تولید تجهیزات اصلی: ظرفیت سالانه بیش از ۱۰ میلیون واحد تحویل سریع را تضمین می‌کند

افزایش تقاضای بازار برای سرعت در تولید تجهیزات اصلی (OEM)

در بخش‌های مختلفی مانند الکترونیک مصرفی و تولید خودرو، شرکت‌ها به این نتیجه رسیده‌اند که چرخه‌های تولید باید حدود ۳۴ درصد سریع‌تر از استانداردهای سال ۲۰۲۰ باشند، بر اساس آخرین گزارش دلویت. چرا؟ زیرا دیگر محصولات آن‌قدرها هم طول نمی‌کشند که مرتبط باقی بمانند و مشتریان دقیقاً همان چیزی را می‌خواهند که الان می‌خواهند. کارخانه‌هایی که بتوانند با این جدول‌های زمانی سریع تحویل OEM همراه باشند، تمایل بیشتری به حفظ مشتریان خود دارند و برخی مطالعات نشان می‌دهند که نرخ نگهداری مشتری تقریباً دو برابر می‌شود، هر زمان که این ضرب‌الاجلهای بازار را رعایت کنند. فشار برای تسریع در مورد محصولات خاصی که قبل از عرضه نیاز به تأیید دولتی دارند یا آنهایی که باید همزمان در کشورهای مختلف جهان راه‌اندازی شوند، واقعاً مهم است.

ظرفیت تولید مقیاس‌پذیر به عنوان مزیت رقابتی

توانایی مقیاس‌پذیری عملیات، به شرکای تولید کننده اصلی (OEM) انعطاف‌پذیری لازم برای تغییر سطح تولید حدود ۴۰ درصد به صورت افزایشی یا کاهشی در بازه زمانی یک ماه را می‌دهد که در مواقعی که مشکلاتی در زنجیره تأمین پیش می‌آید بسیار مفید است. واحدهای تولیدی که سالانه بیش از ۱۰ میلیون واحد محصول تولید می‌کنند، معمولاً حدود ۱۸ درصد صرفه‌جویی در هر قلم کالا دارند، زیرا می‌توانند کارهای مهندسی را بین چندین پروژه به اشتراک بگذارند و مواد اولیه را به حجم بیشتری خریداری کنند. برندهایی که محصولات جدیدی را عرضه می‌کنند و تقاضای آنها بسیار نوسان دارد، این نوع انعطاف‌پذیری را بسیار مهم می‌دانند. به چیزهایی فکر کنید مثل وسایل الکترونیکی که در فصل‌های خاصی فروش بالایی دارند یا تجهیزات پزشکی که در بحران‌های بهداشتی به دلیل نیاز ناگهانی غیرقابل پیش‌بینی مورد نیاز می‌شوند.

مطالعه موردی: ۴۰٪ سریع‌تر به بازار رسیدن با یک شریک OEM با خروجی بیش از ۱۰ میلیون

یک شرکت الکترونیک مصرفی توانست زمان توسعه هدفون‌های خود را از ۱۴ ماه طولانی به تنها ۸٫۴ ماه کاهش دهد، پس از آنکه با یک تولیدکننده قراردادی (OEM) که در چندین مرکز، نه کمتر از ۶۲ خط مونتاژ موازی را بهره‌برداری می‌کرد، همکاری کرد. بخش‌های مهندسی که با هم کار می‌کردند، پس از اینکه شروع به یکپارچه‌سازی سیستم‌های CAD و CAM در حین مراحل طراحی به صورت زمان واقعی کردند، توانستند تعداد نمونه‌های اولیه مورد نیاز را تقریباً به نصف کاهش دهند. در عین حال، رویه‌های استاندارد شده آزمون، بیش از ۳۰۰ ساعت آزمون‌های تکراری سازگاری را که قبلاً زمان باارزشی را هدر می‌دادند، حذف کردند. علاوه بر این، از آنجا که تولیدکننده قراردادی (OEM) قبلاً توافق‌نامه‌های تأمین با تولیدکنندگان پلیمر در آسیا داشت، تأمین قطعات و ورود به تولید حدود ۲۲ روز سریع‌تر از روش‌های قبلی انجام شد.

روند: تمایل فزاینده به تولیدکنندگان قراردادی (OEM) با ظرفیت تولید سالانه ۱۰ میلیون عدد یا بیشتر

اکنون ۵۸ درصد از متخصصان تدارکات، آستانه حداقل ظرفیت سالانه OEM را الزامی می‌کنند که این رقم در سال ۲۰۱۹ تنها ۲۹ درصد بوده است (گارتنر ۲۰۲۴). این تحول نشان‌دهنده مزیت ترکیبی همکارانی است که مقیاس عملیاتی آنها اثبات شده است: واحدهایی که سالانه ۸ تا ۱۲ میلیون واحد تولید می‌کنند، نسبت به عملیات کوچکتر، ۳۷ درصد ثبات بهتری در نرخ عیوب دارند و همچنین خطوط تولید اختصاصی ۲۴ ساعته در شبانه‌روز برای مشتریان اولویت‌دار فراهم می‌کنند.

