Ne Maradjon Le a Holnapi Technológiai Ipari Hírekről – Napi Összefoglaló a Legújabb Technológiai Trendekről

Ragadd meg a mai tájékoztatót most, hogy reagálhass a legújabb technológiai jelzésekre, amelyek alakítják a napi döntéseidet és a beszerzési prioritásaidat.

Egy 14 piacot átfogó tanulmányban a cégek eszközparkjuk frissítésére milliókat terveznek költeni, a hatékonyságjavulás pedig átlagosan 22%-ot tesz ki a múlt negyedévben bejelentett fejlesztések után.

Az új hardverciklusok megváltoztatják az edge alkalmazások terhelési profilját, és a components azok határozzák meg a felhasználót, amelyek futnak rajtuk experience akár 35%-kal a késleltetésre érzékeny munkaterheléseknél. A helyszíni tesztek során a mérnökök test két konfigurációt, miközben kortyolt egyet a ital. a fókusz stabilan tartásához.

A beszerzési tervezésben tovább kísértenek az ellátási késések szellemei; synovia bejelentette kapacitásbővítéseit, hogy 40%-kal csökkentse az átfutási időt a nagy keresletű memóriák és érzékelők esetében. Azok a vállalatok, amelyek alaposan test a szállítók rugalmassága megmutatja, mely beszállítók képesek a csúcsterhelés alatt is a kapacitásigényt kielégíteni; ez az egész láncban előnyöket eredményez.

Ahhoz, hogy hatékonyan cselekedj, építs ki egy rövid napi ütemtervet: nézz át két irányítópultot, erősítsd meg a top 3 beszállítót, és tarts egy 60 perces test a kritikus útvonalakon való ciklus biztosítása betöltés és a késleltetés a célkitűzéseken belül maradjon. Ez a rutin enables olyan előnyökkel jár, mint a kiszámítható beszerzési átfutási idők és a gördülékenyebb bevezetési időzítés.

Történetjegyzet: a szinóvia által vezérelt esetben a csapat hat hét alatt dollármilliókkal csökkentette a lemaradást azáltal, hogy a beszerzési terveket a szállítói kapacitáshoz igazította, valós idejű jelek alapján.

Hershey ERP Esettanulmányok, Márkaegységesítés és Gyakorlati Tanulságok

Fogadjanak el egyetlen, szakaszos Hershey ERP kezdeményezést, amely a beszerzési és készlet tervezési modulokkal indul, hogy stabilizálja a kereslet és kínálat időzítését, majd 9–12 hónapon belül terjeszkedjen a márkák közötti optimalizálásra, hogy felgyorsítsa a forgást és egyszerűsítse a vevői teljesítést. A terv egyértelmű útmutatóra támaszkodik, és a csapatok tudják, mit kell tenniük, mivel az adatfolyamok úgy vannak kialakítva, hogy minden vonalon integrálódjanak.

Egy márkák közötti bevezetés erős irányítást és egy közös adatmodellt igényel. Az alábbi tanulmány konkrét eredményeket mutat be három márka területéről, és rávilágít arra, hogy a korai sikerek hogyan teszik lehetővé a szélesebb körű lefedettséget.

• A. eset: Csokoládé- és snack márkák

  • Hatókör: beszerzési, készletgazdálkodási és tervezési modulok implementálása a fő portfólióhoz, beleértve az italokkal kapcsolatos termékcsaládokat.
  • Idővonal: 9 hónap az indulástól.
  • Főbb eredmények: a készletforgás 4,2-szeresről 6,1-szeresre nőtt; a beszerzési kiadások 12%-kal csökkentek; a prognózis pontossága 7 százalékponttal javult; a vevői kiszolgálási arány elérte a 98%-ot.
  • Tananyag: a törzsadatok szabványosítása, a szállítói feltételek összehangolása és a közel valós idejű láthatóság engedélyezése a csúcsigény alatti fennakadások elkerülése érdekében.
  • Know-how: az adatkezelés és egyetlen igazságforrás támogatja a márkák közötti döntéseket.

