Lohkoketjun ja tekoälyn hyödyntäminen hankinnoissa ja toimitusketjun hallinnassa: Strateginen lähestymistapa Walmartille

Tämä artikkeli julkaistiin ensimmäisen kerran tohtori Craig Wrightin blogissa, ja julkaisimme sen uudelleen kirjoittajan luvalla.

esittely

Walmart Inc. (NASDAQ: WMT), jonka pääkonttori sijaitsee Bentonvillessä, Arkansasissa, on maailman suurin vähittäiskauppayritys liikevaihdolla ja työntekijöillä mitattuna (Bank Muñoz et al., 2018). Walmartilla on eri muotoisia vähittäismyyntipisteitä 27 maassa 55 eri nimellä, ja se hallitsee laajaa maailmanlaajuista toimitusketjua. Sen keskeisiä tuotekategorioita ovat päivittäistavarat, vaatteet, kodin tavarat ja elektroniikka, jotka hankitaan useilta kotimaisilta ja kansainvälisiltä toimittajilta. Tämä artikkeli tutkii Walmartin hankinta- ja toimitushallinnan kriittisiä epävarmuustekijöitä ja tarjoaa suosituksia näiden epävarmuustekijöiden hallintaan ja toimittajasuhteiden parantamiseen.

1. Merkittävät hankinta- ja toimitushallintaan vaikuttavat epävarmuustekijät

Yhtenä suurimmista monikansallisista vähittäiskaupan yrityksistä Walmartin hankinta- ja toimitusketjunhallintatoimintoihin vaikuttavat merkittävästi erilaiset epävarmuustekijät. Ensimmäinen näistä ovat geopoliittiset häiriöt (Yeung & Coe, 2015). Muutokset kauppapolitiikassa, tullien käyttöönotto tai sanktioiden määrääminen voivat vaikuttaa merkittävästi tavaroiden hintaan ja saatavuuteen. Säilyttääkseen toimitusketjunsa tehokkuuden ja vaikuttavuuden Walmartin on jatkuvasti seurattava tällaisia ​​politiikan muutoksia ja mukauduttava niihin.

Ympäristöasiat ovat toinen merkittävä epävarmuus. Koska Walmart toimii maailmanlaajuisesti, ympäristökatastrofit, kuten hurrikaanit, tulvat tai tulipalot, voivat vaikuttaa merkittävästi Walmartin toimitusreitteihin. Esimerkiksi tulva alueella, jolla keskeinen toimittaja sijaitsee, voi häiritä tavaroiden tuotantoa tai toimittamista, mikä vaikuttaa Walmartin kykyyn varastoida myymälöitään ja palvella asiakkaitaan (McKnight & Linnenluecke, 2019).

Talouden heilahtelut ovat myös merkittävä haaste. Kuluttajat voivat vähentää kulutustaan ​​talouden laskusuhdanteessa, mikä vähentää kysyntää (Greenwald & Stiglitz, 1993). Vaihtoehtoisesti talouskasvun aikoina lisääntynyt kilpailu voi nostaa tavaroiden hintoja, mikä vaikuttaa Walmartin kustannusrakenteeseen. Molemmissa skenaarioissa Walmartin hankinta- ja toimitusjohtamistoimintojen on oltava riittävän ketteriä sopeutuakseen näihin muutoksiin, mikä saattaa edellyttää kustannustehokkaampien toimittajien etsimistä tai hankintastrategioiden mukauttamista muuttuvaa kysyntää vastaaviksi.

Toinen merkittävä epävarmuustekijä on tekniikan nopea kehitys. Vähittäiskauppa digitalisoituu yhä enemmän, ja sähköinen kaupankäynti on nousemassa merkittäväksi kasvualueeksi (Dekhne et al., 2019). Sellaisenaan Walmartin on varmistettava, että sen hankinta- ja toimitushallintatoimet pysyvät näiden teknologisten edistysaskelten tahdissa. Tämä saattaa edellyttää digitaalisten työkalujen integrointia hankintaprosessien virtaviivaistamiseksi tai data-analytiikan integrointia tietoisempien ostopäätösten tekemiseksi.

