การผลิตให้ผู้ผลิตอุปกรณ์ดั้งเดิม: กำลังการผลิตรายปีมากกว่า 10 ล้านหน่วย รับประกันการจัดส่งที่รวดเร็ว

ความต้องการของตลาดที่เพิ่มสูงขึ้นต่อความเร็วในการผลิตแบบ OEM

ในภาคส่วนต่างๆ เช่น อุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์สำหรับผู้บริโภคและการผลิตรถยนต์ บริษัทต่างๆ กำลังเห็นความจำเป็นในการลดระยะเวลาการผลิตให้เร็วขึ้นประมาณ 34% เมื่อเทียบกับมาตรฐานในปี 2020 ตามรายงานล่าสุดของเดโลอิท เหตุใดจึงเป็นเช่นนั้น? เพราะผลิตภัณฑ์ไม่สามารถคงความเกี่ยวข้องได้นานเหมือนแต่ก่อน และลูกค้าต้องการสิ่งที่ต้องการทันที การผลิตที่สามารถทันกับกำหนดเวลาการส่งมอบของผู้ผลิตอุปกรณ์ดั้งเดิม (OEM) ที่รวดเร็วเหล่านี้ มักจะรักษากลุ่มลูกค้าไว้ได้ดีกว่า โดยบางการศึกษาแสดงให้เห็นว่าอัตราการรักษาลูกค้าสูงเกือบสองเท่าเมื่อบริษัทสามารถเข้าสู่ตลาดได้ทันตามกำหนดเวลาที่คับแค้น แรงกดดันในการเร่งความเร็วจึงมีความสำคัญอย่างยิ่งสำหรับผลิตภัณฑ์บางประเภทที่ต้องได้รับการอนุมัติจากรัฐบาลก่อนการเปิดตัว หรือสินค้าที่ต้องเปิดตัวพร้อมกันในหลายประเทศทั่วโลก

ความสามารถในการผลิตที่สามารถขยายขนาดได้ในฐานะข้อได้เปรียบในการแข่งขัน

ความสามารถในการขยายขนาดการดำเนินงานทำให้พันธมิตรผู้ผลิตอุปกรณ์ดั้งเดิม (OEM) มีความยืดหยุ่นในการปรับระดับการผลิตขึ้นหรือลงประมาณร้อยละ 40 ภายในระยะเวลาหนึ่งเดือน ซึ่งเป็นประโยชน์เมื่อเกิดปัญหาในห่วงโซ่อุปทาน โรงงานที่ผลิตมากกว่า 10 ล้านหน่วยต่อปีโดยทั่วไปจะประหยัดต้นทุนได้ประมาณร้อยละ 18 ต่อสินค้าแต่ละชิ้น เนื่องจากสามารถแบ่งปันงานด้านวิศวกรรมระหว่างโครงการต่างๆ ได้ และซื้อวัสดุในปริมาณมาก สินค้าแบรนด์ที่เปิดตัวผลิตภัณฑ์ใหม่ๆ โดยเฉพาะที่มีความต้องการผันแปรอย่างมาก พบว่าความยืดหยุ่นในลักษณะนี้มีความสำคัญอย่างยิ่ง ลองพิจารณาสินค้าเช่น อุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ที่ขายดีในช่วงฤดูกาลเฉพาะ หรืออุปกรณ์ทางการแพทย์ที่จำเป็นในช่วงวิกฤตสุขภาพ เมื่อไม่มีใครสามารถคาดการณ์ความต้องการที่เพิ่มขึ้นอย่างฉับพลันได้

กรณีศึกษา: ลดเวลาออกสู่ตลาดได้เร็วขึ้น 40% ด้วยพันธมิตร OEM ที่มีผลผลิตมากกว่า 10 ล้านหน่วย