• B. eset: Italportfólió

  • Hatókör: konszolidált igénytervezés integrált termeléstervezéssel öt márka és három gyár vonatkozásában.
  • Időtartam: 9–12 hónap.
  • Főbb eredmények: a határidőre történő szállítás javult 88%-ról 93%-ra; a átfutási idők 1,5 nappal csökkentek; a terheléselosztás 10–12%-kal csökkentette a túlórákat a csúcsidőszakokban.
  • Tanács: fektessen be egy közös előrejelzési modellbe, és szinkronizálja az adatokat a telephelyek között, hogy csökkentse a kínálat és a kereslet közötti eltéréseket.

• C. eset: Globális márkaegységesítés

  • Hatáskör: globális törzsdatakonszolidáció és szabványosított igény- és készlettervezés a régiók között.
  • Ütemterv: 12 hónap a teljes bevezetésig, két régióban történő fokozatos kísérleti projektekkel.
  • Főbb eredmények: a készlettartási napok száma 42-ről 34 napra csökkent; a teljes forgási sebesség 7,2-szeresre nőtt; a telephelyek közötti terhelési volatilitás kb. 15%-kal csökkent.
  • Lecke: egységes pénzügyi naptár és összehangolt költségmodellek bevezetése a következetes döntéshozatal támogatása érdekében.

Gyakorlati tanulságok

1. Kezdje a beszerzési, készletgazdálkodási és előrejelzési modulokkal a fő folyamatok stabilizálása érdekében, mielőtt bővítene.
2. Az adatirányításba és egy közös törzsadatkészletbe való befektetés megtérül a márkák közötti pontosság és gyorsaság terén.
3. Határozzuk meg az ütemezést és a mérföldköveket egyértelmű felelősségi körökkel az időbeli és csapatok közötti eltérések megelőzése érdekében.
4. Használjon márkák közötti útmutatót a keresleti jelek, a terheléstervezés és az optimalizálási szabályok szabványosításához.
5. Az alapos, végponttól végpontig terjedő tesztelés, beleértve az élesítés utáni ellenőrzéseket is, csökkenti a bevezetés utáni problémákat.
6. Mérje az ügyfél-elégedettségre, a készletforgásra és a terheléselosztásra gyakorolt hatást, hogy a megtakarításokon túl is nyomon követhesse a haladást.
7. A piacok sokasága által nyújtott tanulságok azt mutatják, hogy a kormányzás erőssége jelenti a különbséget egy kísérleti projekt és egy skálázható kezdeményezés között.

A Hershey ERP horror története: Mi romlott el és a fő tanulságok

Kezdje egy fegyelmezett adatkezelési tervvel, és vonjon be a gyártás, a kínálat és az analitika területeiről származó, funkciók közötti csapatokat, hogy biztosítsa a tiszta adatokat az első naptól kezdve. Építsen ki egyetlen forrást a törzsadatokhoz, és biztosítsa, hogy az ERP modulok törékeny interfészek nélkül kommunikálhassanak egymással. Ütemezzen tesztelést a különböző forgatókönyvek között, és a döntések időzítését a keresleti jelekhez, ne pedig a vágyvezérelt ütemtervekhez kösse.

A Hershey bejelentett egy ERP-felújítást, hogy egységesítse a beszerzést, a gyártást és a disztribúciót a márkáinál. A terv szoros ütemtervre épült, de sok gyár szembesült adatminőségi hiányosságokkal és következetlen folyamattérképekkel. Az implementáció új modulokat vezetett be, amelyek nem voltak összhangban más gyártási rendszerekkel, ami adatduplikációt és lassulást okozott a működésben. A csapatok képesek adatokat megosztani a funkciók között, amint a törzsadatok tiszták, de a cutover időzítése összeomlott a valós változékonyság miatt. Az ellátási lánc tervezési logikája rosszul olvasta le a keresletet a csúcsidőszakokban.

