúng sản phẩm cho đúng khách hàng vào đúng thời điểm, nâng cao trải nghiệm tổng thể của khách hàng. Nó sử dụng các công nghệ như IoT và robot để cung cấp khả năng hiển thị theo thời gian thực và tính linh hoạt trên toàn bộ chuỗi cung ứng, thúc đẩy sự hợp tác giữa các chức năng và cải thiện khả năng đáp ứng. Nguy cơ thu hồi sản phẩm do làm hàng giả cũng giảm thiểu, bảo vệ uy tín thương hiệu. Nó cũng giúp cho phép quản lý đơn đặt hàng của khách hàng thông minh, cải thiện trải nghiệm của khách hàng và giảm chi phí lỗi thời. Khả năng này có thể giảm chi phí khởi động và tăng khả năng phục hồi rủi ro.
Khách hàng luôn được kết nối : Khả năng này cho phép các công ty chuyển từ mối quan hệ dựa trên giao dịch truyền thống sang tương tác với khách hàng liền mạch trong toàn bộ vòng đời của khách hàng. Thiết lập này giúp dự đoán tốt hơn nhu cầu của khách hàng, làm phong phú thêm trải nghiệm của khách hàng. Nó cũng cho phép giải quyết các vấn đề nhanh hơn và xác định mô hình tiêu dùng của khách hàng. Các công nghệ như phân tích tiên tiến, máy học và trí tuệ nhân tạo hỗ trợ việc phân khúc khách hàng hiệu quả để cung cấp các chương trình khuyến mãi phù hợp. Sử dụng khả năng hoàn thành năng động, các công ty có thể theo dõi và giám sát các sản phẩm thực tế và đảm bảo cung cấp kịp thời các sản phẩm chất lượng cao cho khách hàng.
Dữ liệu và thông tin từ tất cả sáu khả năng của Mạng lưới cung ứng kỹ thuật số hội tụ vào Lõi kỹ thuật số (Digital core) để được lưu trữ, phân phối và phân tích. Mô hình DSN, được kích hoạt bởi các công nghệ mới và đột phá, tạo ra các kết quả sau để phân biệt DSN với chuỗi cung ứng tuyến tính, truyền thống:

• Tính trong suốt từ đầu đến cuối, cho phép hiển thị trên toàn bộ mạng lưới cung cấp.
• Mức độ nhanh nhẹn cao, thúc đẩy phản ứng linh hoạt và chủ động của các đòn bẩy mạng lưới cung ứng.
• Môi trường kết nối, tăng cường hợp tác chức năng chéo giữa tất cả các đối tác.
• Tối ưu hóa tài nguyên, thúc đẩy môi trường gắn kết giữa con người và máy móc.
• Ra quyết định toàn diện, cải thiện hiệu quả mạng, chi phí thấp hơn và doanh thu cao hơn.

Công nghệ cho phép tiến đến Mạng lưới cung ứng kỹ thuật số

Để đạt được những lợi ích tiềm năng của mô hình DSN, các nhà lãnh đạo phải triển khai một bộ công nghệ mạnh mẽ để cho phép các khả năng kỹ thuật số mới giải quyết các thách thức của chuỗi cung ứng. Tuy nhiên, chúng tôi cần cảnh báo cho các tổ chức và các nhà lãnh đạo rằng việc chuyển đổi chuỗi cung ứng truyền thống thành DSN không chỉ đơn thuần là triển khai các công nghệ mới. Đó là việc tận dụng chúng để thiết kế các mô hình vận hành mạng lưới cung ứng hoàn toàn mới dựa trên nền tảng kỹ thuật số được chia sẻ.
Những công nghệ này bao gồm blockchain, robot, cảm biến, sản xuất bồi đắp , phương tiện tự hành, thực tế ảo, Machine Learning và AI, dữ liệu lớn và phân tích, v.v. Cơ bản cốt lõi nền tảng kỹ thuật số chung là dữ liệu, phân tích và các khả năng lấy AI làm trung tâm.
Dữ liệu và trao đổi dữ liệu là yếu tố quan trọng tạo nên thành công cho chuỗi cung ứng truyền thống. Cấu trúc thứ bậc hơn của các chuỗi cung ứng thông thường này ảnh hưởng đến cả cách dữ liệu được tạo ra, trao đổi và phân tích cũng như giá trị gia tăng tiềm năng của dữ liệu cho tất cả các bên liên quan.
Ngược lại, đối với DSN, các bên liên quan đang làm việc cùng nhau ở mức độ hợp tác và nhanh nhẹn hơn. Kiến trúc này tạo ra cơ hội to lớn khi tận dụng giá trị thực tế của dữ liệu ở cấp độ mạng cho tất cả các lĩnh vực kinh doanh.
Tuy nhiên, tính năng động và độ phức tạp của các DSN như vậy đặt ra một số thách thức riêng biệt khi liên quan đến dữ liệu, trao đổi dữ liệu và khả năng thu thập thông tin chi tiết từ lượng lớn thông tin được chia sẻ trong mạng. Bản chất kỹ thuật số, khả năng kết nối và khả năng trao đổi và phân tích dữ liệu trong thời gian thực xác định điện tử DSN.
Do đó, một yếu tố cho phép quan trọng của DSN là khả năng thu thập, xử lý và giao tiếp / lưu trữ dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. Các nguồn dữ liệu này bao gồm nhưng không giới hạn ở các hệ thống công nghệ thông tin (T) (như ERP, CRM); cảm biến (nhiệt độ, GPS); hệ thống công nghệ vận hành (OT) (máy công cụ); dữ liệu có sẵn công khai (phương tiện truyền thông xã hội, đánh giá); cũng như tài chính (dữ liệu giao dịch, thị trường chứng khoán). Các nguồn dữ liệu này có thể được đặt ở bất kỳ đâu – trong tổ chức, trong DSN hoặc bên ngoài, làm tăng thêm một lớp phức tạp cho hệ thống.
AI là cung cấp trí thông minh nhận thức cho các quy trình và máy móc. Quy trình này có thể sử dụng máy học (ML), dựa trên các thuật toán nhận dạng mẫu để diễn giải và dịch dữ liệu thành thông tin chi tiết theo thời gian thực, do đó đơn giản hóa việc lập kế hoạch chiến thuật và tự động hóa quá trình ra quyết định.
Ví dụ: các nhà lãnh đạo có thể áp dụng công nghệ máy học để cải thiện thông tin chi tiết về nguồn cung ứng và hiệu quả quy trình mua hàng trả tiền bằng cách nghiên cứu dữ liệu lịch sử và thời gian thực.
Chúng ta có thể tập hợp các thuật toán Machine Learning thành ba cách tiếp cận chung để phát triển các dự đoán bằng cách sử dụng các mô hình thống kê : Học tập có giám sát, trong đó một chuyên gia ghi nhãn tập dữ liệu về các kết quả đã biết; học tập không có giám sát, nơi không có hoặc ít kết quả được biết đến; và học tập củng cố, không dựa vào tập dữ liệu được gắn nhãn chuyên gia hoặc nhận dạng mẫu-bất thường, và phản hồi thay vào đó thúc đẩy cải tiến động.
Hệ thống AI kết hợp và sử dụng máy học và các loại phương pháp phân tích dữ liệu khác để đạt được khả năng thông minh dữ liệu. Mục tiêu tổng thể của AI và ML là khám phá các mẫu trong dữ liệu và đưa ra dự đoán về hành vi trong tương lai của một hệ thống hoặc quy trình dựa trên các mẫu phức tạp đã được xác định. Những dự đoán này có thể nhắm vào nhiều vấn đề khác nhau, bao gồm phát hiện vấn đề hoặc (quy trình) kém hiệu quả, xu hướng thị trường, hành vi của khách hàng, tác động môi trường, chỉ số tài chính hoặc vấn đề chất lượng. AI và ML là nền tảng cho nhiều khái niệm mới và khả năng DSN, chẳng hạn như bảo trì dự đoán và thực hiện động, có thể kể tên một số.
Khả năng phân tích các tập dữ liệu lớn, xác định các mẫu (ẩn) và thu được thông tin chi tiết có ý nghĩa, có thể hành động từ các dự đoán là một công cụ mạnh mẽ có ứng dụng trong hầu hết mọi khía cạnh của doanh nghiệp trong DSN.

