黃雨辰
(徽商職業學院,合肥 230000)
傳感器、人工智能、云計算、預測分析等新興技術的應用正在快速改變許多企業的產品設計、生產、分銷和服務方式。這些變革(統稱為第四次工業革命或工業4.0)所引發的顛覆性影響達到空前水平,致使數字世界和現實世界的界限日益模糊。這一變革趨勢最普遍和明顯的表現在于數字化供應網絡得到日益廣泛的應用。數字化供應網絡能夠綜合來自不同渠道和地區的數據與信息,為產品實際生產和分銷提供助力。
基于這一網絡,企業能夠與生態體系內的任何相關方開展數據和信息的傳送和接收,從而有效應對多變的市場環境,并發掘新的價值。傳統供應鏈的信息傳播僅局限于生產系統內原材料和成品端之間,這種線性傳播途徑靈活度較低。而數字化供應網絡采用互聯互通的矩陣結構,具有較高的靈活度。這種結構摒棄了傳統的線性傳播途徑,能夠最大化地提高信息傳播效率,以應對客戶和市場需求的變化。
而作為教育從業者,在數字時代下必須準確把握時代發展方向,深挖市場潛在機會,及時調整授課方法與策略,這樣才能給學生傳輸前言的學科知識,提升學生在職業發展的道路上的競爭力。
數字化供應鏈是基于物聯網、大數據與人工智能等關鍵技術,構建的以客戶為中心,以需求為驅動的,動態、協同、智能、可視、可預測、可持續發展的網狀供應鏈體系。
供應鏈管理可分成供應端、需求端和渠道端,無論哪一端,隨著技術和信息的進步,機會越來越多,供應鏈管理也面臨非常大的挑戰。包括物聯網、云計算、機器人、區塊鏈等在內的新信息技術可有效助力供應鏈管理,優化提升供需匹配和供需雙贏,其中,有些技術已經成功應用實踐。利用這些新技術,可以將數據的價值充分挖掘,從而進行預測分析、顧客畫像、大數據聚類、關聯分析以及精準推送等,在此基礎上還可以做物流層面的智能優化。以京東庫存優化為例,正在做網絡優化、分銷店布局、倉儲設備設施的智能化等,通過這些信息化手段可以令決策更加智能。
隨著互聯網和大數據業務的發展,供應鏈能為企業做非常有價值的、超越基礎性供應鏈服務的增值效益。比如,供應鏈所有的活動都是建立在數據分析基礎上的,通過大數據,在供應鏈前端進行精準分析預測,給予企業市場趨勢、采購生產以及銷售計劃方面的數據支持。
在數字化社會發展風云變幻的時代潮流中,高職院校要切實做好課程設置,讓學生在步入社會之后的職業道路上具有較強的競爭力,體現高職院校以“職業為導向”的授課宗旨。同時這也對高職院校供應鏈專業的授課教師提出了重大的挑戰。
當下,幾乎每個人都將供應鏈的實時控制掛在嘴邊,但是如何才能真正實現這一話題并且達到預期的效益,做到如下兩方面是必不可少的:第一,需要連續實時流動的數據。第二,分析和評估這個連續的數據流,然后分析的結果將被自動轉換為適當的方法。
然而,就目前的情況來看卻并不容樂觀。一方面,數據間存在著相當大的時間間隔,很多公司對供應商那邊的生產情況以及運輸貨物至工廠的整個過程并不那么清楚;另一方面,數據評估通常是靜態的,換句話說就是數據只能在特定的時間間隔內進行分析,因此通常要很晚才能發現風險的存在。因此,高職院校的課程改革的方向需要對不斷變化的環境作出快速敏捷的反應,需要注重學生對智能化信息流的分析,這樣才能快速掌握市場一手信息資源,從而對商業信息作出準確的反應。
隨著技術的不斷創新,人工智能、機器學習、機器人過程自動化愈發成為有效供應鏈計劃和控制的焦點。然而沒有相應的數據庫,僅僅依靠技術是沒有用的。利用可能得到的外部數據并非決定性因素,關鍵是將這些外部數據與供應鏈中所有相關人員的綜合內部數據相結合。因而,高職院校的課程設置必須要注重學生對數據庫知識的學習,讓學生掌握從整個供應鏈網絡訪問信息的方法,包括供應商和客戶以及物流服務提供商和全球其他服務提供商。只有通過全球網絡中所有參與者的深度數字協作以及相應的流程信息,才能360度全方位實時了解到相關信息。
供應鏈管理課程內容與其他物流類課程存在交叉重疊與相互滲透現象。供應鏈管理課程內容與采購管理、生產運作、現代物流管理、倉儲與配送、ERP 電子沙盤等課程內容存在交叉重疊和相互滲透的現象。各門課程的內容在本質上有很強的內在聯系,高職院校的課程體系里要充分體現不同課程內容之間的邏輯關系,要形成一個完整的體系結構,把各課程內容捏合成一個有機整體。
供應鏈管理是中小企業管理中的薄弱環節,企業主平時對其重視程度嚴重不足。一場疫情,使得之前經營還不錯的企業突然陷入混亂的境地,停工停產帶來的供應鏈波動更讓企業雪上加霜,不確定因素造成的影響,給企業的生存與發展帶來很大挑戰,高職院校要切實以此為契機,要在看到挑戰的同時看到機遇,積極調整授課方向,促進課程改革,努力培養適合市場的專業化人才。