Key lessons focus on governance and incremental integration. Start with a small set of supply chain modules and extend throughout the operation, from planning to fulfillment. Ensure real-time analytics inform each decision and that the resource load is feasible; avoid overcommitting during times of peak demand. Track benefits with concrete measures: cycle time reductions, inventory turns, and on-time delivery rates. Hershey’s case shows that when planning neglects data quality, the expected benefits stay unrealized.

Multiyear ERP Transformation: Projected Savings, Timelines, and Priorities

Begin with a phased ERP transformation by targeting order management, inventory, and financial transactions; integrate these modules and back-end systems to reduce manual work and errors. We thoroughly map data across components and customer records to create a single source of truth that powers forecasting and margin optimization. The program isnt a single go-live; it requires lash coordination across departments, partners, and suppliers. According to timing and milestones, these phases unlock millions in savings when projects move in parallel and align with their strategic priorities. The most impactful wins come from early optimization of order management and inventory processes. This couldnt be achieved without active sponsorship and cross-functional ownership. Target the edge by standardizing governance and fast-cycle pilots.

1. Year 1 – Foundation and core integration: connect order handling, inventory control, and finance, build a shared data model, and standardize interfaces. Achieve measurable reductions in cycle time and error rate; target savings of 5–8 million; establish governance for data, reporting, and change management. Confirm timing with cross-functional teams and lock in the most critical edge points of processing.
2. Year 2 – Expand modules and optimize transactions: add procurement, manufacturing, and customer service modules; consolidate supplier catalogs; optimize order-to-cash flows and pricing rules. Expected incremental savings: 7–12 million; improve margin through better inventory turns and faster reconciliations. Ensure thorough testing and cutover plans are ready.
3. Year 3 – Enterprise-wide optimization and sunset legacy systems: finish integration of all remaining components, close gaps in analytics, and push automation across all transactions. Gains: 6–10 million in annual run-rate improvements; reduce maintenance costs and avoid shadow processes. Finalize training and governance so teams rely on the new platform for decision making.

• Priorities by domain: standardize processes, strengthen data integrity, implement robust change management, and establish risk controls across finance, supply, and sales.
• Data and integration: integrate master data across orders, inventory, customers, and suppliers to ensure accurate forecasting and replenishment. Build connectors that map to legacy systems without disrupting ongoing operations.
• Technology and architecture: select modular software with clear APIs, ensure modular components can be built and replaced over time, and lash change management to the rollout with frequent training and feedback loops.
• Program governance: appoint a PMO with quarterly reviews, align timing with business cycles, and track metrics on cycle times, order accuracy, and customer satisfaction.

Technology as the Catalyst for Unifying Hershey’s Brand Portfolio

Implement a unified data platform across Hershey’s brand portfolio to align products, messaging, and demand planning. From product development to marketing, from supply chains to finance, unite departments on a single data model and a shared set of dashboards to ensure decisions are informed and aligned. That approach delivers many essential benefits and teaches a lesson: failure in one brand signals the need to integrate, not isolate. Build the platform’s core components with discipline: a data lake, a governed catalog, and interoperable analytics modules that cover food categories and order types, so teams from product to sales execute with consistent data. It ties together things like product attributes, packaging, and pricing, which reduces friction in customer orders and expands the ability to react to demand across the Hersheys portfolio. This view lets hersheys teams see cross-brand performance in one window.

Implementing several interoperable data systems across marketing, e-commerce, field sales, and retail operations requires carefully defined governance and strong security controls. The aim is to reduce silos and enable seamless data flow from orders to fulfillment, linking demand signals to supply plans. The approach yields more data than customer systems previously carried, telling a story about how orders move across channels and other touchpoints, and enabling rapid action when demand shifts. By consolidating data there, teams avoid duplicative analyses and lay the groundwork for consistent pricing, promotions, and product launches.