Lopuksi muutokset kuluttajakäyttäytymisessä voivat vaikuttaa merkittävästi Walmartin hankinta- ja toimitushallintaan (Mason et al., 2020). Yhä useammat kuluttajat etsivät kestäviä ja eettisesti hankittuja tuotteita, joten Walmartin on mukautettava hankintastrategioitaan vastaavasti. Tämä saattaa edellyttää toimittajien tiukempaa seulontaa sen varmistamiseksi, että ne täyttävät nämä kestävän kehityksen ja eettiset standardit, tai niiden toimittajien priorisointia, jotka noudattavat näitä.

Pohjimmiltaan Walmartin hankinta- ja toimitushallintaan liittyvät epävarmuustekijät ovat monitahoisia ja monimutkaisia, mikä edellyttää dynaamista ja mukautuvaa lähestymistapaa. Maailman kehittyessä nämä haasteet todennäköisesti jatkuvat ja jopa pahenevat, mikä korostaa tehokkaiden hankinta- ja toimitusjohtamisstrategioiden merkitystä Walmartin kilpailuedun ylläpitämisessä (Bank Muñoz et al., 2018).

2. Epävarmuustekijöiden vaikutuksen hallinta

Näiden epävarmuustekijöiden mahdollisten vaikutusten lieventämiseksi Walmart voisi ottaa käyttöön erilaisia ​​strategioita, jotka eivät vain hyödynnä sen olemassa olevaa kapasiteettia, vaan ottavat huomioon myös huipputeknologiat, kuten lohkoketjun (Tan et al., 2018). Näiden strategioiden ytimessä on monipuolisen toimituspohjan ja logistiikkaverkoston luominen, mikä tarjoaa Walmartille joustavuutta geopoliittisten häiriöiden edessä.

Ostamalla useilta alueilta Walmart voi suojautua kauppapolitiikan muutoksilta tai sanktioilta, jotka vaikuttavat suhteettomasti tiettyihin alueisiin. Vastaavasti ympäristökriiseihin vastaamalla monipuolisella logistiikkaverkostolla voidaan varmistaa vaihtoehtoiset toimitusreitit ja siten ylläpitää tavaravirtaa.

Riskien arviointi ja varautumissuunnittelu ovat tärkeitä osa-alueita Walmartin strategiassa (Sheffi, 2009). Tämä ennakoiva lähestymistapa sisältää mahdollisten riskien systemaattisen tunnistamisen ja arvioinnin sekä valmiussuunnitelmien laatimisen näiden riskien torjumiseksi tehokkaasti. Esimerkiksi jos kriittinen toimittaja on alueella, joka on altis luonnonkatastrofeille, valmiussuunnitelma, kuten vaihtoehtoisten toimittajien tunnistaminen tai varastotason lisääminen, voi tarjota turvaverkon, joka varmistaa toimitusten keskeytyksettä.

Tekniset edistysaskeleet, erityisesti lohkoketju (Christopher, 2016), voivat tarjota
mullistavia ratkaisuja Walmartin hankinta- ja toimitushallintatoimintoihin. Lohkoketjuteknologia voisi tarjota läpinäkyvän ja muuttumattoman pääkirjan, joka varmistaa tapahtumien jäljitettävyyden ja todentamisen toimitusketjussa. Tämä voisi auttaa tekemään tietoisempia ostopäätöksiä ja lisätä kaikkien sidosryhmien luottamusta. Walmart voisi myös hyödyntää pilvipohjaisia ​​hankintaratkaisuja tehostaakseen toimintaansa, parantaakseen tehokkuutta ja mahdollistaakseen reaaliaikaisen yhteistyön toimittajien kanssa, mikä parantaa vasteaikoja ja päätöksentekoprosesseja.

Kuluttajien kasvava kysyntä kestävästi ja eettisesti hankituille tuotteille edellyttää kestävään kehitykseen keskittymistä entistä enemmän hankintatoiminnassa. Blockchainilla voi olla tässä merkittävä rooli tarjoamalla näkyvyyttä toimittajien käytäntöihin ja vahvistamalla kestävien ja eettisten standardien noudattamista (Ahmad et al., 2021). Asettamalla etusijalle toimittajat, jotka osoittavat vankkaa sitoutumista kestävään kehitykseen ja eettisiin käytäntöihin, vaikka niiden hinnat olisivat hieman korkeammat, Walmart voisi parantaa brändikuvaansa ja ansaita pitkäaikaista asiakasuskollisuutta.

