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供应链的数字化重塑

发布时间:2021-02-19    481 次浏览

 















导读








成功的供应链数字化转型绝不是终点,而是新的变革的起点。 本文试图告诉读者供应链数字化转型万里长征后的下一站是什么——那就是供应链的数字化重塑。









世界供应链正处于前所未有的数字化变革浪潮之中。近几年来,中国的供应链的数字化变革运动正蓬勃发展,许多企业已取得可喜的成果,有百分之十左右的企业已经进入了供应链数字化转型的领军企业,如华为,美的,联想,阿里,京东等。然而,成功的供应链数字化转型绝不是终点,而是新的变革的起点。本文试图告诉读者供应链数字化转型万里长征后的下一站是什么,那就是供应链的数字化重塑。

供应链数字化转型的下一步






近十年来,企业的数字化变革是一场持续的工业革命和企业不断创新成长的进程,也是一个数字化持续发展的过程。成功的数字化转型绝不是数字化变革的终点,它将是新的变革的起点。【1】介绍了供应链数字化转型的发展趋势,尽管整体来说进展缓慢,但是据DELL的研究报告,全球已有5%的企业成为数字化转型的领军者,而中国的发展速度高于世界的水平。据埃森哲的研究报告,2019年有9%,而到2020年上升到11%的中国企业跨入了数字化转型的领军者行列。这些数字化转型的领军者实际是指已经完成和基本完成了企业的数字化转型的企业,或者它们是数字化的原生企业,例如有名的国外企业亚马逊,苹果公司,微软等;中国的华为,阿里巴巴,美的,海尔,京东等。它们虽然先于许多企业已经完成了数字化转型,已经进入了所谓“后数字化时代”,但它们并没有停止前进,它们在继续创新技术和商业模式,不断重塑自我,把组织和运营,产品和服务方面数字化的变革,深入到提供智能化的产品和服务;深入到企业文化,全新工作方式,全新与客户的互动方式,全新的认知,深入到可持续发展的循环经济模式等新的一轮变革,这就是数字化转型的下一步。



1.1 IBM 数字化重塑战略和实施



1.1.1 IBM数字化重塑战略



2013年IBM商业价值研究院在一项调研中提出了“数字化重塑(Digital Reinvention)”这个概念,探讨近几十年深刻的经济变革,并得出以用户为中心的E2E经济模式(人人对人人)。




图1:以用户为中心的E2E经济模式



在2018年IBM认为传统企业数字化之路大体划分为三个递增的阶段(如下图2):



数字化 - 这可能就涉及手机、电脑等终端的数字化创新。本文称这个阶段的企业为数字化传统企业。
数字化转型 - 涵盖的范围更广泛了,不仅局限在终端领域做的应用或开发,而是涉及整个企业,从业务场景、业务创新、业务革新的变化,让数字化概念能贯彻到行业整体转型中去。本文称这个阶段的企业为数字化企业。
数字化重塑 - 这里需要能让客户重新认识自身企业文化、产品线、产品质量、产品服务,最终得满足客户体验,产生颠覆性改变。并且要发展智慧生态系统,为客户提供智能化的产品和服务。本文称这个阶段的企业为智慧数字化企业。

图2:传统企业数字化之路



如今的竞争对手正在跨越产业边界,54%的高管认为他们未来最大的竞争来自于其他行业。在过去两年中,对外部行业的工具增长了50%。各行业的传统竞争格局正遭受着强烈的冲击,企业正面临五大核心挑战:







数字化重塑是 IBM 提出的应对途径,用于从根本上重新设计组织机构如何进行创新、运作以及如何与其环境、员工、客户和合作伙伴进行互动。



基于这种理念,IBM日前发布了新一套解决方案“地平线系列-1”(见图3),包括数字化重塑、Watson流程再造、认知和自动化流程外包、新一代企业数字化核心应用平台、微服务和云迁移、认知企业自动化等系列支持企业数字化重塑的服务。