Three concrete steps accelerate results: appoint a portfolio data owner and cross-functional council to govern standards; standardize taxonomy and metadata across brands; and deploy a shared analytics layer with dashboards for demand, orders, and performance metrics. These moves establish discipline and clear ownership while keeping teams aligned with the customer-centric goal of delivering consistent experiences. With careful implementation, Hershey’s can shorten cycle times, reduce planning errors, and unlock new growth by treating technology as the backbone for a unified brand portfolio.

Unwrapping Hershey’s $250M Supply Chain Upgrade: Scope, Milestones, and Outcomes

Start with a single recommendation: establish a unified data platform paired with real-time inventory visibility to turn nightmares of stockouts into predictable service. Align across departments, run rigorous testing, and tighten demand signals to shrink lead times and cut waste. The plan executes into measurable improvements across the network.

Scope: The $250M upgrade spans manufacturing, packaging, distribution, and procurement, linking data across multiple sites and manufacturing lines via a cloud-based core. It implements S&OP, demand planning, advanced analytics, and transportation optimization to improve inventory management and sales fulfillment across the network. The upgrade touches many things across the value chain.

Milestones: Phase 1 establishes the data foundation and master data governance; Phase 2 integrates planning, ERP, and WMS modules; Phase 3 pilots automation and testing in select plants; Phase 4 rolls out organisation-wide and tunes the system with feedback from management and other departments. According to the project brief, each phase includes clear go/no-go criteria and happens with minimal disruption to ongoing production.

Outcomes: The plan relies on testing and data-driven decisions to steer the tale behind the upgrade. Projections assume 18–24 months, across 60 sites, with 15 manufacturing lines connected. Expected results include forecast accuracy improving by 12–15 percentage points, on-time delivery rising from about 92% to 96–97%, inventory turns increasing from 4.2x to around 5.8x, stockouts reduced by roughly 30%, and annual operating-cost savings in the range of $22–28 million. Results come from investing across departments and a disciplined set of testing runs, while mitigating failure modes in the supply chain and ensuring data quality across the organisation.

Implementation tips: establish a governance board with management, manufacturing, distribution, and purchasing; align incentives with demand and inventory data; invest in modular components to allow phased scaling; run pilots in two or three sites before full rollout; monitor data quality, testing cycles, and feedback from the organisation to keep the plan on track throughout. Sure, this approach minimizes a lash of delays and keeps risk in check while enabling continuous improvement across departments.

Recommended Reading, Sources, and Practical Next Steps

Start with this concrete move: audit your analytics stack, pick one integrated module to implement this quarter, and run a pilot with a small staff to turn early results into a repeatable process properly. Track the outcomes against clear metrics and align them with what matters for your operations and margin, and carefully document learnings to inform later steps.

salera announced a new analytics capability that complements manugistics workflows and offers tighter data integration across modules. Look for published case studies, vendor white papers, and independent benchmarks that show really tangible improvements in data quality and turnaround times.

Use sources like vendor docs, analyst reports, and customer stories. Take notes on what worked, what didn’t, and how millions of events were processed to yield actionable insights. Given your sector, prioritize projects with clear ROI and measurable impact on data quality and staff productivity.

Next steps: map data flows during current operations, design a pilot that includes data owners and staff, and integrate feedback loops. For each project, define limited scope, required data, and a timeline. If you have millions of events, test how quickly you can compute metrics and share results with stakeholders. Spend resources where it matters now, and plan to spend later if the pilot proves value.

Here’s a tale of two teams: one hesitated and spent more later on rework; the other tied analytics to a small set of modules, integrated data, and improved margin within months. The second group announced gains that were visible across operations.

Read up on case studies from salera and partners that show practical outcomes when analytics support supply planning. Focus on careful data governance and ensure the integration steps are documented and tested before full-scale deployment. Have a clear plan to roll out modules across teams, with milestones and review points to keep things moving.