Hành trình đầy thử thách hướng tới một mô hình DSN thành công

Trong những thập kỷ trước, số hóa bắt đầu có những hình thức tiên tiến và mang lại giá trị và khả năng cạnh tranh to lớn cho các công ty tiên phong. Ví dụ, lưu trữ, xử lý nguyên liệu và đóng gói trong các trung tâm phân phối đã tạo ra những bước tiến đáng kinh ngạc đối với tự động hóa. Tuy nhiên, hầu hết các chuỗi cung ứng vẫn hoạt động trong các silo data truyền thống và riêng biệt. Bên cạnh đó, các tổ chức thường phân mảnh chuỗi cung ứng và hệ thống hoạt động và dữ liệu trên các chức năng và đơn vị, điều này cản trở việc tổng hợp dữ liệu, làm chậm trễ việc tạo ra trí thông minh và hạn chế các tổ chức tận dụng năng lực thực sự của phân tích và AI. Con đường phía trước là thiết kế lại cách chuỗi cung ứng và các quy trình của nó hoạt động và chuyển đổi cách nó thu thập và sử dụng dữ liệu, cảm nhận và phản ứng với thông tin khách hàng, đưa ra quyết định và thực hiện các nhiệm vụ vận hành.
Các tổ chức và nhà lãnh đạo không chỉ cần thiết kế lại mô hình hoạt động của chuỗi cung ứng truyền thống mà còn phải điều hướng vô số giải pháp và công nghệ đang nổi lên trên thị trường. Hiểu được các lớp công nghệ có thể hỗ trợ hành trình và hiểu được tiềm năng cơ bản của chúng để hỗ trợ các khả năng chiến lược là một nhiệm vụ khó khăn. Bên cạnh đó, họ cần vượt qua những thách thức của các hệ thống kế thừa và tiềm ẩn, đồng thời chủ động xác định và phát triển các kỹ năng và năng lực của lực lượng lao động cần thiết cho quá trình chuyển đổi và DSN trong tương lai.
Cuộc hành trình không dành cho những người thiếu can đảm, nhưng những phần thưởng xứng đáng; trong thực tế, sự biến đổi không phải là tùy chọn. Các đối thủ sẽ cạnh tranh với các tổ chức không tham gia thành công vào hành trình phát triển DSN.

IoT dường như đang thay đổi mọi thứ

IoT tạo ra một loạt giá trị trong ngữ cảnh của Digital Supply Network (DSN). Để hiểu tất cả, có thể hữu ích khi chia thị trường thành ba phân khúc cơ bản: tiêu dùng, dịch vụ / khu vực công và công nghiệp / doanh nghiệp. Mỗi thứ tồn tại trong bối cảnh của một hệ sinh thái rộng lớn hơn có thể cảm nhận và đo lường trên toàn bộ chuỗi giá trị của tổ chức, con người và cơ sở hạ tầng.
Consumer IoT (CIoT) mô tả hàng triệu thiết bị khách hàng được kết nối có thể cảm nhận và đo lường: điện thoại thông minh, đồng hồ thông minh, xe hơi thông minh, thiết bị thông minh, trợ lý ảo biết nói, thiết bị theo dõi và giám sát thể dục cá nhân và lối sống, cùng những thiết bị khác. CIoT bao gồm các ứng dụng cho phép các tổ chức hiểu rõ hơn về cách sản phẩm đang được sử dụng và tận dụng dữ liệu để phục vụ khách hàng hiệu quả hơn, bảo trì sản phẩm của họ, thông báo cho các cải tiến và cập nhật sản phẩm cũng như khám phá các ý tưởng sản phẩm sáng tạo. Ngoài ra, dữ liệu do các thiết bị này tạo ra cũng tạo cơ hội cho việc bán kèm và bán thêm.
Dịch vụ / khu vực công IoT tập trung vào việc cung cấp các dịch vụ liên quan đến cơ sở hạ tầng: thành phố thông minh, giao thông công cộng, an toàn công cộng, thực thi pháp luật, tòa nhà thông minh / quản lý năng lượng, nông nghiệp thông minh và dịch vụ chăm sóc sức khỏe.
Mặc dù cả hai đều đang định hình lại một cách rõ ràng nhiều trải nghiệm hàng ngày của chúng ta, nhưng nhiều ứng dụng IoT mang tính cách mạng nhất hiện đang tập trung vào danh mục thứ ba: Internet vạn vật công nghiệp (IIoT).
Còn được gọi là Công nghiệp 4.0 hoặc IoT dành cho doanh nghiệp, IIoT có thể dẫn đến một số tác động đáng kể nhất đối với các tổ chức trong các ngành và lĩnh vực: giảm chi phí sản xuất, cải thiện quy trình, đưa ra các quyết định sáng suốt hơn và dẫn đến hiệu quả hoạt động — trong ngắn gọn, có khả năng cung cấp thông tin và định hình lại cách doanh nghiệp điều hành cả hoạt động và Digital Supply Network (DSN) của họ.
Cuối cùng, cách tiếp cận IIoT có thể phát triển thành một phương pháp có thể lặp lại và có thể mở rộng trong tổ chức và trên nhiều Digital Supply Network (DSN) mà nó hoạt động.
Mỗi phân khúc IoT được đánh dấu bằng các đặc điểm riêng biệt và cơ hội thị trường, được tóm tắt trong hình 1.

Các ứng dụng cho IIoT trong Mạng lưới cung ứng kỹ thuật số (Digital Supply Network)

Trong khi tất cả các loại IoT đều có thể mang lại giá trị đáng kể, IIoT có lẽ là phần không thể thiếu đối với Digital Supply Network (DSN). Để hiểu chính xác cách thức, điều quan trọng là phải xem xét sâu hơn.
Dưới đây, chúng tôi xem xét một số nghiên cứu điển hình cho các ứng dụng IIoT cụ thể: Digital Twin , nhà máy thông minh và nhà máy lọc kỹ thuật số .
Thông qua các ví dụ này, chúng ta có thể bắt đầu hiểu các cách mà IIoT kết nối và cung cấp năng lượng cho Digital Supply Network (DSN), cũng như các cơ hội để các tổ chức tạo ra và nắm bắt giá trị trong mạng của họ.

Digital Twin : Chiếu sáng các nhà máy bị ẩn

Digital Twin là một hồ sơ kỹ thuật số đang phát triển về hành vi lịch sử và hiện tại của sản phẩm, tài sản hoặc quy trình và có thể được sử dụng để tối ưu hóa hiệu suất kinh doanh. Dựa trên các phép đo dữ liệu tích lũy, thời gian thực, trong thế giới thực trên một loạt các kích thước, Digital Twin phụ thuộc vào khả năng kết nối — và IIoT — để điều khiển chức năng.
Trong bối cảnh cạnh tranh ngày càng cao, áp lực nhu cầu, giả định công suất không chính xác và cơ cấu sản xuất dưới mức tối ưu, một công ty sản xuất đã tìm cách thúc đẩy cải tiến hoạt động, đẩy nhanh sản lượng và thúc đẩy tốc độ ra thị trường. Tuy nhiên, đồng thời, nhà sản xuất đã bị cản trở bởi khả năng hiển thị hạn chế về vòng đời máy của họ và biết tương đối ít về việc phân bổ tài nguyên trong toàn bộ cơ sở.
Để có cái nhìn sâu sắc hơn về các quy trình của nó — và để có thể mô phỏng sự thay đổi về nguồn lực hoặc nhu cầu có thể ảnh hưởng đến cơ sở như thế nào — nhà sản xuất đã sử dụng các cảm biến để kết nối thành phẩm của mình và thực hiện một Digital Twin . Digital Twin này đóng vai trò như một mô hình ảo của cơ sở sản xuất và các quy trình, cho phép nhà sản xuất dự đoán chính xác hơn việc sử dụng công suất , tính khả thi và tác động chi phí của những thay đổi trong sản xuất.
Xem thêm : Bản sao kỹ thuật số Digital Twin là gì ? Tiềm năng của Digital Twin trong chuyển đổi số ?
Với việc triển khai này, công ty đã sử dụng các cảm biến để theo dõi vị trí và chuyển động của sản phẩm, chuyển tiếp nó đến nền tảng IoT và theo dõi hiệu suất theo lịch trình. Khi làm như vậy, nhà sản xuất có thể phân bổ nguồn lực hiệu quả hơn, theo dõi chuyển động của sản phẩm tốt hơn, hiểu tác động của việc điều chỉnh tổ hợp sản phẩm, ước tính chính xác hơn thời gian sản xuất và tối ưu hóa các quyết định sản xuất.
Những đổi mới này đã dẫn đến việc cải thiện 20% thông lượng. Hơn nữa, nhà sản xuất có thể sử dụng Digital Twin để mô phỏng nhiều tình huống giả định, cho phép nó so sánh và lập kế hoạch tốt hơn cho các kịch bản trong tương lai.
Digital Twin đã dẫn đến việc giảm 3–6% giá vốn hàng bán, cũng như cải thiện khả năng đưa ra quyết định đánh đổi dựa trên thực tế và dự đoán chi phí và hiệu suất sản phẩm mới. Hơn nữa, nhà sản xuất phát hiện ra rằng sự phong phú của dữ liệu có trong Digital Twin cũng có thể được sử dụng để xác định xu hướng của các lỗi chất lượng và xác định nguyên nhân gốc rễ của lỗi , tăng khả năng xác định và loại bỏ các vấn đề tiềm ẩn tốn kém.