پیش‌بینی تقاضا و برنامه‌ریزی تولید در زمان واقعی

استفاده از تحلیل پیش‌بینانه برای برنامه‌ریزی دقیق حجم تولید

شرکای تولیدکننده امروزی در حال استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای بررسی روندهای فروش گذشته، بررسی مواد موجود و پیگیری تغییرات تقاضا با توجه به فصل‌های مختلف هستند. طبق گزارش ظرفیت مواد سال 2023، شرکت‌هایی که از تحلیل‌های پیش‌بینانه استفاده می‌کنند، خطاهای برنامه‌ریزی تولید را حدود 30٪ کاهش داده‌اند، در حالی که حدود 98٪ از زمان برنامه‌های تولید خود را حفظ می‌کنند. وقتی تولیدکنندگان پیش‌بینی‌های توزیع‌کنندگان را با داده‌های فروش واقعی دریافتی به صورت زمان واقعی مقایسه می‌کنند، می‌توانند به‌طور عملی و گاهی چندین هفته قبل از اوج سفارشات، موجودی را به مناطق دیگر منتقل کنند. این امر به آنها مزیت واقعی در پاسخگویی به نیاز مشتریان بدون تولید بیش از حد یا کمبود محصول می‌دهد.

تعادل‌دهی میزان استفاده از ظرفیت در مقابل نوسانات بازار

توانایی تخصیص انعطاف‌پذیر ظرفیت، شرکت‌های برتر را از آن‌هایی که در شرایط بحران زنجیره تأمین با گزینه‌های محدودی مواجه می‌شوند، متمایز می‌کند. بسیاری از تولیدکنندگان پیشرو حدود ۱۵ تا ۲۰ درصد فضای اضافی در عملیات خود نگه می‌دارند تا در مواقع اضطراری استفاده شود، در حالی که دیگران از سامانه‌های تولید ماژولار استفاده می‌کنند که به آن‌ها امکان می‌دهد در صورت نیاز، محصولات خاصی را سریع‌تر تولید کنند. بحران تراشه در سال ۲۰۲۲ را در نظر بگیرید. بازیگران بزرگ توانستند حدود ۴۰ درصد از قابلیت‌های قالب‌گیری تزریق پلاستیک خود را در عرض تنها سه روز به تولیدکنندگان تجهیزات پزشکی منتقل کنند. آن‌ها این کار را با استفاده از چیزی به نام نقشه‌برداری پویای منابع انجام دادند که در واقع بدین معناست که می‌توانند منابع را به سرعت بر اساس محلی که تقاضا به طور غیرمنتظره افزایش یافته است، جابجا کنند.

زمان‌بندی و شفافیت در خطوط تولید حجم بالای OEM

برج‌های کنترل در ابر، دید ثابتی را بر سیستم‌های تولید گسترده شرکت‌های سازنده فراهم می‌کنند که اغلب سالانه میلیون‌ها واحد محصول را مدیریت می‌کنند. به عنوان مثال، یکی از تولیدکنندگان بزرگ قطعات خودرو را در نظر بگیرید که پس از اجرای ابزارهای هوشمند ردیابی گردش کار مبتنی بر فناوری اینترنت اشیا (IoT)، هزینه‌های حمل و نقل اضطراری خود را به میزان ۲٫۸ میلیون دلار کاهش داد. این سیستم‌ها به صورت خودکار دستورات تولید را زمانی که حمل محموله‌ها با تأخیر مواجه می‌شود، تنظیم می‌کنند، ماشین‌آلات را زمانی که خرابی غیرمنتظره‌ای رخ می‌دهد، جابجا می‌کنند و همزمان تمامی ذینفعان را از طریق رابط‌های مختلف مشتری در مورد زمان تحویل به‌روز نگه می‌دارند. نتیجه چیست؟ کارکنان تدارکات اکنون می‌توانند در مقایسه با گزارش‌های هفتگی قدیمی که قبلاً مرسوم بود، در حدود هشت تا دوازده ساعت زودتر تأمین‌کنندگان جایگزین را شناسایی کنند.

