:quality(85))
Dziewięć na dziesięć firm wdrożyło strategie zarządzania ryzykiem w latach po COVID. Działania te, zgodnie z badaniem McKinsey z 2022 roku, obejmują wdrażanie pulpitów do pełnej widoczności w łańcuchu dostaw (67%), planowanie scenariuszy (37%) oraz działania mające na celu pozyskanie wystarczających danych (53%).
Choć te wysiłki przyniosły pozytywny efekt — firmy zgłaszają, że są 1,5–2 razy mniej narażone na zakłócenia w łańcuchu dostaw — nie stanowią one tak skutecznego antidotum na problemy łańcucha dostaw, jak oczekiwała większość menedżerów.
Menadżerowie łańcucha dostaw nadal nie czują się w pełni przygotowani, aby poradzić sobie z obecnymi i nadchodzącymi zakłóceniami. Od szybko rozwijających się list sankcyjnych po nowe regulacje środowiskowe wymagające bezprecedensowego poziomu widoczności w łańcuchu dostaw — nowe wyzwania spędzają sen z powiek liderom, którzy zastanawiają się, jakie kolejne ryzyko się ujawni.
Aby sprostać tym wyzwaniom, przedsiębiorstwa coraz częściej wdrażają strategie, które stały się znakiem rozpoznawczym proaktywnych działań ograniczających ryzyko. Należą do nich:
Wzmacnianie współpracy z dostawcami (61%)
Inwestycje w transformację cyfrową (42%)
Usprawnienie zarządzania popytem (37%)
Choć powyższe podejścia to krok w dobrym kierunku, nie rozwiązują one obecnych zagrożeń ze względu na sposób realizacji. Dlaczego? Ponieważ strategie te nie są skalowalne ani trwałe.
Współpraca z dostawcami: ręczny proces ograniczony możliwościami
Ankiety dla dostawców są nadal najczęściej stosowaną metodą pozyskiwania kluczowych informacji o łańcuchu dostaw przedsiębiorstwa. Takie badania, zazwyczaj realizowane corocznie lub co dwa lata, umożliwiają uzyskanie informacji dotyczących zgodności z przepisami, zarządzania ryzykiem i ogólnej efektywności dostawców. Jednak, jako proces ręczny, współpraca z dostawcami w formie ankiet napotyka poważne ograniczenia, zwłaszcza w kontekście skalowalności i trwałości.
Ankietowanie dostawców to proces statyczny
Po pierwsze, ręczny charakter ankiet oznacza, że zbierane są statyczne informacje. Dane uzyskane dzięki kwestionariuszom i innym zapytaniom to jedynie chwilowy obraz sytuacji na moment ich wypełnienia. Przykładowo, jeśli dostawca został przebadany w marcu i trafił na listę podmiotów objętych zakazem w czerwcu, firmy mogą nie być świadome tej zmiany aż do kolejnej tury badań — często dopiero po roku. Tworzy to poważną lukę w widoczności, narażając firmy na ryzyko braku zgodności, odpowiedzialność prawną oraz inne zakłócenia pojawiające się pomiędzy cyklami badań.
Ankiety dla dostawców stwarzają również inny problem: nie da się ich skalować do poziomu wymaganego przez nadchodzące regulacje ESG (Environmental, Social & Governance). W miarę jak dyrektywy wymagają coraz większej przejrzystości działań i etyki dostawców, liczba ankiet przesyłanych do dostawców z Tier 1 — dotyczących ich własnych poddostawców — gwałtownie wzrośnie. W rezultacie, nawet firmy zwiększające jakość, zakres i rygor ankiet mogą napotkać niechętnych dostawców i malejącą skuteczność takich działań.
Dostawcy coraz częściej są zmęczeni nadmiarem ankiet
Zmęczenie ankietami to narastający problem. Badanie Voice of the Supplier 2024 wykazało, że 61% dostawców odczuwa, iż „najważniejszy klient wysyła im zbyt wiele próśb o informacje”. Ponadto 60% badanych stwierdziło, że „najważniejszy klient oczekuje zbyt dużego zaangażowania administracyjnego”.
Dostawcy obsługujący wielu klientów, którzy każdy oczekuje szczegółowych danych dotyczących zgodności, mogą szybko zostać przytłoczeni. W efekcie pojawiają się niekompletne lub pośpieszne odpowiedzi, zwłaszcza w przypadku dostawców z niższego szczebla, którzy mogą nie priorytetować mniejszych firm. Nawet przy zebraniu odpowiedzi często jakość i szczegółowość danych są niewystarczające, co dodatkowo ogranicza skuteczność współpracy z dostawcami.
