Reklama
Dołącz do liderów przyszłości i zdobądź przewagę! Sprawdź najnowszą ofertę subskrypcji
Łańcuchy dostaw i logistyka

Ryzyko: niedoceniany wymiar łańcucha dostaw

1 listopada 2010 10 min czytania
Antoni Bielewicz
Ryzyko: niedoceniany wymiar łańcucha dostaw

Skuteczne zarządzanie łańcuchem dostaw w coraz bardziej złożonym i zintegrowanym świecie wymaga innego spojrzenia na zdarzenia, które mogą zdestabilizować relacje z kooperantami, klientami i konkurentami.

Skalę zagrożeń, przed jakimi stają dziś przedsiębiorstwa, doskonale ilustruje sytuacja, jaka zapanowała w Europie po kwietniowym wybuchu uśpionego od 187 lat wulkanu, położonego w rejonie islandzkiego lodowca Eyjafjallajökull. Erupcja zmusiła większość krajów Unii Europejskiej do zamknięcia przestrzeni powietrznej. W ciągu siedmiu dni odwołano ponad 100 tysięcy lotów dla ponad 10 milionów pasażerów.

Jednak paraliż odczuli nie tylko podróżujący i linie lotnicze, lecz także władze i mieszkańcy miast, obok których położone są lotniska. Jak wynika z szacunków Oxford Economics, światowe koszty wstrzymania ruchu lotniczego po wybuchu wyniosły blisko 5 miliardów dolarów. Lotnictwo straciło 2,2 miliarda dolarów, a straty poniesione w wyniku spadku ruchu turystycznego wyniosły 1,6 miliarda dolarów. Paraliż przestrzeni powietrznej dotknął także przedsiębiorstwa, które w swoich łańcuchach dostaw wykorzystują transport lotniczy. BMW z powodu wyczerpania zapasów musiało wstrzymać produkcję w trzech zakładach i straciło z tego powodu prawie pół miliarda dolarów.

Poznaj przyczyny zaskakujących strat

Dlaczego wstrzymanie ruchu lotniczego po erupcji islandzkiego wulkanu spowodowało tak wielkie straty ekonomiczne? Zdaniem ekspertów z firmy Accenture1, jest to związane z dwoma nowymi trendami gospodarczymi. Po pierwsze, z upowszechnieniem w przedsiębiorstwach rozwiązań logistycznych, które umożliwiają dostarczanie surowców i podzespołów bezpośrednio na linię produkcyjną i „dokładnie na czas” (metoda JET – just‑in‑time). Maksymalne zwiększenie efektywności łańcuchów dostaw i wyraźne ograniczenie kapitału zamrożonego w magazynowanych zapasach zmniejszyły odporność firm na nawet minimalne zaburzenia dostaw. Po drugie, z efektem rozproszenia geograficznego procesów wytwarzania i zlecania realizacji prac przedsiębiorstwom w odległych krajach o niskich kosztach pracy (offshoring). Tylko w latach 1995 – 2007 liczba zagranicznych placówek dużych, światowych firm o przychodach przekraczających 500 milionów dolarów rocznie wzrosła trzykrotnie, z 265 tysięcy do 790 tysięcy2. W efekcie trudno dziś znaleźć towar, który nie zawierałby w sobie komponentów wytworzonych w odległych geograficznie miejscach na świecie.

Skutkiem ubocznym nasilenia się wspomnianych trendów jest wzrost ryzyka prowadzenia działalności gospodarczej. „Ryzyko stało się zjawiskiem globalnym. Wyraźnie rośnie znaczenie tzw. ryzyka systemowego, oddziałującego na różne procesy organizacji”, mówił podczas XX Forum Ekonomicznego w Krynicy Dariusz Cypcer, dyrektor w dziale doradztwa konsultingu PwC (firmy znanej wcześniej jako PricewaterhouseCoopers). Z ryzykiem systemowym, określanym także często mianem ryzyka kaskadowego, mamy do czynienia między innymi w sytuacji, gdy odległe wydarzenia wywołują ciąg kolejnych przynoszących stratę poszczególnym przedsiębiorstwom lub wręcz całym branżom, tak jak wybuch wulkanu spowodował utratę przychodów firm, których łańcuch dostaw był oparty na lotnictwie, i które nie miały alternatywnych scenariuszy działania.