کارایی عملیاتی: حذف تأخیرها در تولید OEM

اصول تولید لجستیک در تأسیسات OEM با ظرفیت بالا

تولیدکنندگان بزرگ OEM با پیاده‌سازی اصول لجستیک مانند نقشه‌برداری از جریان ارزش و روش 5S، به زمان چرخه ۱۸ تا ۲۲ درصد سریع‌تر دست می‌یابند. یک مطالعه سال ۲۰۲۴ در مورد استراتژی‌های انعطاف‌پذیری تولید، سه اهرم عملیاتی اصلی را شناسایی کرده است که اثربخشی آن‌ها در کاهش تأخیرات اثبات شده است:

نقش اتوماسیون در کاهش گلوگاه‌ها و افزایش تولید

خطوط مونتاژ خودکار مجهز به سنسورهای اینترنت اشیا (IoT) از طریق هشدارهای نگهداری پیش‌بینانه، 92٪ از توقفات تولید را جلوگیری می‌کنند. هنگامی که این فناوری با گردش کار لجستیک (Lean) ترکیب شود، ربات‌ها در تأسیسات سازندگان اصلی (OEM) در سطح اول، نرخ استفاده 24 ساعته و 7 روز هفته بیش از 85٪ دارند که 37٪ بالاتر از فرآیندهای دستی است.

مدیریت ریسک‌های ناشی از ظرفیت بیش از حد در مقابل استفاده ناکافی

سازندگان پیشرو، میزان استفاده از ظرفیت پایه خود را بین 70 تا 80 درصد حفظ می‌کنند و 20 درصد را برای پیک تقاضا اختصاص می‌دهند. تحلیل‌های پیشرفته، نیازهای مواد را با دقت 94 درصد پیش‌بینی می‌کنند و به تولیدکنندگان کمک می‌کنند تا از هزینه ۱٫۲ میلیون دلاری در ماه ناشی از تجهیزات بلااستفاده جلوگیری کنند و همزمان از کمبود موجودی که باعث تأخیر در 12 درصد از سفارشات می‌شود، جلوگیری نمایند.

هوش مصنوعی و اتوماسیون: قدرت بخشیدن به زنجیره تأمین پاسخگوی سازندگان اصلی (OEM)

ادغام اتوماسیون برای تولیدی پایدار و مقیاس‌پذیر

کارخانه‌های تولید مقرراتی امروزه به شدت به ربات‌ها و دستگاه‌های کنترل‌شده با هوش مصنوعی متکی هستند تا در طول شبانه‌روز بدون وقفه کار کنند. این امر باعث کاهش آن تأخیرهای آزاردهنده‌ای می‌شود که زمانی رخ می‌دهند که انسان‌ها باید دستی وارد عمل شوند. اعداد و ارقام خودشان صحبت می‌کنند. سیستم‌های اتوماتیک حدود ۹۹٫۸ درصد ثبات را بین دسته‌های مختلف تولید حفظ می‌کنند، حتی زمانی که بیش از پانصد هزار واحد را یکجا تولید می‌کنند. این بدین معناست که کارخانه‌ها می‌توانند خروجی خود را افزایش دهند بدون آنکه کنترل کیفیت از دست برود. طبق تحقیقاتی که مؤسسه کایزن در سال ۲۰۲۴ انجام داده است، این نوع سیستم‌ها خطاهای انسانی را در مقایسه با روش‌های قدیمی تقریباً به اندازه دو سوم کاهش می‌دهند. علاوه بر این، چیز جالبی در مورد تجهیزات مدرن وجود دارد که می‌توانند بسیار سریع بین محصولات مختلف تغییر کنند. اکثر کارخانه‌ها گزارش داده‌اند که قادرند خطوط مونتاژ خود را در صورت نیاز به تولید محصول جدید، در عرض ۹۰ دقیقه یا کمتر کاملاً تنظیم مجدد کنند.

پیش‌بینی و ردیابی موجودی مبتنی بر هوش مصنوعی

سیستم‌های مدرن یادگیری ماشین هنگام پیش‌بینی اینکه مشتریان در ماه آینده چه چیزی را می‌خواهند، به انواع داده‌ها توجه می‌کنند. آن‌ها مدت زمان تحویل کالا توسط تأمین‌کنندگان را تحلیل می‌کنند، کالاهای فروخته شده توسط توزیع‌کنندگان را ردیابی می‌کنند و حتی عواملی مانند تنش‌های سیاسی که ممکن است بر زنجیره تأمین تأثیر بگذارند را نیز در نظر می‌گیرند. نتیجه چیست؟ پیش‌بینی تقاضایی که بیشتر اوقات به حدود ۹۲ درصد دقت می‌رسد. بر اساس یک مطالعه اخیر شرکت آی‌بی‌ام در سال ۲۰۲۴ که به بررسی عملیات بزرگ تولیدی پرداخته است، شرکت‌هایی که از هوش مصنوعی برای این پیش‌بینی‌ها استفاده می‌کنند، شاهد کاهش ۳۰ تا ۵۰ درصدی خطا در پیش‌بینی خود بوده‌اند. همچنین هزینه‌های لجستیک به‌طور متوسط حدود ۴۰ درصد کاهش یافته است. آنچه واقعاً چشمگیر است، نحوه مدیریت این سیستم‌های هوشمند در عملیات روزمره است. این سیستم‌ها بدون دخالت انسانی دستورات خرید را تنظیم مجدد می‌کنند و موجودی انبارها را بازچینمانی می‌کنند و حتی در شرایط کمبود ناگهانی یا افزایش غیرمنتظره تقاضای مشتریان، بیش از ۹۵ درصد از اوقات سوابق موجودی را دقیق نگه می‌دارند.