图3:IBM数字化重塑解决方案



1.1.2 IBM 数字化重塑实施路径



IBM商业价值研究院认为,为成功实现数字化重塑,企业需要形成新的战略重点,培养新的专业知识,并建立新的工作方式,并利用数字化推动因素,帮助企业为客户营造富有吸引力的深入体验。数字化重塑并非渐进模式,它会为有远见的企业提供一种途径,采用“体验 为要”的方法,运用生态系统合作伙伴的集体力量,营造独一无二的体验。图4描绘了IBM数字化重塑实施环境和执行框架。

图4:IBM数字化重塑实施环境和执行框架



企业要开始数字化重塑之旅,首先必须采取四个步骤:展望未来、建立试点、深化能力、统筹生态系统(如下图5所示)。

图5:企业的四步数字化重塑之旅

后数字化时代的数字化变革趋势



埃森哲在《2019年埃森哲科技展望》【3】中指出后数字化时代即将来临。该报告指出了后数字化时代的数字化五大变革趋势(见图6):



趋势1 - DARQ的力量:解码黑科技的DNA。分布式账本、人工智能、扩展现实(XR)和量子计算(DARQ)技术是变革的催化剂,提供非凡的新功能,使企业能够重新构想整个行业。当被要求对未来三年中哪些对其组织产生最大影响进行排名时,41%的高管将AI列为第一,超过任何其他DARQ技术的两倍。公司已经认识到DARQ的力量。89%企业已经在试验一种或多种DARQ技术,期望它们成为关键的差异化因素,并且正在大幅增加其DARQ投资。
趋势2 - 懂我经济:读懂个性化的消费者并获得独特的机会。技术驱动的交互正在为每个消费者创造不断扩展的技术标识。这种生活的知识基础将是了解下一代消费者以及提供丰富、个性化、基于经验的关系的关键。超过五分之四的高管(83%)表示,数字人口统计数据为其组织提供了一种新的方法来识别未满足客户需求的市场机会。
趋势3 - 人力+创造力:改变你的工作场所或那些阻碍你的员工资源。随着劳动力变得“人类+”——每个工人都凭借自己的技能和知识以及通过技术实现的新的、不断增长的能力所赋予的能力——公司必须支持在后数字时代开展新的工作方式。超过三分之二(71%)的高管认为,他们的员工比他们的组织更加数字化成熟,导致员工往往处于“等待”组织赶上的状态。
趋势4 - 确保“我们”安全,而不是独善其身:企业不是受害者,他们是传播媒介。虽然生态系统驱动的业务依赖于相互关联性,但这些联系会增加公司面临的风险。领先的企业认识到,安全必须在他们的努力中发挥关键作用,因为他们与整个生态系统协作,以提供一流的产品、服务和体验。只有29%的高管表示,他们知道他们的生态系统合作伙伴正在努力工作,以确保在安全方面的合规性和弹性。
趋势5 - 专属市场:有应必答的极速柔性生产。技术正在创造一个强烈定制和按需体验的世界,公司必须重新打造他们的组织,以发现并抓住这些机会。这意味着将每个机会视为一个单独的市场,他们将是一个瞬息万变的市场。七分之六的高管(85%)表示,定制和实时交付的整合是下一波竞争优势的核心。





图6:后数字化时代的数字化五大变革趋势



高德纳(Gartner)在2019年6月的加拿大多伦多IT研讨会/ XPO上指出【4】:一个瞬息万变的世界中取得成功的秘诀就是实施“ContinuousNEXT(简称为CN)”方法。CN是高德纳近年来建议的一项后数字化时代的数字化变革的业务战略。如果企业要保持领先地位,就要从数字转型转变为CN(连续下一步)。此战略与IBM提出的数字化重塑,以及埃森哲提出的后数字化时代的数字化变革类似。




图7:实现ContinuousNext的五大要务



高德纳的数据科学家发现,在不断变化的环境中蓬勃发展,成功的最大预测因素是组织活力。不仅仅是以业务为主导,而且无论治理模型是宽松的还是受控的,成功的最重要决定因素都是活力。动态性是指以新方式拥抱变化并采用技术的能力。超过四分之三的组织都在朝着活力奋斗。根据高德纳的定义,首席信息官(CIO)实施CN战略的五个要素包括(见图7):



