Выкарыстанне блокчейна і штучнага інтэлекту ў кіраванні ланцужкамі закупак і паставак: стратэгічны падыход для Walmart

Гэты артыкул быў упершыню апублікаваны ў блогу доктара Крэйга Райта, і мы перапублікавалі яго з дазволу аўтара.

Увядзенне

Walmart Inc. (NASDAQ: WMT), са штаб-кватэрай у Бентанвіле, штат Арканзас, з'яўляецца найбуйнейшай у свеце рознічнай карпарацыяй па даходах і колькасці супрацоўнікаў (Bank Muñoz et al., 2018). Кіруючы рознічнымі гандлёвымі кропкамі розных фарматаў у 27 краінах пад 55 рознымі назвамі, Walmart валодае шырокай глабальнай ланцужком паставак. Яе ключавыя катэгорыі прадуктаў ўключаюць бакалею, адзенне, тавары для дома і электроніку, якія пастаўляюцца ад мноства айчынных і міжнародных пастаўшчыкоў. У гэтым артыкуле даследуюцца важныя фактары нявызначанасці ў кіраванні закупкамі і пастаўкамі Walmart і даюцца рэкамендацыі па кіраванні гэтымі фактарамі і паляпшэнні адносін з пастаўшчыкамі.

1. Асноўныя нявызначанасці, якія ўплываюць на кіраванне закупкамі і пастаўкамі

Як адна з найбуйнейшых шматнацыянальных рознічных карпарацый, дзейнасць Walmart па закупках і кіраванні ланцужкамі паставак значна залежыць ад розных нявызначанасцей. Першым сярод іх з'яўляюцца геапалітычныя зрывы (Yeung & Coe, 2015). Змены ў гандлёвай палітыцы, увядзенне тарыфаў або ўвядзенне санкцый могуць істотна паўплываць на кошт і даступнасць тавараў. Каб падтрымліваць эфектыўнасць і выніковасць сваёй ланцужкі паставак, Walmart павінен пастаянна кантраляваць такія змены палітыкі і адаптавацца да іх.

Экалагічныя праблемы складаюць яшчэ адну істотную нявызначанасць. Улічваючы глабальны аб'ём дзейнасці Walmart, на маршруты паставак Walmart могуць істотна паўплываць такія экалагічныя катастрофы, як ураганы, паводкі або пажары. Напрыклад, паводка ў рэгіёне, дзе знаходзіцца ключавы пастаўшчык, можа парушыць вытворчасць або адгрузку тавараў, што паўплывае на здольнасць Walmart запаўняць свае крамы і абслугоўваць кліентаў (McKnight & Linnenluecke, 2019).

Эканамічныя ваганні таксама ўяўляюць значную праблему. Спажыўцы могуць скараціць выдаткі ва ўмовах эканамічнага спаду, зніжэння попыту (Greenwald & Stiglitz, 1993). З іншага боку, у перыяды эканамічнага росту ўзмацненне канкурэнцыі можа падняць цэны на тавары, што паўплывае на структуру выдаткаў Walmart. У абодвух сцэнарыях дзейнасць Walmart па кіраванні закупкамі і пастаўкамі павінна быць дастаткова гнуткай, каб адаптавацца да гэтых змен, што можа ўключаць пошук больш эканамічна эфектыўных пастаўшчыкоў або карэкціроўку стратэгій закупак у адпаведнасці са зменлівым попытам.

Яшчэ адна істотная нявызначанасць - хуткі прагрэс тэхналогій. Індустрыя рознічнага гандлю ўсё больш алічбоўваецца, і электронная камерцыя становіцца значнай сферай росту (Dekhne et al., 2019). Такім чынам, Walmart павінен гарантаваць, што яго дзейнасць па кіраванні закупкамі і пастаўкамі можа ісці ў нагу з гэтымі тэхналагічнымі дасягненнямі. Гэта можа ўключаць у сябе інтэграцыю лічбавых інструментаў для аптымізацыі працэсаў закупак або аналізу даных для прыняцця больш абгрунтаваных рашэнняў аб закупках.

Нарэшце, змены ў паводзінах спажыўцоў могуць істотна паўплываць на кіраванне закупкамі і пастаўкамі Walmart (Mason et al., 2020). Усё большая колькасць спажыўцоў шукае ўстойлівыя і этычныя прадукты, таму Walmart павінен адпаведным чынам адаптаваць свае стратэгіі закупак. Гэта можа ўключаць у сябе больш строгую праверку пастаўшчыкоў, каб гарантаваць, што яны адпавядаюць гэтым стандартам устойлівага развіцця і этычных стандартаў, або расстаноўку прыярытэтаў пастаўшчыкоў, якія гэта выконваюць.