Talouden suhdannevaihteluissa kustannustehokkaat strategiat ovat ensiarvoisen tärkeitä. Walmart voisi vahvistaa suhteita toimittajien kanssa neuvotellakseen paremmista ehdoista. Pidempiaikaisiin sopimuksiin toimittajien kanssa sitoutuminen, jota helpottavat lohkoketjun älykkäät sopimukset (Cong & He, 2019), voi varmistaa alhaisemmat hinnat ja taata toimitukset jopa talouden taantuman aikana. Nämä älykkäät sopimukset voisivat automatisoida tapahtumat ennalta asetettujen sääntöjen perusteella, mikä vähentää hallintokuluja ja riitojen todennäköisyyttä.

Kun Walmart selviytyy maailmanlaajuisen vähittäiskaupan monimutkaisuudesta ja epävarmuustekijöistä, strateginen suunnittelu ja huipputeknologioiden, kuten lohkoketjun ja tekoälyn, taitava soveltaminen voivat auttaa vähentämään riskejä ja ylläpitämään toiminnan tehokkuutta. Lohkoketjuteknologia korostaa läpinäkyvyyttä, jäljitettävyyttä ja turvallisuutta ja antaa Walmartin hallita väärennettyihin tuotteisiin, toimitusketjun häiriöihin ja toimittajien vaatimustenmukaisuuteen liittyviä riskejä (Ahram et al., 2017). Blockchainin muuttumaton, hajautettu pääkirjajärjestelmä varmistaa tavaroiden aitouden, seuraa niiden matkaa toimitusketjun läpi ja kirjaa toimittajan sovittujen standardien ja sopimusten noudattamisen. Tämä näkyvyyden ja vastuullisuuden taso auttaa hallitsemaan laatuun ja toimitukseen liittyviä epävarmuustekijöitä ja lisää samalla luottamusta Walmartin, sen toimittajien ja asiakkaiden välillä.

Lisäksi tekoälyn integrointi lohkoketjuun avaa uusia mahdollisuuksia riskien ja epävarmuustekijöiden hallintaan (Charles et al., 2023). Tekoälyn ennakoiva analytiikka voi analysoida lohkoketjutietoja ennakoidakseen mahdollisia toimitusketjun häiriöitä, mikä antaa Walmartille ennakoivan asenteen näiden riskien hallinnassa. Koneoppimisalgoritmit voivat esimerkiksi käyttää lohkoketjuun tallennettuja tietoja ennakoimaan mahdollisia toimitusviiveitä tai tunnistamaan toimittajat, jotka aiheuttavat riskin aiempien vaatimustenvastaisuusongelmien vuoksi.

Tekoäly voi myös optimoida varastonpitoa ennustamalla kysyntämalleja, mikä auttaa Walmartia välttämään varastot ja ylivarastot, jotka aiheuttavat taloudellisia riskejä. Lisäksi tekoälyn kyky analysoida valtavia tietomääriä voi auttaa Walmartia ennakoimaan muutoksia kuluttajien käyttäytymisessä, markkinatrendeissä tai sääntelyn muutoksissa, mikä auttaa yritystä reagoimaan tehokkaasti ja oikea-aikaisesti, mikä vähentää vanhenemisen tai vaatimustenvastaisuuden riskiä (Natanelov et al. , 2022).

Blockchainin ja tekoälyn yhdistäminen voi luoda Walmartille vankan riskinhallintakehyksen (Kashem et al., 2023). Blockchain tarjoaa luotettavan tallenteen tapahtumista ja liikkeistä toimitusketjussa, kun taas tekoäly analysoi nämä tiedot ennakoidakseen mahdollisia riskejä ja tarjotakseen strategisia suosituksia. Tämä fuusio turvaa Walmartin hankinta- ja toimitushallintatoiminnot ja varmistaa johdonmukaisen tavarantoimituksen, joka vastaa asiakkaiden tarpeita ja odotuksia. Epävarmuustekijöiden tehokas hallinta näiden kehittyneiden teknologioiden avulla vahvistaa Walmartin kilpailuasemaa vähittäiskaupan alalla, mikä mahdollistaa sen, että se pystyy tarjoamaan ylivoimaista arvoa asiakkaille ja ylläpitämään toiminnan erinomaisuutta jopa muuttuvien markkinadynamiikan ja odottamattomien häiriöiden keskellä (Deiva Ganesh & Kalpana, 2022).