文化 - 建立一种企业文化,鼓励员工接受持续改进的想法。在技术方面,这可能包括采用连续开发(CSD),连续部署(CD),连续集成(CI),连续质量(CQ),连续数据保护(CDP)和连续备份(CB)。在人力资源管理(HRM)中,这可能包括连续绩效管理(CPM)。
隐私 - 通过要求适当的隐私控制的公司隐私计划来保持消费者的信任。
增强智能 - 专注于人工智能的辅助作用,强调AI旨在增强人类智能而不是替代人类的事实。AI 是“千载难逢的机会”。
数字产品管理 - 将技术融合到公司运营的各个方面。从项目交付到产品创新的转变。
数字孪生 - 通过创建对系统,流程和员工交互建模的组织数字孪生(DTO),为利益相关者提供有关组织运作方式的高级视图。它提供持续的洞察。



尽管IBM,埃森哲,和高德纳对于后数字化时代企业的发展战略有些不同的建议,但本质上是一致的,其核心思维包括:



成功数字化转型不是变革的终点,而是新的起点。
激发组织和市场的活力,持续改进和创新是企业成功的关键。
新兴数字技术,如人工智能,数字孪生,物联网等,是企业创新的基础。
数字化转型之后的下一步是成为智慧数字化企业,这包括构建智慧数字生态系统和发展智能产品及服务,为客户和合作伙伴(包括员工)创造价值。 

供应链数字化的三个台阶



上面关于后数字化时代企业数字化变革的基本战略思维及执行框架也适合于数字化转型后供应链的数字化变革。然而供应链的数字化变革有其自身的特征,图8是结合供应链数字化变革特征的供应链数字化的三台阶,分别从模式,技术,管理,绩效,风险等多个视角展示了这三个供应链数字化阶段的明显区别。其中,以谁为中心和商业模式是关键区别。

图8:供应链数字化的三台阶




供应链的数字平台生态系统



根据上节定义的供应链数字化的三台阶模型,在供应链数字化重塑的高级阶段,供应链将转型到智慧的数字化供应链平台生态模式。这一节将定义和描述平台生态模式,以及数字化供应链平台生态模式的特征,和其参考架构。



3.1 平台生态系统的兴起



数字化平台经济是数字经济的最重要的特征之一。数字平台有不同的商业模式,它可以在多个行业中找到。图9列举了平台的例子和它们的商业模式【5】:



广告:例如搜索引擎,谷歌,百度
订阅:例如数字媒体NETFLIX
免费商业模式:例如库Git Hub
事务:例如B2B,C2C,B2C市场 阿里巴巴; 共享单车 滴滴
现收现付制(pay-as-you-go): 例如基础设施 亚马逊云, 阿里云




图9:数字平台经济



数字经济和现代数字技术催生了大量数字平台,广义地说,每个至少有两个以上参与者,并且可以交互和创造和交换价值的互联网网站都是一个数字平台,然而不是所有数字平台都非常成功,也就是能够保持数字增长,持续创新和创造价值。数字平台的成功取决于它的外部生态系统。什么是生态系统?埃森哲称其为“未来增长的基石“【6】:



“生态系统是跨行业参与者的网络,他们共同定义、构建和执行创造市场的客户和消费者解决方案。生态系统是由一组参与者之间潜在协作的深度和广度来定义的:每个参与者都可以交付一部分消费者解决方案,或者贡献必要的能力。

生态系统的力量在于,没有任何一个参与者需要拥有或操作解决方案的所有组件,并且生态系统产生的价值大于每个参与者单独贡献的价值总和。“



图10描述了中国三大成功的数字平台生态系统:阿里巴巴,平安和腾讯。由于中国具有独特的监管,人口优势和独一无二的发展特征,加上经济的现代化和数字化,加速了行业边界的模糊,从而造就了象这三大巨头和其它巨型数字平台生态系统。




图10:中国三大成功的数字平台生态系统(基于2017年的统计数据)【7】



麦肯锡预计到2025年,新的数字平台生态系统,零售和其它领域将出现12个大型生态系统(见图11),很可能取代许多传统产业,将占全球总收入的30%,达到1万亿美元的总经济利润。




