供應鏈4.0
——下一代數字供應鏈

供應鏈4.0
——下一代數字供應鏈

編者按

本文2016年6月發表于麥肯錫公司網站，由克努特?艾力克、尤爾根?瑞克爾和安德里亞斯?賽弗特合著。克努特?艾力克是麥肯錫歐洲供應鏈管理業務的領導人，重點關注供應鏈計劃和執行。尤爾根?瑞克爾是麥肯錫供應鏈管理業務的高級專家，主要關注供應鏈改革、端對端供應鏈計劃和供應鏈4.0。安德里亞斯?賽弗特是麥肯錫供應鏈管理業務的核心成員，主要為各類制造和物流運輸行業內的客戶提供服務。供應鏈4.0要應用到物聯網和先進的機器人技術，還要對供應鏈管理中的大數據進行先進的統計分析。本文從發展趨勢、特點，以及實施挑戰等幾個方面，對供應鏈4.0進行了介紹。

在過去30年里，物流已經發生巨大的變化。物流曾經隸屬于銷售或制造部門，是一個單純的運營職能，工作重點是確保生產線的物流供應和成品發貨。而現在，它已經發展成為一個獨立的供應鏈管理職能，部分公司甚至設置了首席供應鏈官。供應鏈管理職能的重點是先進的規劃流程，例如分析需求計劃或與銷售運營流程進行整合，而物流的具體操作工作通常都外包給了第三方的物流公司。供應鏈職能要確保從顧客到供應商的一體化運營。

供應鏈管理的發展趨勢

工業4.0是一種顛覆，要求公司反思自己設計供應鏈的方法。一些新技術已經出現，正在改變傳統的工作方式。此外，大趨勢和消費者的期望也在改變著游戲規則。除了要適應種種變化之外，供應鏈管理職能也有機會將運營效力提升到下一個層次，充分利用新興的數字供應鏈商業模式，為公司建設數字供應鏈。

一些大趨勢對供應鏈管理有著巨大的影響，例如全球農村地區正在不斷地發展，以及財富開始向那些此前服務存在欠缺的地區轉移。降低碳排放的壓力，以及出于社會經濟原因而對交通進行管制，這些都是物流所面臨的挑戰。人口的變化也導致勞動力數量降低，同時勞動力隊伍年齡增大，對人類工程學的要求也在提高。

與此同時，顧客的期望值正在增長。過去數年的線上趨勢導致顧客對服務期望的增加，而且訂單的“顆粒化”越來越加劇。此外，進一步的個性化和定制化也導致庫存單位（SKU）組合在不斷增長和變化。網絡所帶來的透明度、便捷性和多樣的購物地點與購物對象，都導致了供應鏈的競爭加劇。

為了充分利用這些趨勢，應對已經改變的要求，供應鏈必須能夠提高速度，更加“顆粒化”，以及更為精確。

對未來的設想

供應鏈的數字化讓公司可以滿足顧客的新要求，應對供應端的挑戰，并且維持對效率改善方面的期望。數字化將會給大家帶來供應鏈4.0（見圖1）。供應鏈4.0將能夠：

——速度更快。產品銷售的新方法將把消耗較快的產品的送貨時間減少到只有幾個小時。該服務的基礎在于先進的預測方法，例如對內部數據（例如需求）和外部數據（例如市場趨勢、天氣、學校假期、建設指標等）作預測性分析，以及根據機器狀態的數據來分析備件需求等，從而對顧客需求有更為準確的預測。預測并不是每個月進行，而是每周，而且對于一些消耗較快的產品，甚至要每天進行預測。在未來，我們將會看到“預測性發貨”，亞馬遜公司在這方面擁有一項專利，即產品在顧客下單之前就被派送。公司之后會用顧客的訂單去匹配早已經在物流網絡中（運送到顧客所在地區）的貨物，然后修改貨物的路線，運送到顧客具體的地址。

圖1 供應鏈4.0

——靈活性更大。實時計劃和自組計劃讓公司可以根據需求或供應情況的變化靈活做出調整。計劃周期和凍結期被縮短到最小，而計劃成為了一個持續的流程，能夠根據不斷變化的要求或限制（例如機器對生產能力的實時信息反饋）而不斷做出反應。配送流程的靈活性得到提高，所以在產品被發送后，顧客能夠修改貨物的運送路線，送至最便捷的目的地。

