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根據天下雜誌與全球數據分析大廠SAS合作進行的《全台供應鏈需求預測調查》,其針對台灣製造業、零售/電商、服務等產業,進行包含疫情影響、既有技術與流程 ...
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[全台供應鏈調查–下]產業難題各異,又該如何因應需求預測人才缺口?
在與疫情共存的未來世界,擁有相對精準的需求預測與管理能力成為企業的生存題。
天下雜誌與SAS攜手進行《全台供應鏈需求預測調查》,解析台灣製造、零售與服務等產業,在供應鏈管理端,受到2020年疫情衝擊以來的程度與韌性。
而面對缺工、缺料、缺櫃危機,企業內自行培養「平民資料科學家」的趨勢因應而生。
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圖片來源:shutterstock
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文
SASTaiwan
整合傳播部企劃製作
發布時間:2022-02-17
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在疫後大斷鏈時代,過往的預測模型因為無歷史資料可循,加以多數商業分析層次尚未能動態「計算外生因素與事件的影響程度」及透過「情境模擬(What-if)分析」回應不斷變化的市場需求,不穩定的營運模式讓許多企業陷入「瘋狂應戰」。
而不同產業隨著產品服務跟商業模式的不同,挑戰也不盡相同,例如,製造業可能苦於居家辦公趨勢帶來的3C設備熱銷斷貨,而零售業者重新尋找在地廠商以因應進口原物料短缺的替換料等,究竟過去一年多,大家遭遇了哪些困境,又展現了哪些韌性?
製造業為維持供應鏈穩定,預測區間拉長帶來失準風險
根據天下雜誌與全球數據分析大廠SAS合作進行的《全台供應鏈需求預測調查》,其針對台灣製造業、零售/電商、服務等產業,進行包含疫情影響、既有技術與流程等自評(註),也於其中再根據分數高低,再區分出各產業的:領先者、追隨者與落後者族群。
解析受訪人數最多的台灣製造業者,近1/4企業表示最大挑戰在於:「高度變化的市場環境導致現有方法無法準確預測需求量」(24.8%);此外也有近2成提出「供應鏈規模擴大導致交貨時間增加」(17.0%)的困擾。
調查內一位電子五哥品保中心的資深經理即表示,對製造業來說,品質、交期、成本同等重要,缺一不可,為了能穩定製程提升良率,確保物料品質與穩定供應鏈是基礎關鍵。
疫情讓產業更重視數據分析與預測系統,來找出關鍵物料,以策略性地與供應商議價或是找尋替代料,避免缺料、缺工帶來的衝擊影響。
製造業相對於其他產業有較多的需求預測發展領先者,尤其在「資料自動化」的程度表現大幅領先。
不過與其他產業相比,其在「能納入計算外生因素(如:天氣、自然災害、競爭對手的行為)或事件(如:促銷、節日、廣告宣傳)的影響程度」自評最差。
對此,SAS台灣業務顧問部陳新銓副總經理觀察,雖然台灣製造業多有透過企業資源規劃(ERP)或供應鏈管理(SCM)系統進行庫存或銷售預測,但疫情反覆爆發,遭遇包含供應商受封城影響生產中斷、進口物料的交期拉長使得積壓成本升高,以及海運運輸成本居高不下…等,外生事件的變化較以往大幅增加,因此主觀自評上較低落。
面對多變外生因素的環境,為了仍可維持客戶服務水準,有企業甚至開始將需求預測時間從6個月拉升到18個月,導致面對更長期的預測,也迎來更高機率的預測失準風險。
零售業在疫情受惠戶與受災戶中反覆;服務業無奈被疫情與法規限制
對於零售與電子商務業者,迎來最大的挑戰3成表示在「面臨高度變化的市場環境導致現有方法無法準確預測需求量」(29.8%),另有近2成是「改善顧客服務水準」(17.0%)。
顯示大家在維持客戶滿意度以及外在因素的變化下,疲於奔命。
至於以內需市場為主的服務業者,除同樣表達受到「面臨高度變化的市場環境導致現有方法無法準確預測需求量」(24.1%)挑戰外,也有超過2成表示還必須進一步應對「法規改變與疫情流行事件導致的預測準確度大幅下滑」(22.2%)挑戰。