图11:预计到2025年,新的数字平台生态系统将达到1万亿美元的总经济利润【7】



随着数字平台生态系统的兴起和发展,供应链数字平台生态系统也随之而生,下面将重点讨论它的特征和架构。



3.2 供应链数字平台生态系统



在数字经济时代,和其它行业一样,新兴的供应链商业模式正从管道转移到数字平台(供应链数字化转型), 并且成功供应链数字化转型的企业正从数字平台转移到数字平台生态系统(供应链的数字化重塑):即向价值共同体转移,并远离源自制造业供应链的传统管道价值模型。市场的变化,竞争优势的变化和价值创造的变化突出表明,不再只能通过重新安排劳动力和资源的公司流程来创造价值。价值创造源于互动产生的规模。



Mark Millar 在其书《全球供应链生态系统》【8】中指出为什么传统的供应链将走向供应链的平台生态系统的四大原因:



供应链成为全球性的:外包、离岸外包、低成本航空公司、出口、进口、多个国际司法管辖区,所有跨境挑战都变得越来越大。
供应链变得越来越复杂:多个不同的参与者,包括制造商,多级供应商,各种服务商,物流交付,多级买家,终端客户,银行支付机构,技术供应商,供应链管理人员,支持者,咨询顾问等等,还有竞争者。此外,零部件SKU激增并且供应商遍布全球(见图12)。
供应链成为公司战略的一部分:首席供应链官参加公司董事会,供应链提到公司战略高度考虑,供应链成为业务驱动者和公司成长的使能者。
供应链驱动竞争优势:供应链的可见性,响应速度,灵活性,弹性,协同等将带来企业的竞争优势。




图12:波音复杂的供应链生态系统



供应链的平台生态系统的拥有者或领导具有以下战略优势:



平台生态系统主导供应链数字化变革:平台模式是数字化供应链的创新形式,当供应链组织启动成为其他组织产品和服务基础的平台时,就会创建基于平台的生态系统。供应链组织就成为该平台的领导者。例如菜鸟就是阿里供应链数字平台生态系统的领导者。
平台生态系统也称为“数字生态系统”或“软件生态系统”,这些数字基础架构至少在供应链生态网络中是共享的,开放的或不断发展的供应链有关的数字技术系统。因此其领导者具有技术优势。
外部性和其它优势:一旦在数字平台上创建了平台生态系统,就会产生三种优势:外部性,协作参与度,和互联智能。
(1)外部性:平台是推动者,生态系统是外部性或其它优势的提供者和价值共同体。这种外部组织的优势创造价值的总和要大于独个平台组织所创造的价值。例如菜鸟供应链平台生态系统中的外部物流组织的优势,如四通一达,百世物流等使能菜鸟产生巨大的综合价值。平台生态系统是产生利润的新策略,平台将价值从产品和服务转移到交互。生态系统通过互动而不是数量来促进规模。
(2)协作参与度:由于平台生态系统中外部组织的利益是与其领导者绑定在一起的,这大大促进了生态系参与者之间的协作参与度,这包括数字创新和供应链协同的改进。
(3)互联智能:供应链的数字平台生态系统的核心是数字平台,它连接生态系统中一组相互依存的参与者(即人,物,企业),数字平台赋予生态社区或网络数字智能,通过互联互动协同所有外部参与者去实现供应链的商业或公共目标。



3.3 供应链数字平台生态系统参考架构



图13描绘了一个供应链数字平台生态系统参考架构。该架构由下面几个部分构成:



供应链的数字平台:它是供应链的数字平台生态系统的核心,它连接编排生态系统中一组相互依存的参与者(即人,物,企业)网络,提供它们互相交互共享信息的功能。它还管理和协调整个生态系统通过供应链管理应用和流程。
供应网络:一个所有供应商的动态网络
客户网络:一个所有客户的动态网络
履约网络:一个执行履约的动态网络(销售网络,仓网,配送及运输网络等)
供应链管理应用和流程




图13:供应链数字平台生态系统参考架构



纵观此参考架构,通过正确的生态系统设计可进行自主创新,新兴的数字技术,如物联网,人工智能,高级分析等将给自主创新带来无限可能的发展,并给公司创造新的利润。



3.4 供应链协作网络



对于扩展的复杂供应链,如全球化的供应链和多企业供应链,以数字方式连接多企业供应链的参与各方至关重要。一个新的市场和数字技术被称为供应链协作网络(SCCN)正出现在供应链数字化的地平线上,以促进这一发展。



