অর্ডার ডেলিভারি পারফরম্যান্স উন্নত করার জন্য CPG কোম্পানিগুলির জন্য চাপ বাড়ছে৷

 

গত বছর ওয়ালমার্টের ঘোষণা যে এটি তার অন-টাইম, ইন-ফুল (ওটিআইএফ) ডেলিভারির প্রয়োজনীয়তা কঠোর করবে তা বিশ্বের বৃহত্তম খুচরা বিক্রেতার সাথে ব্যবসা করছে এমন CPG কোম্পানিগুলিতে সাপ্লাই চেইন এক্সিকিউটিভদের মাধ্যমে একটি শীতল প্রেরণ করেছে।

 

নতুন প্রয়োজনীয়তার অধীনে, ওয়ালমার্টের হাজার হাজার সরবরাহকারী পণ্যের মূল্যের উপর 3 শতাংশ জরিমানা করতে পারে যদি তারা নির্দিষ্ট এক- বা দুই দিনের উইন্ডোর 85 শতাংশ সময়ের মধ্যে সম্পূর্ণ অর্ডার সরবরাহ না করে।

ওয়ালমার্ট অনেক খুচরা বিক্রেতাদের মধ্যে একটি যা OTIF লক্ষ্য পূরণ না হলে জরিমানা আরোপ করে, মিলিয়ন মিলিয়ন ডলার সম্ভাব্য জরিমানা লাইনে রয়েছে। ভোক্তা এবং B2B ক্রেতাদের মধ্যে ব্র্যান্ডের ক্ষতি সহ লক্ষ লক্ষ বিক্রি হারিয়েছে।

 

এছাড়াও, নতুন বাজারের চাপ ওটিআইএফ-এর জন্য বাজি বাড়াচ্ছে। নির্মাতারা নতুন বাজারে যেতে এবং আরও ব্যক্তিগতকৃত পণ্যের জন্য ভোক্তাদের চাহিদার উত্তর দিতে SKU বিস্তারের সম্মুখীন হচ্ছে। মূল্য নির্ধারণ এবং মৌসুমী প্রচারগুলি অতিরিক্ত অস্থিরতার পরিচয় দেয়, যখন গতি এবং অবিলম্বে পণ্যের প্রাপ্যতার জন্য ভোক্তাদের প্রত্যাশা বাড়ছে।

 

বিশ্বায়ন আরেকটি কারণ যা ওটিআইএফকে জটিল করে তোলে। বড় CPG কোম্পানিগুলি সারা বিশ্বে শত শত সোর্সিং, উৎপাদন এবং বিতরণ ব্যবস্থা পরিচালনা করে, অভ্যন্তরীণভাবে এবং অংশীদারদের দ্বারা পরিচালিত হয়। যেহেতু এই ইকোসিস্টেমগুলি বেড়েছে, সাপ্লাই চেইন প্ল্যানারদের জন্য সঠিকভাবে OTIF এর ভবিষ্যদ্বাণী করা আগের চেয়ে আরও কঠিন হয়ে উঠেছে।

 

OTIF, তবে, কুখ্যাতভাবে জটিল কারণ এটি সাপ্লাই চেইনের একাধিক ভেরিয়েবলের সাথে আবদ্ধ শেষ ফলাফল। চাহিদা পূর্বাভাসের ভুল গণনা, কাঁচামাল এবং সমাপ্ত পণ্য তালিকার ঘাটতি, উত্পাদন বাধা এবং পরিবহন বিলম্ব এমন অনেক কারণের মধ্যে রয়েছে যা ওটিআইএফকে একটি টেলস্পিনে পাঠানোর ষড়যন্ত্র করতে পারে।

 