Nhà máy thông minh và hệ thống tài sản thông minh

Nhà máy thông minh là một phần không thể thiếu của Digital Supply Network (DSN). Một hệ thống được kết nối, linh hoạt, tự tối ưu hóa, nó thúc đẩy IIoT để tự động điều hành toàn bộ quy trình sản xuất và kết nối trên một mạng lưới cơ sở rộng lớn hơn.
Một tổ chức đang tìm cách cải thiện các quy trình của mình, nhưng thiếu dữ liệu để làm điều đó một cách hiệu quả và cho rằng một nhà máy thông minh có thể giúp tổ chức đó tăng cường hiệu suất. Công ty đã quyết định triển khai khái niệm nhà máy thông minh như một “bằng chứng giá trị” tại một trong những nhà máy của mình, trước khi cam kết đầu tư rất lớn vào các công nghệ mới hơn trên toàn mạng lưới của mình.
Tổ chức cần cải thiện tầm nhìn về hoạt động hàng ngày trong cơ sở. Công ty đã triển khai nhà máy thông minh bằng cách sử dụng các công nghệ được kết nối, thêm cảm biến vào các tài sản chính của nhà máy để tổng hợp dữ liệu máy móc trong một hệ thống tài sản thông minh trung tâm, cung cấp dữ liệu chuỗi thời gian và thời gian thực về hoạt động của cơ sở, bao gồm sản xuất và các mối quan hệ giữa tài sản, con người và quy trình.
Đổi lại, khả năng hiển thị được cải thiện này đã giúp cung cấp khả năng hiển thị rõ ràng hơn về tính sẵn có của tài sản và giảm các biến thể cũng như sự bất thường của quy trình — dẫn đến khả năng phát hiện trước các vấn đề tiềm ẩn về sản xuất, môi trường, sức khỏe và an toàn. Hơn nữa, nó cho phép các nhà điều hành, giám sát và quản lý nhà máy thực hiện các hành động nhằm tiết kiệm lao động, nguyên liệu thô và sử dụng năng lượng.

Theo dõi thời gian thực

Tính minh bạch và trách nhiệm giải trình là những lĩnh vực quan trọng của một chuỗi cung ứng chức năng và theo dõi thời gian thực cho phép cả hai điều này. Các thiết bị IoT như màn hình GPS hiện có thể theo dõi mọi thứ từ vị trí của lô hàng đến nhiệt độ hiện tại của lô hàng, cung cấp thông tin thực tế cập nhật từng phút cho phép các chuyên gia hậu cần hiểu đầy đủ về cách chuỗi cung ứng của họ hoạt động.
Theo dõi thời gian thực hữu ích cho các mặt hàng có giá trị cao và hàng hóa nhạy cảm với nhiệt độ. Tất cả các giai đoạn trong chuỗi hành trình của lô hàng có thể được lập bản đồ và xác minh thông qua việc sử dụng dữ liệu IoT và đăng ký thiết bị. Chỉ là một ví dụ, các thiết bị IoT có thể tự động gắn cờ các lô hàng đã rời khỏi vùng nhiệt độ an toàn và giúp bảo vệ khách hàng khỏi hàng hóa hư hỏng.

Tự động hóa

Tự động hóa chuỗi cung ứng sẽ tiếp tục phát triển tầm quan trọng trong suốt những năm 2020, đặc biệt là trong nhà kho. Khi các doanh nghiệp tự động hóa số lượng nhiệm vụ kho ngày càng tăng, họ sẽ cần dữ liệu chính xác và có sẵn ngay lập tức để cung cấp năng lượng cho hệ thống tự động của họ.

Quản lý các thủ tục giấy tờ

Quản lý thủ tục giấy tờ là điều cần thiết để vận hành chuỗi cung ứng suôn sẻ, nhưng cũng là một điểm đau chung của nhân viên, đặc biệt khi trách nhiệm thuộc về những người lao động như tài xế xe tải. Bằng cách tận dụng các giải pháp hậu cần thông minh, các doanh nghiệp có thể tự động hóa các công việc thủ tục giấy tờ rườm rà nhất của họ, chẳng hạn như xác minh trái phiếu của người môi giới vận tải hàng hóa hoặc xử lý vận đơn.

Tăng độ chính xác dự báo

Một hệ thống IoT được triển khai đúng cách có thể giúp cải thiện dự báo nhu cầu của doanh nghiệp. Bằng cách tự động thu thập dữ liệu, hệ thống IoT giúp cải thiện độ chính xác của dữ liệu và cung cấp cho các nhà quản lý chuỗi cung ứng tài liệu tốt hơn để tạo dự báo nhu cầu.
IoT giúp cải thiện các phương pháp thu thập dữ liệu theo nhiều cách khác nhau. Đầu tiên, nó làm giảm đáng kể ảnh hưởng của lỗi con người trong việc thu thập dữ liệu. Nó cho phép thu thập dữ liệu mọi lúc hoặc theo khoảng thời gian xác định và tiết kiệm thời gian lao động dành cho việc thu thập dữ liệu theo cách thủ công. Cuối cùng, nó cho phép các doanh nghiệp thu thập dữ liệu khó hoặc không thể thu thập thủ công.

Kiểm soát hàng tồn kho tốt hơn

Kiểm soát hàng tồn kho là một phần quan trọng của quản lý kho hàng và chuỗi cung ứng và IoT cũng có thể mang lại lợi ích trong lĩnh vực này. Bằng cách tận dụng các cảm biến IoT tiên tiến tự động theo dõi và phân tích vị trí hàng tồn kho và mức tồn kho, các chuyên gia chuỗi cung ứng có thể tạo ra một hệ thống theo dõi hàng tồn kho chính xác và cập nhật từng phút.

Case Studies – Nhà máy lọc mỏ kỹ thuật số

Một công ty khai thác toàn mỏ cầu muốn giảm chi phí bảo trì, tăng tính khả dụng của tài sản và giảm tình trạng ngừng hoạt động ngoài kế hoạch bằng cách xác định và giải quyết các vấn đề về quy trình trước khi chúng có thể phát sinh. Công ty thường dựa vào các quy trình dựa trên bảng tính thủ công để báo cáo và giám sát. Tuy nhiên, ngoài việc tốn nhiều tài nguyên, cách tiếp cận này còn mang tính chất hồi cứu, báo cáo về hiệu quả hoạt động còn nợ ít nhất hai ngày. Số hóa nhà máy lọc dầu là quan trọng chiến lược.
Để hợp lý hóa các quy trình và cải thiện khả năng hiển thị và độ chính xác tổng thể, công ty đã triển khai hệ thống quản lý hiệu suất tài sản (APM) được cung cấp bởi IIoT. Bằng cách kết nối các tài sản và ứng dụng quan trọng của mình, tổ chức có thể sử dụng hệ thống này để thu thập dữ liệu về hiệu suất tài sản, giám sát hoạt động từ xa và xem xét các chỉ số hiệu suất chính liên quan đến sức khỏe, an toàn và hiệu quả của các tài sản hoạt động của mình trong thời gian thực. Phân tích nâng cao về dữ liệu này cho phép công ty tạo ra một bức tranh toàn cảnh về quy trình tinh chế và hiểu, dự đoán và tối ưu hóa hiệu suất của các tài sản của mình một cách nhanh chóng.
Kết quả là chi phí bảo trì thấp hơn, tính sẵn có của tài sản tăng lên và ít sự cố mất điện hơn. Ngoài ra, công ty đã sử dụng quy mô và phạm vi dữ liệu rộng để đưa ra các quyết định đầu tư vốn và hoạt động sáng suốt hơn dựa trên dữ liệu cập nhật nhất, cũng như để phân tích, mô hình hóa và đánh giá tình trạng thiết bị và hiệu suất trong tương lai.