Па сутнасці, нявызначанасці, з якімі сутыкаецца Walmart пры кіраванні закупкамі і пастаўкамі, шматгранныя і складаныя, што патрабуе дынамічнага і адаптыўнага падыходу. Па меры развіцця свету гэтыя праблемы, верагодна, захаваюцца і нават узмацняцца, што падкрэслівае важнасць эфектыўных стратэгій закупак і кіравання пастаўкамі для падтрымання канкурэнтнай перавагі Walmart (Bank Muñoz et al., 2018).

2. Кіраванне ўплывам нявызначанасці

Каб змякчыць патэнцыйныя наступствы гэтых нявызначанасцей, Walmart мог бы разгарнуць розныя стратэгіі, якія не толькі выкарыстоўваюць існуючы патэнцыял, але і ахопліваюць перадавыя тэхналогіі, такія як блокчэйн (Tan et al., 2018). У аснове гэтых стратэгій ляжыць стварэнне дыверсіфікаванай базы паставак і лагістычнай сеткі, што забяспечвае Walmart гнуткасць ва ўмовах геапалітычных збояў.

За кошт паставак з некалькіх рэгіёнаў Walmart можа засцерагчыся ад змен у гандлёвай палітыцы або санкцый, якія непрапарцыйна ўплываюць на пэўныя рэгіёны. Аналагічным чынам, у адказ на экалагічныя крызісы, дыверсіфікаваная лагістычная сетка можа забяспечыць альтэрнатыўныя маршруты паставак, тым самым падтрымліваючы паток тавараў.

Ацэнка рызыкі і планаванне на выпадак надзвычайных сітуацый з'яўляюцца жыццёва важнымі кампанентамі стратэгіі Walmart (Sheffi, 2009). Гэты актыўны падыход прадугледжвае сістэматычную ідэнтыфікацыю і ацэнку патэнцыйных рызык і стварэнне планаў на выпадак надзвычайных сітуацый для эфектыўнай барацьбы з гэтымі рызыкамі. Напрыклад, калі найважнейшы пастаўшчык знаходзіцца ў рэгіёне, схільным да стыхійных бедстваў, наяўнасць плана на выпадак надзвычайных сітуацый, напрыклад вызначэння альтэрнатыўных пастаўшчыкоў або павелічэння ўзроўню запасаў, можа забяспечыць сетку бяспекі, забяспечваючы бесперабойныя пастаўкі.

Тэхналагічныя дасягненні, асабліва блокчейн (Christopher, 2016), могуць прапанаваць
трансфармацыйныя рашэнні для дзейнасці Walmart па кіраванні закупкамі і пастаўкамі. Тэхналогія блокчейн можа забяспечыць празрыстую і нязменную кнігу, забяспечваючы адсочванне і праверку транзакцый па ланцужку паставак. Гэта можа дапамагчы ў прыняцці больш абгрунтаваных рашэнняў аб куплі і павысіць давер паміж усімі зацікаўленымі бакамі. Walmart можа таксама выкарыстоўваць воблачныя рашэнні па закупках для аптымізацыі сваіх аперацый, павышэння эфектыўнасці і забеспячэння супрацоўніцтва з пастаўшчыкамі ў рэжыме рэальнага часу, паляпшэння часу водгуку і працэсаў прыняцця рашэнняў.

Рост спажывецкага попыту на прадукты з этычных крыніц патрабуе ўзмацнення ўвагі да ўстойлівага развіцця пры закупках. Блокчэйн можа адыграць тут значную ролю, забяспечваючы бачнасць практыкі пастаўшчыкоў і пацвярджаючы прыхільнасць да ўстойлівых і этычных стандартаў (Ahmad et al., 2021). Аддаючы перавагу пастаўшчыкам, якія дэманструюць цвёрдую прыхільнасць устойліваму развіццю і этыцы, нават калі іх цэны крыху вышэйшыя, Walmart можа палепшыць імідж брэнда і зарабіць доўгатэрміновую лаяльнасць кліентаў.

