Универсальное решение для коммуникаций в закупках

Универсальное решение для коммуникаций в закупках

Технологии и закупки

Сегодня ключевым фактором УТП является далеко не продукт или цена, а удовлетворенный "клиентский опыт". Для специалистов по закупкам проблема заключается в принятии новых технологий и адаптации процесса закупок в цепочке поставок.

Недавнее исследование The Hackett Group’s 2019 CPO Agenda: Building Next Generation Capabilities показало, что закупки - самая приоритетная область для развития технологий, ведь коммуникации с поставщиками на основе фактических данных для многих компаний - это ключ к успеху.

Особенности

Для специалистов по закупкам выгодно взаимодействие с поставщиками, для которых это также является ценностью. Это позволяет им получать новые идеи и экспертное мнение от ведущих специалистов. Такие коллаборации могут принести компаниям дополнительные преимущества: прим. сбор данных из профилей клиентов, построение "дорожной карты клиента" и выбор наиболее эффективных каналов, и таким образом, компания может повышать свой ROI.

Данные играют важную роль в современных коммуникациях. После введения GDPR потребителям стало спокойнее, а компаниям сложнее. Компании сталкиваются с все более жесткими правилами в отношении сбора и хранения данных, включая передачу данных поставщику, как третьей стороне.

В любом случае, развитие новых технологий обусловлено потребностью компаний в многоканальных коммуникациях для удовлетворения "клиентского опыта". А коллаборации с партнерами - экспертами в своей области позволяют специалистам по закупкам выгодно и эффективно использовать их возможности.

Подробнее

Создание замкнутой цепочки поставок текстиля

Создание замкнутой цепочки поставок текстиля

Банановые стебли. Листья ананаса. Корки апельсинов. Испорченное молоко. Древесные опилки. Соевые бобы. Куриные перья. Словом, идеальные кандидаты для того, чтобы оказаться в отходах. Не все так просто. Эти отходы еще могут стать отличным сырьем для производства текстиля.

Так, к примеру итальянская компания Orange Fiber использует побочные продукты апельсинового сока для извлечения целлюлозы, получая прядильный шелковистый полимер, который можно использовать отдельно или в сочетании с другими материалами. Компания заявила, что Италия выбрасывает 700 000 тонн цитрусовых побочных продуктов ежегодно. Кстати, Сальваторе Феррагамо, итальянский модельер, использовал ткань в своей коллекции 2017 года.

Новые материалы не являются заменой для хлопка, шерсти и полиэстера, а дополнением.

Чтобы действительно заслужить доверие, вы должны придумать стабильный способ производства этих материалов в тоннах и построить надежную цепочку поставок. Это непросто.

Eamonn Tighe, менеджер по развитию бизнеса в NatureWorks, которая производит текстиль из кукурузного сахара под маркой Ingeo.

Источник: Supply Chain Dive

Подробнее

Как научиться доверять технологиям с МО

Как научиться доверять технологиям с машинным обучением

Технологии и МО

Машинное обучение является одним из направлений искусственного интеллекта. Основной принцип заключается в том, что машины получают данные и «обучаются» на них.

Любая новая технология, проникая в жизнь, вызывает набор не самых простых этических вопросов. В случае с машинным обучением эта проблема выходит на новый уровень: машине доверяют право принятия жизненно важных решений в компании.

Особенности

В работе машинного обучения есть одна важнейшая особенность: обучаясь на определенном объеме данных, он выдает результат, который без анализа невозможно объяснить. Так, к примеру, как объяснить, что в следующем сезоне продажи упадут, и поэтому не стоит этот продукт производить/закупать?

Так происходит потому, что современные алгоритмы — это сложные решения, у которых нет последовательного выполнения конечного перечня простых и легко объяснимых шагов. Они строятся на анализе и обработке огромных массивов данных с применением разных вероятностных и математических принципов. Работу таких алгоритмов невозможно объяснить на пальцах в короткий промежуток времени. Именно поэтому и требуются дополнительные средства, обеспечивающие возможность прослеживания прозрачности выполненных шагов и сделанных выводов.

Этика: МО и человеческие ценности

Основные направления, в которых сегодня чаще всего возникают этические вызовы при использовании искусственного интеллекта (ИИ) и МО:

Ответственность. С ростом роли ИИ становится труднее распределить ответственность за решения, которые он принимает. Если допущены ошибки, которые причинили ущерб, возникает вопрос: кто должен нести эти риски и компенсировать их?

Прозрачность. Если для принятия важных решений используются сложные системы машинного обучения, могут возникать сложности с выявлением причин выбранного действия. Необходимо четкое объяснение машинного мышления.

Предвзятость. Системы машинного обучения могут закрепить существующие стереотипы и предвзятость в процессах принятия решений. Необходимо позаботиться о том, чтобы ИИ развивался как недискриминационная технология.

Человеческие ценности. Никакие ИИ-решения сами по себе не имеют собственных ценностей и значений, а также какого-либо аналога врожденного «здравого смысла». Британский стандарт BS 8611 «Этическое проектирование и применение роботов и роботизированных систем» дает некоторые полезные рекомендации в этой области: «Роботы не должны быть предназначены для убийства или нанесения вреда людям; ответственными за них агентами являются люди, а не роботы; всегда должна существовать возможность выяснить, кто несет ответственность за каждого конкретного робота и его поведение».

Источник: Harvard Business Review

Интегрированное планирование в цепи поставок

Подробнее

Оставайтесь на связи

+7 (495) 215 10 82
Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

 Russian (RU)    English (UK)

Исследования осуществляются Novo BI при грантовой поддержке Фонда «Сколково»
 
 ООО "Ново Биай" © 121205, Москва, территория инновационного центра «Сколково»,   Большой бульвар, 42, стр. 1, этаж 2, офис 2.177, ресепшн 3
Исследования осуществляются Novo BI при грантовой поддержке Фонда «Сколково»

head logo fasie