OTIF উন্নত করার জন্য হেরে যাওয়া যুদ্ধ

কোম্পানিগুলি OTIF চালিত ডুয়েলিং সাপ্লাই চেইন ডাইনামিকস অপ্টিমাইজ করার প্রচেষ্টায় প্রযুক্তিতে লক্ষ লক্ষ বিনিয়োগ করেছে। একটি বড় CPG কোম্পানি সাধারণত কয়েক ডজন অ্যাপ্লিকেশন চালায় যেগুলি সাপ্লাই চেইন অপারেশনগুলিকে সমর্থন করে, ইআরপি, এপিএস এবং সিআরএম থেকে শুরু করে গুদাম ব্যবস্থাপনা, চাহিদা পূর্বাভাস, উপাদান প্রয়োজনীয়তা পরিকল্পনা (এমআরপি) এবং উত্পাদন সম্পাদনের জন্য সিস্টেমগুলি।

 

তবুও যেহেতু এই সিস্টেমগুলি সাধারণত সংযোগ বিচ্ছিন্ন সিলো, সিপিজি নির্মাতারা এখনও তাদের প্রয়োজনীয় সাপ্লাই চেইনের সামগ্রিক দৃষ্টিভঙ্গির অভাব বোধ করে। সাপ্লাই চেইন অনুশীলনকারীরা তাদের সময়ের 60 থেকে 80 শতাংশ সময় OTIF লক্ষ্য পূরণের সিদ্ধান্ত নেওয়ার প্রচেষ্টায় এবং সাপ্লাই চেইন দুর্বলতার মূল কারণ চিহ্নিত করার জন্য বৈশ্বিক বৈশ্বিক সিস্টেম থেকে সংখ্যা সংগ্রহ এবং ক্রাঞ্চিং করতে পারে যা নিম্নধারার ব্যাঘাত ঘটাচ্ছে। একটি সিদ্ধান্ত নেওয়ার আগে এটি কয়েক সপ্তাহ সময় নিতে পারে, এবং মূল কারণ সনাক্ত করা যায়, যদি এটি কখনও হয়। ততক্ষণে, ক্ষতি সম্ভবত ইতিমধ্যেই হয়ে গেছে।

 

যেহেতু ডেটা ভলিউম এবং ব্যবসায়িক জটিলতা বাড়তে থাকে, এটি অত্যন্ত অসম্ভাব্য যে CPG কোম্পানিগুলি উত্তরাধিকার প্রযুক্তি এবং প্রক্রিয়াগুলির সাথে সামগ্রিকভাবে OTIF এবং সরবরাহ চেইন অপারেশনগুলিকে উল্লেখযোগ্যভাবে উন্নত করতে সক্ষম হবে।

 

জ্ঞানীয় অটোমেশনের নতুন সীমান্ত

যা প্রয়োজন তা হল একটি সাহসী নতুন পদ্ধতি যা সরবরাহ চেইন এবং এর সমালোচনামূলক OTIF মেট্রিককে অপ্টিমাইজ করার জন্য উদীয়মান প্রযুক্তির উদ্দেশ্য-নির্মিত ব্যবহার করে। সেই প্রযুক্তিটি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) এবং মেশিন লার্নিংয়ের উপর ভিত্তি করে একটি ইলাস্টিক ক্লাউড প্ল্যাটফর্মের উপরে কম্পিউট পাওয়ার এবং টেরাবাইট বা এমনকি পেটাবাইট ডেটা প্রক্রিয়া করার মাপযোগ্যতা সহ।

 

এগুলি হল জ্ঞানীয় অটোমেশনের প্রযুক্তি উপাদান যা ডেটা সংগ্রহ, স্বাভাবিককরণ এবং বিশ্লেষণের বোঝা মানুষ থেকে মেশিনে স্থানান্তরিত করে। জ্ঞানীয় স্বয়ংক্রিয়তা পরিশেষে অন্তর্দৃষ্টি এবং ক্রিয়াকলাপের জন্য প্রচুর পরিমাণে খণ্ডিত ডেটা ব্যবহার করার জন্য সরবরাহ চেইন যুগান্তকারী ক্ষমতা নিয়ে আসে যা লক্ষ লক্ষ ডলার বটম-লাইন প্রভাব তৈরি করে।

