作者简介：吴侠文（昕诺飞（中国）有限公司供应链总监，浙江凯耀照明有限责任公司的销售运营总监，和上海外国语大学国际工商管理学院首期“心有梦 行无疆”辅导项目企业导师。拥有物流和供应链行业近20年的工作经验, 其中近10年服务于亚太区域供应链管理和物流管理方面的岗位。对整个供应链各个环节的管理有丰富的经验，其中包含贸易、采购、供应计划、订单管理、供应商管理、国际进出口货运，物流仓库管理、运输管理等。对外资企业的跨文化组织管理、流程管理也具有丰富的经验。上海外国语大学2014级MBA校友。）
全球疫情下的中国制造业供应链几家欢喜几家忧。随着2020年初爆发的疫情从国内蔓延到全球，很多制造企业最多的感概是：无法掌控，很无奈，很无力。但同时，我们也留意到一些在疫情之前已经开始布局数字化智能供应链的企业，在此次疫情中，则表现得从容很多。
企业的供应链在过去近百年的发展中，先后经历了初级供应链、传统供应链、集成供应链三个大的阶段。
初级供应链阶段：仅局限于企业内部供应链相关部门的业务运作，供应链与其他部门的协同性不足，主要聚焦于成本，供应链的决策往往只基于个人或某个部门。
传统供应链阶段：开始强化供应链与营销、研发等部门的协同，但与外部供应商和客户的协同性还不足，聚焦于成本和服务，供应链的决策基于团队沟通。
集成供应链阶段：打通了客户、企业内部和供应商的业务流，构建一体化计划，强化采购供应能力和订单交付能力，聚焦于价值链共赢，供应链的运作基于产销协同机制，决策更多关注需要迅速解决的重要问题。
随着大数据、物联网、移动应用、5G、自动化、人工智能、 区块链等新技术的出现和发展，供应链的发展现在已经进入到了第四个阶段，即：数字化智能供应链阶段。
相较前面的三个阶段而言，数字化智能供应链具备了以下五大特点：
一是更轻便。
在数字化和工业互联网时代，企业如果掌握了数据，就掌握了资源。企业和外部合作伙伴共建数据网 络并共享数据，就可以精准地掌握制造资源、库存位置、 物流路径、供应链成本、销售订单等数据，企业就可以不再用传统的方式去采购和存储，而是根据客户的细分需求，使用分布式网络，快速反应、内外协同，动态灵活地实现供需匹配。
二是更透明。
企业可以通过 AI 将结构化数据和非结构化实时数据转化为洞察，并通过供应链控制塔（Supply Chain Control Tower）的大数据分析平台以及互联和区块链等技术，面向全球实时了解产品位置及状态，对供应链实施端到端监控，实现对供应链的可视性。这不仅有助于预测可能存在的漏洞，应对复杂性和波动性日益加剧的环境；还能帮助了解上下游影响，加快响应速度，打造更加集成柔性的供应链，提高供应链的成本效益和客户服务水平。
三是更敏捷。
新冠病毒疫情让企业意识到，现在更迫切需要增强供应链的敏捷性，与供应链合作伙伴密切协作，建立协调一致的业务连续性计划。业务连续性计划从意识、预防、补救和知识管理四个方面，在分析和可视化工具的帮助下实施数字化智能供应链建模和场景分析，从实际生产运作、多元化的供应策略和整个设备运行的保障等方面着手，进行充分的可行性论证考量，在关键节点上做好应急备份计划，并建立多供应商的选择、多种技术方案，以及在多个国家或地区布局供应链和建立生产基地，以更有效地应对瞬息万变的政治、经济方面的态势。
四是更智能。
新冠病毒疫情表明，一旦发生意外事件，很可能导致整个供应链网络遭受重创。制造企业需要提升供应链的快速重组能力，将供应链流程转换为智能工作流程，将企业的响应能力提升到全新的高度。在AI 及相关技术的强化下，新型供应链智能工作流程以业务平台为基石，从需求规划、制造执行到订单协调和履行等方面来转型整个价值链，并重塑人员配置和流程。
五是更弹性。
智慧的数字化供应链也可以充分利用AI 及其他新兴技术，帮助企业在混乱和动荡局势下提前做出正确、迅速的响应以保持业务连续性。实现企业以最小的损失平稳渡过危机，最小化企业运营受中断的破坏影响，甚至完全规避风险。在日常运营中，数字化智能供应链也能通过实时全方位监控风险，提升供应链的柔性。
与此同时，面对全球经济的动荡和疫情的不确定性，我们发现不少企业的供应链现状主要面对两大挑战：