3. Hankinnan ja hankinnan hallintakäytännöt

Tehokkaat hankinta- ja toimitusjohtamiskäytännöt ovat avainasemassa yhä monimutkaisemmalla maailmanlaajuisella vähittäiskaupan alalla. Blockchain, hajautettu ja läpinäkyvä pääkirjajärjestelmä, voi lisätä näitä käytäntöjä ja parantaa Walmartin kilpailukykyä merkittävästi. Keskeistä tässä strategiassa on lujien, yhteistyösuhteiden edistäminen toimittajien kanssa, joissa yhteiset tavoitteet kietoutuvat toisiinsa. Blockchainin läpinäkyvyys ja jäljitettävyys voisivat avata uusia yhteistyömahdollisuuksia, jotka ulottuvat yhteisistä tuotekehitysaloitteista yhteisiin kestävän kehityksen tavoitteisiin, mikä parantaa tuotteiden laatua ja yleistä toiminnan tehokkuutta (Tan et al., 2018).

Blockchain-tunnukset voivat mullistaa Walmartin toimitusketjun tarjoamalla reaaliaikaista näkyvyyttä ja jäljitettävyyttä (Alkhader et al., 2020). Nämä digitaaliset tunnukset edustavat fyysistä omaisuutta, ja niitä voidaan seurata koko toimitusketjussa raaka-ainevaiheesta loppukuluttajaan. Tämä voi auttaa Walmartia varmistamaan tuotteiden aitouden, valvomaan tuotteiden liikkeitä ja tunnistamaan toimitusketjun pullonkaulat tai tehottomuudet, mikä vähentää väärennöksiin, varkauksiin ja tehottomuuteen liittyviä menetyksiä. Tällainen näkyvyys voi myös vakuuttaa kuluttajat ostosten alkuperästä ja laadusta, mikä parantaa Walmartin tuotekuvaa ja luotettavuutta.

Tärkeä näkökohta näissä käytännöissä on säännöllinen viestintä ja läpinäkyvyys, alue, jossa lohkoketju voi tarjota huomattavia etuja. Blockchain voi helpottaa reaaliaikaista tiedon jakamista toimitusketjussa, mikä johtaa ennakoivaan ongelmanratkaisuun ja ideoiden vaihtoon. Tämän tason läpinäkyvyyden ansiosta Walmart voi myös jakaa liiketoimintastrategiansa ja odotuksensa toimittajien kanssa, mikä auttaa heitä yhdenmukaistamaan toimintansa tehokkaammin (Bertino et al., 2019).

Toimittajien suorituskyvyn jatkuva seuranta ja rakentavan palautteen antaminen on toinen kriittinen alue, jolla lohkoketjulla voi olla muuttava rooli. Lohkoketjun avulla Walmart voi luoda muuttumattoman ja tarkan tallenteen toimittajien suoritusindikaattoreista, kuten laadusta, toimituksesta, kustannuksista ja innovaatioista (Ozdayi et al., 2020). Tämän tekniikan tarjoama selkeys antaa toimittajalle mahdollisuuden ymmärtää parannusalueitaan ja mukauttaa tavoitteensa Walmartin tavoitteiden kanssa. Lisäksi Walmart voi käynnistää kapasiteettia lisääviä hankkeita, kuten koulutusohjelmia lohkoketjuteknologiasta, parantaakseen toimittajien valmiuksia ja mukavuutta tämän tekniikan käyttöönoton myötä.

Lisäksi toimittajien hallinnan motivaatiota voidaan parantaa myös lohkoketjun avulla. Pitkäaikaiset sopimukset voidaan toteuttaa älykkäinä sopimuksina lohkoketjussa, mikä takaa toimittajille turvallisuuden ja osoittaa Walmartin sitoutumisen suhteeseen (Natanelov et al., 2022). Vastaavasti suorituskykyyn perustuvat kannustimet voidaan automatisoida lohkoketjun avulla. Tunnustuksena poikkeuksellisesta suorituskyvystä tai innovaatiosta toimittajat voidaan palkita lohkoketjualustalla annetuilla tunnusmerkkeillä.