 

উদাহরণস্বরূপ, Aera প্রযুক্তির সাথে, বেশ কয়েকটি শীর্ষস্থানীয় CPG কোম্পানি ইনভেন্টরি ম্যানেজমেন্ট, ডিমান্ড ম্যানেজমেন্ট, ম্যানুফ্যাকচারিং এবং লজিস্টিকসের মতো ক্ষেত্রগুলিতে জ্ঞানীয় অটোমেশন ক্ষমতা প্রয়োগ করছে, যার প্রত্যেকটি OTIF-কে প্রভাবিত করে। বিশেষত, একটি OTIF দৃষ্টিকোণ থেকে, তারা তিনটি প্রধান ক্ষেত্রে সুবিধা উপলব্ধি করছে:

রিয়েল-টাইম মূল কারণ বিশ্লেষণ। অনিশ্চিত ফলাফল সহ একাধিক সপ্তাহের কায়িক শ্রমের পরিবর্তে, জ্ঞানীয় স্বয়ংক্রিয়তা প্রায় অবিলম্বে একটি সমস্যার মূল কারণ সনাক্ত করতে পারে, অ্যাপ্লিকেশন জুড়ে হাজার হাজার দৈনিক ডেটা ক্রলগুলির মাধ্যমে সংগৃহীত রিয়েল-টাইম ডেটার উপর ভিত্তি করে।

 

রিয়েল-টাইম সুপারিশ। অন্যান্য সংস্থানগুলির মূল কারণ এবং জ্ঞানের উপর ভিত্তি করে (যেমন, উপলব্ধ ইনভেন্টরি, উত্পাদন ক্ষমতা, বিকল্প সরবরাহকারী) জ্ঞানীয় অটোমেশন একটি সমস্যা সমাধানের জন্য প্রেসক্রিপটিভ পরামর্শ দেয় এবং প্রত্যাশিত রাজস্ব এবং ব্যয় সুবিধাগুলি গণনা করে।

ত্বরান্বিত বা স্বয়ংক্রিয় সিদ্ধান্ত. সাপ্লাই চেইন ম্যানেজাররা কোনো সমস্যাকে দুর্যোগে পরিণত করার আগে দ্রুত, আরও সচেতন সিদ্ধান্ত নিতে সক্ষম হয়। অথবা তারা কগনিটিভ অটোমেশন সিস্টেমকে সিদ্ধান্ত নিতে এবং স্বায়ত্তশাসিতভাবে পদক্ষেপ নিতে বেছে নিতে পারে।

 

শেষ পর্যন্ত, ওটিআইএফ একটি ভারসাম্যপূর্ণ কাজ। সিপিজি কোম্পানিগুলিকে সময়মতো এবং সম্পূর্ণরূপে ডেলিভারি দেওয়ার জন্য চ্যালেঞ্জ করা হয়, এবং তবুও পণ্যগুলি অতিরিক্ত উত্পাদন করতে এবং বিতরণ কেন্দ্রগুলিতে অতিরিক্ত বাফার ইনভেন্টরির সাথে কার্যকরী মূলধন বাঁধতে পারে না। AI-চালিত জ্ঞানীয় স্বয়ংক্রিয়তাকে আলিঙ্গন করে, CPG কোম্পানিগুলি প্রতিযোগিতামূলক চাহিদার ভারসাম্য বজায় রাখতে পারে। তারা গ্রাহকের সন্তুষ্টি বাড়াতে, পরিবেশনের খরচ কমাতে এবং নতুন সাপ্লাই চেইন স্থিতিস্থাপকতা এবং তত্পরতা অর্জন করতে ওটিআইএফ-এর উন্নতি করতে সক্ষম হবে।