Obserwuj otoczenie i chroń firmę

Jak prognozować i zapobiegać powstawaniu ryzyka tego typu? Zdaniem Erica Lamarre’a i Martina Merglera z firmy McKinsey3, jedynym sposobem na ograniczenie tego rodzaju niepewności jest systematyczna analiza zdarzeń w całym łańcuchu wartości, obejmującym konkurentów, dostawców, klientów i kanały dystrybucji. Niestety, większość firm monitoruje tylko bezpośrednie zagrożenia stojące przed organizacją, nie zwracając uwagi na pośrednie czynniki ryzyka, które mogą mieć podobne lub nawet większe znaczenie dla funkcjonowania firmy.

Zapobieganie ryzyku o charakterze kaskadowym wymaga rozszerzenia systemu monitoringu o zagrożenia, które powstają poza granicami organizacji. Zintegrowany łańcuch dostaw jest, według ekspertów z McKinseya, jednym z czterech kluczowych czynników (obok konkurencji, klientów i kanałów dystrybucji), które należy brać pod uwagę, usprawniając metody zarządzania ryzykiem w firmie. Problem z dostępem do części lub surowców bądź drastyczna zmiana kosztów transportu może całkowicie zachwiać fundamentami przedsiębiorstwa. Sprawność łańcucha dostaw wpływa na sposób wykorzystania najważniejszych aktywów firmy, takich jak fabryki, magazyny czy przestrzeń w sieci sklepów. Ma także ogromny wpływ na wartość firmy dla akcjonariuszy. Jak wynika z badań przeprowadzonych w 2004 roku przez Georgia Institute of Technology4, nawet pojedyncze zakłócenia w łańcuchu wartości organizacji mogą mieć długotrwały wpływ na jej wyniki finansowe. W efekcie mogą prowadzić do 14‑procentowego wzrostu zapasów, 11‑procentowego wzrostu kosztów i 7‑procentowego spadku sprzedaży w ciągu roku od zaistnienia niekorzystnych zdarzeń (dane te oparte są na dogłębnej analizie 827 nagłośnionych przypadków zakłóceń w łańcuchu dostaw z lat 1989 – 20005).

Jednak większość firm wciąż lekceważy wyzwania związane z zarządzaniem ryzykiem w procesach logistycznych. Badania przeprowadzone w 2009 roku przez AT Kearney i European Logistics Association wskazują, że jedynie š⁄ł spośród 150 europejskich firm z ośmiu kluczowych sektorów gospodarki (m.in. motoryzacja, chemia, dobra konsumpcyjne) podjęło działania zmierzające do usprawnienia metod zarządzania ryzykiem w łańcuchu dostaw6. Analiza przeprowadzona przez J. Paula Dittmana, Reubena Slone’a i Johna T. Mentzera, autorów książki The New Supply Chain Agenda, The 5 Steps that Drive Real Value, pokazuje, że zaledwie 10 procent z 500 globalnych koncernów podejmuje działania mające na celu identyfikację ryzyka w łańcuchu dostaw, przypisanie mu priorytetów, zarządzanie nim i tłumienie ryzyka. Pozostałe ograniczają swoje analizy do oceny kosztów transportu (35 procent) i magazynowania (55 procent).

Sekrety skutecznych systemów zarządzania ryzykiem

Jak zabezpieczyć organizację przed zagrożeniami wynikającymi z funkcjonowania w zintegrowanym łańcuchu dostaw? Hans‑Christian Pfohl, Holger Köhler i David Thomas7 na podstawie lektury badań opublikowanych w pismach naukowych w latach 1998 – 2008 przygotowali zestaw siedemnastu zaleceń dla firm, które chcą zbudować u siebie system pozwalający na zarządzanie tym rodzajem ryzyka. Rekomendacje te można podzielić na cztery grupy.

Organizacja. System zarządzania ryzykiem powinien obejmować całą firmę i jej otoczenie. W związku z tym przedsiębiorstwo musi dysponować pełną wiedzą na temat wewnętrznych czynników ryzyka w całej organizacji, a także „punktów styku” (interfaces) z partnerami, klientami i innymi podmiotami zewnętrznymi.