Lisäksi keskuspankin digitaalisten valuuttojen (CBDC) käyttöönotto Walmartin maksujärjestelmässä voi vähentää transaktiokustannuksia ja yksinkertaistaa rajat ylittäviä maksuja. Tämä digitaalinen valuutta, jota hallitsee maan keskuspankki, voi virtaviivaistaa maksuprosessia, lyhentää tapahtumaaikoja ja alentaa liiketoimintakustannuksia (Kim et al., 2022). CBDC:n käyttö voi myös vähentää riippuvuutta perinteisistä pankkijärjestelmistä, minimoimalla maksuviivästysten riskin ja tuomalla lisäarvoa Walmartin hankinta- ja toimitushallintatoimintoihin.

Näiden lohkoketjupohjaisten käytäntöjen avulla Walmart voi luoda harmonisen suhteen toimittajiensa kanssa, noudattaa strategisia tavoitteitaan, vähentää tappioita ja vahvistaa kilpailuasemaansa. Lohkoketjuteknologian ja CBDC:n mahdollisen käytön yhdistelmä mullistaa Walmartin hankinta- ja toimitushallinnan, lisää kustannustehokkuutta ja lisää läpinäkyvyyttä ja jäljitettävyyttä (Tan et al., 2018).

4. Toimittajan arviointi- ja valintaprosessi

Walmartin toimittajien arviointi- ja valintaprosessi edellyttää monien tekijöiden huolellista harkintaa, mukaan lukien toimialan konteksti, yrityksen strategiset prioriteetit, toimitusmarkkinoiden luonne ja sen toimitusverkoston ominaisuudet. Koska Walmartin toimintamalli perustuu edullisien tuotteiden tarjoamiseen, sen toimittajien valintaprosessi on suunnattu tunnistamaan toimittajat, jotka toimittavat jatkuvasti korkealaatuisia tuotteita kilpailukykyiseen hintaan (Ross, 2008).

Vähittäiskaupan dynamiikka ja kuluttajien muuttuvat odotukset edellyttävät kuitenkin vivahteikkaampaa lähestymistapaa. Painopisteen tulisi olla kustannuksissa, luotettavuudessa ja strategisessa sopivuudessa. Tämä tarkoittaa sellaisten toimittajien valitsemista, joiden liiketoimintastrategiat, arvot ja tavoitteet ovat linjassa Walmartin kanssa, mikä voi johtaa yhteistyöllisempiin ja molempia osapuolia hyödyttäviin suhteisiin (Ross, 2008).

Lisäksi kestävästä kehityksestä on tullut kriittinen prioriteetti monille kuluttajille ja yrityksille (Bateh et al., 2014). Tämä oikeuttaa toimittajien kestävän kehityksen käytäntöjen korostamisen entistä enemmän valintaprosessissa. Toimittajat, jotka osoittavat vankkaa sitoutumista kestävään kehitykseen, kuten vastuullisen hankinnan ja jätteen vähentämisen käytännöt, voivat auttaa Walmartia vastaamaan eettisesti hankittujen ja ympäristöystävällisten tuotteiden kasvavaan kuluttajien kysyntään.

Tekoälyteknologia (AI) on vähittäiskaupan muuttamisen eturintamassa, mikä lisää tehokkuutta ja kilpailuetuja. Toimittajat, jotka hyödyntävät näitä edistysaskeleita taitavasti, voivat tarjota Walmartille strategisen etumatkan erittäin kilpailluilla markkinoilla, mikä parantaa toimitusketjun kaikkia osa-alueita valmistuksesta logistiikkaan (Deiva Ganesh & Kalpana, 2022).

Tekoäly tarjoaa vertaansa vailla olevia mahdollisuuksia kartoittaa tavaroiden ja palveluiden liikkuvuutta, mikä tekee toimitusketjusta läpinäkyvämmän ja tehokkaamman (Deiva Ganesh & Kalpana, 2022). Tekoälyä käyttävät toimittajat voivat ennustaa kysynnän tarkasti ennakoivan analytiikan avulla, jolloin he voivat säätää tuotantoa reaaliajassa ja minimoida jätteen. Tekoäly voi myös analysoida runsaasti tietoa eri lähteistä tunnistaakseen trendejä ja malleja ja ennustaa näin mahdollisia häiriöitä toimitusketjussa. Tunnistamalla ennalta ehkäisevästi nämä häiriöt Walmart voi ryhtyä ennakoiviin toimiin lieventääkseen haitallisia vaikutuksia ja ylläpitää näin tasaisen tavaran tarjontaa.