Dostawcy nie zawsze podzielają Państwa priorytety
Powszechnie wiadomo w branży łańcucha dostaw, że to, co korzystne dla końcowego producenta, nie zawsze jest optymalne dla jego dostawców — zwłaszcza w kontekście regulacji ESG i CSR (Corporate Social Responsibility). Dostawcy mogą nie mieć takich samych priorytetów ani standardów etycznych jak firmy, do których dostarczają komponenty, podzespoły lub inne produkty. Starając się wypaść jak najlepiej, utrzymać klientów i uniknąć problemów regulacyjnych, dostawcy mogą selektywnie udostępniać informacje, błędnie przedstawiać zgodność lub pomijać istotne szczegóły. To powoduje, że firmy opierają działania na obrazie sytuacji, który nie zawsze jest zgodny z rzeczywistością.
Technologia cyfrowa: wdrożenie bez przemyślanej strategii
Fala transformacji cyfrowej przyniosła liczne rozwiązania programistyczne wspierające firmy w zarządzaniu m.in. emisją CO₂ czy ryzykiem dostawców. Choć wdrożenie tych narzędzi to krok w stronę nowoczesności, wiele firm decyduje się na cyfrowe rozwiązania bez kompleksowego planu działania.
Punktowe, wyspecjalizowane rozwiązania prowadzą do fragmentacji danych
Większość dostępnych obecnie cyfrowych rozwiązań to tzw. „point solutions” — zaprojektowane, aby rozwiązywać bardzo konkretne problemy, takie jak oceny ESG czy monitorowanie stabilności finansowej dostawców. W pośpiechu, by odpowiadać na bieżące wyzwania rynkowe, wiele firm wdrożyło technologie bez planu na zapewnienie spójności technologicznej. Efektem jest coraz bardziej złożony ekosystem technologiczny, pełen silosów danych, po których pracownicy mają trudności się poruszać. Według BetterCloud firmy korzystają obecnie średnio ze 112 aplikacji SaaS, a pracownicy przełączają się pomiędzy 35 kluczowymi aplikacjami ponad 1 100 razy dziennie.
Choć narzędzia cyfrowe pomagają rozwiązywać pojedyncze wyzwania, tworzą jednocześnie nowy, większy problem: fragmentację danych. Termin ten opisuje sytuację, w której informacje są rozproszone, niespójne i podzielone między wiele baz. Pracownicy w takich realiach mają ogromne trudności ze zbudowaniem pełnego obrazu całego łańcucha dostaw.
Brak zintegrowanych danych ogranicza widoczność całościową
Brak integracji danych jest jedną z największych barier cyfrowej transformacji: ogranicza widoczność. Zazwyczaj, mówiąc o braku widoczności w łańcuchu dostaw, firmy odnoszą się do niedoboru danych. To wciąż powracający problem. Obecnie jednak pojawia się nowy rodzaj „ślepoty”, będący skutkiem zarówno narzędzi technologicznych, jak i złożonych łańcuchów wartości. Rozłączone zbiory danych, których nie można zsynchronizować w spójny, całościowy obraz, uniemożliwiają wyciągnięcie pełnych wniosków na podstawie nawet dostępnych już informacji.
Silosy danych to problem, z którym organizacje zmagają się od dekad. Jednak chaotyczne wdrażanie wielu odmiennych platform bez uwzględnienia wpływu na całościową widoczność oraz współpracę między działami prowadzi firmy na manowce. Tak rozbite i rozdzielone ekosystemy danych mogą sprawić, że specjaliści od łańcucha dostaw przeoczą kluczowe zagrożenia, zarówno po stronie dostawców, jak i w operacjach wewnętrznych.
Syntetyzowanie danych często wymaga korzystania z nieautoryzowanych narzędzi
Aby radzić sobie z brakiem integracji baz danych, wielu pracowników sięga po tzw. „shadow IT” — niezatwierdzone przez IT oprogramowanie lub ręczne obejścia, takie jak Google Sheets czy narzędzia niskokodowe, by agregować dane z różnych systemów. Te tymczasowe rozwiązania niosą jednak własne ryzyka, zwłaszcza w zakresie dokładności oraz cyberbezpieczeństwa. Nawet 32% rozwiązań SaaS stosowanych w firmach nie jest zatwierdzonych przez dział IT, co generuje poważne ryzyko dla zarządzania danymi.