Ва ўмовах эканамічных ваганняў эканамічна эфектыўныя стратэгіі маюць першараднае значэнне. Walmart можа ўмацаваць адносіны з пастаўшчыкамі, каб дамовіцца пра лепшыя ўмовы. Заключэнне доўгатэрміновых кантрактаў з пастаўшчыкамі пры дапамозе смарт-кантрактаў на блокчейне (Cong & He, 2019) можа забяспечыць больш нізкія цэны і гарантаваць пастаўкі нават падчас эканамічнага спаду. Гэтыя разумныя кантракты могуць аўтаматызаваць транзакцыі на аснове загадзя зададзеных правілаў, зніжаючы адміністрацыйныя выдаткі і верагоднасць спрэчак.

Паколькі Walmart спраўляецца са складанасцямі і нявызначанасцю, уласцівы сусветнаму рознічнаму сектару, стратэгічнае планаванне і спрытнае прымяненне перадавых тэхналогій, такіх як блокчэйн і штучны інтэлект (AI), могуць дапамагчы знізіць рызыкі і падтрымліваць эфектыўнасць працы. Тэхналогія блокчейн падкрэслівае празрыстасць, прасочвальнасць і бяспеку і дазваляе Walmart кіраваць рызыкамі, звязанымі з кантрафактнымі таварамі, збоямі ў ланцужку паставак і выкананнем патрабаванняў пастаўшчыкоў (Ahram et al., 2017). Нязменная дэцэнтралізаваная сістэма бухгалтарскай кнігі Blockchain забяспечвае сапраўднасць тавараў, адсочвае іх шлях па ланцугу паставак і рэгіструе захаванне пастаўшчыкамі ўзгодненых стандартаў і кантрактаў. Гэты ўзровень бачнасці і падсправаздачнасці дапамагае кіраваць нявызначанасцямі, звязанымі з якасцю і дастаўкай, а таксама спрыяе ўмацаванню даверу паміж Walmart, яго пастаўшчыкамі і кліентамі.

Акрамя таго, інтэграцыя штучнага інтэлекту з блокчейном адкрывае новыя шляхі для кіравання рызыкамі і нявызначанасцю (Charles et al., 2023). Прагнастычная аналітыка штучнага інтэлекту можа аналізаваць даныя блокчейна, каб прагназаваць магчымыя збоі ў ланцужку паставак, што дае Walmart актыўную пазіцыю ў кіраванні гэтымі рызыкамі. Напрыклад, алгарытмы машыннага навучання могуць выкарыстоўваць даныя, якія захоўваюцца ў блокчейне, для прагназавання магчымых затрымак дастаўкі або ідэнтыфікацыі пастаўшчыкоў, якія ўяўляюць рызыку з-за мінулых праблем з неадпаведнасцю.

Штучны інтэлект можа таксама аптымізаваць складскія запасы, прагназуючы структуру попыту, дапамагаючы Walmart пазбегнуць дэфіцыту запасаў і залішніх запасаў, якія ствараюць фінансавыя рызыкі. Акрамя таго, здольнасць штучнага інтэлекту аналізаваць велізарныя аб'ёмы даных можа дапамагчы Walmart прадбачыць змены ў паводзінах спажыўцоў, рынкавых тэндэнцыях або нарматыўных зменах, тым самым узброіўшы кампанію для эфектыўнага і своечасовага рэагавання, зніжаючы рызыку састарэння або невыканання патрабаванняў (Natanelov et al. , 2022).

Спалучэнне блокчейна і штучнага інтэлекту можа стварыць надзейную структуру кіравання рызыкамі для Walmart (Kashem et al., 2023). Blockchain забяспечвае надзейны ўлік транзакцый і перамяшчэнняў па ланцужку паставак, у той час як штучны інтэлект аналізуе гэтыя даныя, каб прагназаваць патэнцыйныя рызыкі і прапаноўваць стратэгічныя рэкамендацыі. Такое аб'яднанне абараняе дзейнасць Walmart па кіраванні закупкамі і пастаўкамі і забяспечвае бесперапынныя пастаўкі тавараў, якія адпавядаюць патрэбам і чаканням кліентаў. Эфектыўнае кіраванне нявызначанасцю з дапамогай гэтых перадавых тэхналогій умацоўвае канкурэнтную пазіцыю Walmart у сектары рознічнага гандлю, што дазваляе яму забяспечваць найвышэйшую каштоўнасць для кліентаў і падтрымліваць дасканаласць працы, нават ва ўмовах зменлівай дынамікі рынку і непрадбачаных збояў (Deiva Ganesh & Kalpana, 2022).