什么是供应链协作(同)网络?如图14所示,供应链协作网络是由多企业供应链所有主要参与者组成的一个专业性社区网络。它基于公共云,支持贸易伙伴社区的多对多体系结构构建的供应链流程的协作解决方案。多对多是指网络中的许多参与者能够与许多其他合作伙伴进行协作,并且许多参与者都能够访问对供应链运营至关重要的许多标准化事件数据源。SCCN应用程序包括计划,来源,制造,交付,退货,供应链风险和供应链财务。Gartner将该市场称为“多企业供应链业务网络(Multi-enterprise Supply Chain Business Networks:MESCBN)”,IDC将该市场称为“多企业供应链商务网络(Multi-enterprise Supply Chain Commerce Networks)”,而ARC使用更简洁的术语“供应链协作网络(Supply Chain Collaboration Networks:SCCN)”。简而言之,可以说这是一个新命名的市场,而不是一个全新的市场。




图14:供应链协作网络(SCCN)【9】



供应链协作网络的兴起充分证明了网络已经成为企业竞争力的重要来源之一,成为新一代数字技术创新活动的重要渠道和载体。也证明了在数字时代,以企业为中心的思维不再有效,拥抱网络思维才能最大化价值和系统性能。



供应链协作网络是供应链领域中数字化转型的关键解决方案。通过数字化转换,企业可以在供应链中存在这些信息数据缺口的地方使用数字数据,替换手动输入的数据,甚至更糟–没有数据。而且在许多公司的供应链中,它是供应链的端到端部分,它知道上游和下游合作伙伴在做什么,他们做得如何以及最大的数据缺口在哪里。



供应链协作网络解决方案以多种形式存在了很多年。但是,人们越来越关注数字化,这使得它最近成为由主要行业分析公司研究并撰写的命名软件类别。



SCCN网络具有如下独特的优势:
沟通管理
合作伙伴管理
社区基准分析
提高了利用第三方数据的能力
协作记录系统



根据ARC Advisory Group的市场研究,该市场的年收入超过30亿美元,并且正在以两位数的速度增长(见图15)。




图15:SCCN 市场预测(来源:ABC)



罗戈研究的研究报告【9】较详细地介绍了这个供应链数字化的关键解决方案并提供了两个案例。该解决方案和多企业供应链业务网络可以成为供应链数字平台生态系统的一部分, 以帮助提高生态系统信息和数据交换,以及生态系统中参与者的互动,以及共同抗风险的能力。业务网络并不是什么新鲜事,但随着公司现在专注于扩展其端到端(E2E)流程以包括其外部贸易伙伴,协调这些网络的重要性和价值日益增加。为了快速协调、执行和解决问题,现在需要实时(或至少接近实时)共享计划、连接各方、收集数据和感应信号。这将使企业能够在更广泛的商业生态系统中更有效地运营其供应链。最终,在一个高效的网络中,公司不仅可以通过使用先进的分析、算法和人工智能等新兴技术来应对,而且可以防止干扰。



3.5 人工智能驱动的多企业供应链智能网络



建立供应链数字平台生态系统的关键之一是建立智能的供应链生态网络。ONE Platform就是一个AI驱动的多企业供应链的智能网络【10】。图16描绘了它融合智能和认知的全新架构。该架构具有三层结构: 顶层是认知系统(SOC),中间层是智能系统(SOI),底层是融合系统(SOE)。详细描述见表1:



智能网络的三层架构
架构详细功能描述
融合系统(SOE=System of Engagement)
这是将系统和人员连接到网络的基本层。你可以把它看作是一个神经系统,把一个生物有机体的所有部分连接成一个单一的生态系统。
网格融合了数字供应链(例如数据流和传统系统)和物理供应链(如人、工厂、车辆)
跨越多方、多企业、和事物的联合网络
跟踪和管理实时环境和状态
智能系统(SOI=System of Intelligence)
这一层执行网络上的基本功能,类似于爬行动物的大脑如何调节生物体的自动功能,如呼吸、心率和平衡。
使用代表决策规则和智能算法的数字孪生代理/助手
自动做出大多数决策
其他时间担任决策支持助理
认知系统(SOC=System of Cognition)
认知系统是一种高阶功能,相当于大脑的新皮质,在那里发生复杂的功能,如学习。
使用学习代理
自学,凭经验提高
自适应生态系统的变化