Integracja z systemem zarządzania ryzykiem. W łańcuchu dostaw system zarządzania ryzykiem musi być ściśle dopasowany do korporacyjnych systemów Enterprise Risk Management. Dzięki temu rozwój procedur w zakresie zarządzania ryzykiem nie będzie nadmiernie ograniczał efektywności i innowacyjności łańcucha dostaw. A wszelkie wprowadzane w tym obszarze i w organizacji zmiany będą miały zbliżony charakter.

Strategia. System zarządzania ryzykiem w łańcuchu dostaw powinien stanowić część strategii korporacyjnej, a odpowiedzialność za jego funkcjonowanie ponoszą wszyscy menedżerowie firmy. Oznacza to konieczność stworzenia wspólnego rozumienia ryzyka, a także systemu umożliwiającego szybką wymianę informacji na temat potencjalnych zagrożeń. Aby dobrze opisać znaczenie ryzyka dla funkcjonowania współczesnych przedsiębiorstw, Gary Lynch z firmy Marsh używa metafory pasożyta. „Organizacje często dzielą działania zapobiegające powstawaniu ryzyka w łańcuchu dostaw zgodnie ze swoim podziałem funkcjonalnym. Za ryzyko związane z naruszeniem bezpieczeństwa odpowiada dział bezpieczeństwa. Ryzykiem środowiskowym zajmuje się dział ochrony środowiska i bhp, a ryzykiem informatycznym dział bezpieczeństwa IT. Każda z tych struktur ma własne sposoby oceny i szacowania ryzyka, a także jego niwelowania. Niestety, ten pasożyt, jakim jest ryzyko, nie rozróżnia funkcji i lokalizacji. Jeśli zaatakuje jakiś proces, może przyjąć dowolną formę i penetrować wszystkie ogniwa łańcucha dostaw. I w przeciwieństwie do wszystkich działów zajmujących się ochroną przed ryzykiem ma całkowitą swobodę działania”, pisze Gary Lynch.

Relacje z otoczeniem. Warto, by najbliżsi partnerzy zostali włączeni w system zarządzania ryzykiem w zintegrowanym łańcuchu dostaw, a wszystkie organizacje w jego obrębie utrzymywały bliskie, uczciwe relacje oparte na wzajemnym zaufaniu. Następuje wówczas integracja procesów planowania, ustalane są wspólne cele w obrębie łańcucha dostaw, regularnie wymienia się informacje na temat rodzajów potencjalnego ryzyka, co sprzyja eliminacji wszelkich asymetrii informacyjnych. Tak jak ryzyko rozkłada się na wszystkich partnerów, tak i wszyscy wspólnie otrzymują nagrody wynikające z właściwego zarządzania ryzykiem. Dotyczy to zarówno całych firm, jak i poszczególnych osób (menedżerów i pracowników liniowych) we wszystkich podmiotach zintegrowanych w obrębie łańcucha.

***

Wdrożenie tak skomplikowanego zestawu rekomendacji to złożony proces. Jak go zacząć i w jaki sposób przeprowadzić? O tym przeczytają Państwo w drugiej części raportu „Inteligentna firma. Zintegrowany łańcuch dostaw 2010: W obliczu nowych rodzajów ryzyka”.

  1. „Sifting through the ashes. What can supply chain executives learn from the Iceland volcano?”, Accenture white paper, 2010.

  2. IBM Global Chief Supply Chain Officer Study, 2009.

  3. Eric Lamarre i Martin Mergler „Risk: Seeing around the corners”, McKinsey Quarterly, październik 2010.

  4. Na podstawie badań prowadzonych przez Kevina B. Hendricksa i Vinoda R. Singhala z DuPree College of Management na Georgia Institute of Technology.

  5. Kevin B. Hendricks, Vinod R. Singhal, „An Empirical Analysis of the Effect of Supply Chain Disruptions on Long‑run Stock Price Performance and Equity Risk of the Firm”, DuPree College of Management working paper, Georgia Institute of Technology, 2004.

  6. Stephan Mayer, Eric Thiry, Cay‑Bernhard Frank, Guengoer Kara, Alexander Menke „Excellence in Logistics. Supply chain success during the crisis”, AT Kearney white paper.

  7. Hans‑Christian Pfohl, Holger Köhler, David Thomas „State of the art in supply chain risk management research: empirical and conceptual findings and a roadmap for the implementation in practice”, Logistics Research, 2010.