新商業模式（例如將供應鏈作為一種服務，提供供應鏈計劃職能或運輸管理）提高了供應鏈組織的靈活性。供應鏈可以作為一種服務來加以購買，而且是使用才付費，無需再在公司內部設置此職能。服務提供商的專業化讓他們可以創造規模效益和范圍經濟，并且吸引到外包業務。例如，我們將看到運輸的“優步化”，即眾包的彈性運輸能力，這將會大幅提升配送網絡的敏捷度。

——“顆粒化”程度提高。顧客對個性化產品的要求不斷提高，由此帶來了市場微分化，最終將推行大規模定制化。在對顧客進行管理時要更加細分，并且提供寬譜系的合適產品和服務。顧客能夠從適合需求的多個“物流菜單”中進行選擇。無人機配送等新的運輸概念讓公司可以高效地管理高價值單個包裹的最后一公里。

——準確度更高。下一代的績效管理系統能提供實時的端對端透明度，貫穿整個供應鏈。該系統所提供的信息從高層次的綜合KPI（例如整體服務水準）到非常細小的流程數據（例如網絡中卡車的具體位置）等應有盡有。包羅萬象的數據可以為供應鏈中的各級管理人員和各個職能提供信息依據。在“供應鏈云端”對供應商和服務提供商等各方的數據進行整合，能確保各利益相關者根據同樣的事實數據來進行安排和決策。

在數字化的績效管理系統中，會使用倉儲、運輸或庫存的全新模式來自動設定目標。我們將會看到績效管理系統“學會”自動確定風險或期望值，并且通過閉環學習方法來改變供應鏈參數，以減小風險。由此，自動化的績效管理控制中心能處理各種工作，無需人類的參與，或者是只需要人類計劃員來應對破壞性事件/新事件。由此供應鏈的效率能不斷地得到提高。

——效率更高。計劃和實施工作的自動化提高了供應鏈的效率。機器人能夠遵循倉庫流程完全自動地搬運物料（托盤/箱子，甚至每件商品），完成收貨卸貨，以及準備貨物以便揀貨、包裝和運輸。自動駕駛的汽車能夠在網絡內運輸產品。為了優化卡車的利用率，提高運輸的靈活性，將通過跨公司運輸優化來共享運輸能力。該網絡的設置能不斷地自動優化，以確保以最佳方式滿足業務要求。

為了給供應鏈設置理想的工作量，將利用各種透明度和動態計劃方式來推動需求調節，例如在卡車利用率較低的時間段，實施配送的優惠價格。

數字浪費阻礙供應鏈職能充分發揮供應鏈4.0潛力

在當今的供應鏈中，可以發現許多方面的數字浪費，它們阻礙了供應鏈4.0發揮自身的潛力。數字浪費可以被劃分為三類：

（1）數據采集和管理。通常情況下，可用的數據都是手工進行處理（紙面上的數據錄入系統中），而且并沒有定期進行更新，例如供應商交付周期的主數據（有時候甚至只有一些假數字）在被輸入系統后多年就保持原樣，沒有更改。另一個倉儲中的例子是提前的發貨通知在被接收后并沒有被用來優化內部流程。

除這些例子之外，還有一種常見的情況，就是可以利用哪些附加數據來改進流程，例如感知將出現供應中斷。如果供應商的交付周期在不斷地延長，那么就應該發出警報，提醒計劃人員注意該種情況，讓他們能夠及早減小供應中斷的影響。在當前的系統里，這種信號并沒有得到識別，從而導致到月底時才會對供應商供貨能力下降進行匯報。如果最糟糕的情況出現，該問題將給生產線的物料補充帶來問題，導致運營停滯。

（2）綜合流程優化。許多公司已經開始推行綜合的計劃流程。但通常情況下，流程優化工作還是在各職能部門孤立進行，而不是充分利用所有信息來爭取最出色的計劃結果。此外，我們也常常看到，自動確定的計劃或預測統計數據通常會被計劃人員手工更改。尤其是對那些消耗速度中等或較快的零部件而言，這種人工更改通常會破壞預測的準確性。除了公司內部的優化之外，公司之間的流程優化也尚未能得到充分的利用，而且透明度提高所創造的改進潛力未能得到發揮。