3. Практыкі кіравання закупкамі і пастаўкамі

Эфектыўныя метады кіравання закупкамі і пастаўкамі з'яўляюцца ключавымі ва ўсё больш складанай сусветнай індустрыі рознічнага гандлю. Blockchain, размеркаваная і празрыстая сістэма рэестра, можа дапоўніць гэтыя практыкі, значна павысіўшы канкурэнтаздольнасць Walmart. Цэнтральнае месца ў гэтай стратэгіі займае развіццё надзейных адносін супрацоўніцтва з пастаўшчыкамі, дзе агульныя мэты пераплятаюцца. Празрыстасць і прасочвальнасць Blockchain могуць адкрыць новыя шляхі для супрацоўніцтва, пачынаючы ад сумесных ініцыятыў па распрацоўцы прадуктаў і заканчваючы агульнымі мэтамі ўстойлівага развіцця, тым самым павышаючы якасць прадукцыі і агульную эфектыўнасць працы (Tan et al., 2018).

Токены Blockchain могуць зрабіць рэвалюцыю ў ланцужку паставак Walmart, забяспечваючы бачнасць і адсочванне ў рэжыме рэальнага часу (Alkhader et al., 2020). Гэтыя лічбавыя токены ўяўляюць сабой фізічныя актывы, і іх можна адсочваць па ўсёй ланцужку паставак, ад сыравіны да канчатковага спажыўца. Гэта можа дапамагчы Walmart гарантаваць сапраўднасць прадукту, кантраляваць перамяшчэнне тавараў і выяўляць вузкія месцы або неэфектыўнасць у ланцужку паставак, тым самым зніжаючы страты, звязаныя з падробкамі, крадзяжамі і неэфектыўнасцю. Такая бачнасць таксама можа пераканаць спажыўцоў у паходжанні і якасці іх пакупак, паляпшаючы імідж брэнда Walmart і надзейнасць.

Важным аспектам гэтай практыкі з'яўляецца рэгулярнае зносіны і празрыстасць, вобласць, дзе блокчейн можа прынесці істотныя перавагі. Блокчейн можа садзейнічаць абмену дадзенымі ў рэжыме рэальнага часу па ўсёй ланцужку паставак, што прыводзіць да актыўнага вырашэння праблем і абмену ідэямі. Такі ўзровень празрыстасці таксама дазваляе Walmart дзяліцца сваімі бізнес-стратэгіямі і чаканнямі з пастаўшчыкамі, дапамагаючы ім больш эфектыўна наладжваць свае аперацыі (Bertino et al., 2019).

Пастаянны маніторынг прадукцыйнасці пастаўшчыкоў і прадастаўленне канструктыўнай зваротнай сувязі - яшчэ адна важная сфера, дзе блокчейн можа адыграць пераўтваральную ролю. З дапамогай блокчейна Walmart можа стварыць нязменны дакладны запіс паказчыкаў эфектыўнасці пастаўшчыкоў, такіх як якасць, пастаўка, кошт і інавацыі (Ozdayi et al., 2020). Яснасць, якую забяспечвае гэтая тэхналогія, дазваляе пастаўшчыкам зразумець вобласці ўдасканалення і ўзгадніць свае мэты з мэтамі Walmart. Акрамя таго, Walmart можа запускаць ініцыятывы па нарошчванні патэнцыялу, такія як навучальныя праграмы па тэхналогіі блокчейн, каб палепшыць магчымасці пастаўшчыкоў і іх камфорт пры прыняцці гэтай тэхналогіі.

Акрамя таго, матывацыйны аспект кіравання пастаўшчыкамі таксама можа быць палепшаны з дапамогай блокчейна. Доўгатэрміновыя кантракты могуць быць выкананы як смарт-кантракты на блокчейне, забяспечваючы бяспеку пастаўшчыкоў і дэманструючы прыхільнасць Walmart адносінам (Natanelov et al., 2022). Падобным чынам стымулы на аснове прадукцыйнасці могуць быць аўтаматызаваны праз блокчейн. У знак прызнання выключнай прадукцыйнасці або інавацыі пастаўшчыкі могуць атрымліваць узнагароду ў выглядзе сімвалізаваных стымулаў на платформе блокчейн.

Больш за тое, увядзенне лічбавых валют Цэнтральнага банка (CBDC) у плацежную сістэму Walmart можа знізіць транзакцыйныя выдаткі і спрасціць трансгранічныя плацяжы. Гэтая лічбавая валюта, якая кіруецца цэнтральным банкам краіны, можа спрасціць працэс аплаты, скараціць час транзакцый і знізіць выдаткі бізнесу (Kim et al., 2022). Выкарыстанне CBDC таксама можа паменшыць залежнасць ад традыцыйных банкаўскіх сістэм, зводзячы да мінімуму рызыку затрымкі плацяжоў і павялічваючы каштоўнасць дзейнасці Walmart па кіраванні закупкамі і пастаўкамі.

