首頁 > 技術(shù) > 正文

每日速訊：Infor：工業(yè)4.0技術(shù)如何幫助分銷商提升競爭力

2023-03-30 17:49:28來源：中關(guān)村在線  

當下,隨著全球市場波動、供應(yīng)鏈中斷、通貨膨脹、能源成本上升等因素帶來的挑戰(zhàn),分銷商不僅需要持續(xù)超越客戶預期,還需要找到更好的方法吸引并留住頂級人才,同時簡化運營流程以提升企業(yè)核心競爭力。


(資料圖片僅供參考)

工業(yè) 4.0 技術(shù)可以幫助分銷商解決上述挑戰(zhàn)。人工智能(AI)、機器學習(ML)和物聯(lián)網(wǎng)(IoT)等技術(shù)已經(jīng)推動分銷行業(yè)實現(xiàn)了一系列創(chuàng)新。更重要的是,這些科技的不斷進步正在使更多企業(yè)在現(xiàn)實場景中接觸到、應(yīng)用這些技術(shù)。

分銷商將能夠利用 AI和機器學習技術(shù)來改善客戶服務(wù)并對需求波動作出更快的反應(yīng),利用物聯(lián)網(wǎng)來提供綜合供應(yīng)和新的定價模式,并部署工具來提升自動化程度,減少勞動力持續(xù)短缺帶來的影響。無論是 AI、機器學習還是物聯(lián)網(wǎng),利用這些創(chuàng)新技術(shù)都能為企業(yè)帶來很多好處。

采用AI 和機器學習有助于改善客戶體驗

企業(yè)有無數(shù)種方法可以挖掘他們所收集的數(shù)據(jù),但事實證明這些方法過于昂貴、極其耗時,并不值得投資。而 AI 和機器學習技術(shù)能夠讓收集到的數(shù)據(jù)更容易操作,并據(jù)此設(shè)定更具可行性的目標和預期。在這樣的技術(shù)支持下,分銷商可以根據(jù)歷史和現(xiàn)階段的數(shù)據(jù)資料,更容易地預測客戶的未來需求,并根據(jù)每個客戶的需求和喜好提供產(chǎn)品建議。

舉例來說,中西部車輪公司(Midwest Wheel Companies)是美國中西部最大的卡車零部件分銷商之一。隨著業(yè)務(wù)持續(xù)增長,中西部車輪公司不得不在管理復雜多樣的業(yè)務(wù)系統(tǒng)的同時,確保向所有客戶交付符合預期的貨物。因此,該公司通過 Infor Coleman AI 和機器學習技術(shù)部署了一個產(chǎn)品推薦引擎,在與客戶溝通需求時就能將配套系列產(chǎn)品納入考量范圍。在員工具備足夠的工作經(jīng)驗之前,其服務(wù)所需的相關(guān)知識就已經(jīng)被植入系統(tǒng)了,因此無論員工是否具備相應(yīng)經(jīng)驗,都能確?？蛻纛A期得到滿足,極大地提升客戶體驗。

在此之前,由于銷售員不得不手動檢索合適的配套零件進行維修,該公司的客戶在與銷售員現(xiàn)場、電話溝通過程中花費了大量時間。而且如果客戶無法在首次溝通時獲取其需要的全部零件,此后不得不反復購買更多的零件,消耗更多的時間。此外,由于銷售員工作經(jīng)驗深淺不一,有時會因為并不熟悉所有的配套零件而錯失商機。

在部署了 Infor 的AI 和機器學習技術(shù)之后,中西部車輪公司的客戶滿意度和員工生產(chǎn)力得到了大幅提升,其銷售訂單處理時間減少了 30%,并通過準確訂購配套零件幫助客戶節(jié)約了成本。

提高應(yīng)對需求波動的能力

技術(shù)創(chuàng)新也將在應(yīng)對需求波動的過程中發(fā)揮重要作用。當企業(yè)可以更好地預測需求變化或波動時,這些數(shù)據(jù)可以為企業(yè)的采購和決策提供信息,以便做出合理的判斷,將庫存差異降到最低。

但隨著技術(shù)的發(fā)展,現(xiàn)在可通過現(xiàn)代 AI技術(shù)和機器學習算法將更多的外部實時因素納入考量范圍,如天氣、社交媒體、變化趨勢和疫情的影響,從而使企業(yè)收集到的數(shù)據(jù)更加準確。對于重視邊際優(yōu)勢的分銷商來說,這種洞察力是非常有價值的。更精準的數(shù)據(jù)預測能降低因缺乏庫存而損失的銷售量,并提升客戶滿意度和忠誠度。

利用綜合供應(yīng)來改變客戶關(guān)系

構(gòu)建綜合供應(yīng)或供應(yīng)商管理庫存(VMI)關(guān)系是鞏固與客戶伙伴關(guān)系的方法之一。這種場景下,分銷商可事先與客戶達成一致,將客戶庫房的部分庫存直接交由分銷商管理和維護。這樣一來,就能夠確保關(guān)鍵部件庫存穩(wěn)定,并能夠更加方便地提供給買家。

