Как цифровые технологии изменили закупки

Интернет вещей

Интернет вещей (IoT) — это система связанных между собой объектов и устройств, которые в режиме реального времени собирают и обрабатывают информацию без участия человека и таким образом упрощают анализ данных.

Компании внедряют интернет вещей в системы управления цепочками поставок и логистические операции, чтобы эффективно отслеживать складские запасы, качество товара и состояние оборудования.

Главная польза технологии IoT для производителей — в высокой вычислительной скорости и создании точных прогнозов. Например, IoT подскажет, когда следует провести предиктивное обслуживание критически важного оборудования.

Ведущий производитель строительной и горнодобывающей техники Caterpillar внедряет IoT в свою продукцию с 2015 года. Установленные на спецтехнику датчики передают данные о состоянии машин, чтобы предупредить перебои в работе. При этом все вычисления проходят в облачной среде Caterpillar. Компания помогает клиентам управлять парком техники без лишних расходов.

«Использование облачной инфраструктуры (для нас это своего рода безсерверная среда) позволяет нам максимально эффективно использовать инвестиции и значительно снизить долгосрочные эксплуатационные расходы»

Карл Вайс, технический директор Caterpillar

Интернет вещей также оптимизирует логистику. Если датчики показывают, что техника находится на грани поломки, система автоматически закажет нужные запчасти для промышленного оборудования и запланирует быструю доставку.

Благодаря IoT Caterpillar снизила время простоя оборудования на 20%, сократила расходы на обслуживание техники на 10%, а также снизила затраты на аварийный ремонт.

Ожидается, что к 2033 году мировой рынок IoT-решений в области управления цепочками поставок достигнет $41,8 млрд.

Искусственный интеллект

Искусственный интеллект — это широкая область исследований, которая направлена на создание систем, имитирующих человеческое мышление. Эти системы способных воспринимать окружающую среду, обучаться на опыте и принимать решения.

Компании внедряют ИИ, чтобы оптимизировать сферы финансов, маркетинга, юриспруденции, логистики и закупок.

В 2014 году лидер IT-решений IBM создал интеллектуальную платформу Watson Discovery Advisor, которая умеет анализировать массивы информации и выявлять связи между разными наборами данных. Решение оказалось полезным как для создания рыночных прогнозов, так и для автоматизации клиентского обслуживания.

Особенно эффективно искусственный интеллект показал себя во время пандемии COVID-19, когда многие компании столкнулись с перебоями в поставках. В 2020 году IBM создали специальную версию платформы с искусственным интеллектом Watson Supply Chain. Эта когнитивная технология понимает все формы данных и постоянно изучает связанные с ними субъекты. Для анализа данных ИИ использует обработку естественного языка и машинное обучение.

Искусственный интеллект изучал пути доставки и предлагал оптимальные варианты. Если один из поставщиков не мог выполнить заказ, ИИ оперативно находил и подключал другого партнёра. Он также анализировал данные в реальном времени, в том числе изменения в карантинных мерах и транспортных ограничениях, и предлагал варианты действий, чтобы предотвратить возможные сбои.

Во время пандемии IBM выполнила в срок 100% заказов и сэкономила $160 млн за счёт оптимизации всей цепочки поставок и более эффективного принятия решений.

В 2023 году Watson трансформировалась в watsonx, которая теперь помогает внедрять искусственный интеллект в любые бизнес-процессы.

«Искусственный интеллект станет повсеместной и универсальной технологией, которая принесет кардинальные изменения в транспортную отрасль, производство, здравоохранение, розничную торговлю — практически в любые мыслимые отрасли… Компании, которые не внедрят ИИ, попросту отстанут»

Ли Кайфу, ведущий инвестор в области искусственного интеллекта

Big Data

Большие данные (Big Data) — это совокупность данных, которые характеризуются разнообразием форматов, высокой скоростью поступления и огромным объёмом. Для их обработки и анализа нужны специальные технологий и инструменты.

Большие данные начали использовать для оптимизации бизнес-процессов в начале 2000-х. Так, Google улучшил поисковые алгоритмы, а Amazon настроил персонализированную выдачу товаров.

Крупнейший розничный продавец Walmart создал аналитический центр Data Café, чтобы обрабатывать данные из более чем 20 000 магазинов в 28 странах. Облачная инфраструктура со скоростью 2 500 000 гигабайт в час анализирует информацию о продажах в режиме реального времени, погодные условия, динамику цен на бензин и даже тренды в соцсетях.

«Если вы ждёте неделю или месяц, чтобы разобраться с продажами, вы можете упустить много сделок… Сокращение времени анализа с двух–трёх недель до 20–30 минут сэкономит Walmart средства и остановит потерю продаж. Вот в чём настоящая ценность Data Café»

Нэвин Педдамаил, директор по инжинирингу данных в Walmart

Благодаря облачному решению Walmart ежегодно увеличивает продажи на 10–15 %, что приносит дополнительный доход в $1 млрд. Компания точно прогнозирует спрос, реализует продукты питания до истечения срока годности, а также вовремя пополняет склады продукцией, которая наиболее востребована в каждом регионе.

В 2022 году аналитическая компания Grand View Research оценила объём мирового рынка Big Data для закупок примерно в $199 млрд. Эксперты прогнозируют, что с 2023 по 2030 годы совокупный среднегодовой темп роста составит 12,7%. Это значит, что через 5‑6 лет рынок может удвоиться и стать ключевым активом для стратегического управления закупками и цепочками поставок.

E-commerce

E-commerce (электронная коммерция) — это сфера цифровой экономики, которая значительно упрощает торговлю. Инструменты e-commerce позволяют автоматизировать процессы и выйти на глобальный рынок с минимальными затратами.

B2C-продавцы довольно быстро перенесли торговлю на маркетплейсы. А B2B-компании, в свою очередь, адаптируются гораздо медленнее. Одна из причин — страх перемен в уже выстроенных бизнес-процессах. Тем не менее внедрение даже некоторых элементов тендерных площадок в закупочные процессы сэкономит ресурсы компании.

Сегодня B2B-маркетплейсы предлагают не только бесплатное размещение на площадке и сопровождение сделок, но также подключение специальных модулей под конкретные нужды бизнеса.

Так, Siemens подключилась к платформе Scoutbee, которая предоставляет список потенциальных поставщиков с подробной информацией и расширенными профилями, включая ассортимент продукции, стратегическую направленность, страну и контактные данные.

Siemens использовала инструмент на базе искусственного интеллекта Scoutbee Discovery, который агрегирует и сравнивает данные о поставщиках. Как следствие, сервис экономит до 90% времени на поиск подходящих партнёров.

Согласно Grand View Research, в 2024 году объём мирового рынка электронных закупок составит почти $30 трлн. Ожидается, что в течение следующих 6 лет рынок e-com будет расти в среднем на 18,9%.