З дапамогай гэтых метадаў, заснаваных на блокчейне, Walmart можа ўсталяваць гарманічныя адносіны са сваімі пастаўшчыкамі, адпавядаючы сваім стратэгічным мэтам, зніжаючы страты і ўмацоўваючы сваю канкурэнтную пазіцыю. Спалучэнне тэхналогіі блокчэйн і патэнцыйнага выкарыстання CBDC зробіць рэвалюцыю ў кіраванні закупкамі і пастаўкамі Walmart, падвысіўшы рэнтабельнасць і павысіўшы празрыстасць і адсочванне (Tan et al., 2018).

4. Працэс ацэнкі і адбору пастаўшчыкоў

Працэс ацэнкі і адбору пастаўшчыкоў у Walmart патрабуе ўважлівага разгляду шматлікіх фактараў, уключаючы галіновы кантэкст, стратэгічныя прыярытэты кампаніі, характар ​​рынку паставак і характарыстыкі сеткі паставак. Паколькі аперацыйная мадэль Walmart заснавана на прапанове недарагіх прадуктаў, працэс выбару пастаўшчыкоў накіраваны на выяўленне пастаўшчыкоў, якія пастаянна пастаўляюць тавары высокай якасці па канкурэнтаздольным цэнах (Ross, 2008).

Аднак дынаміка галіны рознічнага гандлю і чаканні спажыўцоў, якія змяняюцца, патрабуюць больш тонкага падыходу. У цэнтры ўвагі павінны быць кошт, надзейнасць і стратэгічная адпаведнасць. Гэта азначае выбар пастаўшчыкоў, чые бізнес-стратэгіі, каштоўнасці і мэты супадаюць з Walmart, што можа прывесці да большага супрацоўніцтва і ўзаемавыгадных адносін (Ross, 2008).

Акрамя таго, устойлівае развіццё стала найважнейшым прыярытэтам для многіх спажыўцоў і прадпрыемстваў (Bateh et al., 2014). Гэта патрабуе большай увагі да практыкі ўстойлівага развіцця пастаўшчыкоў у працэсе адбору. Пастаўшчыкі, якія дэманструюць цвёрдую прыхільнасць да ўстойлівага развіцця, напрыклад, пастаўшчыкі з адказнымі крыніцамі і скарачэннем адходаў, могуць дапамагчы Walmart задаволіць растучы спажывецкі попыт на этычна чыстыя і экалагічна чыстыя прадукты.

Тэхналогія штучнага інтэлекту (AI) знаходзіцца ў авангардзе трансфармацыі індустрыі рознічнага гандлю, забяспечваючы новую эфектыўнасць і канкурэнтныя перавагі. Пастаўшчыкі, якія ўмела выкарыстоўваюць гэтыя дасягненні, могуць забяспечыць Walmart стратэгічнае перавага на высокаканкурэнтным рынку, паляпшаючы кожны аспект ланцужка паставак, ад вытворчасці да лагістыкі (Deiva Ganesh & Kalpana, 2022).

ШІ прапануе беспрэцэдэнтныя магчымасці для адлюстравання руху тавараў і паслуг, робячы ланцужок паставак больш празрыстым і эфектыўным (Deiva Ganesh & Kalpana, 2022). Пастаўшчыкі, якія выкарыстоўваюць штучны інтэлект, могуць выкарыстоўваць прагнастычную аналітыку для дакладнага прагназавання попыту, што дазваляе ім рэгуляваць вытворчасць у рэжыме рэальнага часу і мінімізаваць адходы. Штучны інтэлект таксама можа аналізаваць масу даных з розных крыніц, каб вызначыць тэндэнцыі і заканамернасці, тым самым прадказваючы магчымыя збоі ў ланцужку паставак. Папярэджанне распазнаўшы гэтыя збоі, Walmart можа прыняць актыўныя меры для змякчэння любых негатыўных наступстваў, падтрымліваючы тым самым стабільныя пастаўкі тавараў.