บริษัทหนึ่งในอุตสาหกรรมสินค้าอิเล็กทรอนิกส์สำหรับผู้บริโภคสามารถลดระยะเวลาการพัฒนาหูฟังจากเดิม 14 เดือนอันยาวนาน เหลือเพียง 8.4 เดือน หลังจากเริ่มทำงานร่วมกับผู้ผลิตชิ้นส่วนรายใหญ่ (OEM) ที่ดำเนินการสายการประกอบแบบขนานไม่น้อยกว่า 62 สาย ในหลายสถานที่ การทำงานร่วมกันของแผนกวิศวกรรมทำให้จำนวนรุ่นต้นแบบที่ต้องใช้ลดลงประมาณครึ่งหนึ่ง เมื่อเริ่มนำระบบ CAD และ CAM มารวมเข้าด้วยกันแบบเรียลไทม์ในช่วงการออกแบบ ขณะเดียวกัน ขั้นตอนการทดสอบมาตรฐานยังช่วยลดเวลาที่สูญเปล่าไปกว่า 300 ชั่วโมง จากการทดสอบความสอดคล้องซ้ำซ้อนที่เคยเกิดขึ้นมาก่อน นอกจากนี้ เนื่องจากผู้ผลิตชิ้นส่วนรายใหญ่มีข้อตกลงด้านการจัดหาวัตถุดิบกับผู้ผลิตโพลิเมอร์ในเอเชียอยู่แล้ว ทำให้การได้มาซึ่งชิ้นส่วนเพื่อเข้าสู่กระบวนการผลิตเร็วขึ้นประมาณ 22 วัน เมื่อเทียบกับวิธีการเดิม

แนวโน้ม: ความนิยมที่เพิ่มขึ้นต่อผู้ผลิตชิ้นส่วนรายใหญ่ (OEM) ที่มีขีดความสามารถการผลิตประจำปี 10 ล้านหน่วยขึ้นไป

ปัจจุบันผู้เชี่ยวชาญด้านการจัดซื้อ 58% กำหนดให้มีขีดความสามารถขั้นต่ำรายปีของผู้ผลิตอุปกรณ์ดั้งเดิม (OEM) เพิ่มขึ้นจาก 29% ในปี 2019 (Gartner 2024) การเปลี่ยนแปลงนี้สะท้อนถึงข้อได้เปรียบทวีคูณของพันธมิตรที่พิสูจน์แล้วว่าสามารถผลิตในปริมาณมาก: สถานประกอบการที่ผลิต 8–12 ล้านหน่วยต่อปีแสดงอัตราความผิดพลาดที่สม่ำเสมอดีกว่า 37% เมื่อเทียบกับการดำเนินงานขนาดเล็ก พร้อมสายการผลิตเฉพาะที่ทำงานตลอด 24 ชั่วโมง 7 วันต่อสัปดาห์สำหรับลูกค้าสำคัญ

การคาดการณ์ความต้องการและการวางแผนการผลิตแบบเรียลไทม์

การใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เพื่อการวางแผนปริมาณอย่างแม่นยำ

พันธมิตรการผลิต OEM ในปัจจุบันกำลังหันไปใช้อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อวิเคราะห์แนวโน้มยอดขายในอดีต ตรวจสอบวัสดุที่มีอยู่ และติดตามการเปลี่ยนแปลงของความต้องการตามฤดูกาล ตามรายงานศักยภาพการผลิตวัสดุปี 2023 บริษัทที่ใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์สามารถลดข้อผิดพลาดในการวางแผนการผลิตได้ประมาณ 30% ในขณะที่ยังคงรักษาระยะเวลาการผลิตให้ตรงตามกำหนดได้ถึงประมาณ 98% ของเวลา เมื่อผู้ผลิตเปรียบเทียบการคาดการณ์จากตัวแทนจัดจำหน่ายกับข้อมูลยอดขายจริงที่เข้ามาแบบเรียลไทม์ พวกเขาสามารถเคลื่อนย้ายสินค้าไปยังภูมิภาคต่างๆ ได้ล่วงหน้า บางครั้งก่อนที่จะเกิดคลื่นความต้องการสั่งซื้อขนาดใหญ่หลายสัปดาห์ สิ่งนี้ทำให้พวกเขามีข้อได้เปรียบอย่างแท้จริงในการตอบสนองความต้องการของลูกค้าโดยไม่ต้องผลิตเกินหรือขาดแคลนสินค้า

