每日速訊：Infor：工業4.0技術如何幫助分銷商提升競爭力

2023-03-30 17:49:28來源：中關村在線

當下,隨著全球市場波動、供應鏈中斷、通貨膨脹、能源成本上升等因素帶來的挑戰,分銷商不僅需要持續超越客戶預期,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核心競爭力。

(資料圖片僅供參考)

工業 4.0 技術可以幫助分銷商解決上述挑戰。人工智能(AI)、機器學習(ML)和物聯網(IoT)等技術已經推動分銷行業實現了一系列創新。更重要的是,這些科技的不斷進步正在使更多企業在現實場景中接觸到、應用這些技術。

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

采用AI 和機器學習有助于改善客戶體驗

企業有無數種方法可以挖掘他們所收集的數據,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 和機器學習技術能夠讓收集到的數據更容易操作,并據此設定更具可行性的目標和預期。在這樣的技術支持下,分銷商可以根據歷史和現階段的數據資料,更容易地預測客戶的未來需求,并根據每個客戶的需求和喜好提供產品建議。

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。隨著業務持續增長,中西部車輪公司不得不在管理復雜多樣的業務系統的同時,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 和機器學習技術部署了一個產品推薦引擎,在與客戶溝通需求時就能將配套系列產品納入考量范圍。在員工具備足夠的工作經驗之前,其服務所需的相關知識就已經被植入系統了,因此無論員工是否具備相應經驗,都能確保客戶預期得到滿足,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 和機器學習技術之后,中西部車輪公司的客戶滿意度和員工生產力得到了大幅提升,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約了成本。

提高應對需求波動的能力

技術創新也將在應對需求波動的過程中發揮重要作用。當企業可以更好地預測需求變化或波動時,這些數據可以為企業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。

但隨著技術的發展,現在可通過現代 AI技術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,從而使企業收集到的數據更加準確。對于重視邊際優勢的分銷商來說,這種洞察力是非常有價值的。更精準的數據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。

利用綜合供應來改變客戶關系

構建綜合供應或供應商管理庫存(VMI)關系是鞏固與客戶伙伴關系的方法之一。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,就能夠確保關鍵部件庫存穩定,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系成本較高。但現在,新技術提升了透明度、自動化程度和物聯網水平,這使 VMI 合作模式變得非常有吸引力。比如,通過在物聯網上收集的日常購買模式和每日洞察,倉庫產品能夠自動補足庫存。而且,系統將自動發送每日庫存使用情況信息到分銷商手中,并根據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知識,減輕了客戶的負擔和風險,同時確保了更穩定的長期合作關系,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,為特定產品設定合適的價格對于維持業務增長和日常運營至關重要。

隨著 AI在業務流程和管理工具中日益強大的表現,它可以接管過去許多難以忍受的枯燥和耗時的人工任務,如不斷審查定價策略和監測銷售數據,以確定利潤率的異常或趨勢。

舉例來說,一家名為 Pilot Flying J的旅行中心服務商公司曾經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,將財務部門這種耗時、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 數據湖中過往三年的歷史數據進行機器學習后,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的財務團隊無需再繁瑣地查看數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查和解決的少數異常情況,節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,勞動力短缺已經成為各種規模分銷商的首要關注點。

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實現流程自動化,能夠在不增加員工數量的情況下完成更多工作。有了云計算解決方案,管理和維護系統的主要工作就轉移到了技術解決方案供應商身上。一旦企業進入云端,新的機會就會出現,AI、機器學習可以將大量的數據提煉成可操作的洞察。即使是像應收賬款自動化這樣簡單的事情,也可以使用 AI技術來簡化流程,從而產生更好的現金流。或者可以加大對機器人和倉庫自動化系統的投資,以提高生產力。此外,對現代技術的投資可以幫助企業創造一個更好的工作環境,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的現有人才。

如今,分銷商比以往任何時候都更容易接觸到工業 4.0 技術,這些技術可以幫助他們向客戶提供更多的增值服務。通過 AI、機器學習和物聯網等技術,分銷商可以利用數據驅動的洞察力來改善客戶服務,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 4.0 技術實現業務流程的自動化,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大中國區及韓國商業咨詢高級總監鹿崇）

關于作者

鹿崇先生現任Infor大中國區及韓國商業咨詢高級總監。他在企業應用軟件領域有超過15年的實戰經驗。鹿崇先生自2003年1月加入Infor至今。加入Infor之前,他曾在KPWOOD公司任系統工程師、SSA上海公司任職商業顧問,還曾在迅達電梯擔任過項目負責人。鹿崇先生畢業于清華大學管理信息系統專業。

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