Tekoäly voi myös optimoida tarjontaa, mikä vähentää yli- tai alivarastoihin liittyviä kustannuksia. Koneoppimisalgoritmit voivat analysoida historiallisia myyntitietoja ja muuttujia, kuten kausiluonteisuutta, myynninedistämistoimia ja talousindikaattoreita ennustaakseen tarkasti tulevan myynnin (Punia & Shankar, 2022). Tämä mahdollistaa tarkan varastohallinnan ja varmistaa, että Walmartilla on oikeat varastot oikeaan aikaan. Tehokas varastonhallinta vähentää kustannuksia ja parantaa asiakastyytyväisyyttä välttämällä varastojen loppumista ja varmistamalla, että tuotteet ovat saatavilla silloin, kun kuluttajat niitä haluavat.

Tekoäly voi myös automatisoida ja optimoida logistiikan, joka on kriittinen alue Walmartin kaltaiselle maailmanlaajuiselle jälleenmyyjälle. Tekoälykäyttöiset logistiikkaratkaisut voivat määrittää tehokkaimmat reitit ottaen huomioon tekijät, kuten liikenteen, sääolosuhteet ja polttoainekustannukset, varmistaakseen tavaroiden oikea-aikaisen ja kustannustehokkaan toimituksen (Punia & Shankar, 2022). Lisäksi tekoälyominaisuuksilla varustetut toimittajat voivat tukea Walmartia tarjoamaan asiakkailleen innovatiivisempia tuotteita. Tekoäly voi analysoida kuluttajien käyttäytymistä ja mieltymyksiä tunnistaakseen aukkoja markkinoilla tai ennustaakseen tulevia trendejä ohjaten uusien, tarkasti kohdistettujen tuotteiden kehitystä.

Toimittajat, jotka integroivat tekoälyn toimintoihinsa, voivat tarjota Walmartille merkittävän kilpailuedun. Tekoälyllä toimivat toimittajat voivat auttaa Walmartia navigoimaan vähittäiskaupan monimutkaisissa haasteissa tuotannon ja logistiikan tehokkuuden parantamisesta asiakkaiden mieltymyksiin perustuvan tuotetarjonnan parantamiseen (Tarallo et al., 2019). Näiden teknologialähtöisten kumppanuuksien avulla Walmart voi pysyä vähittäiskaupan eturintamassa, täyttää ja ylittää asiakkaiden odotukset ja parantaa samalla tulostaan.

Parantaakseen toimittajien arviointi- ja valintaprosessinsa yleistä tehokkuutta Walmart voisi harkita kattavan toimittajan tuloskortin käyttöönottoa, joka on yhdistetty koneoppimisjärjestelmään (Guan et al., 2023). Tämä käsittäisi mahdollisten toimittajien arvioinnin useilla eri kriteereillä, ei vain kustannuksilla ja luotettavuudella, vaan myös taloudellisella terveydellä, toiminnan tehokkuudella, kestävyysponnisteluilla ja innovaatiokyvyllä. Näin Walmart voisi varmistaa toimittajien kokonaisvaltaisemman arvioinnin, mikä johtaa paremmin tietoihin perustuviin valintapäätöksiin, jotka vastaavat sen strategisia tavoitteita ja vähittäiskaupan muuttuvia vaatimuksia.

Yhteenveto

Globaalin vähittäiskaupan titaanina Walmartin hankinta- ja toimitusketjun hallintakäytännöt ovat ratkaisevia sen suorituskyvyn ja kilpailuaseman muovaamisessa (Bank Muñoz et al., 2018). Yhtiö kohtaa monia epävarmuustekijöitä, mukaan lukien geopoliittiset häiriöt, ympäristökysymykset, talouden heilahtelut, teknologinen kehitys ja muuttuvat kuluttajien mieltymykset. Tällaiset monimutkaisuudet voivat vaikuttaa merkittävästi Walmartin hankinta- ja toimitusketjutoimintoihin. Selviytyäkseen tällaisista epävarmuustekijöistä Walmartin on otettava käyttöön monipuolinen lähestymistapa, johon kuuluu toimituspohjansa monipuolistaminen, vankan riskinarvioinnin ja varautumissuunnitelman ottaminen käyttöön, teknologisen kehityksen huomioon ottaminen, kestävyyteen keskittyminen ja kustannustehokkaiden strategioiden laatiminen.