O autorach
Tematy

Może Cię zainteresować

Marki luksusowe pod presją geopolityki

W połowie kwietnia rynki kapitałowe zelektryzowała informacja o tym, że francuski gigant LVMH stracił tytuł najcenniejszej firmy luksusowej na świecie na rzecz mniejszego, ale bardziej ekskluzywnego Hermèsa. Czy detronizacja jednej francuskiej marki przez drugą (producenta torebek Louis Vuitton przez producenta torebek Birkin) to rzeczywiście zdarzenie, którym powinny się ekscytować europejskie rynki? I co ta zmiana oznacza dla polskich producentów marek premium?

 

Dobre relacje w firmie zaczynają się od dobrze dobranych słów

Gdy codzienna komunikacja sprowadza się do skrótów myślowych, domysłów i niejasnych sygnałów, łatwo o spadek zaangażowania, narastające napięcia i chaos informacyjny. Coraz więcej organizacji dostrzega, że to właśnie język – sposób, w jaki mówimy do siebie w pracy – buduje (lub rujnuje) atmosferę oraz relacje w zespołach. O tym, jak świadomie kształtować kulturę organizacyjną poprzez komunikację, opowiada Joanna Tracewicz, Senior Content Strategy Manager w rocketjobs.pl i justjoin.it, a także współautorka poradnika Nie mów do mnie ASAP! O spoko języku w pracy.  Rozmawia Paulina Chmiel-Antoniuk.

AI w medycynie predykcyjnej – jak wearables zmieniają opiekę Jak AI i urządzenia noszone rewolucjonizują medycynę

W ostatnich latach inteligentne urządzenia noszone (wearables) przeszły drogę od prostych krokomierzy do zaawansowanych narzędzi monitorujących stan zdrowia. Dzięki sztucznej inteligencji stają się one nie tylko rejestratorami danych, lecz także systemami predykcyjnymi, które mogą wspierać diagnostykę i profilaktykę chorób. W świecie biznesu i zarządzania zdrowiem pracowników technologia ta może odegrać kluczową rolę.
Według raportu Think Tank SGH wartość globalnego rynku AI w ochronie zdrowia wzrośnie z 32,3 miliarda dolarów w 2024 roku do 208,2 miliarda dolarów w 2030 roku, co oznacza średnioroczny wzrost na poziomie 36,4%. Ta dynamiczna ekspansja wskazuje na rosnące znaczenie technologii AI i wearables jako ważnych elementów nowoczesnej opieki medycznej.

Strategiczna samotność – klucz do autentycznego przywództwa

W dynamicznym współczesnym świecie biznesu, w którym dominują informacje dostarczane w trybie natychmiastowym, umiejętność samodzielnego, logicznego i krytycznego myślenia stała się jedną z najcenniejszych kompetencji liderów. Koncepcja ta, przedstawiona przez Williama Deresiewicza, byłego profesora Uniwersytetu Yale, zakłada, że prawdziwe przywództwo nie rodzi się wśród zgiełku opinii i impulsów zewnętrznych, lecz w przestrzeni samotności i skupienia.

Skup się na fanach marki. Oferta skierowana do wszystkich nie działa!
Multimedia
Skup się na fanach marki. Oferta do wszystkich nie działa!

W spolaryzowanej kulturze pogoń za rynkiem masowym i kierowanie oferty do wszystkich są z góry skazane na porażkę. Najlepszym sposobem na osiągnięcie sukcesu marki jest sprzymierzenie się z subkulturą, która ją pokocha.

Cła, przeceny i okazje: Jak zarobić, gdy inni panikują lub tweetują

Trump tweetuje, Wall Street reaguje nerwowo, a inwestorzy znów sprawdzają, czy gdzieś nie pozostawili Planu B. Gdy rynek wpada w histerię, pojawia się pokusa: a może jednak warto „kupić w tym dołku”? W tym tekście sprawdzamy, czy inwestowanie w kontrze do tłumu to genialna strategia na czasy ceł Trumpa, banów na Chiny i politycznych rollercoasterów — czy raczej przepis na ból głowy i portfela. Nie wystarczy chłodna kalkulacja, przyda się też stalowy żołądek.