Nghĩ lớn, bắt đầu nhỏ, mở rộng quy mô nhanh

IoT ở nhiều dạng – bao gồm người tiêu dùng, dịch vụ / khu vực công và công nghiệp – là động cơ thúc đẩy Digital Supply Network (DSN). Có nhiều cơ hội khác nhau để sử dụng IIoT để nhận ra giá trị từ việc tận dụng nó trong Digital Supply Network (DSN); các nhà máy thông minh, nhà máy lọc dầu thông minh và cặp song sinh kỹ thuật số chỉ là một vài khả năng để các tổ chức đưa ra các quyết định thông minh hơn, dựa trên sự hình thành nhờ kết nối. Nhưng chắc chắn còn nhiều cơ hội hơn nữa để khám phá và đánh giá.
Để bắt đầu, trước tiên các tổ chức nên xác định nơi mà IIoT có thể thêm giá trị tức thì trong Digital Supply Network (DSN) của họ, tận dụng các trường hợp sử dụng ở trên hoặc các trường hợp sử dụng đã được chứng minh khác. Bắt đầu với các ứng dụng IIoT nhỏ, có thể quản lý được trong một số cơ sở, nhà máy, tài sản hoặc dây chuyền sản xuất hạn chế là một cách bắt đầu được kiểm tra thời gian.
Các ứng dụng tương đối đơn giản của IIoT, gắn liền với các thước đo thành công được xác định rõ ràng, có thể giúp các tổ chức nhắm mục tiêu và chứng minh các lĩnh vực có cơ hội thực sự để tạo ra giá trị hữu hình.
Đi từ thí điểm đến quy mô có thể cho phép các tổ chức học hỏi từ các ứng dụng nhỏ, có thể quản lý của công nghệ và sau đó mua vào có thể cho phép họ mở rộng phạm vi sang các cách sử dụng phức tạp hơn của IIoT liên quan đến sự hợp tác với các bên liên quan cả nội bộ và bên ngoài để tổ chức. Và một trong những điểm mạnh lớn nhất của IoT là tính linh hoạt của nó — các tổ chức có thể sử dụng dữ liệu được tạo ra bởi các hệ thống được kết nối với nhiều sáng kiến ​​để giải quyết một loạt các ưu tiên.
Dưới đây là những điểm chính quan trọng cho bạn :

• Một tổ chức có thể có nhiều Digital Supply Network (DSN) và có thể áp dụng IoT theo nhiều cách để đáp ứng nhu cầu của tổ chức. Không có một con đường đúng và không có điểm cuối cụ thể nào mà mọi tổ chức cần phải phấn đấu. Tuy nhiên, có nhiều ứng dụng và trường hợp sử dụng khác nhau mà nhiều doanh nghiệp đã thể hiện thành công có thể chứng minh giá trị dòng trên và dưới hữu hình. Hơn nữa, IIoT có thể cho phép tính linh hoạt để mở rộng quy mô nhanh chóng, xây dựng và cung cấp năng lượng cho các Digital Supply Network (DSN) mới khi nhu cầu phát triển.
• IoT cho phép tính linh hoạt trong Digital Supply Network (DSN). Việc sử dụng các khả năng công nghệ bổ sung, chẳng hạn như cloud, có nghĩa là thông tin cũng có thể được sử dụng theo nhiều cách và dễ dàng mở rộng. Bằng cách này, các khả năng IoT linh hoạt và thích ứng với nhu cầu phát triển của các tổ chức trong Digital Supply Network (DSN) của họ.
• IoT tạo ra và nắm bắt dữ liệu, nhưng các tổ chức phải có khả năng khai thác nó. Mặc dù IoT có thể tạo ra dữ liệu, nhưng điều quan trọng cần nhớ là thiết bị cảm biến, sản phẩm và chuỗi cung ứng thường là không đủ. Các tổ chức nên hiểu rõ những gì họ muốn biết, đồng thời xây dựng cơ sở hạ tầng công nghệ và tài năng phù hợp để sử dụng dữ liệu một cách hiệu quả – và tạo ra các tầm nhìn có ý nghĩa chuyển thành các hành động sáng suốt trong thế giới thực.
• Digital Supply Network (DSN) cho phép các tổ chức đưa ra các quyết định sáng suốt hơn; IIoT tạo ra thông tin cung cấp năng lượng cho các chiến lược đó. Điều này có thể mang lại giá trị đáng kể cho một tổ chức. Việc làm sáng tỏ các hành vi “đen tối” trước đây, các luồng tài nguyên và thậm chí cả dữ liệu sản xuất có thể cho phép các tổ chức hiểu rõ hơn về hoạt động của họ, phát hiện ra các cơ hội mới và thúc đẩy các quy trình hiệu quả hơn. Khả năng kết nối có thể giúp định hướng chiến lược mới và cho phép tổ chức chuyển sang cấp độ hoạt động mới.

Chuyển đổi số của mạng lưới cung ứng

Những phát triển công nghệ mới và sự hội tụ của chúng, lượng lớn dữ liệu và việc sử dụng rộng rãi các thiết bị được kết nối ngày càng nhỏ hơn, rẻ hơn và di động hơn trong bối cảnh cá nhân và doanh nghiệp, tất cả tạo ra động lực cho sự gián đoạn và cơ hội to lớn để tổ chức và quản lý chuỗi cung ứng theo cách khác nhau. Chúng ta đang tiến tới một mô hình hoạt động chuỗi cung ứng kỹ thuật số. Những cải tiến mới nổi có thể được sử dụng để tạo ra một kết cấu kỹ thuật số bao quát trên các mạng đầu cuối cung cấp khả năng hiển thị, tự động hóa và kiểm soát theo thời gian thực. Có lẽ cách tốt nhất để hiểu sự chuyển đổi của các chuỗi cung ứng truyền thống là đối chiếu chúng với mô hình mạng lưới cung ứng kỹ thuật số đang nổi lên.
Một chuỗi cung ứng truyền thống bao gồm một chuỗi các quy trình và quyết định và một tập hợp các tác nhân chiếm các giai đoạn tuyến tính liên tiếp khác nhau trong chuỗi, như được minh họa trong Hình 1. Các quy trình bao gồm thu mua nguyên liệu thô, sản xuất sản phẩm hoặc dịch vụ, chuyển sản phẩm đến gần khách hàng, cung cấp sản phẩm cuối cùng và bảo dưỡng nó.
Gần đây, một quy trình khác đã trở nên thiết yếu, đó là hoàn lại và tái chế. Nói chung, lịch sử bán hàng hoặc giao hàng đã được sử dụng để tạo ra dự báo nhu cầu ban đầu một cách thống kê, sau đó được hoàn thiện thông qua một quy trình đồng thuận trong quá trình lập kế hoạch bán hàng và hoạt động (S&OP), với sự hợp tác từ các nhóm bán hàng, tiếp thị, chuỗi cung ứng và tài chính. Quá trình này tỏ ra khá hữu ích trong việc đối phó với sự không chắc chắn và giảm mức tồn kho và chi phí.
Tuy nhiên, quy trình ra quyết định và nguyên mẫu chuỗi cung ứng tổng thể, chẳng hạn như S&OP, tuân theo các giai đoạn và bước tuần tự khác nhau và có thể khá dài và khắt khe. Ví dụ, dự báo nhất quán giảm xuống mức chi tiết ngày càng cao, kích hoạt một loạt các hoạt động lập kế hoạch cụ thể hơn và thực hiện chúng, bao gồm cả việc mua vật tư, vận chuyển, lưu trữ, di chuyển, chế biến và sau đó là thực hiện.
Mỗi hành động này thúc đẩy các thực thể khác nhau trong chuỗi cung ứng, khi thông tin chảy từ nút này sang nút khác, thường theo từng giai đoạn, đặt ra các quyết định và hành động mới. Sự tham gia của khách hàng vào thiết kế sản phẩm thường được giới hạn trong nghiên cứu thị trường dựa trên việc lấy mẫu để hiểu các yêu cầu. Khách hàng có ảnh hưởng hạn chế trong việc tùy chỉnh sản phẩm hoặc dịch vụ.

Hiệu ứng Amazon, một thuật ngữ được sử dụng để mô tả tác động của thị trường kỹ thuật số đối với các hình thức thương mại truyền thống, đã thay đổi đáng kể kỳ vọng của khách hàng và cách họ mua sắm. Người tiêu dùng đã quen với trải nghiệm mua sắm thực tế không chạm và sự hài lòng gần như ngay lập tức. Hiệu ứng này cũng đã lan sang các lĩnh vực và lĩnh vực truyền thống hơn trong bối cảnh B2B nơi khách hàng ngày càng đòi hỏi trải nghiệm giống nhau, bất kể loại hình kinh doanh hoặc kênh.
Sự thay đổi trong kỳ vọng này đòi hỏi chuỗi cung ứng ngày càng trở nên nhanh chóng và lấy khách hàng làm trung tâm. Bên cạnh đó, trải nghiệm của khách hàng đã trở nên hai chiều, với việc khách hàng mong đợi việc trả lại sản phẩm dễ dàng và lợi ích của khách hàng không chỉ là chất lượng và giá cả mà còn bao gồm cả tác động xã hội và môi trường của việc tiêu dùng của họ.
Tất cả những thay đổi này đòi hỏi các nhà lãnh đạo phải chuyển đổi tư duy quản lý từ việc tích hợp các hoạt động dự báo, lập kế hoạch và thực hiện theo từng lớp sang triển khai công nghệ để cho phép quản lý dữ liệu liền mạch và thời gian thực, tức là chuyển đổi chuỗi thành mạng cung ứng kỹ thuật số.
Xem thêm : Khi Internet of Things gặp mạng lưới cung ứng kỹ thuật số (DSN)

Mạng lưới cung ứng kỹ thuật số và các quy trình

Nhìn chung, DSN là một tập hợp tích hợp các khả năng của chuỗi cung ứng được kích hoạt kỹ thuật số được hỗ trợ bởi luồng thông tin được kết nối với nhau như thể hiện trong Hình dưới. Trình tự truyền thống của phát triển, lập kế hoạch, nguồn, thực hiện, cung cấp, trả lại và hỗ trợ được chuyển thành một trong các luồng thông tin được kết nối với nhau và các khả năng nâng cao. Thay đổi này cho phép DSN trở nên thông minh, luôn active, luôn kết nối, thời gian thực và thích ứng động.

