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Laut dem Bericht von EY India müssen Automobilunternehmen die Lieferketten neu ausrichten

Der Bericht hebt auch die Auswirkungen von Covid-19 auf die indische Automobilzulieferkette und die damit verbundenen Ineffizienzen hervor. Es werden Schwerpunkte beschrieben, die die Leistung in der Zwischenzeit und darüber hinaus verbessern könnten. (Repräsentatives Bild)

Die indische Automobilindustrie muss eine Bottom-up-Bewertung der Supply-Chain-Architektur und ihrer Schwachstellen gegenüber externen Faktoren wie der Pandemie vornehmen. Dies geht aus einem kürzlich veröffentlichten Bericht von EY India mit dem Titel “Nichtlineare Automobil-Supply-Chain – Covid-19 und darüber hinaus” hervor. , die festgestellt hat, dass die Auswirkungen tief verwurzelt sind.

Das Segment Automobilzulieferkette und -herstellung hat die mittel- und langfristigen Auswirkungen von Covid -19 bewertet. Dazu gehören Beschaffungsplanung und Lieferantenmanagement, integrierte Vertriebs- und Betriebsplanung, Fertigung, Logistik und Vertrieb

Vinay Raghunath, Partner und Marktführer im Automobilsektor bei EY India, sagte: „Die indische Automobilzuliefererbasis ist derzeit für die meisten Komponenten nicht zu diversifiziert. Dies sollte die volumenbasierte Preiseffizienz steigern. Diese Strategie ist jedoch in hohem Maße Risiken ausgesetzt, die sich aus Störungen in Regionen ergeben, in denen wichtige Autokomponenten geliefert werden. “
Der Bericht hebt auch die Auswirkungen von Covid-19 auf die indische Automobilzulieferkette und die damit verbundenen Ineffizienzen hervor. Es werden Schwerpunkte beschrieben, die die Leistung in der Zwischenzeit und darüber hinaus verbessern könnten.

Die indische Automobilindustrie importiert Autokomponenten im Wert von 17,5 Milliarden US-Dollar. Vor der Pandemie erhöhte die Regierung im Unionshaushalt 2020-21 zur Durchsetzung von „Make in India“ den Zoll auf Rohstoffe und Vorleistungen, die von einheimischen Herstellern importiert wurden, um 2,5 bis 5% und auf vollständig gebaute Einheiten (CBUs) von 30 bis 40 % für andere Nutzfahrzeuge als Elektrofahrzeuge.

Traditionell waren die Logistikkosten in Indien vergleichsweise höher als in den Nachbarn. Die zentrale Herausforderung für die indische Automobilzulieferkette wäre es, die Kostensteigerung im Jahresvergleich zu bewältigen, die durch steigende Kraftstoffkosten verursacht wird. OEMs müssen daher die Fähigkeit wichtiger Lieferanten untersuchen, Aufträge von alternativen Standorten aus zu erfüllen.

Dem Bericht zufolge wäre der entscheidende erste Schritt, die wichtigsten direkten Lieferanten und Abhängigkeiten eines Unternehmens zu identifizieren – sowohl auf der Angebots- als auch auf der Nachfrageseite. Es erfordert eine eingehende Kartierung, um zu verstehen, ob es in der Lage ist, Lieferanforderungen und -reaktionen in potenziellen Risikoszenarien zu erfüllen. Dies ermöglicht die Schaffung eines flexiblen Ökosystems aus Lieferanten und Vertriebspartnern. Eine verbesserte Sichtbarkeit ihrer Netzwerke in Echtzeit führt zu einer besseren Vorbereitung bei Störungen bestimmter Knoten oder Routen.

Som Kapoor, Partner des Automobilsektors von EY India, sagte: „Unternehmen müssen eine durchgängige Risikobewertung ihrer Lieferkette in Betracht ziehen, die Nachfrage- und Angebotsrisiken, operative Leistung, Auswirkungen auf den globalen Handel, Auswirkungen auf die Kunden und Aspekte der Mitarbeiter abdeckt. Darauf können Krisenszenarien simuliert und Reaktionstaktiken validiert werden. “

Durch die Erkundung agiler und flexibler Versorgungs- und Vertriebsnetze könnten die mit der Unvorhersehbarkeit der Nachfrage verbundenen Risiken drastisch verringert werden. Die starke Abhängigkeit von einem Lieferanten mit den niedrigsten Kosten und minimalen Lagerbeständen kann sich erheblich auf die Lieferkette auswirken, da sich das Geschäftsumfeld mit dynamischen Nachfrageeigenschaften des Marktes befasst.

Die Digitalisierung der Lieferkette bietet auch den notwendigen Vorteil, um den sich ändernden Bedürfnissen der Kunden gerecht zu werden. Es besteht die Notwendigkeit, neuere Variablen angemessen zu bewerten, um das optimale Lieferkettenmodell auf der Grundlage der möglichen externen Szenarien zu entwerfen.

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