• Jak generować wartość z AI dzięki małym transformacjom w biznesie - Webster
Premium
Jak generować wartość z AI dzięki małym transformacjom w biznesie

Liderzy skutecznie wykorzystują duże modele językowe, stopniowo minimalizując ryzyko i tworząc solidne fundamenty pod przyszłe transformacje technologiczne, dzięki czemu generują realną wartość dla swoich organizacji.

Niespełna dwa lata temu generatywna sztuczna inteligencja (GenAI) trafiła na czołówki stron gazet, zachwycając swoimi niezwykłymi możliwościami: mogła prowadzić rozmowy, analizować ogromne ilości tekstu, dźwięku i obrazów, a nawet tworzyć nowe dokumenty i dzieła sztuki. To najszybsze w historii wdrożenie technologii przyciągnęło ponad 100 mln użytkowników w ciągu pierwszych dwóch miesięcy, a firmy z różnych branż rozpoczęły eksperymenty z GenAI. Jednak pomimo dwóch lat intensywnego zainteresowania ze strony kierownictwa i licznych prób wdrożeniowych nie widać wielkoskalowych transformacji biznesowych, które początkowo przewidywano. Co się stało? Czy technologia nie spełniła oczekiwań? Czy eksperci się pomylili, wzywając do gigantycznych zmian? Czy firmy były zbyt ostrożne? Odpowiedź na te pytania brzmi: i tak, i nie. Generatywna sztuczna inteligencja już teraz jest wykorzystywana w wielu firmach, ale nie – jako lokomotywa radykalnej transformacji procesów biznesowych. Liderzy biznesu znajdują sposoby, by czerpać realną wartość z dużych modeli językowych (LLM), nie modyfikując całkowicie istniejących procesów. Dążą do małych zmian (small t) stanowiących fundament pod większe przekształcenia, które dopiero nadejdą. W tym artykule pokażemy, jak robią to dzisiaj i co możesz zrobić, aby tworzyć wartość za pomocą generatywnej sztucznej inteligencji.

Premium
Polski przemysł na rozdrożu

Stoimy przed fundamentalnym wyborem: albo dynamicznie przyspieszymy wdrażanie automatyzacji i robotyzacji, co sprawi, że staniemy się aktywnym uczestnikiem czwartej rewolucji przemysłowej, albo pogodzimy się z perspektywą erozji marż pod wpływem rosnących kosztów operacyjnych i pogłębiającego się strukturalnego niedoboru wykwalifikowanej siły roboczej.

Jak alarmują prognozy Polskiego Instytutu Ekonomicznego, do 2030 r. w samej Europie może zabraknąć nawet 2,1 mln wykwalifikowanych pracowników, co czyni automatyzację nie jedną z możliwości, lecz strategiczną koniecznością. Mimo że globalnie liczba robotów przemysłowych przekroczyła już 4,2 mln jednostek, a w Europie w 2023 r. wdrożono rekordowe 92,4 tys. nowych robotów, Polska wciąż pozostaje w tyle. Nasz wskaźnik gęstości robotyzacji, wynoszący zaledwie 78 robotów na 10 tys. pracowników przemysłowych, znacząco odbiega od europejskiego lidera – Niemiec (397 robotów na 10 tys. pracowników), czy globalnego pioniera – Korei Południowej (tysiąc robotów na 10 tys. pracowników). W Scanway – firmie, która z sukcesem łączy technologie rozwijane dla sektora kosmicznego z potrzebami przemysłu – jesteśmy przekonani, że przyszłość konkurencyjności leży w inteligentnym wykorzystaniu danych, zaawansowanej automatyzacji opartej na AI oraz strategicznej gotowości do wprowadzania zmian technologicznych. Czy jednak zaawansowana wizja maszynowa napędzana przez sztuczną inteligencję może się stać katalizatorem, który pozwoli sprostać wyzwaniom i odblokować uśpiony potencjał innowacyjny polskiej gospodarki?

Premium
Gdy projekt wymyka się spod kontroli

Polskie firmy technologiczne coraz częściej realizują złożone zlecenia dla międzynarodowych gigantów. Jednak nawet najlepiej przygotowany zespół może przy takim projekcie natknąć się na nieoczekiwane przeszkody. Przykład firmy Esysco wdrażającej szyfrowanie poczty e-mail dla jednego z największych niemieckich banków pokazuje, jak szybko może runąć precyzyjnie zaplanowany harmonogram oraz jak radzić sobie z nieprzewidywalnymi wyzwaniami.