Takie prowizoryczne systemy kryją w sobie wiele błędów. Badanie akademickie z 2024 roku wykazało, że aż 94% arkuszy kalkulacyjnych wykorzystywanych do podejmowania decyzji biznesowych zawiera błędy, co stwarza poważne ryzyko strat finansowych i błędów operacyjnych. Tego typu bazy są często zapełniane poprzez ręczne kopiowanie i wklejanie danych, bez jednolitych procedur weryfikacji, co skutkuje zbiorami informacji bez odpowiedniej kontroli jakości.
W miarę jak firmy gromadzą coraz większe ilości danych na potrzeby zarządzania ryzykiem i realizacji różnorodnych analiz, brak właściwej strategii technologicznej może prowadzić do procesu SCRM (Supply Chain Risk Management) obciążonego ogromną ilością danych, które mogą być nieprecyzyjne.
Problem danych w zarządzaniu popytem
Efektywne zarządzanie popytem jest kluczowe dla optymalizacji zasobów i dopasowania do możliwości zaopatrzeniowych, lecz opiera się na jednym, fundamentalnym czynniku: jakości danych, na których oparte są decyzje. Zarządzanie popytem wymaga rzetelnych, aktualnych danych do efektywnego prognozowania i planowania. W sytuacji, gdy dane są wadliwe, przestarzałe lub rozproszone, nawet najlepiej opracowane strategie nie przynoszą oczekiwanych efektów.
Bazy danych obciążone zanieczyszczonymi danymi
Sukces zarządzania popytem zależy od integralności danych wykorzystywanych w prognozach. Jeśli dane z działów sprzedaży, marketingu, dostawców czy z archiwalnych rejestrów są niespójne albo niedokładne, cały proces jest zagrożony. Badania Gartnera wskazują, że niska jakość danych kosztuje organizacje „przynajmniej 12,9 milionów dolarów rocznie”.
Analiza zestawień materiałowych (BOM) przeprowadzona przez Z2Data dodatkowo potwierdza, jak poważnie wadliwe dane mogą wpłynąć na operacje w łańcuchu dostaw. Stwierdzono, że firmy stosowały ponad 500 różnych wariantów pisowni produktów Texas Instruments w swoich systemach, co niepotrzebnie komplikuje śledzenie i zarządzanie dostawcami. Taki chaos prowadzi zarówno do niedoborów (skutkujących utratą sprzedaży), jak i nadwyżek (zwiększających koszty magazynowania i ryzyko strat).
:quality(85))
Brak procesu weryfikacji danych od dostawców
Wiele firm w dużej mierze polega na danych dostawców podczas planowania popytu, nie posiadając przy tym skutecznych mechanizmów ich weryfikacji. Jeśli informacje o czasie realizacji (lead time) lub dostępności zapasów są błędne albo nie zostały niezależnie potwierdzone, grozi to poważnymi zakłóceniami.
W rzeczywistości, analiza Z2Data wykazała, że spośród 473 190 komponentów, które stały się przestarzałe w 2023 roku, aż około 142 000 — czyli 30% — nie miało wystawionego przez producenta powiadomienia o zmianie produktu (PCN).
Polegając na niezweryfikowanych lub niekompletnych danych, firmy są narażone na nagłe niedobory lub opóźnienia — sytuacje, których można było uniknąć poprzez lepszą kontrolę procesu zarządzania popytem. Brak dokładnych danych zmusza do reaktywnego podejmowania decyzji — w oparciu o niepełne lub mylące informacje. Wraz ze wzrostem wymagań regulacyjnych i ilości danych, które należy zbierać i analizować, wyzwania te będą się nasilać, pogłębiając problemy z dokładnością i weryfikacją danych.
Nowoczesne, dynamiczne zarządzanie ryzykiem w łańcuchu dostaw
Mimo znaczącego postępu w zakresie proaktywnego zarządzania ryzykiem, obecne podejścia nie nadążają za złożonością dzisiejszych łańcuchów dostaw. Ręczne procesy, takie jak ankiety dla dostawców, rozdrobnione ekosystemy cyfrowe i nieweryfikowane dane tworzą luki w widoczności i skalowalności, czyniąc firmy podatnymi na ryzyko braku zgodności oraz zakłócenia.
Ograniczenia te podkreślają pilną potrzebę strategii, które są nie tylko przyszłościowe, ale także zdolne do sprostania dynamicznym, powiązanym wyzwaniom współczesnych łańcuchów dostaw. Bez skalowalnych rozwiązań i integracji danych w czasie rzeczywistym nawet najlepiej zaplanowane działania zarządzania ryzykiem nie spełnią oczekiwań.
