关于供应链数字化转型的几点思考
发布时间：2021-03-07 234 次浏览
导读
从经济的角度来说，供应链（生产、采购、物流、计划。 。 ）的数字化转型是至关重要的，相关的智能制造、智慧物流等也已经成为了大家耳熟能详的话题 。 然而，数字化转型之路并不平坦，有报告指出相关实践的失败比例高达80%。
近年来，“数字化转型”的浪潮浩浩荡荡，渗透到社会生活的每一个角落。并已经被提升到相当的高度，如浙江省人大常委会把《浙江省数字经济促进条例》列为一类立法项目，并且将数字经济列为浙江的“一号工程”；上海市则在2020年底发布了《关于全面推进上海城市数字化转型的意见》，要求在经济数字化、生活数字化、治理数字化等多方面全面推进变革。
如何做好供应链数字化转型？如何让数字化最大限度地助力实体运作？本文分享一些观点，希望起到抛砖引玉的作用。
1. ?以始为终：数字化转型的目的是什么？
除去以形象提升为目的的一些示范项目，如今的企业在推进数字化的过程中还是越来越多地追求经济效益，注重投资回报。这也是数字化项目规划的第一步：确定项目的业务目标。这个目标应该和企业的整体战略相结合。
业务目标至少可以分为开源（更好地触及客户、增加收入）、节流（节省运营成本、采购成本等）、增效（提升协作效率、以及提高系统安全性等）几大方面。在项目之初应该明确数字化转型的主要目的、所需资源、以及项目投入过程中的可能风险等。数字化／信息化本身并不是目的，而它们带来的业务绩效提升、决策质量提高等等才是意义。
2.??数字化转型也存在“木桶效应”
这一说法来源于知名专家郭朝晖教授。他指出：企业运行往往是多个环节环环相扣的结果。从职能上来说，包括销售、运营、财务、HR等领域；从供应链运作来说，包括生产、采购、物流等环节（当然其中还有更为细分的环节）。在协作过程中，任何一个领域出现问题都可能导致链条运行不畅，所以数字化转型的单点突破往往并不能带来整体的提升。许多时候，更需要关注目前最大的短板（瓶颈）在哪里。
有趣的是，其它领域的生产也存在和供应链运作类似的现象，如在软件开发的过程中：产品设计、开发、测试等环节如果不能作好相互衔接，则可能出现每个环节都忙忙碌碌，但整体效率仍然十分低下的情况，即所谓的“效率竖井”。应对这种情况同样需要整体思维，找到协作过程中的关键瓶颈。
3.??需要注意数字化转型所处的阶段
通常来说，数字化转型不能“一步登天”，而是需要按照标准化、数字化、智能化等步骤循序渐进地推进。数字化的过程也分为不同的层次：从企业内部信息系统覆盖，到导通企业内各个不同部门的“孤岛”、再到上下游企业彼此之间数据打通。各个层次难度逐步增加，但是能给公司带来的效益也是截然不同的。
在推动数字化覆盖的过程中，要尤其注意“线上线下两张皮”的情况，即：企业投入很高成本搞信息化建设，而实际的系统利用率却很低。甚至，斥巨资购置的专业软件只是沦为“数据记录本”，实际运行过程中仍然高度依赖于手工（纸面）和Excel等工具。为了解决此问题，可以增加自动化采集数据的比例，如应用物联网传感器来自动取数。自动收集到的数据也可以用来校验/监督人工操作，如在物流运输的过程中监控卡车车门打开的次数，以防止货物被“调包”转运的情况。
4.??转型过程需要将“刚性”和“柔性”相结合
供应链数字化进程中，信息系统的应用一般是以流程标准化为前提，这意味着对流程的强管控：IT流程中的每一个步骤都需要按照预先设定的方式来运行。然而，实体供应链运作环节众多，对每一个细小环节都加以强管控的话，成本会令很多企业难以承受。
因此，在数字化过程中可能需要有的放矢：对一些关键步骤、瓶颈步骤，需要大力投入，从更细致的颗粒度加以管控；而对非关键环节，则留有一些余地和灵活性，甚至采用外包等方式，不把所有的控制权都把握在自己手里。当然，这种取舍也很考验管理者的战略规划思路。
在“刚性”和“柔性”的取舍之中，一些颠覆性技术可能会起到关键的作用。例如，近年来机器人技术中的AMR(Automatic Mobile Robot)概念比AGV概念更为活跃，就体现出了运作柔性化的趋势：机器人不一定按照预定轨道行进，而是能根据当时情况，灵活决定自身前进的轨迹。又比如，一些科学家正研究将分子生物技术迁移到制造业中。生物细胞内部的DNA/RNA有存储、有运行，有化学反应和各种分工，可以认为是一个超级工厂。从某种程度上说，其柔性和协作复杂程度远远大于目前制造业的工业4.0生产线。
5. ?“闭环反馈”：要用运行过程中的数据来持续指导供应链改进
笔者很同意一句话：“长链条的系统改进，必然是一个循序渐进的过程”。在数字化转型的过程中，各种流程/模式都不可能一步到位，而是需要精益求精，坚持长期改善。在这个过程中，必然需要大量数据的支持?–?这也是数字化的最大意义之一。所谓“无法测量的东西就无法改进”。
基于数据的持续改进，对我们还有几点启示：（一）.在涉及供应链系统的时候，要有一定的前瞻性，为未来留有一定的空间。一些硬件投入如果一次性投入过大，或是过于固化，将来会很难升级；（二）系统上的改变如果是很容易可逆的（例如一些小规模试点，或是纯虚拟的仿真），则应该尽快推进、尽快试错；反之，如果完全不可逆，则应该在推进时采用审慎一些的态度；（三）数据颗粒度对于数字化水平具有决定性作用。如果拜新技术所赐能采集到较为微观层面的数据，或是较为高频的数据，则有可能指导我们作出更有效的决策。
作者 | Victor威斯康星 来源 |?供应链4.0 此文系作者个人观点，不代表物流沙龙立场
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