Polskie firmy technologiczne coraz częściej zdobywają międzynarodowe kontrakty i realizują projekty, które jeszcze niedawno były zarezerwowane wyłącznie dla międzynarodowych rywali. Dzięki temu zdobywają zagraniczne rynki, osiągając imponujące wyniki eksportu usług IT, który w 2023 r. przekroczył 16 mld dolarów. W ostatniej dekadzie przychody branży wzrosły niemal czterokrotnie, a wartość eksportu – aż 7,5 razy, dzięki czemu polski sektor IT stał się motorem rodzimego eksportu. Kluczowymi kierunkami ekspansji są Stany Zjednoczone, Niemcy i Wielka Brytania, a wśród najsilniejszych obszarów znajdują się fintech, cyberbezpieczeństwo, sztuczna inteligencja, gry oraz rozwój oprogramowania.

Polska wyróżnia się w regionie Europy Środkowo-Wschodniej jako największy eksporter usług IT, przewyższając Czechy czy Węgry, a pod względem jakości specjalistów IT zajmuje trzecie miejsce na świecie. Jednak do pełnego wykorzystania tego potencjału konieczne jest pokonanie barier takich jak ograniczony dostęp do kapitału na ekspansję, rosnące koszty pracy oraz niedostateczne doświadczenie w międzynarodowej sprzedaży i marketingu. To jednak nie wszystko. Przy współpracy z międzynarodowymi gigantami trzeba również pamiętać o nieznanej polskim wdrożeniowcom skali, złożoności i nieprzewidywalności towarzyszącym tak wielkim projektom. Dobrym przykładem może być nasze wdrożenie dla jednego z największych niemieckich banków, z którym podpisaliśmy kontrakt na wprowadzenie systemu zabezpieczeń e-maili dla ponad 300 tys. użytkowników rozsianych po całym świecie. Technologicznie byliśmy gotowi, ale rzeczywistość szybko zweryfikowała nasze plany.

Premium
Praktyczny poradnik kreowania wartości z dużych modeli językowych

Gdy w 2022 r. pojawiły się powszechnie dostępne duże modele językowe (LLM), ich potężna zdolność do generowania tekstu na żądanie zapowiadała rewolucję w produktywności. Jednak mimo że te zaawansowane systemy AI potrafią tworzyć płynny tekst w języku naturalnym i komputerowym, to są one dalekie od doskonałości. Mogą halucynować, wykazywać się logiczną niespójnością oraz produkować treści nieadekwatne lub szkodliwe.

Chociaż technologia ta stała się powszechnie dostępna, wielu menedżerów nadal ma trudności z rozpoznawaniem przypadków użycia LLM-ów, w których poprawa produktywności przewyższa koszty i ryzyka związane z tymi narzędziami. Potrzebne jest bardziej systematyczne podejście do wykorzystywania modeli językowych, tak aby uefektywnić procesy biznesowe, a jednocześnie kontrolować słabe strony LLM-ów. Proponuję trzy kroki ułatwiające osiągnięcie tego celu. Po pierwsze, należy rozłożyć proces na mniejsze zadania. Po drugie, trzeba ocenić, czy każde zadanie spełnia tzw. równanie kosztów GenAI, które szczegółowo wyjaśnię w tym artykule. Jeśli ten warunek zostanie spełniony, należy uruchomić projekt pilotażowy, iteracyjnie oceniać jego wyniki oraz na bieżąco wprowadzać zmiany w celu poprawy rezultatów.

Kluczowe w tym podejściu jest pełne zrozumienie, w jaki sposób mocne i słabe strony modeli językowych odpowiadają specyfice danego zadania; jakie techniki umożliwiają ich skuteczną adaptację w celu zwiększenia wydajności; oraz jak te czynniki wpływają na bilans kosztów i korzyści – a także na ocenę ryzyka i potencjalnych zysków – związanych z wykorzystaniem modeli językowych do podnoszenia efektywności realizowanych działań.

Materiał dostępny tylko dla subskrybentów

Jeszcze nie masz subskrypcji? Dołącz do grona subskrybentów i korzystaj bez ograniczeń!

Subskrybuj

Newsletter

Otrzymuj najważniejsze artykuły biznesowe — zapisz się do newslettera!