Ở trung tâm của DSN là một Lõi kỹ thuật số (Digital core), tận dụng các đầu vào từ nhiều nút của nó để tự tăng cường. Do đó, nó tăng tốc quá trình sản xuất, phân phối và giao hàng cho khách hàng bằng cách cung cấp thông tin thời gian thực để đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu, lường trước rủi ro và cung cấp khả năng hiển thị đầu cuối tốt hơn.
Lõi kỹ thuật số (Digital core) sử dụng phân tích để biến dữ liệu bên trong và bên ngoài một cách có phương pháp thành các dự đoán, thông tin chi tiết và các lựa chọn thay thế để chỉ đạo hoặc thậm chí tự động hóa các hành động và quyết định vận hành.
Một DSN trưởng thành phải có sáu khả năng cơ bản mà Lõi kỹ thuật số (Digital core) tích hợp và phối hợp đồng thời: Hoàn thiện năng động, lập kế hoạch đồng bộ, khách hàng được kết nối, nhà máy thông minh, cung cấp thông minh và phát triển sản phẩm kỹ thuật số. Dưới đây là một cái nhìn về từng khả năng cơ bản của DSN.
Phát triển kỹ thuật số : Khả năng này thúc đẩy công nghệ lên ý tưởng, thiết kế và đưa sản phẩm vào sản xuất, đảm bảo sự hợp tác giữa các chức năng trong suốt vòng đời sản phẩm và cải thiện hiệu quả thiết kế để phát triển các sản phẩm chất lượng cao đáp ứng nhu cầu của từng khách hàng. Nó làm giảm chi phí R & D và chi phí bảo trì sản phẩm và tăng tính linh hoạt trong sản xuất. Việc giảm can thiệp thủ công dẫn đến ít lỗi, chậm trễ và kém hiệu quả hơn, giúp công ty đáp ứng nhanh chóng các yêu cầu thay đổi của khách hàng và tăng khả năng cá nhân hóa. Tự động hóa cũng thúc đẩy việc ra mắt sản phẩm nhanh hơn đồng thời giảm thiểu tác động đến môi trường trong quá trình phát triển thông qua hiệu quả quy trình và công nghệ kỹ thuật số.
Lập kế hoạch đồng bộ : Khả năng này sắp xếp các mục tiêu kinh doanh chiến lược với các mục tiêu tài chính và kế hoạch hoạt động trên các chức năng khác nhau trong doanh nghiệp. Việc bố trí này giúp dự đoán hiệu quả nhu cầu của khách hàng và tối ưu hóa Inventory trong DSN tổng thể. Nó sử dụng dữ liệu lịch sử và thời gian thực và nhận thức của khách hàng để dự đoán nhu cầu cơ bản của khách hàng. Nó giúp tối ưu hóa danh mục đầu tư với sản phẩm, dịch vụ và lộ trình đóng gói và thiết kế mạng lưới cung ứng tối ưu, cân bằng mức độ đáp ứng mong muốn với chi phí vận chuyển, kho bãi và sản xuất thấp nhất. Nó có khả năng nhận biết các ngoại lệ trong chuỗi cung ứng và đảm bảo đáp ứng nhu cầu đúng thời hạn.
Cung ứng thông minh : Khả năng này giúp các công ty hợp tác hiệu quả hơn với các đối tác chiến lược và cải thiện trải nghiệm của khách hàng và nhà cung cấp bằng cách áp dụng các nền tảng điện tử tiên tiến cho các yêu cầu và hóa đơn. Nó cũng giúp lường trước các rủi ro cung ứng để chủ động tối ưu hóa hoạt động đầu cuối. Các công nghệ như máy học và trí tuệ nhân tạo (AI) có thể hỗ trợ dự đoán biến động chi phí và lựa chọn chiến lược tìm nguồn cung ứng để tối ưu hóa chi phí.
Nhà máy thông minh : Khả năng này sử dụng sự cân bằng được tính toán giữa trí thông minh của con người và máy móc để thúc đẩy cải thiện hiệu suất kinh doanh và an toàn cho người lao động dựa trên dữ liệu sản xuất và nhu cầu. Dữ liệu cảm biến, nhận dạng hình ảnh và rô bốt cộng tác có thể tối ưu hóa hiệu quả sản xuất tổng thể và cung cấp môi trường làm việc an toàn và tiện lợi cho nhân viên. Các nhà máy thông minh cũng chủ động áp dụng phương pháp bảo trì để tối ưu hóa thời gian ngừng hoạt động theo kế hoạch và dự đoán khả năng ngừng hoạt động. Nó giúp đưa ra các quyết định đánh đổi sáng suốt để xác định các cơ hội cải thiện tiêu chuẩn hiệu suất và đảm bảo tuân thủ theo thời gian thực, cải thiện chất lượng sản phẩm.
Hoàn thiện năng động : Khả năng liên doanh nghiệp được kết nối với nhau này cung cấp đúng sản phẩm cho đúng khách hàng vào đúng thời điểm, nâng cao trải nghiệm tổng thể của khách hàng. Nó sử dụng các công nghệ như IoT và robot để cung cấp khả năng hiển thị theo thời gian thực và tính linh hoạt trên toàn bộ chuỗi cung ứng, thúc đẩy sự hợp tác giữa các chức năng và cải thiện khả năng đáp ứng. Nguy cơ thu hồi sản phẩm do làm hàng giả cũng giảm thiểu, bảo vệ uy tín thương hiệu. Nó cũng giúp cho phép quản lý đơn đặt hàng của khách hàng thông minh, cải thiện trải nghiệm của khách hàng và giảm chi phí lỗi thời. Khả năng này có thể giảm chi phí khởi động và tăng khả năng phục hồi rủi ro.
Khách hàng luôn được kết nối : Khả năng này cho phép các công ty chuyển từ mối quan hệ dựa trên giao dịch truyền thống sang tương tác với khách hàng liền mạch trong toàn bộ vòng đời của khách hàng. Thiết lập này giúp dự đoán tốt hơn nhu cầu của khách hàng, làm phong phú thêm trải nghiệm của khách hàng. Nó cũng cho phép giải quyết các vấn đề nhanh hơn và xác định mô hình tiêu dùng của khách hàng. Các công nghệ như phân tích tiên tiến, máy học và trí tuệ nhân tạo hỗ trợ việc phân khúc khách hàng hiệu quả để cung cấp các chương trình khuyến mãi phù hợp. Sử dụng khả năng hoàn thành năng động, các công ty có thể theo dõi và giám sát các sản phẩm thực tế và đảm bảo cung cấp kịp thời các sản phẩm chất lượng cao cho khách hàng.
Dữ liệu và thông tin từ tất cả sáu khả năng của Mạng lưới cung ứng kỹ thuật số hội tụ vào Lõi kỹ thuật số (Digital core) để được lưu trữ, phân phối và phân tích. Mô hình DSN, được kích hoạt bởi các công nghệ mới và đột phá, tạo ra các kết quả sau để phân biệt DSN với chuỗi cung ứng tuyến tính, truyền thống:

• Tính trong suốt từ đầu đến cuối, cho phép hiển thị trên toàn bộ mạng lưới cung cấp.
• Mức độ nhanh nhẹn cao, thúc đẩy phản ứng linh hoạt và chủ động của các đòn bẩy mạng lưới cung ứng.
• Môi trường kết nối, tăng cường hợp tác chức năng chéo giữa tất cả các đối tác.
• Tối ưu hóa tài nguyên, thúc đẩy môi trường gắn kết giữa con người và máy móc.
• Ra quyết định toàn diện, cải thiện hiệu quả mạng, chi phí thấp hơn và doanh thu cao hơn.