為了能實現先進的綜合流程優化，供應鏈中的各合作方在組織設立、治理、流程和激勵措施等方面都必須保持方向一致。

（3）人機流程的執行。現在，倉儲、生產線補貨和運輸管理等工作通常都是靠直覺，并沒有充分利用可獲得數據，例如改進倉庫內的揀貨路徑。倉庫運營仍然是按照一、兩個小時分段來進行管理，而不是對新訂單進行實時分配，或者是進行動態的路線設定。同時，新設備所帶來的機會（例如可穿戴設備或外骨骼設備）并未能得到充分利用。

利用供應鏈4.0提高運營效率

供應鏈4.0將影響到供應鏈管理的方方面面。我們設計的麥肯錫數字供應鏈羅盤（見圖2），列舉出了供應鏈4.0的改進手段，并且根據6大主要的價值驅動因素對其進行分類。最終，這些改進將能夠在服務質量、成本、資本和敏捷度上實現巨變。

計劃

未來的供應鏈計劃將在很大程度上受益于大數據和先進的分析手段，以及知識工作的自動化。兩種影響較大的改進手段是“需求計劃的預測性分析”和“高度自動化的集成閉環供需計劃”。

需求計劃的預測性分析會利用貝葉斯網絡和機器學習方式來分析成千上萬個影響需求的內部和外部參數（例如天氣、社交網絡的趨勢、傳感器數據等），從而發現復雜的關系并建立模型，制訂精確并顆粒化的需求計劃。這些新技術讓需求預測的準確度得到了大幅提升，通常可以將預測的錯誤降低30%至50%。預測數字“惟一真理”的時代已經一去不復返。這些先進的算法會提供預期需求量的概率分布，而不是一個單一的預測數字。由此可以進行有針對性的探討（其中包括銷售運營流程中的增長潛力和風險），并對庫存進行先進的管理。

高度自動化的集成閉環供需計劃打破了各計劃步驟之間的傳統界限，讓計劃變成了一種靈活的連續流程。每個補貨計劃不再采用固定的安全庫存，而是分析預期需求的概率分布，實施貨物補充以保證一定的服務水平，因此安全庫存與每次的補貨訂單都不相同。閉環計劃的另一個優點在于將定價決策和供需計劃進行了整合。根據庫存水平、預計需求，以及補貨能力，可以對價格進行動態調整，從而優化整體盈利情況，同時將庫存降低到最小。

物料流

圖2 麥肯錫數字供應鏈羅盤

連通性的提高、先進的分析手段、增材制造，以及先進的自動化等都將讓物流出現巨變。例如，隨著倉庫的自動化，我們將看到自動駕駛的智能車輛數量大幅增加，而且3D打印徹底改變了倉儲和庫存管理戰略。

現在已經有了下一代的觸摸、聲音和圖像使用界面，而且它們正通過消費設備在快速擴散，這讓幾乎所有倉儲流程中的機器得到了更好的集成。頭戴式顯示器（例如谷歌眼鏡）的突破，讓工人們在揀貨過程中可以根據所在位置得到相應的指導。先進的機器人解決方案已經涌現，可改善揀貨工作。外骨骼設備（模仿人體生理學，能夠為那些讓人疲勞的體力運動提供支持）的使用將能夠大幅提高倉庫的生產力。總體而言，倉庫的自動化將會變得越來越整體化，一些倉庫完全與生產卸貨點相連通，整個流程中幾乎無需人類的干預。

自動駕駛的智能車輛將大幅降低運輸成本和產品搬運成本，同時縮短交付周期并降低環境成本。受控環境里（例如礦井）自我引導車輛的使用、預置型解決方案（例如火車），以及倉庫內的自動導向車輛系統等都早已經在使用中，而且在不久的將來將會大幅獲得發展。目前，歐洲和北美也在公共道路上試用自動卡車，試用結果頗為理想。

除了倉儲流程的自動化，增材制造也對供應鏈的物料流有著重大的影響。例如，3D打印已經有了廣泛的商業應用，比如在本地對消耗速度較慢的備件或工具進行生產。打印材料的種類增多、打印機價格的快速下降，以及精確度和質量的提高都推動了這種發展。目前，完全通過3D打印機來操作的第一批生產設施已經得到安裝。

