为什么企业应支持现有的供应链系统

By Tom Chapman

2024年9月29日

阅读时间：5分钟

InterSystems供应链高级顾问Mark Holmes表示，组织应该优先增强现有的供应链技术。

在COVID-19大流行初期，许多企业——其中许多是零售商——急于采用新技术，以求在激烈的市场环境中生存下来。但事后回想，这么做是否正确？InterSystems供应链高级顾问Mark Holmes表示，增强现有系统的政策可能比一些人想象的更有益。

许多组织竞相采用新的供应链解决方案以缓解大流行对其业务的影响。从长远来看，这对企业有什么影响？

我们看到，企业急于拥抱最新的供应链技术，这并不新鲜。企业常常追赶趋势而不是实现真正的改进，COVID-19大流行无疑加剧了这种冲动。这导致许多组织在其供应链生态系统中进行了必要但仓促的、被动的更改，引入了新的解决方案，而没有时间战略性地审查系统和解决方案之间的集成，或充分考虑其长期战略使用和影响。

一如既往，对于许多组织来说，这些在短期内有效的新解决方案进一步复杂化了供应链生态系统，形成了更多的“遗留意大利面条”问题。

这种遗留意大利面条问题，即企业必须应对多个系统和解决方案提供商以及分散的数据点，是几乎所有行业的常见问题。继续引入更多的技术解决方案来解决更紧迫的挑战只会加剧问题。相反，企业应该优先增强和优化现有技术，以获得更大的投资回报和效率，并支持未来的业务目标。

组织应该如何进行技术现代化来利用他们已经拥有的资源？

现有的供应链系统已经证明其长期的可靠性和有效性，因此不应仅仅因为“老”而被抛弃。通过优化这些经过考验的工具，而不是替换它们，企业可以在最小化风险和避免全面改造或增加复杂性和数据孤岛的情况下，解锁更大的潜在优势。

采用智能数据结构架构，企业能够创建一种连接组织，从现有的可靠系统中提取更多价值，赋能现代供应链，消除了昂贵的“拆除和更换”策略，并避免了供应链的进一步复杂化。

什么是“连接组织”，它如何帮助改善供应链组织的“遗留意大利面条”问题？

基于现代数据平台技术，智能数据结构能够按需访问、转换和协调来自多个来源的数据。这使得组织能够利用可用的、可靠的数据，更快和更准确地做出决策。

数据结构中嵌入了广泛的先进数据科学能力，包括分析、人工智能和机器学习。这些能力使得供应链组织能够更快、更轻松地获得新洞察，并驱动智能的预测和处方服务与应用。

通过允许现有的遗留应用程序和数据保持原状，数据结构方法使得组织能够最大化从其先前技术投资中获取的价值，包括现有的数据湖和数据仓库，而无需拆除和更换任何现有技术。

这种互补的方法避免了供应链的进一步复杂化，缩短了决策时间，并积极地为组织提供推动创新举措和推动整个企业数字化转型所需的洞察。

除了技术之外，供应链领导者还应考虑什么来加强其运营？

人员、流程和技术是任何供应链组织的核心，因此确保这三个部分契合在一起至关重要。这就是为什么投资于人员和文化对于成功的数字化转型以及最终建立一个强大、弹性和敏捷的供应链至关重要的原因。

其中一部分要求供应链领导者帮助员工了解不仅仅是像人工智能和机器学习这样的技术将如何赋能他们，还需要了解及时、准确和实时数据的需求对于提高运营敏捷性和弹性的关键性。

供应链中的弹性和敏捷性至关重要。如何才能实现？

随着组织能够更快地响应需求变化、供应中断或其他市场变动，敏捷性大大提高。保持领先地位，让技术支持主动调整而不是被动应对是关键。

优化现有解决方案以在整个组织中实现数据驱动的方式，持续优化运营。

整合和协调来自不同和多个来源的数据，提供实时的可见性和洞察，确保即使在中断面前也能保持业务连续性。遗留系统保持功能和价值，避免了昂贵的改造、增加的人力或培训需求，同时实现了更具创新性的能力如人工智能。在需要时拥有所有数据，确保企业能够迅速适应并蓬勃发展。

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