Công nghệ cho phép tiến đến Mạng lưới cung ứng kỹ thuật số

Để đạt được những lợi ích tiềm năng của mô hình DSN, các nhà lãnh đạo phải triển khai một bộ công nghệ mạnh mẽ để cho phép các khả năng kỹ thuật số mới giải quyết các thách thức của chuỗi cung ứng. Tuy nhiên, chúng tôi cần cảnh báo cho các tổ chức và các nhà lãnh đạo rằng việc chuyển đổi chuỗi cung ứng truyền thống thành DSN không chỉ đơn thuần là triển khai các công nghệ mới. Đó là việc tận dụng chúng để thiết kế các mô hình vận hành mạng lưới cung ứng hoàn toàn mới dựa trên nền tảng kỹ thuật số được chia sẻ.
Những công nghệ này bao gồm blockchain, robot, cảm biến, sản xuất bồi đắp , phương tiện tự hành, thực tế ảo, Machine Learning và AI, dữ liệu lớn và phân tích, v.v. Cơ bản cốt lõi nền tảng kỹ thuật số chung là dữ liệu, phân tích và các khả năng lấy AI làm trung tâm.
Dữ liệu và trao đổi dữ liệu là yếu tố quan trọng tạo nên thành công cho chuỗi cung ứng truyền thống. Cấu trúc thứ bậc hơn của các chuỗi cung ứng thông thường này ảnh hưởng đến cả cách dữ liệu được tạo ra, trao đổi và phân tích cũng như giá trị gia tăng tiềm năng của dữ liệu cho tất cả các bên liên quan.
Ngược lại, đối với DSN, các bên liên quan đang làm việc cùng nhau ở mức độ hợp tác và nhanh nhẹn hơn. Kiến trúc này tạo ra cơ hội to lớn khi tận dụng giá trị thực tế của dữ liệu ở cấp độ mạng cho tất cả các lĩnh vực kinh doanh.
Tuy nhiên, tính năng động và độ phức tạp của các DSN như vậy đặt ra một số thách thức riêng biệt khi liên quan đến dữ liệu, trao đổi dữ liệu và khả năng thu thập thông tin chi tiết từ lượng lớn thông tin được chia sẻ trong mạng. Bản chất kỹ thuật số, khả năng kết nối và khả năng trao đổi và phân tích dữ liệu trong thời gian thực xác định điện tử DSN.
Do đó, một yếu tố cho phép quan trọng của DSN là khả năng thu thập, xử lý và giao tiếp / lưu trữ dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. Các nguồn dữ liệu này bao gồm nhưng không giới hạn ở các hệ thống công nghệ thông tin (T) (như ERP, CRM); cảm biến (nhiệt độ, GPS); hệ thống công nghệ vận hành (OT) (máy công cụ); dữ liệu có sẵn công khai (phương tiện truyền thông xã hội, đánh giá); cũng như tài chính (dữ liệu giao dịch, thị trường chứng khoán). Các nguồn dữ liệu này có thể được đặt ở bất kỳ đâu – trong tổ chức, trong DSN hoặc bên ngoài, làm tăng thêm một lớp phức tạp cho hệ thống.
AI là cung cấp trí thông minh nhận thức cho các quy trình và máy móc. Quy trình này có thể sử dụng máy học (ML), dựa trên các thuật toán nhận dạng mẫu để diễn giải và dịch dữ liệu thành thông tin chi tiết theo thời gian thực, do đó đơn giản hóa việc lập kế hoạch chiến thuật và tự động hóa quá trình ra quyết định.
Ví dụ: các nhà lãnh đạo có thể áp dụng công nghệ máy học để cải thiện thông tin chi tiết về nguồn cung ứng và hiệu quả quy trình mua hàng trả tiền bằng cách nghiên cứu dữ liệu lịch sử và thời gian thực.
Chúng ta có thể tập hợp các thuật toán Machine Learning thành ba cách tiếp cận chung để phát triển các dự đoán bằng cách sử dụng các mô hình thống kê : Học tập có giám sát, trong đó một chuyên gia ghi nhãn tập dữ liệu về các kết quả đã biết; học tập không có giám sát, nơi không có hoặc ít kết quả được biết đến; và học tập củng cố, không dựa vào tập dữ liệu được gắn nhãn chuyên gia hoặc nhận dạng mẫu-bất thường, và phản hồi thay vào đó thúc đẩy cải tiến động.
Hệ thống AI kết hợp và sử dụng máy học và các loại phương pháp phân tích dữ liệu khác để đạt được khả năng thông minh dữ liệu. Mục tiêu tổng thể của AI và ML là khám phá các mẫu trong dữ liệu và đưa ra dự đoán về hành vi trong tương lai của một hệ thống hoặc quy trình dựa trên các mẫu phức tạp đã được xác định. Những dự đoán này có thể nhắm vào nhiều vấn đề khác nhau, bao gồm phát hiện vấn đề hoặc (quy trình) kém hiệu quả, xu hướng thị trường, hành vi của khách hàng, tác động môi trường, chỉ số tài chính hoặc vấn đề chất lượng. AI và ML là nền tảng cho nhiều khái niệm mới và khả năng DSN, chẳng hạn như bảo trì dự đoán và thực hiện động, có thể kể tên một số.
Khả năng phân tích các tập dữ liệu lớn, xác định các mẫu (ẩn) và thu được thông tin chi tiết có ý nghĩa, có thể hành động từ các dự đoán là một công cụ mạnh mẽ có ứng dụng trong hầu hết mọi khía cạnh của doanh nghiệp trong DSN.

Hành trình đầy thử thách hướng tới một mô hình DSN thành công

Trong những thập kỷ trước, số hóa bắt đầu có những hình thức tiên tiến và mang lại giá trị và khả năng cạnh tranh to lớn cho các công ty tiên phong. Ví dụ, lưu trữ, xử lý nguyên liệu và đóng gói trong các trung tâm phân phối đã tạo ra những bước tiến đáng kinh ngạc đối với tự động hóa. Tuy nhiên, hầu hết các chuỗi cung ứng vẫn hoạt động trong các silo data truyền thống và riêng biệt. Bên cạnh đó, các tổ chức thường phân mảnh chuỗi cung ứng và hệ thống hoạt động và dữ liệu trên các chức năng và đơn vị, điều này cản trở việc tổng hợp dữ liệu, làm chậm trễ việc tạo ra trí thông minh và hạn chế các tổ chức tận dụng năng lực thực sự của phân tích và AI. Con đường phía trước là thiết kế lại cách chuỗi cung ứng và các quy trình của nó hoạt động và chuyển đổi cách nó thu thập và sử dụng dữ liệu, cảm nhận và phản ứng với thông tin khách hàng, đưa ra quyết định và thực hiện các nhiệm vụ vận hành.
Các tổ chức và nhà lãnh đạo không chỉ cần thiết kế lại mô hình hoạt động của chuỗi cung ứng truyền thống mà còn phải điều hướng vô số giải pháp và công nghệ đang nổi lên trên thị trường. Hiểu được các lớp công nghệ có thể hỗ trợ hành trình và hiểu được tiềm năng cơ bản của chúng để hỗ trợ các khả năng chiến lược là một nhiệm vụ khó khăn. Bên cạnh đó, họ cần vượt qua những thách thức của các hệ thống kế thừa và tiềm ẩn, đồng thời chủ động xác định và phát triển các kỹ năng và năng lực của lực lượng lao động cần thiết cho quá trình chuyển đổi và DSN trong tương lai.
Cuộc hành trình không dành cho những người thiếu can đảm, nhưng những phần thưởng xứng đáng; trong thực tế, sự biến đổi không phải là tùy chọn. Các đối thủ sẽ cạnh tranh với các tổ chức không tham gia thành công vào hành trình phát triển DSN.

IoT dường như đang thay đổi mọi thứ

IoT tạo ra một loạt giá trị trong ngữ cảnh của Digital Supply Network (DSN). Để hiểu tất cả, có thể hữu ích khi chia thị trường thành ba phân khúc cơ bản: tiêu dùng, dịch vụ / khu vực công và công nghiệp / doanh nghiệp. Mỗi thứ tồn tại trong bối cảnh của một hệ sinh thái rộng lớn hơn có thể cảm nhận và đo lường trên toàn bộ chuỗi giá trị của tổ chức, con người và cơ sở hạ tầng.
Consumer IoT (CIoT) mô tả hàng triệu thiết bị khách hàng được kết nối có thể cảm nhận và đo lường: điện thoại thông minh, đồng hồ thông minh, xe hơi thông minh, thiết bị thông minh, trợ lý ảo biết nói, thiết bị theo dõi và giám sát thể dục cá nhân và lối sống, cùng những thiết bị khác. CIoT bao gồm các ứng dụng cho phép các tổ chức hiểu rõ hơn về cách sản phẩm đang được sử dụng và tận dụng dữ liệu để phục vụ khách hàng hiệu quả hơn, bảo trì sản phẩm của họ, thông báo cho các cải tiến và cập nhật sản phẩm cũng như khám phá các ý tưởng sản phẩm sáng tạo. Ngoài ra, dữ liệu do các thiết bị này tạo ra cũng tạo cơ hội cho việc bán kèm và bán thêm.
Dịch vụ / khu vực công IoT tập trung vào việc cung cấp các dịch vụ liên quan đến cơ sở hạ tầng: thành phố thông minh, giao thông công cộng, an toàn công cộng, thực thi pháp luật, tòa nhà thông minh / quản lý năng lượng, nông nghiệp thông minh và dịch vụ chăm sóc sức khỏe.
Mặc dù cả hai đều đang định hình lại một cách rõ ràng nhiều trải nghiệm hàng ngày của chúng ta, nhưng nhiều ứng dụng IoT mang tính cách mạng nhất hiện đang tập trung vào danh mục thứ ba: Internet vạn vật công nghiệp (IIoT).
Còn được gọi là Công nghiệp 4.0 hoặc IoT dành cho doanh nghiệp, IIoT có thể dẫn đến một số tác động đáng kể nhất đối với các tổ chức trong các ngành và lĩnh vực: giảm chi phí sản xuất, cải thiện quy trình, đưa ra các quyết định sáng suốt hơn và dẫn đến hiệu quả hoạt động — trong ngắn gọn, có khả năng cung cấp thông tin và định hình lại cách doanh nghiệp điều hành cả hoạt động và Digital Supply Network (DSN) của họ.
Cuối cùng, cách tiếp cận IIoT có thể phát triển thành một phương pháp có thể lặp lại và có thể mở rộng trong tổ chức và trên nhiều Digital Supply Network (DSN) mà nó hoạt động.
Mỗi phân khúc IoT được đánh dấu bằng các đặc điểm riêng biệt và cơ hội thị trường, được tóm tắt trong hình 1.

