Jithendra Palasagaram, Part Analytics首席执行官兼创始人
直接采购材料比以往任何时候都更具挑战性。如果一家制造商拥有其产品所需的99%的零部件，但由于短缺，只能找到1%的零部件，那么生产就会完全脱轨，需要花费更多的时间(和金钱)才能回到正轨。15周的交货周期已经变成了50周，最糟糕的是，公司正面临劳动力短缺的问题，因为他们想尽一切办法把产品送到消费者手中。每天都有新的难题。
企业需要专门的技术来应对如此混乱的供应链环境。为了更多地了解制造商的困境和技术需求，我们采访了Jithendra Palasagaram的首席执行官和创始人部分分析，为直接采购材料提供了人工智能供应管理解决方案。
部分分析以提供统一的供应设计平台而闻名，该平台将人工流程数字化，并协调来自不同来源的数据，以帮助制造商优化成本，发现供应风险并加速新产品开发。
我们问他:
电脑芯片的短缺似乎是目前电子产品市场最大的风险，你如何建议你的客户?
他解释说:“部分失衡来自电子产品制造商的投资意愿。”“芯片制造商已经将更多的供应用于那些占需求约70%并带来最高业务量的业务(主要是智能手机和数据中心技术等消费电子产品)——所有这些都需要尖端的晶圆技术。用于工业、汽车、电信和基础设施行业的小批量电子产品通常需要较旧的晶圆技术，晶圆制造商不太倾向于投资这种技术。这给我们的全球供应链带来了很多风险，比如延迟了汽车或医疗设备的供应。当你再加上新冠疫情导致全球半导体管道的主要参与者出现劳动力短缺和工厂关闭这一事实时，你就会出现大规模的全球性中断。
除了半导体之外，市场状况和对旧半导体技术的投资不足导致了不同商品的短缺(如mcu、显示驱动器、分立器件、模拟器件)。即使OEM或EMS公司在材料清单上列出了多个制造商或零件号，由于潜在的产能挑战和对旧技术的投资减少，他们仍然面临短缺。
“在2020年之前，买家可能会花5%到10%的时间来解决零件短缺问题。现在他们要花50%到60%甚至更多的时间去追逐零件。这已经成为他们每天做的第一件事，一次检查一个分销商或零件，看看零件是否有库存。
“总的来说，我们建议我们的客户或任何组织采取多管齐下的方法来应对这些挑战:
- 在供应链上寻找可用的零件
- 为可用性而设计，或者更广泛意义上的为供应而设计，通过使用旧技术重新设计产品sku
- 获得准确和长期的预测，以确保供应
- 与零部件原始设备制造商建立关系，并对长期供应协议持开放态度
- 采用供应管理平台(如Part Analytics)，可以更高效、更可扩展地搜索零件，并通过在设计过程早期提供主动的洞察来实现供应设计
“例如，我们的客户发现零件短缺升级减少了20%至50%，通过我们的解决方案从授权经销商那里购买零件节省了数百万美元，而不是通过经纪人支付10倍至50倍的价格。他们已经不再浪费那么多时间去追求那些不可用的部分或不可用的等价物。”
似乎许多制造商在管理直接材料采购时采用手工或旧流程，这会带来什么样的问题?
“挑战，”他说，“是沟通的中断。原始设备制造商、EMS公司、分销商和组件制造商都在各种ERP或PLM系统中工作，这产生了许多问题。
“PLM和ERP系统没有任何问题。他们有自己的目的;他们管理BOM管理、变更控制和PO管理等活动。他们的不足之处在于在整个产品生命周期中解决“为供应而设计”活动的需求;工程和采购团队使用电子表格来管理新产品成本和风险管理，供应商协作(RFQs，季度定价)，并获得可用性、定价和交货时间的市场数据。他们最终都从内部系统导出静态BOM或组件使用数据，并通过电子邮件与供应商共享，以获得可用性、交货时间和定价信息——所有这些都可能迅速变化。
“真正的问题是，目前市场上现有的解决方案(plm、erp、S2P套件等)并不是为直接采购材料而构建的。供应链的所有层面都应该对供应可用性和价格有一个持续的、动态的脉动，因为直接采购，变化是不断的。”
新冠肺炎疫情考验了供应链的应变能力，那么良好的数据和分析如何帮助企业应对挑战?
“首先要问的问题是:‘我们能访问或看到数据吗?许多原始设备制造商依赖于EMS供应商或合同制造商来管理一级以下的供应链或供应商在零部件层面的供应链。他们现在需要更好地了解他们在成本上花了多少钱，或者他们产品中最低成分的风险变量是什么，因为这些都会影响他们的收入。即使是一个只有10美分的小组件，也会使数百万美元的收入面临风险，并可能完全停止生产。
“一旦他们有了数据，问题就变成了:‘我们有太多数据，却不知道该怎么处理。那就是数据分析和洞察力开始发挥作用．那些拥有良好数据和分析能力的公司能够在每次交货期或库存变化时更好地调整和提前解决问题。我们自己的客户可以自动查看大规模零件的可用性，从而提高他们的速度和整体运营。
“关键是要理解来自不同来源的所有数据，以便将数据置于背景中，并实现明智的决策。另一个重要方面是不同利益相关者(内部、客户和供应商)之间的协作;基于敏捷原则的新技术正在被引入市场，以应对这些挑战。
“基于云的SaaS平台，如Part Analytics IQ平台，允许组织迈出一小步，并在几天或几周内运行概念验证来展示价值。这与复杂的PLM/ERP实施可能需要几个月或几年的时间是完全不同的。”
你们向Part Analytics IQ平台添加了哪些新模块?
花很重要Part Analytics提供的模块，但更多的项目正在进行中。因此，我们有兴趣了解更多:BOM IQ(零件支出分析)，执行IQ(仪表板和kpi)和零件IQ(零件数据库)。
“去年我们增加了两个新模块:Category IQ和RFQ IQ。凭借这一点，我们的IQ平台为制造企业提供了全面的“供应设计”解决方案。我们还在Part IQ中添加了额外的功能，为大规模的新库存提供实时可见性和自动警报，以解决电子行业面临的严重组件短缺问题。
“有了Category IQ，商品团队就可以获得消费信息，并通过自动数据清理、消费分类、洞察和建议行动提供情报。他们可以根据市场、社区基准和替代来源查看投资组合级别的节省机会，并根据可用性、交货时间、生命周期、合规性和原产国数据查看前瞻性风险洞察。
“有了RFQ IQ，采购团队可以为包含少量零件的简单项目举办采购活动，也可以为包含数千个项目和10个供应商的复杂项目举办采购活动。我们的RFQ IQ模块具有高度可配置的功能，可以设置定制的投标模板和分析来分析投标和奖励业务。
“总而言之，我们正在帮助组织对其设计和采购流程进行数字化转型，以主动管理供应风险，优化成本，并通过更有效地大规模解决关键部件短缺问题来帮助降低收入风险。”
这个品牌工作室的帖子是用部分分析．
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