Штучны інтэлект таксама можа аптымізаваць пастаўкі, зніжаючы выдаткі, звязаныя з празмернасцю або недастатковасцю запасаў. Алгарытмы машыннага навучання могуць аналізаваць гістарычныя дадзеныя аб продажах і такія зменныя, як сезоннасць, рэкламная дзейнасць і эканамічныя паказчыкі, каб дакладна прагназаваць будучыя продажы (Punia & Shankar, 2022). Гэта дазваляе дакладна кіраваць запасамі, гарантуючы, што ў Walmart будзе патрэбны запас у патрэбны час. Эфектыўнае кіраванне запасамі зніжае выдаткі і павышае задаволенасць кліентаў, пазбягаючы дэфіцыту запасаў і гарантуючы, што прадукты будуць даступныя тады, калі спажыўцы хочуць іх.

Штучны інтэлект таксама можа аўтаматызаваць і аптымізаваць лагістыку, важную сферу для такога глабальнага рознічнага гандлю, як Walmart. Лагістычныя рашэнні на аснове штучнага інтэлекту могуць вызначаць найбольш эфектыўныя маршруты з улікам такіх фактараў, як дарожны рух, умовы надвор'я і кошт паліва, каб забяспечыць своечасовую і эканамічна эфектыўную дастаўку грузаў (Punia & Shankar, 2022). Больш за тое, пастаўшчыкі, абсталяваныя магчымасцямі штучнага інтэлекту, могуць падтрымаць Walmart у прапанове больш інавацыйных прадуктаў сваім кліентам. ШІ можа аналізаваць паводзіны і перавагі спажыўцоў, каб выявіць прабелы на рынку або прагназаваць будучыя тэндэнцыі, кіруючы распрацоўкай новых мэтанакіраваных прадуктаў.

Пастаўшчыкі, якія інтэгруюць штучны інтэлект у сваю дзейнасць, могуць даць Walmart значную канкурэнтную перавагу. Ад павышэння эфектыўнасці вытворчасці і лагістыкі да пашырэння прапаноў прадуктаў на аснове пераваг кліентаў, пастаўшчыкі на базе штучнага інтэлекту могуць дапамагчы Walmart справіцца са складанасцямі рознічнага гандлю (Tarallo et al., 2019). Дзякуючы гэтым тэхналагічным партнёрствам Walmart можа заставацца на пярэднім краі рознічнага гандлю, адпавядаючы і пераўзыходзячы чаканні кліентаў, адначасова паляпшаючы прыбытак.

Каб павысіць агульную эфектыўнасць працэсу ацэнкі і адбору пастаўшчыкоў, Walmart можа разгледзець пытанне аб прыняцці ўсёабдымнай сістэмы паказчыкаў пастаўшчыкоў, звязанай з сістэмай машыннага навучання (Guan et al., 2023). Гэта будзе ўключаць у сябе ацэнку патэнцыйных пастаўшчыкоў па шэрагу крытэрыяў, не толькі кошту і надзейнасці, але і фінансавага здароўя, аперацыйнай эфектыўнасці, намаганняў па ўстойлівым развіцці і здольнасці да інавацый. Паступаючы такім чынам, Walmart можа забяспечыць больш цэласную ацэнку пастаўшчыкоў, што прывядзе да больш абгрунтаваных рашэнняў аб выбары, якія адпавядаюць яго стратэгічным мэтам і зменлівым патрабаванням рознічнага гандлю.

заключэнне

Як тытан у сусветнай індустрыі рознічнага гандлю, практыкі закупак і кіравання ланцужкамі паставак Walmart з'яўляюцца вырашальнымі ў фарміраванні яго эфектыўнасці і канкурэнтнага становішча (Bank Muñoz et al., 2018). Кампанія сутыкаецца са шматлікімі фактарамі нявызначанасці, у тым ліку геапалітычнымі збоямі, праблемамі навакольнага асяроддзя, эканамічнымі ваганнямі, тэхналагічным прагрэсам і змяненнем спажывецкіх пераваг. Такія складанасці могуць істотна паўплываць на дзейнасць Walmart па закупках і пастаўках. Каб справіцца з такой нявызначанасцю, Walmart павінен рэалізаваць шматгранны падыход, у тым ліку дыверсіфікаваць сваю базу паставак, прыняўшы надзейную ацэнку рызыкі і планаванне на выпадак непрадбачаных сітуацый, ахопліваючы тэхналагічныя дасягненні, засяроджваючыся на ўстойлівым развіцці і распрацоўваючы эканамічна эфектыўныя стратэгіі.