Các ứng dụng cho IIoT trong Mạng lưới cung ứng kỹ thuật số (Digital Supply Network)

Trong khi tất cả các loại IoT đều có thể mang lại giá trị đáng kể, IIoT có lẽ là phần không thể thiếu đối với Digital Supply Network (DSN). Để hiểu chính xác cách thức, điều quan trọng là phải xem xét sâu hơn.
Dưới đây, chúng tôi xem xét một số nghiên cứu điển hình cho các ứng dụng IIoT cụ thể: Digital Twin , nhà máy thông minh và nhà máy lọc kỹ thuật số .
Thông qua các ví dụ này, chúng ta có thể bắt đầu hiểu các cách mà IIoT kết nối và cung cấp năng lượng cho Digital Supply Network (DSN), cũng như các cơ hội để các tổ chức tạo ra và nắm bắt giá trị trong mạng của họ.

Digital Twin : Chiếu sáng các nhà máy bị ẩn

Digital Twin là một hồ sơ kỹ thuật số đang phát triển về hành vi lịch sử và hiện tại của sản phẩm, tài sản hoặc quy trình và có thể được sử dụng để tối ưu hóa hiệu suất kinh doanh. Dựa trên các phép đo dữ liệu tích lũy, thời gian thực, trong thế giới thực trên một loạt các kích thước, Digital Twin phụ thuộc vào khả năng kết nối — và IIoT — để điều khiển chức năng.
Trong bối cảnh cạnh tranh ngày càng cao, áp lực nhu cầu, giả định công suất không chính xác và cơ cấu sản xuất dưới mức tối ưu, một công ty sản xuất đã tìm cách thúc đẩy cải tiến hoạt động, đẩy nhanh sản lượng và thúc đẩy tốc độ ra thị trường. Tuy nhiên, đồng thời, nhà sản xuất đã bị cản trở bởi khả năng hiển thị hạn chế về vòng đời máy của họ và biết tương đối ít về việc phân bổ tài nguyên trong toàn bộ cơ sở.
Để có cái nhìn sâu sắc hơn về các quy trình của nó — và để có thể mô phỏng sự thay đổi về nguồn lực hoặc nhu cầu có thể ảnh hưởng đến cơ sở như thế nào — nhà sản xuất đã sử dụng các cảm biến để kết nối thành phẩm của mình và thực hiện một Digital Twin . Digital Twin này đóng vai trò như một mô hình ảo của cơ sở sản xuất và các quy trình, cho phép nhà sản xuất dự đoán chính xác hơn việc sử dụng công suất , tính khả thi và tác động chi phí của những thay đổi trong sản xuất.
Xem thêm : Bản sao kỹ thuật số Digital Twin là gì ? Tiềm năng của Digital Twin trong chuyển đổi số ?
Với việc triển khai này, công ty đã sử dụng các cảm biến để theo dõi vị trí và chuyển động của sản phẩm, chuyển tiếp nó đến nền tảng IoT và theo dõi hiệu suất theo lịch trình. Khi làm như vậy, nhà sản xuất có thể phân bổ nguồn lực hiệu quả hơn, theo dõi chuyển động của sản phẩm tốt hơn, hiểu tác động của việc điều chỉnh tổ hợp sản phẩm, ước tính chính xác hơn thời gian sản xuất và tối ưu hóa các quyết định sản xuất.
Những đổi mới này đã dẫn đến việc cải thiện 20% thông lượng. Hơn nữa, nhà sản xuất có thể sử dụng Digital Twin để mô phỏng nhiều tình huống giả định, cho phép nó so sánh và lập kế hoạch tốt hơn cho các kịch bản trong tương lai.
Digital Twin đã dẫn đến việc giảm 3–6% giá vốn hàng bán, cũng như cải thiện khả năng đưa ra quyết định đánh đổi dựa trên thực tế và dự đoán chi phí và hiệu suất sản phẩm mới. Hơn nữa, nhà sản xuất phát hiện ra rằng sự phong phú của dữ liệu có trong Digital Twin cũng có thể được sử dụng để xác định xu hướng của các lỗi chất lượng và xác định nguyên nhân gốc rễ của lỗi , tăng khả năng xác định và loại bỏ các vấn đề tiềm ẩn tốn kém.

Nhà máy thông minh và hệ thống tài sản thông minh

Nhà máy thông minh là một phần không thể thiếu của Digital Supply Network (DSN). Một hệ thống được kết nối, linh hoạt, tự tối ưu hóa, nó thúc đẩy IIoT để tự động điều hành toàn bộ quy trình sản xuất và kết nối trên một mạng lưới cơ sở rộng lớn hơn.
Một tổ chức đang tìm cách cải thiện các quy trình của mình, nhưng thiếu dữ liệu để làm điều đó một cách hiệu quả và cho rằng một nhà máy thông minh có thể giúp tổ chức đó tăng cường hiệu suất. Công ty đã quyết định triển khai khái niệm nhà máy thông minh như một “bằng chứng giá trị” tại một trong những nhà máy của mình, trước khi cam kết đầu tư rất lớn vào các công nghệ mới hơn trên toàn mạng lưới của mình.
Tổ chức cần cải thiện tầm nhìn về hoạt động hàng ngày trong cơ sở. Công ty đã triển khai nhà máy thông minh bằng cách sử dụng các công nghệ được kết nối, thêm cảm biến vào các tài sản chính của nhà máy để tổng hợp dữ liệu máy móc trong một hệ thống tài sản thông minh trung tâm, cung cấp dữ liệu chuỗi thời gian và thời gian thực về hoạt động của cơ sở, bao gồm sản xuất và các mối quan hệ giữa tài sản, con người và quy trình.
Đổi lại, khả năng hiển thị được cải thiện này đã giúp cung cấp khả năng hiển thị rõ ràng hơn về tính sẵn có của tài sản và giảm các biến thể cũng như sự bất thường của quy trình — dẫn đến khả năng phát hiện trước các vấn đề tiềm ẩn về sản xuất, môi trường, sức khỏe và an toàn. Hơn nữa, nó cho phép các nhà điều hành, giám sát và quản lý nhà máy thực hiện các hành động nhằm tiết kiệm lao động, nguyên liệu thô và sử dụng năng lượng.

Theo dõi thời gian thực

Tính minh bạch và trách nhiệm giải trình là những lĩnh vực quan trọng của một chuỗi cung ứng chức năng và theo dõi thời gian thực cho phép cả hai điều này. Các thiết bị IoT như màn hình GPS hiện có thể theo dõi mọi thứ từ vị trí của lô hàng đến nhiệt độ hiện tại của lô hàng, cung cấp thông tin thực tế cập nhật từng phút cho phép các chuyên gia hậu cần hiểu đầy đủ về cách chuỗi cung ứng của họ hoạt động.
Theo dõi thời gian thực hữu ích cho các mặt hàng có giá trị cao và hàng hóa nhạy cảm với nhiệt độ. Tất cả các giai đoạn trong chuỗi hành trình của lô hàng có thể được lập bản đồ và xác minh thông qua việc sử dụng dữ liệu IoT và đăng ký thiết bị. Chỉ là một ví dụ, các thiết bị IoT có thể tự động gắn cờ các lô hàng đã rời khỏi vùng nhiệt độ an toàn và giúp bảo vệ khách hàng khỏi hàng hóa hư hỏng.

Tự động hóa

Tự động hóa chuỗi cung ứng sẽ tiếp tục phát triển tầm quan trọng trong suốt những năm 2020, đặc biệt là trong nhà kho. Khi các doanh nghiệp tự động hóa số lượng nhiệm vụ kho ngày càng tăng, họ sẽ cần dữ liệu chính xác và có sẵn ngay lập tức để cung cấp năng lượng cho hệ thống tự động của họ.