بهبود پاسخگویی از سر تا سر فرآیند از طریق فناوری‌های هوشمند

سیستم‌های ردیابی مبتنی بر اینترنت اشیا و پیگیری قطعات با استفاده از فناوری بلاکچین به شرکت‌ها امکان می‌دهند تا تمام فعالیت‌های زنجیره تأمین خود را به طور کامل زیر نظر داشته باشند. مثال بزنیم به اتفاقی که سال گذشته در اعتصاب بندر رخ داد، جایی که یک تولیدکننده الکترونیک مصرفی با تأخیر در حمل و نقل مواجه شد. این شرکت تنها چهار ساعت پس از ظهور مشکلات از نرم‌افزار مسیریابی هوشمند استفاده کرد تا تأمین‌کنندگان جایگزین پیدا کند و حدود ۲٫۸ میلیون دلار جلوی ضرر آن را گرفت. این نوع فناوری‌ها به کارخانه‌ها این امکان را می‌دهند که برنامه‌های ذخیره خود را بسیار سریع‌تر از قبل اجرا کنند. بیشتر عملیات سنتی حدود ۱۱ روز طول می‌کشد تا به اختلالات واکنش نشان دهند، اما با این ابزارهای جدید، تولیدکنندگان اغلب می‌توانند در عرض تنها سه روز اقدام کنند. این سرعت عمل هنگامی که مشکلات زنجیره تأمین به صورت غیرمنتظره رخ می‌دهند، تفاوت بزرگی ایجاد می‌کند.

ساخت زنجیره‌های تأمین مقاوم برای تولید سالانه بیش از ۱۰ میلیون واحد

راهبردهای حفظ قابلیت اطمینان در مقیاس بزرگ

برای تولید انبوه OEM، شرکت‌ها باید ریسک‌های احتمالی را در تمام سطوح زنجیره تولید خود مشخص کنند. بهترین تولیدکنندگان حتی در حجم‌های بالای ۱۰ میلیون واحدی نیز به حدود ۹۹٫۶٪ تحویل به موقع دست می‌یابند. آن‌ها این کار را با تهیه قطعات کلیدی از چندین تأمین‌کننده، استفاده از هوش مصنوعی برای تشخیص تغییرات تقاضا و تنظیم اهداف تولید هر ساعت، و همچنین تنظیم خودکار سطح موجودی ایمنی در صورت بروز مشکلات سیاسی یا جغرافیایی که بر زنجیره تأمین تأثیر می‌گذارد، انجام می‌دهند. بر اساس یافته‌های اخیر گزارش انعطاف‌پذیری زنجیره تأمین در سال ۲۰۲۴، کارخانه‌هایی که تأمین‌کنندگان خود را به صورت بلادرنگ پایش می‌کنند، حدود ۳۸٪ کاهش در تأخیر در ارسال‌ها نسبت به واحدهایی داشته‌اند که به رویکردهای سنتی چسبیده‌اند. این بهبودها اهمیت دارند، زیرا تحویل به موقع مشتریان را راضی نگه می‌دارد و جایگاه بازاری را حفظ می‌کند.

برنامه‌های توزیع جهانی سفارشی برای مشتریان OEM با حجم بالا

شرکت‌های تولیدی که قابلیت مقیاس‌پذیری دارند، با اجرای راه‌حل‌های سفارشی‌سازی‌شده برای مکان‌های خاص به نتایج خوبی دست می‌یابند. این راه‌حل‌ها شامل ایجاد مراکز تأمین منطقه‌ای با فضاهای انبارداری مستقر، استفاده از الگوریتم‌های هوشمند برای تخصیص حمل‌ونقل‌کنندگان به‌منظور کاهش ترافیک در بنادر و ایجاد مسیرهای ویژه برای محموله‌های فوری که قبلاً از گمرک عبور کرده‌اند، می‌شود. تولیدکنندگان پیشرو شروع به طراحی مسیرهای کم‌کربن در برنامه‌های توزیع خود کرده‌اند. این رویکرد زمان تحویل را حدود ۱۵ درصد کاهش می‌دهد و در عین حال استانداردهای مهم ESG را رعایت می‌کند. برای شرکت‌هایی که سالانه بیش از دو میلیارد دلار کالا از طریق شبکه‌های OEM منتقل می‌کنند، این بهبودها نقش تعیین‌کننده‌ای در رقابت‌پذیری و انطباق با قوانین دارند.