服務業者的無力感,相較其他產業,主要是被升級的規範限制。
萊爾富便利商店行銷處商品部經理李士弘向我們表示,新冠肺炎疫情爆發至今已超過2年,但對萊爾富團隊仍是高度緊繃在應對,例如,2021年5月前,萊爾富算是疫情受惠戶,那個時候要思考的是,如何快速滿足消費者的各種需求;本土疫情爆發後,萊爾富轉變為疫情受災戶,不僅要設法提升既有客戶貢獻度跟吸引新客戶光顧,還必須進一步優化營運庫存成本,例如,熱門的鮭魚遇航運進貨延誤,為維持鮮食產品供貨量,得自行吸收囤貨成本先下單備妥近6個月的量,同時還需積極尋找高品質的原物料替代料等。
「等到去年底疫情趨緩後,本地市場的需求趨勢又跟以前大不相同,舉例來說,儘管湯圓售價漲了15%,但是,消費者的需求並沒有因此下降,反而有所提升,我們又開始準備更多湯圓以因應元宵節的到來。
」萊爾富的經歷,突顯瞬息萬變的市場動態,對整體零售業的反覆試煉。
細究產業自評,零售與電子商務業者認為自己在「能納入計算外生因素」的程度最好,但「準確預測」評分則相對其他產業差,意指現行的預測方法或工具無法因應現況,產出準確與穩定的預測值,也較缺乏自動化能力來檢視預測準確度;服務業者於「情境模擬規劃」自評相對其他產業好,但卻較無「充足人才」,解析可能為服務業者外生因素相對單純,是在因應國內法規的各級指引,但也顯示在相關人才佈局上較無資源。
因應預測需求人才缺口「平民資料科學家」趨勢崛起
整體而言,所有產業共同面對、想解決的挑戰是「高度變化的市場環境導致現有方法無法準確預測需求量」。
而我們也在上一篇調查解析中,看到擁有「納入外生因素與事件」能力及「具備充足人才」者,受疫情影響程度明顯較低。
然而要能「動態且高頻率」地納入外生因素與事件,須建置具進階分析功能的預測系統;而「具備充足人才」來發揮預測系統價值,更是令業界管理層最頭痛的事。
全球電聲領導廠美律實業主管即透露:「對我們來說,有(需求預測與管理)痛點就會有系統需求,但是,不可能單買一套系統就能解決所有問題,必須進一步優化既有分析流程與投入專案管理人才,才能夠發揮成效。
」
不過,因為台灣的資料科學人才仍十分欠缺,再加上資料科學專家未必熟悉領域知識(DomainKnow-how),因此,包括萊爾富便利商店跟美律實業都是由資深同事負責、主導,然後,培育新進員工接手資深員工的工作。
然而資深員工原本勞務就吃重,拓展數據分析與培養新人又是額外負荷。
萊爾富李士弘經理也感慨,以零售業而言,市場生態快速變化很難留才,養成有跨界技能的人才更是不易!
SAS陳新銓副進一步補充,不只稀缺,據統計,資料科學家平均在職僅2.3年,讓許多企業更面臨重要的分析資產,還有專家經驗無法有效累積的窘境。
他提出觀察,國際間目前趨勢是開始朝向培育「平民資料科學家」,即讓許多資料科學工作透過自動化的AI技術,加上低程式或是無程式的視覺化操作工具,降低技術門檻。
此做法可讓組織中具有領域知識的員工,不必兼備強大資料科學技能,就可運用進階的分析技術,來解決第一線業務不斷變動的難題。
「簡單的說,簡易的操作模式有助於資料科學平民化,讓企業把具科學的決策基礎,推展到最前線業務,才得以敏捷地迎戰後疫時代一個又一個的未知挑戰。
」陳新銓如是總結。
註:本調查針對受訪者,進行以下8面向,以1-10分做為自我評分結果。
而後透過K-means做出三類分群:領先者、追隨者與落後者。
1.資料品質良好:供應鏈各端有一致的資料定義且無資料缺漏
2.資料自動化:具備自動排程的資料整理系統,可及時取得完整的消費者需求資料
3.準確預測:現有預測方法或工具能產出準確與穩定的預測值,且可自動檢視預測方法的準確度
4.納入外生事件:能納入計算外生因素(如: 天氣、自然災害、競爭對手的行為)或事件(如: 促銷、節日、廣告宣傳)的影響程度
5.情境模擬規劃:能透過情境模擬(What-if)分析產生預測值,以協助後續規劃
6.預測工具易用:現有預測工具簡單易上手,透過該系統化工具能降低人員流動帶來的影響
7.充足人才:擁有充足人才以發展/優化預測系統
8.前後端整合:有完整的預測系統生態鏈,不會發生與供應鏈各端無法協作的情況(如: 無法將預測值與生產管理、訂貨系統連動)
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