.png)
V tuto chvíli většina lidí zná základní koncept digitalizace. Roboti čistí okna a podlahy a existují aplikace a sledovače fitness, které pomáhají monitorovat zdraví jejich uživatelů. A přestože se technologie již stala každodenní součástí prakticky každého života, stále existují obavy, že stroje nahradí lidi, pokud se bude jednat o řešení obchodních problémů. Podle Mariny Syroezhkiny, ředitelky odboru informačních technologií AsstrA, by se lidé neměli bát technologického pokroku a stále více digitalizovaných procesů dodavatelského řetězce.
Mariny Syroezhkiny
V posledních letech se digitalizace stala nejvyšší prioritou odvětví dopravy a logistiky. Krize vyvolaná pandemií ukázala, že podniky využívající technologický pokrok mohou snáze přežít a prosperovat v rychle se vyvíjejících podmínkách. Řešení pro digitální podnikání existují za účelem sledování procesů, shromažďování dat z různých zdrojů, pomoci lidem při plnění běžných úkolů a obecně zajišťují plynulejší a transparentnější provoz.
Díky lepšímu přístupu k informacím může podnik snáze posoudit svoji aktuální situaci a vypracovat optimální akční plán. Podniky často používají ke správě obchodních procesů a informací řešení Enterprise Resource Planning (ERP) a další specializované aplikace. Řešení Business Intelligence (BI) se používají ke sledování toků procesů. Kromě vlastního nástroje dodavatelského kabinetu společnosti používá AsstrA Oracle E-Business Suite a Lotus k integraci přepravních systémů, automatizaci souvisejících procesů a osvobození členů týmu od zátěže rutinních operací a ručního zpracování dat. V tomto ohledu se také používá Enterprise Content Management (ECM) jako Electronic Data Interchange (EDI).
Tím ale příběh nekončí. Trhy se stále vyvíjejí, stejně jako tempo digitalizace. Vzestup technologií robotické automatizace (RPA) je nedávným příkladem. Řešení RPA se používají ke zvládání rutinních, monotónních operací, které nevyžadují rozhodování. Mezi takové operace může patřit přijetí souboru, sladění dvou dokumentů nebo kopírování informací z jednoho systému do druhého.
Pro operace zahrnující rozhodování na základě nashromážděných zkušeností nebo analýzy dat z několika zdrojů lze využít technologii strojového učení (ML). Pomocí ML lze predikční algoritmy navrhnout tak, aby podporovaly rozhodování pomocí dat nashromážděných napříč společností ve formě tabulek, finančních zpráv, obrázků nebo dokonce naskenovaných kopií dokumentů. Řešení ML pomáhají lidem přidat do jejich myšlení analytickou součást a přijímat rychlejší a přesnější rozhodnutí.
Jak se tempo inovací zrychluje, roste potřeba reagovat a přizpůsobovat se měnícím se tržním podmínkám. Mnoho společností, včetně AsstrA-Associated Traffic AG, restrukturalizuje své projektové toky kolem metodiky Agile, aby dosáhlo lepších výsledků. Plány zahrnují krátké sprinty, které odrážejí současnou realitu s neustálým zaměřením na strategické cíle. V měnícím se prostředí už monolitické plánování nefunguje.
Rok a půl “nové reality“ potvrdilo, že nepřežívají ti nejschopnější, ale spíše nejpřizpůsobivější. Digitální řešení nabízejí v této nejisté době spolehlivé podpůrné mechanismy.