表1:ONE Platform - AI驱动的多企业供应链的智能网络




图16:ONE Platform - AI驱动的多企业供应链的智能网络【10】



在上述架构,谁来做自动决策呢?是由ONE Network独创的网络决策技术智能代理来执行。他们不仅要做计划,还要做决策和执行。而批处理引擎周期性地运行,然后每次运行时重新规划“世界”;代理始终处于活动状态,不断地实时监控供应链,并随着条件的变化逐渐做出决策。因为代理在不断地收集信息,所以他们从平台上运行的事务执行过程中获得了所有关于需求、供应和物流事件的实时数据。考虑到事件和约束的当前状态,他们能够决定这些执行过程应该如何进行。此外,代理不会“重新激活整个网络”。对每一个事件重新规划或优化“世界”既不可行也不可取。相反,代理将“世界”划分为对特定代理有意义的子网。每个代理都可以用不同的方式划分世界。代理在子网的上下文中进行分析,他们考虑到更改的成本,然后智能的决定何时启动更改是有意义的。如果有必要,它们还可以回滚更改。因此,代理能够在接近实时的情况下持续优化执行。这被称之为智能优化执行。



此外,事务网格是ONE平台的一个组件,它在代理运行时管理和协调智能代理。在任何一个特定的时间点,都可能有数百万的智能代理在做决策和执行。事务网格可以:



安排代理并强制代理之间的关系(例如,代理1只能在代理2完成后运行)
回滚并重试代理反应
横向和经济规模扩展



可扩展性是一个关键因素,因为当今复杂的供应链由数百万个项目/位置组成,因此使用和处理大量数据。在事务网格中,随着节点和事务的增加,只需添加更多服务器来支持增长。这与使用垂直缩放的传统规划引擎形成鲜明对比,即需要增加处理能力,因此扩展成本极高。

总之,人工智能成就了的供应链智能网络。采用这类智能网络技术,赋能重塑企业的数字化供应链,并且能获得以下的好处:



实现全球供应链可见性
库存减少31%
改进准时交付
减少短缺、催交和运营支出
多个系统同步ERP
减少供需变化 

小结



供应链数字化重塑是供应链数字化转型后的下一步,成功数字化转型不是变革的终点,而是新的起点。本章要点是:
数字化转型的领先企业已进入了后数字化时代。在后数字化时代,公司要建立和执行供应链数字化重塑的战略,持续创新,深化能力,发展供应链生态系统。
激发组织和市场的活力,持续改进和创新是企业成功的关键。
新兴数字技术,如人工智能,数字孪生,物联网等,是企业创新的基础。
数字化转型之后的下一步是成为智慧数字化企业,这包括构建智慧数字生态系统和发展智能产品及服务,为客户和合作伙伴(包括员工)创造价值。
供应链的平台生态系统的拥有者或领导具有战略优势。
建立供应链协作网络是供应链数字化的关键解决方案。
人工智能驱动的多企业供应链智能网络赋能重塑企业的数字化供应链。



参考文献: 【1】唐隆基,数字化供应链的进展和未来十大趋势,罗戈研究,2019
【2】IBM商业价值研究院, 数字化重塑进行时,2018
【3】2019年埃森哲科技展望
【4】高德纳(Gartner),加拿大多伦多IT研讨会/ XPO ,2019
【5】Digital Economy Compass,statista.com,2017
【6】埃森哲,Accenture Strategy Ecosystems Exec Summary,May,2018
【7】V. Atluri, M. Dietz, and N. Henke,Competing in a world of sectors without borders,麦肯锡,2017
【8】Mark Millard,Global Supply Chain Ecosystem, 2015
【9】唐隆基,供应链协作网络-供应链数字化的关键解决方案,罗戈研究,2020
【10】One Network,The 8 Keys to Achieving Success with Artificial Intelligence in Supply Chain,2018




 

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