OBS

В 2025 году компания ToolsGroup провела пять опросов в LinkedIn, чтобы собрать инсайты по повышению эффективности цепей поставок. Сотни специалистов поделились своими основными проблемами в области прогнозирования, управления запасами, ценообразования, S&OP и внедрения ИИ.

Почему эти выводы важны? В условиях динамичных рынков цепи поставок испытывают серьёзное давление. Инфляция, тарифы и изменения в поведении потребителей требуют более быстрых и умных решений. Согласно McKinsey, глобальные сбои в цепях поставок происходят в среднем каждые 3–4 года и могут повлиять до 45% годовой прибыли за десятилетие.

Какая из этих возможностей в наибольшей степени повысит эффективность вашей цепочки поставок?

- точность прогнозирования — 37%
- гибкость ценообразования — 19%
- прозрачность складских запасов — 7%
- проактивные решения в реальном времени — 37%

Компании, использующие продвинутые методы прогнозирования и управления запасами, достигают уровня сервиса выше 97% и сокращают запасы до 30%. Более низкий показатель прозрачности управления запасами (7%) говорит о том, что одной прозрачности уже недостаточно: теперь успех зависит от того, насколько эффективно можно преобразовывать аналитические данные в действия с помощью информации в режиме реального времени и автоматизации.

Что является самым уязвимым местом в вашем процессе S&OP на сегодняшний день?

- согласованность функций — 15%
- планирование сценариев в режиме реального времени — 31%
- финансовые последствия принимаемых решений — 31%
- адаптация к изменениям на рынке — 23%

Решения в области стратегического и операционного планирования должны приниматься быстро, с учетом финансовых показателей и с учетом изменений на рынке. Статичные циклы стратегического и операционного планирования делают организации уязвимыми, а недостатки в адаптивности (23%) подтверждают необходимость гибкого и упреждающего планирования.

Что является самым большим препятствием для внедрения искусственного интеллекта в цепочки поставок?

- качество данных — 47%
- безопасность — 13%
- нехватка навыков — 13%
- сопротивление изменениям — 27%

Почти половина респондентов указала на качество данных как основную проблему. Это показывает, что ИИ часто не внедряется не из-за технологий, а из-за низкого качества данных и готовности организации.

Какая проблема с ценообразованием больше всего влияет на вашу прибыль?

- сокращение маржинальности — 59%
- отсутствие автоматизации — 12%
- отсутствие анализа конкурентов — 18%
- несоответствие каналов — 12%

Почти 60 % респондентов обеспокоены снижением маржинальности. Нестабильные затраты, колебания спроса и конкурентное давление угрожают прибыльности. Компании, внедрившие ценообразование на основе искусственного интеллекта, увеличили маржинальность на 5 %. Однако многие организации по-прежнему недостаточно используют автоматизацию и аналитику конкурентной среды.

Что самое сложное в преодолении последствий тарифов для вашего бизнеса?

- прогнозирование затрат — 29%
- смена поставщиков — 6%
- стратегия ценообразования — 29%
- управление запасами — 35%

Планирование запасов возглавляет список, демонстрируя, как тарифы влияют на распределение запасов и поиск поставщиков. В то же время прогнозирование затрат и стратегия ценообразования (по 29 % на каждый пункт) указывают на финансовые трудности.

Основные выводы:

Точность + гибкость обеспечивают результат: прогнозирование и принятие решений в режиме реального времени — главные приоритеты.

Планирование запасов имеет решающее значение: тарифы и перебои в поставках требуют гибкого и динамичного управления запасами.

Качество данных — залог успеха искусственного интеллекта: некачественные данные препятствуют реализации инициатив по трансформации.

Стратегическая защита прибыли: автоматизация и анализ конкурентной среды — стратегические преимущества.

Модернизация системы управления производством и операциями: сценарное моделирование и финансовая интеграция позволяют быстрее и эффективнее принимать решения.

На основе материала: https://www.toolsgroup.com/blog/supply-chain-insights-to-boost-performance/