Ацэнка працэсу выбару пастаўшчыка з пункту гледжання галіновага кантэксту, стратэгічных прыярытэтаў Walmart, рынку паставак і характарыстык сеткі паставак паказвае магчымасці для далейшага ўдасканалення. Нягледзячы на ​​тое, што эканамічная эфектыўнасць і надзейнасць важныя, пашырэнне крытэрыяў, каб уключыць стратэгічнае выраўноўванне, устойлівасць і тэхналагічныя магчымасці пастаўшчыкоў, можа аптымізаваць працэс адбору. Уключэнне ўсёабдымнай карты паказчыкаў пастаўшчыкоў і ацэнка больш шырокага спектру крытэрыяў, такіх як фінансавае здароўе, аперацыйная эфектыўнасць, намаганні па ўстойлівым развіцці і інавацыйны патэнцыял, могуць даць больш цэласныя ацэнкі.

Каб Walmart мог аптымізаваць кіраванне закупкамі і пастаўкамі, яму неабходна пастаянна адаптавацца і ўводзіць інавацыі ў адпаведнасці з дынамічным ландшафтам галіны і зменлівымі патрэбамі і чаканнямі кліентаў. Эфектыўна кіруючы нявызначанасцю, умацоўваючы адносіны з пастаўшчыкамі і ўдасканальваючы працэс ацэнкі і адбору пастаўшчыкоў, Walmart можа ўмацаваць сваю ланцужок паставак, павысіўшы сваю канкурэнтаздольнасць і пазіцыянуючы сябе для доўгатэрміновага поспеху ў сусветнай індустрыі рознічнага гандлю.