Quản lý các thủ tục giấy tờ

Quản lý thủ tục giấy tờ là điều cần thiết để vận hành chuỗi cung ứng suôn sẻ, nhưng cũng là một điểm đau chung của nhân viên, đặc biệt khi trách nhiệm thuộc về những người lao động như tài xế xe tải. Bằng cách tận dụng các giải pháp hậu cần thông minh, các doanh nghiệp có thể tự động hóa các công việc thủ tục giấy tờ rườm rà nhất của họ, chẳng hạn như xác minh trái phiếu của người môi giới vận tải hàng hóa hoặc xử lý vận đơn.

Tăng độ chính xác dự báo

Một hệ thống IoT được triển khai đúng cách có thể giúp cải thiện dự báo nhu cầu của doanh nghiệp. Bằng cách tự động thu thập dữ liệu, hệ thống IoT giúp cải thiện độ chính xác của dữ liệu và cung cấp cho các nhà quản lý chuỗi cung ứng tài liệu tốt hơn để tạo dự báo nhu cầu.
IoT giúp cải thiện các phương pháp thu thập dữ liệu theo nhiều cách khác nhau. Đầu tiên, nó làm giảm đáng kể ảnh hưởng của lỗi con người trong việc thu thập dữ liệu. Nó cho phép thu thập dữ liệu mọi lúc hoặc theo khoảng thời gian xác định và tiết kiệm thời gian lao động dành cho việc thu thập dữ liệu theo cách thủ công. Cuối cùng, nó cho phép các doanh nghiệp thu thập dữ liệu khó hoặc không thể thu thập thủ công.

Kiểm soát hàng tồn kho tốt hơn

Kiểm soát hàng tồn kho là một phần quan trọng của quản lý kho hàng và chuỗi cung ứng và IoT cũng có thể mang lại lợi ích trong lĩnh vực này. Bằng cách tận dụng các cảm biến IoT tiên tiến tự động theo dõi và phân tích vị trí hàng tồn kho và mức tồn kho, các chuyên gia chuỗi cung ứng có thể tạo ra một hệ thống theo dõi hàng tồn kho chính xác và cập nhật từng phút.

Case Studies – Nhà máy lọc mỏ kỹ thuật số

Một công ty khai thác toàn mỏ cầu muốn giảm chi phí bảo trì, tăng tính khả dụng của tài sản và giảm tình trạng ngừng hoạt động ngoài kế hoạch bằng cách xác định và giải quyết các vấn đề về quy trình trước khi chúng có thể phát sinh. Công ty thường dựa vào các quy trình dựa trên bảng tính thủ công để báo cáo và giám sát. Tuy nhiên, ngoài việc tốn nhiều tài nguyên, cách tiếp cận này còn mang tính chất hồi cứu, báo cáo về hiệu quả hoạt động còn nợ ít nhất hai ngày. Số hóa nhà máy lọc dầu là quan trọng chiến lược.
Để hợp lý hóa các quy trình và cải thiện khả năng hiển thị và độ chính xác tổng thể, công ty đã triển khai hệ thống quản lý hiệu suất tài sản (APM) được cung cấp bởi IIoT. Bằng cách kết nối các tài sản và ứng dụng quan trọng của mình, tổ chức có thể sử dụng hệ thống này để thu thập dữ liệu về hiệu suất tài sản, giám sát hoạt động từ xa và xem xét các chỉ số hiệu suất chính liên quan đến sức khỏe, an toàn và hiệu quả của các tài sản hoạt động của mình trong thời gian thực. Phân tích nâng cao về dữ liệu này cho phép công ty tạo ra một bức tranh toàn cảnh về quy trình tinh chế và hiểu, dự đoán và tối ưu hóa hiệu suất của các tài sản của mình một cách nhanh chóng.
Kết quả là chi phí bảo trì thấp hơn, tính sẵn có của tài sản tăng lên và ít sự cố mất điện hơn. Ngoài ra, công ty đã sử dụng quy mô và phạm vi dữ liệu rộng để đưa ra các quyết định đầu tư vốn và hoạt động sáng suốt hơn dựa trên dữ liệu cập nhật nhất, cũng như để phân tích, mô hình hóa và đánh giá tình trạng thiết bị và hiệu suất trong tương lai.

Nghĩ lớn, bắt đầu nhỏ, mở rộng quy mô nhanh

IoT ở nhiều dạng – bao gồm người tiêu dùng, dịch vụ / khu vực công và công nghiệp – là động cơ thúc đẩy Digital Supply Network (DSN). Có nhiều cơ hội khác nhau để sử dụng IIoT để nhận ra giá trị từ việc tận dụng nó trong Digital Supply Network (DSN); các nhà máy thông minh, nhà máy lọc dầu thông minh và cặp song sinh kỹ thuật số chỉ là một vài khả năng để các tổ chức đưa ra các quyết định thông minh hơn, dựa trên sự hình thành nhờ kết nối. Nhưng chắc chắn còn nhiều cơ hội hơn nữa để khám phá và đánh giá.
Để bắt đầu, trước tiên các tổ chức nên xác định nơi mà IIoT có thể thêm giá trị tức thì trong Digital Supply Network (DSN) của họ, tận dụng các trường hợp sử dụng ở trên hoặc các trường hợp sử dụng đã được chứng minh khác. Bắt đầu với các ứng dụng IIoT nhỏ, có thể quản lý được trong một số cơ sở, nhà máy, tài sản hoặc dây chuyền sản xuất hạn chế là một cách bắt đầu được kiểm tra thời gian.
Các ứng dụng tương đối đơn giản của IIoT, gắn liền với các thước đo thành công được xác định rõ ràng, có thể giúp các tổ chức nhắm mục tiêu và chứng minh các lĩnh vực có cơ hội thực sự để tạo ra giá trị hữu hình.
Đi từ thí điểm đến quy mô có thể cho phép các tổ chức học hỏi từ các ứng dụng nhỏ, có thể quản lý của công nghệ và sau đó mua vào có thể cho phép họ mở rộng phạm vi sang các cách sử dụng phức tạp hơn của IIoT liên quan đến sự hợp tác với các bên liên quan cả nội bộ và bên ngoài để tổ chức. Và một trong những điểm mạnh lớn nhất của IoT là tính linh hoạt của nó — các tổ chức có thể sử dụng dữ liệu được tạo ra bởi các hệ thống được kết nối với nhiều sáng kiến ​​để giải quyết một loạt các ưu tiên.
Dưới đây là những điểm chính quan trọng cho bạn :

• Một tổ chức có thể có nhiều Digital Supply Network (DSN) và có thể áp dụng IoT theo nhiều cách để đáp ứng nhu cầu của tổ chức. Không có một con đường đúng và không có điểm cuối cụ thể nào mà mọi tổ chức cần phải phấn đấu. Tuy nhiên, có nhiều ứng dụng và trường hợp sử dụng khác nhau mà nhiều doanh nghiệp đã thể hiện thành công có thể chứng minh giá trị dòng trên và dưới hữu hình. Hơn nữa, IIoT có thể cho phép tính linh hoạt để mở rộng quy mô nhanh chóng, xây dựng và cung cấp năng lượng cho các Digital Supply Network (DSN) mới khi nhu cầu phát triển.
• IoT cho phép tính linh hoạt trong Digital Supply Network (DSN). Việc sử dụng các khả năng công nghệ bổ sung, chẳng hạn như cloud, có nghĩa là thông tin cũng có thể được sử dụng theo nhiều cách và dễ dàng mở rộng. Bằng cách này, các khả năng IoT linh hoạt và thích ứng với nhu cầu phát triển của các tổ chức trong Digital Supply Network (DSN) của họ.
• IoT tạo ra và nắm bắt dữ liệu, nhưng các tổ chức phải có khả năng khai thác nó. Mặc dù IoT có thể tạo ra dữ liệu, nhưng điều quan trọng cần nhớ là thiết bị cảm biến, sản phẩm và chuỗi cung ứng thường là không đủ. Các tổ chức nên hiểu rõ những gì họ muốn biết, đồng thời xây dựng cơ sở hạ tầng công nghệ và tài năng phù hợp để sử dụng dữ liệu một cách hiệu quả – và tạo ra các tầm nhìn có ý nghĩa chuyển thành các hành động sáng suốt trong thế giới thực.
• Digital Supply Network (DSN) cho phép các tổ chức đưa ra các quyết định sáng suốt hơn; IIoT tạo ra thông tin cung cấp năng lượng cho các chiến lược đó. Điều này có thể mang lại giá trị đáng kể cho một tổ chức. Việc làm sáng tỏ các hành vi “đen tối” trước đây, các luồng tài nguyên và thậm chí cả dữ liệu sản xuất có thể cho phép các tổ chức hiểu rõ hơn về hoạt động của họ, phát hiện ra các cơ hội mới và thúc đẩy các quy trình hiệu quả hơn. Khả năng kết nối có thể giúp định hướng chiến lược mới và cho phép tổ chức chuyển sang cấp độ hoạt động mới.