——客户需求的波动一直是供应链高管面临的主要挑战。客户对产品和服务的要求不断提高，对快速响应能力、高质量标准和低成本也抱有更高的期望。与此同时，供应链管理人员也面临着供应商的质量和可靠性降低的问题，以及随之而来的物流限制和瓶颈，这些都妨碍了订单履约执行和客户服务的水平。
——随着供应链上下游合作伙伴数量的增多，对于信息的完整性、准确性、及时性的需求也越来越强烈。但是，供应链各个环节合作伙伴之间缺乏协作和整合仍是一个主要问题。尽管技术不断提高，但在制定决策时，对于全球化的供应链信息缺乏完整性、可视性仍是一个重大问题。
为了解决供应链面临的这两大挑战，结合数字化智能供应链的五大特点，现代企业搭建一个数字化的智能供应链体系就势在必行。具体来说，我们可以结合行业、企业各自的特点，在全球化制造、全球化采购和全球化物流等核心领域探索建设体系框架，包括策略与组织、业务体系和管理平台，并采取相应的长中短期行动。
通过借鉴全球范围内的行业领先企业的优秀实践，发现差距，分析数据，寻找突破，明确方向并详细规划来搭建数字化智能供应链体系的框架（如下图所示）。
策略与组织：数字化时代下，制造行业将会在渠道升级、客户服务导向、数字化运营、生态系统合作四大领域重构价值创造体系。根据行业产业链分析、市场洞察、对标研究、竞争分析，制定数字化智能供应链战略规划，包括全球制造网络、全球采购网络和全球物流网络等关键举措。拥抱新技术，建立行业及产业协作空间及数据共享平台，把管理边界和系统边界打开，与设备供应商、原材料供应商进行战略协同与合作，成为生态系统的一部分。通过合理布局全球供应链，并引入大数据、云计算、人工智能、物联网、区块链等新数字技术，实现构建供应链生态系统、降低供应风险、改善供应服务、降本增效、创造价值的目标，支持企业的中长期发展战略。
业务体系：为实现数字化智能供应链战略，需要运用供应链控制塔 （Supply Chain Control Tower），对企业的供应链体系从需求计划、采购管理、生产管理到物流交付，实现端到端统筹协调、监控、管理。首先，实现数据实时可见和实时监控预警，加强可视性和可预测性，改善运营。这种能力有助于提高从设计到支持的整个制造流程的质量和产量，提高资源利用效率，同时降低成本。然后，预测未来事件发生的概率，进行未来一段时间的场景模拟，从供应商、工厂、仓库、渠道到客户，把控原材料、订单、库存、产能、物流信息，纵观全局；并主动识别风险，进行根因分析，结合大数据，准备解决方案及财务影响分析。最后，根据方案指导，通过供应链控制塔，最终以更低的成本、更快的速度、更好的服务、更小的风险，让供应链变得更加敏捷、精简、快速响应，实现供应链的业务目标，并带来新的客户体验和价值主张。
管理平台：为实现数字化智能供应链业务体系，要激励团队为实现目标而全力以赴。首先要建设数据导向的员工队伍，培训员工有能力运用先进的系统工具和技术方法来实现实时的端到端操作管控。同时，鼓励和奖励跨部门协作和技能分享，积极征求员工的意见，集思广益，开发创新产品、服务和流程，并让员工从繁重的日常重复劳动中解放出来，来参与到高价值的流程梳理、优化等工作中。
基于以上分析，制造企业应对疫情时期，特别是后疫情时代，可以结合企业不同的策略周期，采取不同的行动方案：
短期：制造业企业领导者必须首先识别当前供应链 痛点，控制成本和库存，保障生产安全、供应安全、 订单交付，快速止损。并与供应商形成命运共同体， 尽可能改善现金流的压力。
中期：企业应建立危机应对协同机制、流程和组织， 进行产业链结构调整，加快采购计划流程优化，提升供应链管理能力，做好应对疫情可能持续较长时间的准备，并抓住恢复性增长出现后的机会。
长期：企业应着手打造数字化智能供应链体系，加速智能制造的建设，提升产销协同，为未来发展做好更积极充分的准备，避免在未来的突发事件中处于被动地位。
供应链堪称全球经济的支柱，也是企业成长的基石。此次全球性危机及其对全球供应链产生的广泛影响给企业敲响了警钟，除了做好积极准备应对，别无二法。只有打造数字化智能供应链，持续提升全球供应链能力，企业才能在未来保持领先地位。
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