การปรับสมดุลการใช้กำลังการผลิตกับความผันผวนของตลาด

ความสามารถในการจัดสรรกำลังการผลิตอย่างยืดหยุ่นคือสิ่งที่ทำให้บริษัทชั้นนำแตกต่างจากบริษัทที่ติดกับตัวเลือกที่จำกัดเมื่อซัพพลายเชนเกิดความผันผวน ผู้ผลิตชั้นนำจำนวนมากเก็บพื้นที่สำรองไว้ประมาณ 15 ถึง 20 เปอร์เซ็นต์ในกระบวนการดำเนินงานของตนเพื่อรับมือเหตุฉุกเฉิน ในขณะที่บางรายได้นำระบบการผลิตแบบโมดูลาร์มาใช้ ซึ่งช่วยให้สามารถผลิตสินค้าเฉพาะชนิดได้เร็วขึ้นตามความต้องการ ยกตัวอย่างวิกฤติชิปในปี 2022 ผู้เล่นรายใหญ่สามารถปรับเปลี่ยนความสามารถในการขึ้นรูปพลาสติกแบบฉีดได้ราว 40% ไปยังผู้ผลิตอุปกรณ์ทางการแพทย์ภายในเวลาเพียงสามวันเท่านั้น พวกเขาทำสำเร็จด้วยสิ่งที่เรียกว่า การวางแผนทรัพยากรแบบไดนามิก (dynamic resource mapping) ซึ่งโดยพื้นฐานหมายถึง พวกเขาสามารถเคลื่อนย้ายทรัพยากรไปยังจุดที่มีความต้องการพุ่งสูงขึ้นอย่างไม่คาดคิดได้อย่างรวดเร็ว

การจัดตารางงานและการมองเห็นแบบเรียลไทม์ในสายการผลิต OEM ที่มีปริมาณสูง

หอควบคุมในระบบคลาวด์ช่วยให้ผู้ผลิตสามารถมองเห็นภาพรวมของระบบการผลิตขนาดใหญ่ได้อย่างต่อเนื่อง ซึ่งมักจัดการกับหน่วยผลิตนับล้านต่อปี ยกตัวอย่างผู้ผลิตชิ้นส่วนยานยนต์รายใหญ่รายหนึ่ง ที่สามารถลดค่าใช้จ่ายด้านการจัดส่งเร่งด่วนลงได้ถึง 2.8 ล้านดอลลาร์ หลังจากนำเครื่องมือติดตามกระบวนการทำงานอัจฉริยะที่ขับเคลื่อนด้วยเทคโนโลยี IoT มาใช้งาน ระบบเหล่านี้จะปรับคำสั่งการผลิตโดยอัตโนมัติเมื่อการจัดส่งล่าช้า เปลี่ยนการใช้งานเครื่องจักรเมื่อมีข้อขัดข้องเกิดขึ้นอย่างไม่คาดคิด และแจ้งอัปเดตเวลาการจัดส่งให้ทุกฝ่ายทราบพร้อมกันผ่านอินเทอร์เฟซลูกค้าต่างๆ ประโยชน์ที่ได้คือ บุคลากรจัดซื้อสามารถค้นหาผู้จัดจำหน่ายทางเลือกได้เร็วขึ้นมาก ประมาณเร็วกว่ากำหนด 8 ถึง 12 ชั่วโมง เมื่อเทียบกับรายงานรายสัปดาห์แบบดั้งเดิมที่เคยใช้กัน