績效管理

績效管理正在發生著巨大的變化。在過去，KPI儀表盤的制作是一項重要的任務，而且KPI僅僅只針對全局。現在內部和外部都可以實時提供“顆粒化”的數據。這讓績效管理流程從一個定期流程（通常是每個月）變成了一種運營流程，旨在處理例外情況和不斷進行改進。例如，通過小型例外情況的自動處理，計劃人員能夠關注到關鍵性的供應鏈中斷情況，為更嚴重的例外情況提供進一步的支持。

自動根源分析是例外情況處理的一種方法。績效管理系統能夠找到例外情況出現的根源，方法是對比例外情況與預先確定的潛在指標，或者是利用數據挖掘技術和機器學習技術來進行大數據分析。根據所查找到的根源，系統會自動啟動應對舉措，例如激活補貨訂單，或者是改變計劃系統里的參數設置，例如安全庫存。

訂單管理

關于如何改進訂單管理，有兩個例子是訂單自動處理和實時計劃。自動化的推行、顆粒化信息反饋所帶來的可靠性提高，以及可靠的即時反應所帶來的出色的顧客體驗，這些都將能降低成本。

訂單自動處理是可靠的可承諾量流程（ATP）被推行之后的下一步。通過對訂單系統的整合、連接ATP，以及加強訂單規則，該系統可以被用來讓訂單流程完成自動化。其目的是擁有一個完全“自動”的流程，在訂單輸入和確認之間無需人類的干預。這樣做的前提是必須嚴格遵循訂單規則，并且不斷更新主數據。

實時計劃可以通過對生產計劃和補貨進行即時修改，在考慮各種限制性因素后確保交付日期。由此，供應鏈的設置始終保持了最新，并帶來了可靠的計劃基礎。此外，還可以向顧客提供其他的服務，例如支付特定的費用后可以縮短交付周期，顧客能夠非常便捷地看到可行性和交付日期更新。

協作

供應鏈云端構成了供應鏈中的下一個協作層次。供應鏈云端就是顧客、公司和供應商之間的聯合供應鏈平臺，提供了共享物流基礎設施，或者甚至是聯合計劃解決方案。尤其是在非競爭性的關系中，合作伙伴可以決定聯合處理供應鏈中的工作，從而節約管理成本，并且利用最佳的實踐方法，彼此相互學習。

在協作中，另一個重要的領域就是端對端/多層次連通性。一些汽車公司早已開始通過整個價值鏈進行協作（例如從牧民到汽車內的真皮座椅），其他公司仍然需要填補這方面的空白。價值鏈中的協作可以讓各方通過交換可靠的計劃數據來大幅降低庫存，通過在整個供應鏈中即時提供信息來大幅縮短交付時間，并且建立早期預警系統，培養對供應鏈中斷進行快速反應的能力。

供應鏈戰略

為了迎合供應鏈進一步個性化和定制化的需求，供應鏈需要管理“市場微分”。供應鏈的顆粒化讓其根據顧客的要求和自身能力變成了數百個單獨的細分供應鏈。動態的大數據方法讓大規模定制化的供應鏈服務變成可能。定制化的產品為顧客提供了最佳值，讓供應鏈里的成本和庫存降低到了最小。

供應鏈4.0的影響

將數字浪費減低到最小，并且采用新技術，這些是提高供應鏈運營效率的主要工具。在未來兩三年里，供應鏈4.0的潛在影響力是非常巨大的，有望將運營成本降低30%，顧客流失降低75%，庫存降低75%，并且大幅提高供應鏈的敏捷度。

如何計算出這些數字的呢？影響力的數字基于麥肯錫從大量研究和定量計算中所積累的經驗。三大績效指標之間的關聯度非常強，例如庫存組合得到改進，將帶來服務質量得到提升，成本下降。

圖3 供應鏈成熟度評估

——供應鏈服務質量/顧客流失。服務質量低的原因有對顧客的承諾不當（例如交付時間不切實際）、錯誤的庫存組合（所訂購產品缺貨），或者是不可靠的零部件交付。如果所要求的產品缺貨，會出現顧客流失，即顧客決定換到其他品牌。不管是B2C還是B2B，這些情況都存在。