Arvioimalla toimittajan valintaprosessia toimialan näkökulmasta, Walmartin strategiset painopisteet, toimitusmarkkinat ja toimitusverkoston ominaisuudet paljastavat mahdollisuuksia edelleen parantaa. Vaikka kustannustehokkuus ja luotettavuus ovat olennaisia, valintaprosessia voidaan optimoida laajentamalla kriteerit kattamaan toimittajien strateginen suuntautuminen, kestävyys ja teknologiset valmiudet. Kattavan toimittajien tuloskortin sisällyttäminen ja laajempien kriteerien, kuten taloudellisen tilanteen, toiminnan tehokkuuden, kestävän kehityksen ponnistelujen ja innovaatiokyvyn, arvioiminen voisi tuottaa kokonaisvaltaisempia arvioita.

Jotta Walmart voi optimoida hankintansa ja toimitushallintansa, sen on jatkuvasti mukauduttava ja innovoitava dynaamisen teollisuuden ja asiakkaiden muuttuvien tarpeiden ja odotusten mukaan. Hallitsemalla epävarmuustekijöitä tehokkaasti, vahvistamalla toimittajasuhteita ja parantamalla toimittajien arviointi- ja valintaprosessiaan Walmart voi vahvistaa toimitusketjuaan, parantaa kilpailukykyään ja asentaa itsensä pitkän aikavälin menestykseen maailmanlaajuisella vähittäiskaupan alalla.