ประสิทธิภาพในการดำเนินงาน: การกำจัดความล่าช้าในการผลิต OEM

หลักการผลิตแบบลีนในโรงงาน OEM ที่มีกำลังการผลิตสูง

ผู้ผลิต OEM ที่มีปริมาณการผลิตสูงสามารถทำให้รอบการผลิตเร็วขึ้น 18–22% โดยการนำหลักการแบบลีน เช่น การจัดทำแผนผังลำดับคุณค่า (value stream mapping) และระเบียบ 5S มาใช้ งานศึกษาปี 2024 เกี่ยวกับกลยุทธ์ความยืดหยุ่นในการผลิตได้ระบุคันโยกปฏิบัติการหลักสามประการที่พิสูจน์แล้วว่าสามารถลดความล่าช้าได้:

บทบาทของระบบอัตโนมัติในการลดคอขวดและเพิ่มอัตราการผลิต

สายการประกอบอัตโนมัติที่ติดตั้งเซ็นเซอร์ IoT สามารถป้องกันการหยุดชะงักของการผลิตได้ถึง 92% ผ่านการแจ้งเตือนการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ เมื่อรวมกับกระบวนการแบบเลียน (lean workflows) หุ่นยนต์สามารถใช้งานได้ตลอด 24 ชั่วโมง 7 วันต่อสัปดาห์ โดยมีอัตราการใช้งานเกิน 85% ในโรงงาน OEM ระดับต้น ๆ ซึ่งสูงกว่ากระบวนการที่ใช้มนุษย์ถึง 37%

การบริหารความเสี่ยงระหว่างการมีกำลังการผลิตเกินกับการใช้งานไม่เต็มที่

ผู้ผลิตชั้นนำรักษาระดับการใช้กำลังการผลิตพื้นฐานไว้ที่ 70–80% โดยเก็บสำรองไว้ 20% เพื่อรับมือกับความต้องการที่เพิ่มขึ้น การวิเคราะห์ขั้นสูงสามารถทำนายความต้องการวัสดุได้อย่างแม่นยำถึง 94% ช่วยให้ผู้ผลิตหลีกเลี่ยงค่าใช้จ่ายจากอุปกรณ์ที่ว่างงานในอัตรา 1.2 ล้านดอลลาร์สหรัฐต่อเดือน และป้องกันไม่ให้เกิดการขาดสต็อกซึ่งทำให้คำสั่งซื้อ 12% ล่าช้า

ปัญญาประดิษฐ์และระบบอัตโนมัติ: ขับเคลื่อนห่วงโซ่อุปทาน OEM ให้มีความยืดหยุ่นตอบสนองได้ดี

การบูรณาการระบบอัตโนมัติเพื่อให้ได้ผลผลิตที่สม่ำเสมอและสามารถขยายขนาดได้

โรงงานผลิตแบบ OEM ในปัจจุบันพึ่งพาหุ่นยนต์และเครื่องจักรที่ควบคุมด้วยปัญญาประดิษฐ์ (AI) อย่างหนัก เพื่อให้สามารถดำเนินการได้ตลอดทั้งวันทั้งคืนโดยไม่หยุดพัก สิ่งนี้ช่วยลดความล่าช้าที่เกิดขึ้นเมื่อมนุษย์ต้องเข้ามาดำเนินการเอง ตัวเลขพูดได้เองอย่างแท้จริง เพราะระบบอัตโนมัติสามารถรักษาระดับความสม่ำเสมอได้ประมาณ 99.8% ระหว่างการผลิตแต่ละครั้ง แม้จะผลิตมากกว่าครึ่งล้านชิ้นในคราวเดียวกัน ซึ่งหมายความว่าโรงงานสามารถเพิ่มปริมาณการผลิตได้โดยไม่สูญเสียการควบคุมคุณภาพ ตามรายงานการวิจัยบางฉบับจากสถาบันไคเซ็นในปี 2024 การใช้ระบบที่กล่าวถึงสามารถลดข้อผิดพลาดที่เกิดจากมนุษย์ลงได้ประมาณสองในสาม เมื่อเทียบกับวิธีการแบบดั้งเดิม นอกจากนี้ยังมีสิ่งที่น่าทึ่งอยู่อย่างหนึ่ง คือ อุปกรณ์ยุคใหม่สามารถสลับไปมาระหว่างผลิตภัณฑ์ต่าง ๆ ได้อย่างรวดเร็ว โรงงานส่วนใหญ่รายงานว่าสามารถจัดระเบียบสายการประกอบใหม่ทั้งหมดได้ภายในเวลาไม่ถึง 90 นาที เมื่อต้องเริ่มผลิตสินค้าชนิดใหม่