在以前,這種錯綜復雜的合作關(guān)系成本較高。但現(xiàn)在,新技術(shù)提升了透明度、自動化程度和物聯(lián)網(wǎng)水平,這使 VMI 合作模式變得非常有吸引力。比如,通過在物聯(lián)網(wǎng)上收集的日常購買模式和每日洞察,倉庫產(chǎn)品能夠自動補足庫存。而且,系統(tǒng)將自動發(fā)送每日庫存使用情況信息到分銷商手中,并根據(jù)庫存使用情況提醒分銷商補貨或清賬。

分銷商利用庫存管理的專業(yè)知識,減輕了客戶的負擔和風險,同時確保了更穩(wěn)定的長期合作關(guān)系,因為該客戶不太可能在其他地方購買相同的物品。而客戶也會因為關(guān)鍵部件始終有庫存且觸手可及而感到滿意。這樣的自動化水平對雙方都有利。

提高利潤率的準確性以增加收入

作為在巨大利潤壓力下運營的行業(yè),為特定產(chǎn)品設(shè)定合適的價格對于維持業(yè)務(wù)增長和日常運營至關(guān)重要。

隨著 AI在業(yè)務(wù)流程和管理工具中日益強大的表現(xiàn),它可以接管過去許多難以忍受的枯燥和耗時的人工任務(wù),如不斷審查定價策略和監(jiān)測銷售數(shù)據(jù),以確定利潤率的異?；蜈厔?。

舉例來說,一家名為 Pilot Flying J的旅行中心服務(wù)商公司曾經(jīng)花了幾百個小時來確保燃油的利潤率不會出錯。因為燃油的利潤率很高,一旦某一個站點的燃料定價錯誤,就可能會因為價格過高而錯失客戶,也可能因為定價過低而導致老顧客損失收益。

通過與Infor合作,Pilot Flying J成功部署了 Infor Coleman機器學習技術(shù),將財務(wù)部門這種耗時、耗力、還有可能出錯的異常燃油差價檢查過程自動化。Pilot Flying J通過 Infor Coleman 對 Infor 數(shù)據(jù)湖中過往三年的歷史數(shù)據(jù)進行機器學習后,自動標注出有異常的定價,并自動指出與實際定價存在較大差異的單項金額,這使該公司燃料定價的異常情況得到大幅改善。

如今,Pilot Flying J的財務(wù)團隊無需再繁瑣地查看數(shù)千行報告來檢查燃油利潤率是否存在錯誤,而是通過儀表盤直觀顯示需要人工調(diào)查和解決的少數(shù)異常情況,節(jié)省了相當于兩個全職員工的工作量,并使利潤率的估算準確率達到 99.99%。

部署自動化工具以賦能員工

多年來,分銷商一直在努力吸引并留住頂級人才。然而最近,隨著員工對工作的期望值不斷上升,勞動力短缺已經(jīng)成為各種規(guī)模分銷商的首要關(guān)注點。

解決勞動力短缺問題的方法之一,是分銷商通過投資于技術(shù)實現(xiàn)流程自動化,能夠在不增加員工數(shù)量的情況下完成更多工作。有了云計算解決方案,管理和維護系統(tǒng)的主要工作就轉(zhuǎn)移到了技術(shù)解決方案供應(yīng)商身上。一旦企業(yè)進入云端,新的機會就會出現(xiàn),AI、機器學習可以將大量的數(shù)據(jù)提煉成可操作的洞察。即使是像應(yīng)收賬款自動化這樣簡單的事情,也可以使用 AI技術(shù)來簡化流程,從而產(chǎn)生更好的現(xiàn)金流?；蛘呖梢约哟髮C器人和倉庫自動化系統(tǒng)的投資,以提高生產(chǎn)力。此外,對現(xiàn)代技術(shù)的投資可以幫助企業(yè)創(chuàng)造一個更好的工作環(huán)境,使員工更有效地獲取完成工作所需的信息。簡化日常工作是提高工作滿意度的好方法,在吸引新員工加入的同時能留住企業(yè)的現(xiàn)有人才。

如今,分銷商比以往任何時候都更容易接觸到工業(yè) 4.0 技術(shù),這些技術(shù)可以幫助他們向客戶提供更多的增值服務(wù)。通過 AI、機器學習和物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù),分銷商可以利用數(shù)據(jù)驅(qū)動的洞察力來改善客戶服務(wù),更好地實時管理需求波動和庫存,并快速檢測利潤率的異常情況,提高客戶滿意度。此外,通過使用工業(yè) 4.0 技術(shù)實現(xiàn)業(yè)務(wù)流程的自動化,分銷商能夠使員工專注于更高價值的工作,提高工作滿意度,使其更有效地吸引和留住人才。

（ 作者： Infor大中國區(qū)及韓國商業(yè)咨詢高級總監(jiān)鹿崇 ）

關(guān)于作者

鹿崇先生現(xiàn)任Infor大中國區(qū)及韓國商業(yè)咨詢高級總監(jiān)。他在企業(yè)應(yīng)用軟件領(lǐng)域有超過15年的實戰(zhàn)經(jīng)驗。鹿崇先生自2003年1月加入Infor至今。加入Infor之前,他曾在KPWOOD公司任系統(tǒng)工程師、SSA上海公司任職商業(yè)顧問,還曾在迅達電梯擔任過項目負責人。鹿崇先生畢業(yè)于清華大學管理信息系統(tǒng)專業(yè)。

標簽：

相關(guān)閱讀

精彩推薦

相關(guān)詞

推薦閱讀