通過大幅改進與顧客之間打交道的方式，充分利用所有可用的POS數據/市場情報，大幅提高預測結果的質量（提升超過90%，例如SKU），以及綜合使用需求調節和需求感知來把握系統變化/趨勢，可以大幅提升服務質量，降低顧客流失情況。

我們必須牢記，在服務質量通常超過95%的處方藥制藥業等行業內，降低顧客流失所帶來的好處通常沒有那么明顯，但如果更多地了解病人的想法，并且提供個性化的服務，將有助于提升營收。

——供應鏈成本。在運輸、倉庫和整體網絡的設置等因素的影響下，成本可以降低超過30%。通過應用先進的方法來計算運輸和倉儲的所有成本，并且優化網絡，就可以實現其中15%的成本降低。其目標應該是將觸點減小到最少，將駕駛里程縮短到最少，并同時滿足顧客所要求的服務質量。綜合使用智能自動化和倉儲的生產力改善，可以實現節約目標。剩下的15%的成本減少可以通過利用動態路線設定、運輸的優步化、自動駕駛的汽車、以及3D打印來得到實現。

——供應鏈計劃。需求計劃、銷售運營計劃、綜合生產計劃，以及供應計劃等工作通常都需要消耗大量的時間，而且主要都是靠人工來完成。有了先進的系統支持，所有計劃工作中80%至90%可以自動進行，并且相比于手工完成而言質量能得到提高。銷售運營計劃流程將會每周進行，而決策流程將基于實時更新的情景。這種準確度、細致性和速度也會影響到其他方面，例如服務質量、供應鏈成本和庫存。系統將能夠察覺需要計劃人員進行決定的例外情況。

——庫存。庫存是需求和供應之間的緩沖器。通過使用新的計劃算法，不確定性（即供需之間的標準偏差或預測錯誤）將得到大幅降低，由此安全庫存也變得沒有必要。另一個影響庫存的重要變量是補貨交付周期。隨著最小訂單數為1的批量的生產增多，換模時間縮短，交付周期將得到大幅降低。本地生產的大幅增加也將降低運輸時間。此外，3D打印將能夠減少所要求的庫存。我們相信整體庫存將降低75%。

現在就可以著手去利用供應鏈4.0，充分發揮其價值。但從哪里開始，這取決于企業當前的供應鏈在數字化上的成熟度。麥肯錫的工具可以幫助公司了解自身當前的數字化成熟度，更好地懂得必須利用哪些改進手段來提升自我的績效（見圖3）。

該分析工具根據六大價值驅動因素和5個評估維度來對供應鏈進行系統化評估。它將成熟度劃分為三個層次。供應鏈2.0的特色是：“主要靠紙面工作”，數字化程度較低；多數流程都是人工完成；組織的數字化能力相當有限，并未利用可獲得數據來改進商業決策。供應鏈3.0是指：“數字化基本組件已經到位”。組織已經建設了IT系統并加以利用，但數字化能力還需要加以培養；在計劃/預測中僅只使用了基本的算法，而且組織內只有少量數據科學家來改進其數字化成熟度。供應鏈4.0是成熟度最高的，充分利用了所有可獲得數據來改進決策和加快決策速度。企業充分利用了先進的算法，擁有龐大的數據科學家隊伍，正朝著精通數字化的方向發展。

向數字供應鏈轉變

實現向數字供應鏈的轉變，有兩個關鍵的因素，即能力和環境。企業需要培養數字化的能力，但通常也需要有針對性地招募相關專家。第二個重要前提是推行雙速架構/組織。這意味著盡管公司已經成立了組織并建設了IT系統，仍需營造創新環境，樹立初創企業文化。該“孵化器”必須提供較高的組織自由度和彈性，以及先進的IT系統，以實現快速的解決方案開發、試驗和實施。快速進行試用是必不可少的，能夠就解決方案的適合度和影響力立即獲得業務領域的信息反饋，讓創新能創造激動和信任，并且啟動下一輪開發周期。該“孵化器”是組織內供應鏈4.0的種子。

（粟志敏 編譯）