การคาดการณ์และการติดตามสินค้าคงคลังโดยอาศัยปัญญาประดิษฐ์

ระบบการเรียนรู้ของเครื่องในยุคปัจจุบันจะพิจารณาข้อมูลต่าง ๆ มากมายเมื่อต้องการทำนายว่าลูกค้าจะต้องการอะไรในเดือนหน้า โดยวิเคราะห์ระยะเวลาที่ผู้จัดส่งใช้ในการส่งสินค้า ติดตามสิ่งที่ผู้จัดจำหน่ายขาย และแม้แต่ปัจจัยอย่างความตึงเครียดทางการเมืองที่อาจส่งผลต่อห่วงโซ่อุปทาน ผลลัพธ์ที่ได้คือ การพยากรณ์ความต้องการที่มีความแม่นยำประมาณ 92% ในส่วนใหญ่ของเวลา ตามรายงานล่าสุดจาก IBM ปี 2024 ที่ศึกษาการดำเนินงานด้านการผลิตขนาดใหญ่ บริษัทที่ใช้ปัญญาประดิษฐ์ในการทำนายเหล่านี้พบว่าข้อผิดพลาดในการพยากรณ์ลดลงระหว่าง 30 ถึง 50 เปอร์เซ็นต์ ค่าใช้จ่ายด้านโลจิสติกส์ก็ลดลงโดยเฉลี่ยประมาณ 40% สิ่งที่น่าประทับใจเป็นพิเศษคือ ระบบอัจฉริยะเหล่านี้สามารถจัดการปฏิบัติการประจำวันได้อย่างไร โดยปรับคำสั่งซื้อและจัดเรียงสต็อกในคลังสินค้าใหม่โดยไม่ต้องมีมนุษย์เข้ามาเกี่ยวข้อง ทำให้ข้อมูลสต็อกคงเหลือถูกต้องมากกว่า 95% ของเวลา แม้จะเผชิญกับภาวะขาดแคลนอย่างฉับพลันหรือความต้องการของลูกค้าที่เพิ่มขึ้นอย่างไม่คาดคิด

การเสริมสร้างความรวดเร็วตลอดกระบวนการด้วยเทคโนโลยีอัจฉริยะ

ระบบติดตามย้อนกลับที่ขับเคลื่อนด้วย IoT และการติดตามชิ้นส่วนโดยใช้เทคโนโลยีบล็อกเชน ทำให้บริษัทสามารถมองเห็นทุกสิ่งที่เกิดขึ้นตลอดห่วงโซ่อุปทานของตนได้อย่างชัดเจน ตัวอย่างเช่น เหตุการณ์ที่เกิดขึ้นในระหว่างการนัดหยุดงานท่าเรือเมื่อปีที่แล้ว ซึ่งผู้ผลิตอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์สำหรับผู้บริโภคเผชิญกับความล่าช้าในการจัดส่ง สิ่งที่บริษัทนี้ทำคือใช้ซอฟต์แวร์การกำหนดเส้นทางอัจฉริยะเพื่อค้นหาซัพพลายเออร์ทางเลือกภายในเวลาเพียง 4 ชั่วโมงหลังจากที่ปัญหาเริ่มปรากฏขึ้น ช่วยประหยัดเงินได้ประมาณ 2.8 ล้านดอลลาร์สหรัฐ ซึ่งมิเช่นนั้นคงสูญเสียไป เทคโนโลยีเหล่านี้ทำให้โรงงานสามารถดำเนินแผนสำรองได้รวดเร็วกว่าเดิมมาก ในขณะที่การดำเนินงานแบบดั้งเดิมส่วนใหญ่ต้องใช้เวลาประมาณ 11 วันกว่าจะตอบสนองต่อความผิดปกติได้ แต่ด้วยเครื่องมือใหม่เหล่านี้ ผู้ผลิตมักสามารถดำเนินการได้ภายใน 3 วัน ความเร็วระดับนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งเมื่อเกิดปัญหาในห่วงโซ่อุปทานขึ้นอย่างไม่คาดคิด