Viitteet

Ahmad, R. W., Hasan, H., Jayaraman, R., Salah, K. ja Omar, M. (2021). Lohkoketjusovellukset ja -arkkitehtuurit satamatoimintoihin ja logistiikan hallintaan. Liikenneliiketoiminnan ja johtamisen tutkimus, 41, 100620. https://doi.org/10.1016/j.rtbm.2021.100620
Ahram, T., Sargolzaei, A., Sargolzaei, S., Daniels, J., & Amaba, B. (2017). Lohkoketjuteknologian innovaatiot. 2017 IEEE Technology & Engineering Management Conference (TEMSCON), 137–141. https://doi.org/10.1109/TEMSCON.2017.7998367
Alkhader, W., Alkaabi, N., Salah, K., Jayaraman, R., Arshad, J., & Omar, M. (2020). Lohkoketjupohjainen jäljitettävyys ja hallinta lisäainevalmistuksessa. IEEE-käyttöoikeus, 8, 188363–188377. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.3031536
Bank Muñoz, C., Kenny, B. ja Stecher, A. (toim.). (2018). Walmart globaalissa etelässä: työpaikkakulttuuri, työpolitiikka ja toimitusketjut. University of Texas Press. https://doi.org/10.7560/315675
Bateh, J., Heaton, C., Arbogast, G. W. ja Broadbent, A. (2014). Kestävän kehityksen määritteleminen liiketoimintaympäristössä. Journal of Sustainability Management (JSM), 1(1), 1–4. https://doi.org/10.19030/jsm.v1i1.8386
Bertino, E., Kundu, A., & Sura, Z. (2019). Tietojen läpinäkyvyys Blockchainin ja tekoälyn etiikan avulla. Journal of Data and Information Quality, 11(4), 16:1-16:8. https://doi.org/10.1145/3312750
Charles, V., Emrouznejad, A., & Gherman, T. (2023). Kriittinen analyysi lohkoketjun ja tekoälyn integroinnista toimitusketjuun. Annals of Operations Research. https://doi.org/10.1007/s10479-023-05169-w
Christopher, M. (2016). Logistiikka ja toimitusketjun hallinta. Pearson UK.
Cong, LW ja He, Z. (2019). Lohkoketjun häiriö ja älykkäät sopimukset. The Review of Financial Studies, 32(5), 1754–1797. https://doi.org/10.1093/rfs/hhz007
Deiva Ganesh, A., & Kalpana, P. (2022). Tekoälyn tulevaisuus ja sen vaikutus toimitusketjun riskienhallintaan – Systemaattinen katsaus. Tietokoneet ja teollisuustekniikka, 169, 108206. https://doi.org/10.1016/j.cie.2022.108206
Dekhne, A., Hastings, G., Murnane, J., & Neuhaus, F. (2019). Automatisointi logistiikassa: Suuri mahdollisuus, suurempi epävarmuus. McKinsey Q, 24.
Greenwald, B. C. ja Stiglitz, J. E. (1993). Rahoitusmarkkinoiden puutteet ja suhdannesyklit. Neljännesvuosittainen talouslehti, 108(1), 77–114. https://doi.org/10.2307/2118496
Guan, W., Ding, W., Zhang, B., Verny, J. ja Hao, R. (2023). Parantavatko toimitusketjuun liittyvät tekijät lohkoketjun käyttöönoton ennustetarkkuutta? Koneoppimisen lähestymistapa. Teknologian ennustaminen ja sosiaaliset muutokset, 192, 122552. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2023.122552
Kashem, M. A., Shamsuddoha, M., Nasir, T. ja Chowdhury, A. A. (2023). Toimitusketjun häiriö vs. optimointi: katsaus tekoälyyn ja lohkoketjuun. tuntemus, 3(1), 80–96. https://doi.org/10.3390/knowledge3010007
Kim, K., Tetlow, R. J., Infante, S., Orlik, A. ja Silva, A. F. (2022). CBDC:n makrotaloudelliset vaikutukset: Kirjallisuuden katsaus. Taloustieteen ja talouden keskustelusarja, 2022-076, 1-65. https://doi.org/10.17016/feds.2022.076
Mason, A., Narcum, J., & Mason, K. (2020). COVID-19-pandemian aiheuttamat muutokset kuluttajien päätöksenteossa. Journal of Customer Behavior, 19(4), 299–321. https://doi.org/10.1362/147539220X16003502334181
McKnight, B. ja Linnenluecke, M. K. (2019). Vakavia reaktioita erityyppisiin luonnonkatastrofeihin. Liiketoiminta ja yhteiskunta, 58(4), 813–840. https://doi.org/10.1177/0007650317698946
Natanelov, V., Cao, S., Foth, M., & Dulleck, U. (2022). Lohkoketjun älykkäät sopimukset toimitusketjun rahoitukseen: Australian ja Kiinan naudanlihan toimitusketjujen innovaatiopotentiaalin kartoitus. Journal of Industrial Information Integration, 30, 100389. https://doi.org/10.1016/j.jii.2022.100389
Ozdayi, M. S., Kantarcioglu, M., & Malin, B. (2020). Hyödynnä lohkoketjua muuttumattomaan kirjaamiseen ja kyselyihin useiden sivustojen välillä. BMC Medical Genomics, 13(7), 82. https://doi.org/10.1186/s12920-020-0721-2
Punia, S. ja Shankar, S. (2022). Ennustava analytiikka kysynnän ennustamiseen: syvään oppimiseen perustuva päätöksenteon tukijärjestelmä. Tietopohjaiset järjestelmät, 258, 109956. https://doi.org/10.1016/j.knosys.2022.109956
Ross, DF (2008). Intiimi toimitusketju: Toimitusketjun hyödyntäminen asiakaskokemuksen hallinnassa. CRC Press.
Sheffi, Y. (2009). Liiketoiminnan jatkuvuus: Systemaattinen lähestymistapa. Sisään Globaali liiketoiminta ja terrorismin uhka. Edward Elgar Publishing. https://www.elgaronline.com/display/edcoll/9781847208507/9781847208507.00007.xml
Tan, B., Yan, J., Chen, S. ja Liu, X. (2018). Lohkoketjun vaikutus elintarvikeketjuun: Walmartin tapaus. julkaisussa M. Qiu (toim.), Älykäs Blockchain (pp. 167–177). Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-030-05764-0_18
Tarallo, E., Akabane, G. K., Shimabukuro, C. I., Mello, J. ja Amancio, D. (2019). Koneoppiminen nopeasti liikkuvien kulutustavaroiden kysynnän ennustamisessa: tutkiva tutkimus. IFAC-PapersOnLine, 52(13), 737–742. https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2019.11.203
Yeung, H. W. ja Coe, N. (2015). Kohti globaalien tuotantoverkostojen dynaamista teoriaa. Taloudellinen maantiede, 91(1), 29–58. https://doi.org/10.1111/ecge.12063

Katso: AI on tarkoitettu "lisäämiseen", ei työvoiman korvaamiseen

Uusi lohkoketjussa? Tutustu CoinGeekin Blockchain for Beginners -osioon, joka on lopullinen resurssiopas saadaksesi lisätietoja lohkoketjuteknologiasta.