Спасылкі

Ахмад, Р. В., Хасан, Х., Джаяраман, Р., Салах, К., і Амар, М. (2021). Прыкладанні і архітэктуры блокчейн для партовых аперацый і кіравання лагістыкай. Даследаванні ў галіне транспартнага бізнесу і кіравання, 41, 100620. https://doi.org/10.1016/j.rtbm.2021.100620
Ахрам Т., Саргалзаі А., Саргалзаі С., Дэніэлс Дж. і Амаба Б. (2017). Інавацыі тэхналогіі блокчейн. 2017 IEEE Technology & Engineering Management Conference (TEMSCON), 137–141. https://doi.org/10.1109/TEMSCON.2017.7998367
Альхадэр, В., Алкаабі, Н., Салах, К., Джаяраман, Р., Аршад, Дж., і Амар, М. (2020). Адсочванне і кіраванне на аснове блокчейна для адытыўнай вытворчасці. Доступ IEEE, 8, 188363–188377. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.3031536
Бэнк Муньос, К., Кені, Б. і Стэхер, А. (рэд.). (2018). Walmart на глабальным поўдні: культура працоўнага месца, працоўная палітыка і ланцужкі паставак. University of Texas Press. https://doi.org/10.7560/315675
Батэх, Дж., Хітан, К., Арбагаст, Г. У. і Бродбент, А. (2014). Вызначэнне ўстойлівага развіцця ў бізнес-асяроддзі. Часопіс кіравання ўстойлівым развіццём (JSM), 1(1), 1–4. https://doi.org/10.19030/jsm.v1i1.8386
Берціна, Э., Кунду, А., і Сура, З. (2019). Празрыстасць даных з Blockchain і этыка штучнага інтэлекту. Часопіс якасці даных і інфармацыі, 11(4), 16:1-16:8. https://doi.org/10.1145/3312750
Чарльз В., Эмроўзнеджад А. і Герман Т. (2023). Крытычны аналіз інтэграцыі блокчейна і штучнага інтэлекту для ланцужкоў паставак. Аналы даследаванняў аперацый. https://doi.org/10.1007/s10479-023-05169-w
Крыстафер, М. (2016). Лагістыка і кіраванне ланцужкамі паставак. Pearson Вялікабрытанія.
Конг, Л.В., і Хэ, З. (2019). Разбурэнне блокчейна і разумныя кантракты. Агляд фінансавых даследаванняў, 32(5), 1754–1797. https://doi.org/10.1093/rfs/hhz007
Дэйва Ганеш, А., і Калпана, П. (2022). Будучыня штучнага інтэлекту і яго ўплыў на кіраванне рызыкамі ў ланцугу паставак - сістэматычны агляд. Кампутары і прамысловая тэхніка, 169, 108206. https://doi.org/10.1016/j.cie.2022.108206
Дэхнэ, А., Гасцінгс, Г., Мурнан, Дж., і Нойхаўз, Ф. (2019). Аўтаматызацыя ў лагістыцы: вялікія магчымасці, большая нявызначанасць. Мак-Кінсі К, 24.
Грынвальд Б. К. і Стыгліц Дж. Э. (1993). Недасканаласць фінансавага рынку і бізнес-цыклы. Штоквартальны эканамічны часопіс, 108(1), 77–114. https://doi.org/10.2307/2118496
Гуань В., Дын В., Чжан Б., Верні Дж. і Хао Р. (2023). Ці павышаюць фактары, звязаныя з ланцужком паставак, дакладнасць прагназавання прыняцця блокчейна? Падыход машыннага навучання. Тэхналагічнае прагназаванне і сацыяльныя змены, 192, 122552. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2023.122552
Кашэм, М. А., Шамсуддоха, М., Насір, Т., і Чоўдхуры, А. А. (2023). Парушэнне ланцужка паставак супраць аптымізацыі: агляд штучнага інтэлекту і блокчейна. Веды, 3(1), 80–96. https://doi.org/10.3390/knowledge3010007
Кім, К., Тэтлоў, Р. Дж., Інфантэ, С., Орлік, А., і Сільва, А. Ф. (2022). Макраэканамічныя наступствы CBDC: агляд літаратуры. Серыя дыскусій па фінансах і эканоміцы, 2022-076, 1–65. https://doi.org/10.17016/feds.2022.076
Мэйсан, А., Наркум, Дж., і Мэйсан, К. (2020). Змены ў прыняцці спажыўцамі рашэнняў у выніку пандэміі COVID-19. Часопіс паводзін кліентаў, 19(4), 299–321. https://doi.org/10.1362/147539220X16003502334181
МакНайт, Б., і Ліненлуке, М. К. (2019). Патэрны цвёрдай рэакцыі на розныя тыпы стыхійных бедстваў. Бізнэс і грамадства, 58(4), 813–840. https://doi.org/10.1177/0007650317698946
Натанелаў, В., Цао, С., Фот, М., і Далек, У. (2022). Смарт-кантракты блокчейна для фінансавання ланцужкоў паставак: адлюстраванне інавацыйнага патэнцыялу ў аўстралійска-кітайскіх ланцужках паставак ялавічыны. Часопіс інтэграцыі прамысловай інфармацыі, 30, 100389. https://doi.org/10.1016/j.jii.2022.100389
Оздайі, М. С., Кантарчыоглу, М., і Малін, Б. (2020). Выкарыстанне блокчейна для нязменнай рэгістрацыі і запытаў на некалькіх сайтах. BMC Medical Genomics, 13(7), 82. https://doi.org/10.1186/s12920-020-0721-2
Пунія, С., і Шанкар, С. (2022). Прагнастычная аналітыка для прагназавання попыту: сістэма падтрымкі прыняцця рашэнняў на аснове глыбокага навучання. Сістэмы, заснаваныя на ведах, 258, 109956. https://doi.org/10.1016/j.knosys.2022.109956
Рос, Д. Ф. (2008). Інтымная ланцужок паставак: выкарыстанне ланцужкі паставак для кіравання вопытам кліентаў. CRC Press.
Шэфі, Ю. (2009). Бесперапыннасць бізнесу: сістэмны падыход. У Сусветны бізнес і тэрарыстычная пагроза. Выдавецтва Эдварда Элгара. https://www.elgaronline.com/display/edcoll/9781847208507/9781847208507.00007.xml
Тан, Б., Янь, Дж., Чэнь, С., і Лю, X. (2018). Уплыў блокчейна на ланцуг харчовых паставак: выпадак Walmart. У М. Цю (рэд.), Разумны блокчейн (pp. 167–177). Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-030-05764-0_18
Тарала, Э., Акабанэ, Г. К., Шымабукуро, К. І., Мела, Дж., і Амансіа, Д. (2019). Машыннае навучанне ў прагназаванні попыту на спажывецкія тавары, якія хутка рухаюцца: пошукавае даследаванне. IFAC-PapersOnLine, 52(13), 737–742. https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2019.11.203
Юнг, Х. У. і Коу, Н. (2015). Да дынамічнай тэорыі глабальных вытворчых сетак. Эканамічная геаграфія, 91(1), 29–58. https://doi.org/10.1111/ecge.12063

Глядзець: ШІ прызначаны для «павелічэння», а не для замены працоўнай сілы

Упершыню ў блокчейне? Праверце раздзел CoinGeek Blockchain для пачаткоўцаў, найлепшае кіраўніцтва па рэсурсах, каб даведацца больш пра тэхналогію blockchain.