การสร้างห่วงโซ่อุปทานที่ยืดหยุ่นสำหรับการผลิตประจำปีมากกว่า 10 ล้านหน่วย

กลยุทธ์ในการรักษาระดับความน่าเชื่อถือในการดำเนินงานขนาดใหญ่

สำหรับการผลิตในปริมาณมากสำหรับผู้ผลิตอุปกรณ์ดั้งเดิม (OEM) บริษัทต่างๆ จำเป็นต้องวางแผนความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นในทุกระดับของห่วงโซ่การผลิตของตน ผู้ผลิตชั้นนำสามารถส่งมอบตรงเวลาได้ประมาณ 99.6% แม้จะจัดการปริมาณการผลิตมากกว่า 10 ล้านหน่วย โดยการจัดหาชิ้นส่วนสำคัญจากผู้จัดจำหน่ายหลายราย ใช้ปัญญาประดิษฐ์ในการตรวจจับการเปลี่ยนแปลงของความต้องการและปรับเป้าหมายการผลิตทุกชั่วโมง รวมถึงปรับระดับสต็อกสำรองโดยอัตโนมัติเมื่อมีปัญหาทางการเมืองหรือภัยธรรมชาติที่ส่งผลกระทบต่อห่วงโซ่อุปทาน ตามผลการศึกษาล่าสุดจากรายงานความยืดหยุ่นของห่วงโซ่อุปทานในปี 2024 โรงงานที่ตรวจสอบผู้จัดจำหน่ายแบบเรียลไทม์มีจำนวนการจัดส่งล่าช้าลดลงประมาณ 38% เมื่อเทียบกับโรงงานที่ยังคงใช้วิธีการแบบดั้งเดิม การปรับปรุงเหล่านี้มีความสำคัญเพราะการส่งมอบตรงเวลาช่วยให้ลูกค้าพึงพอใจและรักษาตำแหน่งในตลาดไว้ได้

โปรแกรมการจัดจำหน่ายทั่วโลกแบบเฉพาะสำหรับลูกค้า OEM ที่มีปริมาณการสั่งซื้อสูง

ความร่วมมือด้าน OEM ที่สามารถขยายขนาดได้ดีจะใช้แนวทางแก้ไขที่ปรับให้เหมาะสมกับแต่ละพื้นที่เฉพาะ โดยรวมถึงการจัดตั้งศูนย์กระจายสินค้าระดับภูมิภาคพร้อมพื้นที่จัดเก็บภายใต้ระบบบอนด์ การใช้อัลกอริธึมอัจฉริยะเพื่อกำหนดผู้ให้บริการขนส่งที่ช่วยลดปัญหาการจราจรติดขัดที่ท่าเรือ และการสร้างช่องทางพิเศษสำหรับการจัดส่งด่วนที่ผ่านการตรวจปล่อยจากศุลกากรแล้ว ผู้ผลิตชั้นนำเริ่มออกแบบเส้นทางที่ประหยัดคาร์บอนเข้าไว้ในแผนการจัดจำหน่ายของตนอย่างเป็นระบบ แนวทางนี้ช่วยลดระยะเวลาการจัดส่งลงประมาณ 15% ในขณะเดียวกันก็สามารถปฏิบัติตามมาตรฐาน ESG ที่สำคัญได้อย่างเคร่งครัด สำหรับบริษัทที่จัดส่งสินค้าผ่านเครือข่าย OEM มูลค่ามากกว่าสองพันล้านดอลลาร์สหรัฐต่อปี การปรับปรุงเหล่านี้ถือเป็นปัจจัยสำคัญที่ทำให้สามารถคงความสามารถในการแข่งขันและปฏิบัติตามกฎระเบียบได้