Společnost DHL představila novou nedílnou součást své platformy Resilience360 pro řízení rizik dodavatelského řetězce s názvem DHL Supply Watch. Rozšíření systému včasného varování DHL používá strojové učení a zpracování přirozeného jazyka k detekci rušivých vlivů v dodavatelské základně společnosti dříve, než způsobí finanční ztráty nebo dlouhotrvající poškození dobré pověsti.
Nástroj Supply Watch doplňuje stávající portfolio platformy DHL Resilience360 o širokou škálu nových kategorií rizik. Tím umožňuje sledování rizik u dodavatelů na firemní úrovni na základě veřejně dostupných dat získávaných monitorováním zdrojů na internetu a sociálních sítích, včetně finančních ukazatelů, fúzí a akvizicí, škod na životním prostředí, výpadků v dodávkách, problémů s kvalitou a sporů se zaměstnanci.
„Našim zákazníkům poskytujeme řešení, které detekuje a minimalizuje potenciální selhání dodavatelů dřív, než k nim dojde. Díky tomu se mohou zaměřit na včasnou minimalizaci rizika a kontrolu aktivit svých nejdůležitějších dodavatelů a třetích stran,“ říká Tobias Larsson, vedoucí programu Resilience360 v oddělení DHL Customer Solutions & Innovation. „Přehled a transparentnost, které zákazníci získají díky nástroji Supply Watch, jsou dalším příkladem toho, jak může být digitalizace prospěšná pro kompletní dodavatelské řetězce. Dalším přínosem je vytváření odolných dodavatelských řetězců a zvyšování konkurenceschopnosti podniků.“
DHL Resilience360 Supply Watch monitoruje 140 různých kategorií rizik, včetně finančních, ekologických a sociálních faktorů, ať se jedná o rizika vyplývající z trestné činnosti, protestů zaměstnanců, nedostatečné kvality, nebo ohrožení dodavatelského řetězce nedostatečnými dodávkami, omezením kapacity a zpožděním dodávek. Používaný systém, založený na strojovém učení a zpracování přirozeného jazyka, analyzuje data na základě sledování až 30 milionů příspěvků z více než 300.000 zdrojů na internetu a sociálních sítích, aby mohl detekovat potenciální rizika narušení dodavatelského řetězce.
Případy, jako je například insolvence jednoho z deseti nejdůležitějších poskytovatelů kontejnerové námořní přepravy na světě, která vedla k nedostatku kapacit a narušení dodavatelských řetězců na celém světě, jsou pro mnoho podniků neočekávané, a to navzdory náznakům, které bývají zveřejněny s předstihem. DHL Supply Watch tuto mezeru vyplňuje a informuje o potenciálních rizicích již v rané fázi.
Nedávný globální vyděračský útok „WannaCry“ je dalším příkladem situace, v níž by mohl systém pomoci identifikovat dodavatele, kteří byli údajně postiženi, a tím umožnit společnostem, které s nimi spolupracují, podniknout vhodná preventivní opatření ve svých dodavatelských řetězcích.
Vývoj inteligentního systému Supply Watch probíhal za podpory předních lingvistů a odborníků na data, aby byla zaručena spolehlivá analýza jak obsahu, tak i kontextu internetových diskuzí. Supply Watch rozumí lidské řeči a vyhodnocuje, jak lidé po celém světě hovoří o událostech a situacích, které mohou být důležité z hlediska rizik. Mnoho různých druhů rizik, která mohou ovlivnit dodavatelské řetězce, je mimořádně obtížné detekovat. Jedná se například o problémy s kvalitou.
Monitorováním a analýzami diskuzí a článků o takových záležitostech na internetu a sociálních sítích, informací o svolávacích servisních akcích, protestech nebo prodleních lze včas identifikovat indikátory tísně na straně dodavatelů a partnerů. Touto funkcí se systém výrazně odlišuje od konvenčních přístupů založených na vyhledávání, protože pracuje téměř v reálném čase. Dynamické a efektivní řešení umožňuje uživatelům rychle pochopit nově vznikající problémy a zabránit finančním ztrátám i poškození dobré pověsti.
Nástroj DHL Supply Watch je k dispozici samostatně, ale může být zcela integrován do řešení DHL Resilience360 pro vyhodnocování rizik a sledování událostí.
Nástroj DHL Resilience360 Supply Watch byl představen na konferenci Gartner Supply Chain Executive Conference 2017 ve Phoenixu (stát Arizona), jejíž účastníci měli příležitost sledovat praktickou ukázku funkcionality tohoto řešení.